企业云上办公桌面解决方案

推荐。 用户分群 通过对用户画像、行为相似度或者好友关系等，进行用户分群，实现用户群体分析管理。 异常的行为分析 通过对用户行为、伴行关系、账户/IP登录信息等，进行异常的行为分析，降低欺诈损失。 舆情&社会化聆听 通过对资讯传播、好友关系分析，识别大V及热点话题，分析传播的途径，增强舆情分析质量。

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本方案为线下门店实现全域数字化，洞悉来店客流画像、趋势、规律，更好服务业务运营数字化。 客户的痛点： 门店到访客户的用户画像（客户所属的群组）不够清晰、准确 货架效率无法准确计算，门店选品缺少数据支持； 缺少终端数据来支撑新店开店速度及提升开店存活率； 通过本方案实现的业务效果： 准确定位用户画像，了解顾客偏好

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售后阶段，为企业做效率提升。 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

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企业数据权限控制最佳实践 部门公共数据权限管理 部门/项目之间数据共享 给业务部门授予独立的资源权限 业务部门之间桶资源隔离

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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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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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择特征及参数。并提供四大类，80+特征的自动提取。 模型管理模块 主要实现根据KPI的标签、数据分布特征等进行异常检测算法的自动选择、参数设置及模型训练、推理。 数据交互模块 主要支撑公共学件与用户的交互，包括数据管理、数据的可视化展示、专家经验注入等。 父主题： 学件开发指南

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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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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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提供订阅应用和自建应用，支持查看应用详情和对应用进行分组管理。 订阅应用：由企业管理员或者拥有企业采购能力员工通过云市场订购。 自建应用：企业内IT自建的应用或者通过应用中心发布的企业内应用。 公告 公告会主动推送给企业内部的用户，及时知会企业和系统重要通知事项。 日历 管理个人时间和进行事项提醒，可显示已经预约的相关会议或任务等。

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低模型训练过程中传输时间，提升大模型训练性能。 智能调度通过RESTful API接口可提供的能力包括： 拓扑搜索：根据用户提供的大模型超参、并行度及可用资源列表，提供给用户基于拓扑感知的任务资源最优选择建议。 拓扑感知调度：用户资源选择后，根据大模型超参、并行度、集合通信算法及

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理问题。 基于行为数据的用户画像更新 基于行为数据的用户画像更新可以对用户画像进行持续更新，更新频率可达秒级。以DIS中的实时行为日志为数据源，从中分析出用户画像更新信息，并实时更新用户画像，使用户画像随着用户行为的发生而不断变化。 通过此任务可以更新的用户画像内容有：用户标签等

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小有关，如果规格大，可以选择“优”或“良”；如果选择的小规格“2核|8G”，则选择“差”。本次规格选择的是“8核|32G”，配置为“良”即可。 单击“预测场景需求”左侧的图标，录入预测所需参数。 单击界面左下方的“数据预处理”，界面新增“数据预处理”内容。 对数据进行自动填充空值

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导入近线数据源 通过导入近线数据源，达到实时计算并更新用户画像、物品画像，实时更新增量数据的目的。 前提条件 按数据规范准备数据并上传至通道。具体上传方法请参见上传实时数据。 导入近线数据源 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据源”，进入“数据源”列表页面。 在数据源列表

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数据导入 数据导入介绍 数据导入即读取经过“数据结构”生成的数据，对每条数据进行校验。推荐系统保留字段需校验类型和数据合法性、自定义字段校验类型，输出错误报告。如果数据完全符合要求，会生成推荐系统所需要的宽表和画像数据。 宽表：推荐系统内部格式，以行为数据为主，将行为数据中涉及到的用户数据和物品数据整合成一条数据。

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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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本项目建设的用户推荐平台基于华为云客户数据平台CDP。用户推荐平台以治理后的数据为基础，使用高效、准确的用户推荐模型，建设消费者数据中心并建立人群画像，挖掘用户行为数据，驱动业务决策实现智能化全场景营销体验，助力企业实现精细化运营和营销。 用户推荐平台具体实现 以华为云客户数据平台为基础建设本项目

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数据标签库管理操作流程 图1 数据标签库管理操作流程 基础配置-宽表配置 基础配置-主体配置 标签制作-标签创建 业务画像-画像更新 标签应用-画像查询与群体分析 父主题： 操作流程

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企业 场地 仓库 储位 资源 供应商 客户 父主题： 仓储管理

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