汽车行业解决方案

“中国制造2025”将节能与新能源汽车作为重点发展领域,明确了支持电动汽车产业发展,掌握汽车低碳化、信息化、智能化核心技术,推动汽车新一轮技术变革。华为云携手合作伙伴基于云计算、大数据、人工智能、物联网、5G等技术打造场景化解决方案,帮助车企实现数字化转型和升级,加快产品和服务创新

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    汽车金融的风控 更多内容
  • 应用场景

    联合多方正样本效果,丰富模型特征,提高模型泛化能力。 计算全程保障企业数据安全与个人隐私。 图2 金融联合营销 使能数据交易 传统数据交易方式,交易是数据所有权,交易完成后,数据被无限制复制。采用可信交易方式,交易不是数据,而是数据使用权,卖家卖是对某个数据用法用量,不用担心数据被复制。

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  • 应用场景

    问题,促进产品创新和发展。流体仿真主要应用场景如下: 汽车汽车阻、汽车噪、汽车热管理和座舱舒适性。 电子:单板散热、整机热仿真和功率模组冷却。 装备:风机设计、空调设计和齿轮箱润滑。 图5 汽车阻分析 图6 无人机气动分析 图7 汽车座舱舒适性 图8 电子散热分析 图9

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  • 汽车新闻

    汽车新闻 为用户提供当下最新汽车新闻资讯,包含“获取汽车新闻资讯”执行动作。 连接参数 汽车新闻连接器无需认证,无连接参数。 获取汽车新闻资讯 输出汽车领域热点资讯。 输入参数 该执行动作无需输入参数。 输出参数 用户可以在之后执行动作中调用该输出参数,输出参数说明请参考表1。

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  • 方案概述

    基于顶象能力搭建全行级反欺诈中台,服务于客户全部业务线,能够结合具体业务需求配置针对金融业务领域策略。 客户价值: 全面实现全渠道、跨产品、各种关联方式欺诈风险实时防。为行方构建了有效全行级反欺诈体系,获得亚洲银行家大奖。 电商公司反营销作弊智能系统 业务痛点:

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  • 中介中心度算法(Betweenness Centrality)

    中介中心度算法(Betweenness Centrality)以经过某个节点最短路径数目来刻画节点重要性指标。 适用场景 可用作社交、等网络中“中间人”发掘,交通、传输等网络中关键节点识别;适用于社交、金融、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Betweenness Centrality算法参数说明

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  • 单点环路检测(Single Vertex Circles Detection)

    单点环路检测(Single-Vertex-Circles-Detection)是一个经典图问题,意在寻找图中环路。环路上点较好地体现了该点重要性。 适用场景 单点环路检测适用于交通运输、金融等场景。 参数说明 表1 Single-Vertex-Circles-Detection算法参数说明

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  • 方案概述

    此合同文件私密性要求高:合同签署后、签署过程中往往不允许第三方获取合同信息,而电子合同云天然能够满足对文件私密性要求; 用印授权可管:销售合同签署涉及到客户方企业用章权限,客户方企业用章人变更、权限分享可由电子合同云统一管,并对全部用印记录可追溯,满足企业用印要求。

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  • 数字化转型咨询服务的服务内容和服务场景?

    数据平台,帮助企业共同管理好数据这一企业战略资产。 制造、交通、能源、汽车、政企、零售等 数据技术平台咨询 围绕着数据流转、加工治理、计算分析价值链,帮助企业构建全链路数据平台,承载和指导企业未来数字化建设。 制造、交通、能源、汽车、政企、零售等 数据应用场景咨询 对标企

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  • k核算法(k-core)

    k核算法(k-core) 概述 k核算法(k-core)是图算法中一个经典算法,用以计算每个节点核数。其计算结果是判断节点重要性最常用参考值之一,较好体现了节点传播能力。 适用场景 k核算法(k-core)适用于社区发现、金融等场景。 参数说明 表1 k核算法(k-core)参数说明

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  • 方案概述

    可应用于供应链管理场景,以评估潜在供应商信誉、财务状况和供应链稳定性。需要分析供应应商信用评级、财务数据和历史表现,协助企业做出合适供应链决策,减少供应链风险。 客户痛点: 痛点一:数据准确性不足,从互联网直接爬取数据无法支撑决策;收集和整理竞信息需要耗费大量时间和资源。信息准确性和实时性至关重要。

