中软国际数据治理专业服务解决方案实践

NLP大模型训练常见报错与解决方案 NLP大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 NLP大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提

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数据治理解决方案 数据治理解决方案概述 数据资产入表 数据管理能力成熟度模型DCMM 数据安全能力成熟度模型DSMM

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vehicle_box String 车辆的位置坐标信息，x,y依次表示车框左上角的坐标值，w,h表示车框的宽和高。 vehicle_type Int 特殊车辆的车辆类型。 MEDIUM_BUS 0 中巴。 BIG_TANKER 1 罐车。 BIG_TRUCK 2 大货车。 BIG_BUS 3

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有轨列车 57 辅助公交 58 辅助救援车辆 60 通用类型的紧急车辆 61 其他类型的紧急车辆 62 消防轻型车辆 63 消防重型车辆 64 消防辅助救护车辆 65 消防救护车 66 警用轻型车辆 67 警用重型车辆 68 其他紧急情况响应车辆 69 其他紧急情况救护车 80 未知交通参与者

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事故发生。 车辆逆行 当前方道路出现异常车辆如逆行车辆时，边缘服务识别并提前发送提醒信号，后方车辆提前进行减速及绕行通过，避免事故发生。 弱势交通参与者预警（行人识别/自行车识别） 路网数字化服务 可通过实时视频和毫米波雷达监控路口行人和自行车的实时位置，广播给路口车辆，帮助交通参与者消除盲区，减少交通事故。

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“查询”按钮：根据输入的查询条件，单击查询按钮，进行数据查询展示。 图9 已完成 排队大屏 “排队大屏”：查看物流排队大屏，显示总排队车辆，作业状态，排队通道，车牌号，司机姓名和司机电话 图10 排队大屏 厂内作业 自助称重 “查询”按钮：根据输入的查询条件，单击查询按钮，进行数据查询展示。 “称重详情”按

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Connect拥有设备、数据、以及服务等全套集成解决方案，助力企业打造智慧园区： 高效对接多设备、多厂商 摄像头、闸机、空调等不同厂商设备的信息，使用MQTT标准化协议接入LINK组件，同时LINK对接多个IoT平台，省去各平台分别收集数据的冗余工作。 打造数据底座，提供标准数据服务 将所有的数据，使用ROMA FD

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创建边缘高点车辆统计作业 功能介绍 该接口用于创建边缘高点车辆统计作业。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/

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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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科学计算大模型训练常见报错与解决方案 科学计算大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。

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需要一套评价体系，来评估模型的泛化能力。 在线仿真 仿真即通过软件模拟车辆行驶的路况和场景，不需要真实的环境和硬件，极大节省训练和测试的成本和时间。Octopus仿真服务预置了智能驾驶、主动安全、危险场景等六大场景实例，覆盖大部分驾驶路况，用户可直接在线使用，持续迭代提升自动驾驶安全性。

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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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ts构建，一键部署汽车价值评估系统。 图1 方案架构图 该解决方案会部署如下资源： 创建两个 对象存储服务 OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据；另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用 AI开发平台 ModelArts，用于机器学习模型训练，预测汽车价值评估结果。

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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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云桌面大数据场景解决方案 简介 为大数据业务部署在华为云上的企业，提供一站式云上数据分析办公环境。

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数据治理解决方案概述 数据治理解决方案是以 DataArts Studio 为核心产品，打造领先的数智融合生产线，面向行业落地水平、场景化解决方案 ，助力企业数字化升级，实现数据驱动精益管理，探索数据价值流通，在水平和行业两个方向构建可复制数据治理解决方案。 数据治理解决方案正在持续

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应对对向车辆占道（Encroaching vehicle）检测 在双向车道路上， 会存在主车与对向车辆存在横向冲突的情况， 应对对向车辆冲突行驶检测的目的是判断主车在这种情况下， 能否进行适当的转向和减速避让， 从而保证安全性。 其中主车需要进行避让的前提条件是： 当主车前端与对

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