企业云上办公桌面解决方案

越多。大企业的IT治理架构也会受到组织结构的影响，以下是一个典型的大企业IT治理架构，由于图片空间有限，该架构图中没有列出全部的层级，如IT项目A331的功能小组、成员和运行环境没有呈现出来。本章所描述的大企业IT治理最佳实践以下图的IT治理架构为基础，将其映射到华为云上有效运转起来。

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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选中“企业所得税”，可以看到当前企业按年查询出来的所得税申报数据信息，并以列表的形式展示： 图8 企业所得税数据 选择“年份”单击查询，则可以查询对应年份的所得税数据： 图9 查询所得税数据 财务报表数据 单击导航栏中“企业数据”下面的“财务报表 数据”，可以看到右侧企业年度和季度的财务报表数据。

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创建与企业数据库的连接 DMAP数小二为您提供元数据采集功能，方便您将企业数据库中的元数据进行统一汇总管理，元数据采集使用连接器连接数据源之后，用于获取数据源中的数据。支持创建MySQL、ORACLE、PostgreSQL、SQL Server、 GaussDB 、DWS、DAMENG类型的数据连接，用来进行数据采集。

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同步企业数据 通过SCIM协议同步数据至Atlassian 通过LDAP协议同步数据 同步数据至钉钉 同步数据至 WeLink 将AD域数据同步到钉钉 将AD域数据同步到WeLink

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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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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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字段管理、多端数据集成与企业信息 字段管理 支持学员信息字段自定义设置 操作路径：管理-基础信息-字段设置 图1 字段设置 多端数据集成 设置平台数据集成 操作路径：管理-基础信息-多端数据集成 图2 多端数据集成 切换为以平台授权为准，则同步时不再默认给学员授权，需要手动授权

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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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如何设置企业外观与操作 使用说明 在外观和操作中，支持设置在个人工作台上显示的企业 LOG O图片、条幅背景与文案以及系统菜单。 自定义企业LOGO 参考登录管理中心中操作，登录AstroZero运行环境管理中心。 在左侧导航栏中，选择“应用管理 > 企业配置 > 外观与操作”。 在

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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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盘古预测大模型能力与规格 盘古预测大模型是面向结构化数据，通过任务理解、模型推荐、模型融合技术，构建通用的预测能力。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的预测大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单，您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。

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盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，结合了大数据预训练和多源知识，借助持续学习不断吸收海量文本数据，持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外，盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性，可在智能客服、创意

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盘古CV大模型能力与规格 盘古CV大模型基于海量图像、视频数据和盘古独特技术构筑的视觉基础模型，赋能行业客户利用少量场景数据对模型微调即可实现特定场景任务。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的CV大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型

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如何导出企业考勤数据？ 如您是企业管理员，依次进入考勤>统计，在统计页面，点击右上角“导出报表”，选择需要的数据范围及人员，点击“导出到云空间”，便可导出您所需要的考勤数据。 父主题： 考勤

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数据控制与数据审计 数据保护策略 项目内的数据支持精细化的权限控制，可对数据分享、下载、删除进行设置。您可以在项目的“设置”页面设置数据权限。数据权限仅可以有项目所有者设置。 分享：关闭分享后，项目内数据不允许分享给其他项目，包括拷贝、引用两种方式。 下载：关闭下载后，项目内数据不允许下载至本地。

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示。 图11 大屏效果 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 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 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。

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NLP大模型训练流程与选择建议 NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型的训练分为两个关键阶段：预训练和微调。 预训练阶段：在这一阶段，模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础，如阅读理解、文本生成和情感分析，但它还未能针对特定任务进行优化。

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训练指标说明 模型 训练指标 指标说明 预测大模型 拟合度 拟合度是一种衡量模型对数据拟合程度的指标。数值范围为0到1，数值越接近1，表示模型对数据的拟合程度越好。 均方根误差 均方根误差是预测值与真实值之间差异的平方和的均值的平方根。它用于衡量模型预测值与实际值之间的偏差，数值越小，表明模型预测的精度越高。

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模型在验证集上的损失值。值越小，意味着模型对验证集数据的泛化能力越好。 获取训练日志 单击训练任务名称，可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。 对于训练异常或失败的任务可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见NLP大模型训练常见报错与解决方案。 训练日志可以按照不同的

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