。 建营并重 平台将采用“建设，运营”一体化设计，实现“建设、运营、应用”协同推动，建设方优先作为相应板块的运营主体。在项目建设设计方案阶段，即考虑未来的运营需求。在充分满足项目公共技术需求的基础上，大程度的兼顾“商业运营”需求，实现“自带客户、自带团队”参与建设和运营。 父主题：

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行业模板 行业模板是服务结合自身实践经验构造的已有的数据模型的集合，为客户提供涉及研、产、供等多环节的产品与解决方案，缩短产品研发时间，提升企业运营效率。 每个行业模板内部包含了针对该行业不同领域的数据模型，用户单击“加载”可以引用选中的数据模型，单击“卸载”取消引用。 行业模板

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行业类 电子面单 识别各类快递公司的电子面单主要信息，包含三段码、收寄件人姓名电话地址及条形码运单号，快速提取信息，提高信息录入效率。 保险单 支持多版式的保险单关键信息，支持寿险险种，识别主要投保信息包括保险单号、保险公司、投保人与被投保人姓名，性别，出生日期，证件类型、证件号等。可用于保险报销和信息录入场景。

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面对以“保险+”为特色的业务模式创新和保险产品演化，保险行业正在经历业务形态的数字化转型，对业务服务的灵活、敏捷、个性提出全新的标准，通过依托云原生技术底座、微服务架构和分布式数据库，双方联合打造高效率、高吞吐、高弹性、高稳定、高灵活、高安全保险核心业务系统，更好的推动保险行业云原生技术变革和业务赋能。 图1

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5亿人，服务国内城市建成区面积超过70%。 行业影响力大：城市运管服平台技术标准主编单位，参与编写数据标准、运行标准、管理标准及建设指南等，对客户项目验收技术解释话语权大。 技术先进性强：拥有对占到经营、无证游商等数十种城管违法问题的智能识别算法；物联网云平台支持十万台终端，可高效处理千万级数据传输；基于游戏

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什么是物联网咨询与规划服务？ 物联网是通过对物理世界的数据采集、传输、处理、存储、应用等，在智能穿戴、智能家居、智慧城市、智慧交通、工业制造等行业进行广泛使用。随着NB-IoT、4G、5G技术的发展，推动了物联网应用的成熟，企业利用物联网技术数字化转型的需求越来越大。但物联网涉及

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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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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。获取方法请参考获取项目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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通 按照行业安全培训档案要求，线下汇总一期一档、一人一档，没有统一的系统流程让企业安全培训负责人能够快速的收集资料，单纯的线下资料丢失将无法找回，为企业安全管理带来风险 行业内部安全培训开班频繁，任务量大，需要培训人员投入更多的精力，大量的手工汇总档案，培训人员工作压力大，常常无法及时有效提供档案

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着协议七国八制、数据孤岛等挑战。新一代工业网络以“设备网联化、联接无线化、网络智能化”为关键特征，具备全面深度感知数据、实时传输交互数据、按需部署应用的能力。伴随着 工业互联网 的推进，工业互联网对网络基础设施提出了更高的要求，工厂内网络将呈现出融合、开放、灵活三大趋势，这对工业场景

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登录 ModelArts Pro 控制台，选择行业套件卡片并单击“申请公测”，在申请公测页面根据界面提示填写所需信息。 申请公测操作完成后，单击“前往我的公测”，进入“我的公测”页面。当“审批状态”显示为“审批通过”时，表示您已经获得了该行业套件的公测权限。 申请行业套件的公测权限后，即可进入套件使用相关功能。

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行业套件介绍 视觉套件旨在帮助各行业客户快速开发满足业务诉求的视觉AI应用，同时支持客户自主进行工作流编排，快速实现AI应用的开发和部署，提升视觉AI开发效率。 预置工作流 视觉套件提供了预置工作流，覆盖多种场景，支持自主上传训练数据和配置参数，自主构建和升级高精度识别模型。用户自定义模型精度高，识别速度快。

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符合查询条件的行业场景。 说明： 单击“重置”，清除查询条件。 修改行业场景 双击待修改的所属行业、场景名称或行业场景描述，进行修改，修改后，单击“保存”，保存修改的数据。 删除行业场景 在行业配置列表中勾选待删除的行业场景，单击“删除”，删除行业场景。 刷新数据 单击“刷新”，刷新行业场景列表中的数据。

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安全策略 勾选脱敏策略后，行业模板中包含脱敏策略。需在下方选择脱敏算法。 敏感数据选择 模板包含的敏感数据类型，包括以下： 全选：选择全部数据类型，包括内置数据类型和自定义数据类型。 内置数据类型：系统自带的内置数据类型。 自定义数据类型：用户手动创建的自定义数据类型。 脱敏算法选择

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金融行业场景 应用场景 对于金融行业用户，新兴互联网业务的快速发展和业务数据的高敏感性是一对既有的矛盾，而现有的混合云架构是解决这一矛盾的较优解决方案。而在实际落地场景中，这样的结构依旧存在一些痛点亟待解决。 痛点一：业务部署分散，无法极速扩容和大规模治理，难以有效应对高峰期的流量冲击。

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Computing Service ）打破数据孤岛，在数据隐私保护的前提下，实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。 TICS 基于安全多方计算MPC、 区块链 等技术，实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 使用TI CS 的用户角色

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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NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

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Computing Service ）打破数据孤岛，在数据隐私保护的前提下，实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、区块链等技术，实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 使用TICS的用户角色

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