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  • 带一般过滤条件环路检测(filtered circle detection)

    sources 否 查询起始节点ID集合 String - 标准csv格式,ID之间以英文逗号分隔,例如:“Alice,Nana” n 否 枚举满足过滤条件个数上限 Int [1,100000] 100 statistics 否 是否输出所有满足过滤条件个数 Boolean

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  • 典型应用

    大数据分析:结合Spark等工具,可以用于实时推荐等大数据场景。 金融行业 云数据库 GeminiDB结合Spark等大数据分析工具,可应用于金融行业体系,构建反欺诈系统。 优势: 大数据分析:结合Spark等工具,可以进行实时反欺诈检测。

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  • 点集全最短路(All Shortest Paths of Vertex Sets)

    点集全最短路算法(Shortest Path of Vertex Sets)用于发现两个点集之间所有最短路径。 适用场景 点集最短路算法可应用于互联网社交、金融、路网交通、物流配送等场景下区块之间关系分析。 参数说明 表1 All Shortest Paths of Vertex Sets参数说明

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  • 应用场景

    应用场景 电商直播场景 金融行业场景 汽车行业场景

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  • APP备案服务内容目录

    (在线旅行社)、住宿服务、出境、其他 交通运输 火车/高铁/动车、航空、公交/地铁、打车/出租车、自行车、长途汽车、船舶、导航、加油、高速、其他 汽车服务 维修保养、汽车用品、车辆销售/二手车销售、代驾、租车、停车、充电、ETC、道路救援、车联网 教育 儿童教育、培训机构、学校、其他

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  • 收音

    否则生成数字人形象会一直包含麦克。 常见问题 如果我拍摄过程中有人闯入或出现突发声音,如雷声、汽车喇叭声等,要重新拍摄吗? 根据以往录制经验,小于3秒短暂闯入声音不会对最终训练效果产生明显影响。您只需保证类似的突发声音越少越好。 我可能没有小蜜蜂或其他专业麦克设备,能否直接使用相机内置麦克风录制?

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  • 金融行业

    中国金融业信息技术“十三五”发展规划(2017)指出:支持实力较强的机构独立或者联合建设金融业云服务平台,面向同业特别是中小金融机构提供云服务,提高行业资源使用效率。多家银行系金融科技公司成立,以行业云方式,对信息建设、业务流程、金融应用软件开发等能力做输出。服务从集团内部到中小银行、基金、保险、证券、信托等金融机构,再到其他非金融企业。

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  • OD中介中心度(OD-betweenness Centrality)

    Centrality)在已知一系列OD出行计划前提下,以经过某个点/某条边最短路径数目来刻画边重要性指标。 适用场景 可用作社交、等网络中“中间人”发掘,交通、传输等网络中关键节点识别,城市热点事件\早晚高峰人群车辆迁徙发生时关键路段模拟;适用于社交、金融、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1

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  • 应用场景

    通过图上分析计算,合并相似本体,进行知识消岐。 学习路径识别及推荐 通过知识点先修关系,识别学习路径,针对薄弱知识点进行学习路径推荐。 金融应用 面对层出不穷、复杂多样个人和群体行为,帮助客户挖掘出潜在风险,为客户保驾护航。 该场景能帮助您实现以下功能。 实时欺诈检测 提供实时用户行为检测,识别敏感

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  • 前置审批行业类别及批复单位

    定,应经有关主管部门审核同意,在履行备案手续时,还应向其住所所在省通信管局提交相关主管部门审核同意文件。 本章节将为您介绍涉及前置审批行业类别及批复单位信息。如果您网站或APP需要办理前置审批,可参考批复单位以及相应审批文件进行办理。 如您主办单位名称、经营范围、网站

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  • 边中介中心度(Edge-betweenness Centrality)

    边中介中心度算法(Edge-betweenness Centrality)以经过某条边最短路径数目来刻画边重要性指标。 适用场景 同betweenness类似,可用作关键关系发掘;适用于社交、金融、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Edge-betweenness Centrality算法参数说明

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