中软国际数据治理专业服务解决方案实践

大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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非可信数据库部署 下载最新版本MySQL Community Server数据库zip文件，以8.0.26版本举例： 解压下载的mysql-8.0.26-winx64.zip文件至E盘： 新建E:\mysql-8.0.26-winx64\my.ini文件，文件内容如下： [client]

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ROMA集成专业服务 服务简介 本服务工作说明书（以下或简称“SOW”）列明由华为云为客户交付“ROMA集成专业服务”（以下简称“本项目”）所提供的专业服务内容。该服务中包含四个服务产品：ROMA Connect架构规划设计服务（小规格）、ROMA Connect集成交付服务（小规格）、ROMA

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外，购买专业版实例时或购买实例后，支持对资源进行扩容。专业版和基础版实例支持的特性差异，请参见产品规格差异。为了便于您更好的了解AstroPro，本指南中操作及截图均以专业版实例为例进行介绍。 前提条件 已参考申请AstroPro公测中操作，申请公测，且公测申请已审批通过。 确保

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云端部署，不受本地物理环境影响，可随时随地访问。 实训周实训场景 客户痛点： 实训周短期实训，实训资源大； 缺少真实的项目案例仿真实验； 不具备相应的实验环境。 解决方案： 提供一周账号，用户登录平台操作学习； 提供根据真实项目案例设计的仿真实验； 提供一键启动的实验环境。 培训认证场景 客户痛点:

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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基本概念 AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的数据做出判断及预测。 Astro轻应用提供了开发AI应用的能力，目的就是将隐藏在一大堆数据背后的信息进行集中处理并提炼，总结得到所研究对象的内在规律，从而提供相应的服务。 AstroZe

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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非HDFS数据残留导致数据分布不均衡 问题背景与现象 数据出现不均衡，某磁盘过满而其他磁盘未写满。 HDFS DataNode数据存储目录配置为“/export/data1/dfs--/export/data12/dfs”，看到的现象是大量数据都是存储到了“/export/data1/dfs”，其他盘的数据比较均衡。

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性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。

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包含“高级版”功能，以及以下功能。 多轮技能管理 知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在 智能问答机器人 列表中，选择“操作”列的“规格修改”。

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盘古药物分子大模型 盘古药物分子大模型是基于华为与中科院上海药物所共同研发、专门面向药物研发领域推出的预训练大模型，旨在帮助医药公司开启AI辅助药物研发的新模式。盘古药物分子大模型学习了17亿个药物分子的化学结构，模型参数上亿，是目前最大的小分子药物模型。华为盘古药物分子大模型在分子

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盘古药物分子大模型 盘古药物分子大模型是基于华为与中科院上海药物所共同研发、专门面向药物研发领域推出的预训练大模型，旨在帮助医药公司开启AI辅助药物研发的新模式。盘古药物分子大模型学习了17亿个药物分子的化学结构，模型参数上亿，是目前最大的小分子药物模型。华为盘古药物分子大模型在分子

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在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布大屏。 完成大屏制作之后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图10 保存大屏 大屏名称不能为空，只允许输入长度为1到32位由数字、中文

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各种内容散落不同地方，缺乏内容整合和统一呈现，师生难以快速、准确找到想要的内容。 高校数据烟囱林立，缺乏简单好用的数据管理工具，或工具未预置高校数仓、数据集市数据模型、数据目录模板，导致实施成本和难度较高。 前期信息化由于缺乏校级顶层设计，离散建设各个业务系统，产生数据孤岛，引导学校从全校视角建设平台服务，并针对性的

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实训的统一入口和开箱即用的便捷使用方式，为培养数字人才提供学习底座； 课程资源：围绕工业软件和信息技术2大领域构建丰富的课程资源与项目案例，为人才培养提供重要媒介工具； 专业服务：面向高校院所根据专业建设及发展需要，在专业群建设、课程体系建设、师资团队建设、创新应用大赛、职业能力

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