端边云车联网Serverless数据湖解决方案

报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。ACC的计算涉及到预报值、观测值和气候平均值的差异，其值范围从-1到+1，值越接近+1表示预报与观测的一致性越好，值为0表示没有相关性，而负值则表示反向相关。 RQE 衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有

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综合分配率（综合分配率达90%），弹性调度、训练和推理融合调度，大幅度缩减资源发放时间（资源发放<30分钟）。 大模型赋能 盘古大模型赋能自动驾驶，分钟级完成数据处理。自动驾驶场景理解代替人工打标签分类，万段视频片段分钟级处理完成。自动驾驶场景生成，通过NeRF技术实现车型变换、

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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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如图6所示，选择开发场景为“大屏”，单击右侧区域的“开发”，进入到配置的AppCube大屏开发环境。 图6 进入大屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境，进入到默认环境的业务大屏。 如果使用配置的开发环境，进入到配置的开发地址，配置的地址不是直接进入业务大屏，参见下图进入业务大屏。 如图7所示，单击“导入项目包”。

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GeminiDB Cassandra支持了大key的检测与告警。在CES界面，可以配置实例的大key告警，具体方法请参见设置告警规则。 当发生大key事件时，系统会第一时间发送预警通知，您可以前往CES界面查看监控事件数据，及时处理，避免业务波动。 图1 大key告警查看事件 告警字段说明如下：

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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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数据迁移与数据传输 数据迁移与传输方式概述 迁移外部数据源数据至 DLI 配置DLI读写外部数据源数据

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维自动化 方案优势 记忆与反思能力 通过LLM大语言模型技术，学习、记忆和反思先前的交互经验，以改进后续的服务质量和效率 基于自然语言交互 通过自然语言与数智员工交互，快速、准确地理解并执行用户任务，提供高效、个性化的服务 多层大语言模型训练 通过多层大语言模型集成和训练，数智员

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流程图中涉及淡绿色部分（在用户的控制系统、大屏监控系统等应用中调用IoTEdge API，实现如应用的创建修改删除等操作。例如调用创建应用API,可以实现与在云端手动创建同样的效果）。 插件开发 流程图中涉及深绿色部分（开发自定义应用部署到边侧实现数据处理（OT应用）、协议转换（驱动应用）、接入IT子系统（IT应用）。

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Studio与数据底座进行对接，用于数据开发与数据治理等活动。 数据集成 数据集成提供20+简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，全向导式配置和管理，支持单表、整库、增量、周期性数据集成。 数据架构 作为数据治理的一个核心模块，承担数据治理过程中的数据加工并业务化的

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，交给不同的计算节点完成计算。 各种业务场景下，因数据处理量、计算任务关联关系等不同，对计算能力、存储效率、网络带宽及时延要求有各自侧重。 HPC的应用场景 HPC提供了超高浮点计算能力解决方案，可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求，如科学研究、气象预报、计算模拟、

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按需发放，快速部署与扩容，加速产品上市时间和缩短科研周期。 使用灵活 在镜像模板中预制MPI库、编译库及优化配置，加快环境部署。 企业分支、科研组织机构等跨全球地理位置进行及时协同工作，提高效率。 可以利用公有云的跨地域能力，共享计算资源，海量数据，并能实现云端大数据分析。 优化性能

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但是不同的数据库之间很难做到数据共享，数据之间的集成与分析也存在非常大的挑战。 为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行

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雷达数据采集与上传 堆体服务对雷达点云数据规格约束、云台采集和环境要求 激光雷达点云数据上传 父主题： 堆体测量

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建表与数据导入 GDS方式导入 父主题： 测试方法

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支持的数据与协议 数据集成 数据集成任务支持的数据源相关信息如表1所示。 表1 数据集成支持的数据源 数据源类型 支持的版本 普通任务的源端 普通任务的目标端 组合任务的源端 组合任务的目标端 API - 支持 支持 不支持 不支持 ActiveMQ 5.15.9 支持 支持 不支持

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大屏Demo 描述 大屏Demo，开箱即用的大屏样例，需要配合应用资产中“大屏数据处理应用模板”一起使用。 开放能力 大屏Demo为模板资产，订购后下载到本地，通过导入的方式上传到“业务大屏”下使用。 大屏Demo提供了指挥看板页面，如图1所示。 图1 指挥看板页面 如何使用资产

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数据安全与隐私 使用OCR服务，是否会保存用户数据

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解析与更新JSON数据 本文介绍如何使用数据加工对包含JSON对象的日志进行解析与更新。 场景一：展开和提取JSON对象 日志中包含JSON对象时，您可以通过e_json函数展开和提取对象。 示例：指定字段名精确提取JSON对象值，例如展开data字段值中的第一层键值对。 原始日志

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关联属性与数据标准 功能介绍 关联属性与数据标准。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/design/standards/attribute 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项

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