积极拥抱数据资产入表新时代 在当前数字化的浪潮下，数据已经成为劳动力、土地、知识、技术以后的第五大生产要素，“数据即资产”已成为共识。 2024年1月1日起，财政部于2023年8月印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》将正式实施。数据资产入表已进入倒计时，备受关注的数据要素市场有望被真正激活。

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通过首页左上角九宫格菜单中数据大屏，进入数据大屏列表页，选择对应的空间和目录 图1 新增大屏 填写大屏相关信息： 大屏名称：根据业务场景，配置大屏名称 大屏描述：根据业务场景，填写大屏相关描述，更清晰的描述大屏业务场景 大屏尺寸：支持预置尺寸和自定义尺寸，适配不同终端展示 图2 填写大屏相关信息 OneSketch

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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开发者认证理论考试常见问题 考试注意事项？ 为什么考试前验证时提示我身份验证失败？ 为什么正在考试时提示我“识别非本人”导致“认证不通过”？ 考试有几次考试机会？ 如何查看开发者认证理论考试通过成绩及状态？ 考试已通过，可以刷新成绩记录吗？ 父主题： 华为云开发者认证

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、飞书等。借助华为云盘古大模型和数字内容Metastudio，高效展示企业业务价值，并支持营销内容的创作与分发。 此外，该方案还集成了华为Metastudio的数字人服务、声音复刻和AI智能抠图，快速生成销售数字分身。智能问答功能基于盘古大模型+向量数据库，提升企业知识库的互动体

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/ 64) = 4.88 qps 配比归一化，计算得出理论最优配比。 最优理论配比 = 增量QPS / 全量QPS = 0.26769 约等于 1 : 4 由公式可得最优配比大约为1p:4d。 例外场景说明 本次建模配比计算理论只适用于定长输入场景， 对于泊松分布输入场景并不准确。

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单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。 下线大屏：单击页面右上角后，单击“下线”，大屏下线成功。

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升。 结合智能化能力，以及华为云盘古大模型能力，应用到语音、在线业务中，进行营销触达。 通过对过程中的客服联络产生的交互信息做统计计算，可以辅助客户联络各中心更清晰用户画像及后续服务体验提升和营销转化策略制定。 方案竞争力： 命中率提升：结合大模型与NLP技术，可以不断提升机器人

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产、元数据采集 系统管理员配置用户角色后，用户根据角色权限进行业务架构配置、应用架构配置、信息架构配置、数据采集等。 查看架构地图、管理架构报告、通过DMAP数小二查看流程地图、管理数据图层、查看数据地图 拥有平台用户角色的用户架构地图查看、架构报告管理、流程地图查看、数据图层制作以及数据地图报告制作。

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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1000条 - 评测NLP大模型所需数据量 要求所有文本大小最大不超过100MB，目录下文件数量最多不超过100个。数据条数范围为：3-1000条。 构建NLP大模型数据集流程 在ModelArts Studio大模型开发平台中，使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集流程见表3。 表3

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使用数据工程构建预测大模型数据集 预测大模型支持接入的数据集类型 盘古预测大模型仅支持接入预测类数据集，不同模型所需数据见表1，该数据集格式要求请参见预测类数据集格式要求。 表1 预测大模型与数据集类型对应关系 基模型 模型分类 数据集类型 文件格式 预测大模型 时序预测分类大模型

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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使用数据工程构建CV大模型数据集 CV大模型支持接入的数据集类型 盘古CV大模型支持接入图片类、视频类、其他类数据集，不同模型所需数据见表1，数据集格式要求请参见图片类数据集格式要求、视频类数据集格式要求、其他类数据集格式要求。 表1 训练CV大模型数据集类型要求 基模型 训练场景

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个目标任务，建议在推理阶段使用和训练数据相同或相似的PROMPT，才能发挥出模型的最佳效果。 模型规格：理论上模型的参数规模越大，模型能学到的知识就越多，能学会的知识就更难，若目标任务本身难度较大，建议您替换参数规模更大的模型。 父主题： 大模型微调训练类

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