中软国际数据治理专业服务解决方案实践

提供现场服务吗？ 服务交付方式为现场+远程服务。 父主题： 关于服务交付

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提供现场服务吗？ WeLink 咨询服务中办公数字化咨询为线下服务，服务交付可提供现场服务。WeLink集成咨询服务为线上服务，不提供现场服务。 父主题： 关于服务交付

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提供现场服务吗？ 大客户线上支持服务-基础版、大客户线上支持服务-专业版为远程服务。 大客户线下支持服务为现场服务。 父主题： 关于服务交付

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提供现场服务吗？ 远程交付支持服务-基础版和远程交付支持服务-增量包为线上交付。 现场交付支持服务-基础版和现场交付支持服务-增量包为现场交付。 父主题： 关于服务交付

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商标顾问注册申请能够确保注册成功吗？ 商标注册申请的审查机关为商标局，商标局审查员根据商标法、审查标准等规则对商标能否注册进行审查。因此，商标能否注册是由商标局决定的。 商标顾问注册通过专业顾问对审查标准的理解和丰富的代理经验，对商标申请进行审查和判断，提供修改或提高注册成功率的

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商标无忧注册申请能够确保注册成功吗？ 商标注册申请的审查机关为商标局，商标局审查员根据商标法、审查标准等规则对商标能否注册进行审查，因此，商标能否注册是由商标局决定的。 无忧注册申请通过资深顾问对审查标准的理解和丰富的代理经验，对商标申请进行审查和判断，提供修改或提高注册成功率的

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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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DDoS原生高级防护能够防护几层攻击？ DDoS原生高级防护可以防御三层和四层流量型攻击。如果您需要防护七层流量攻击，需要和独享WAF联动防护。 有关DDoS原生高级防护和独享WAF联动防护的详细介绍，请参见华为云“DDoS原生高级防护+独享WAF”联动防护。 父主题： 功能咨询

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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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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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文档数据库服务能够保存多长时间的备份 文档数据库服务自动备份可保留天数默认7天，用户后期可进行修改，可设置范围为1～732天。手动备份没有时间限制，且用户可根据需要删除该备份文件。 父主题： 备份与恢复

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Studio大模型开发平台提供了模型开发功能，涵盖了从模型训练到模型调用的各个环节。平台支持全流程的模型生命周期管理，确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行，为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练：在模型开发的第一步，ModelArts Studio大模型开发平

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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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Studio大模型开发平台承载，它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务，提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 ModelArts Studio大模型开发平台为开发者提供了一种简单、高效的开发和部署大模型的方式。平台提供了包括数据处理、模型训练、模型部署、Agent开发等功能，以帮

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数据工程介绍 数据工程简介 数据工程是ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供的一站式数据处理与管理功能，旨在通过系统化的数据获取、加工、标注、评估和发布等过程，确保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持，帮助用户高效管理和处理数据，提升数据质量和处理效率，为大模型开发提供坚实的数据基础。

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开发盘古NLP大模型 开发盘古科学计算大模型 压缩盘古大模型 部署盘古大模型 调用盘古大模型 迁移盘古大模型 应用开发工具 链 应用开发工具链是盘古大模型平台的关键模块，支持提示词工程和智能Agent应用创建。 该工具链提供提示词设计和管理工具，优化大模型的输入提示，提升输出的准确性和

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表分区技术（Table-Partitioning）通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元（分区），能够让对用户对表查询、变更等语句操作具备更小的影响范围，能够让用户通过分区键（Partition Key）快速的定位到数据所在的分区，从而避免在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上并发进行

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表分区技术（Table-Partitioning）通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元（分区），能够让用户对表查询、变更等语句操作具备更小的影响范围，能够让用户通过分区键（Partition Key）快速定位到数据所在的分区，从而避免在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上并发进行D

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表分区技术（Table-Partitioning）通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元（分区），能够让用户对表查询、变更等语句操作具备更小的影响范围，能够让用户通过分区键（Partition Key）快速定位到数据所在的分区，从而避免在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上并发进行D

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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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