构建统一的城市数字孪生平台，基于统一的时空基准，整合城市地理数据、物联数据、互联网数据、专题数据的统一融合，形成城市“一张图”； 建立统一的运行服务和支撑云环境，面向各部门提供统一的城市数字孪生服务（数据服务、基础设施服务、接口服务、功能服务）： 基于统一时空基础下的数据和服务API，赋能城市全生命周期应用。

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GIS首页 基于在线地图、告警及维保数据统计实时监控全网运行状态，并提供网点管理、网点快速搜索功能。 NetEco系统仅提供对接地图服务的能力，地图服务由第三方提供，是否有地图数据以及地图数据是否准确由地图服务商保证。 网点管理：支撑网点信息维护。 网点快速搜索：快速定位异常网点。

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科学计算大模型 气象/降水模型 海洋模型 父主题： API

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然后单击“下一步”按钮，进入安装守护进程页面，根据页面中的提示，完成相应操作，然后单击“完成”按钮 图3 GIS环境监控3 查看GIS 服务器 监控状态 图4 GIS环境监控4 父主题： 云GIS管理服务器平台

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子配置项：计算配置包括如下子配置项：属性、表达式。 属性： 配置项英文名：property 说明：属性名，表示计算表达式所计算的结果赋予的对象。 用户可以选择消息中已有的某个属性，或者自行输入新的内容，该内容需要满足Json path语法的要求 。 类型：STRING 必选：是 约束：需要符合正则表达式： ^.{1,1000}$

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调用科学计算大模型 使用“能力调测”调用科学计算大模型 使用API调用科学计算大模型 父主题： 开发盘古科学计算大模型

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部署科学计算大模型 创建科学计算大模型部署任务 查看科学计算大模型部署任务详情 管理科学计算大模型部署任务 父主题： 开发盘古科学计算大模型

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训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古科学计算大模型

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发布训练后的科学计算大模型 科学计算大模型训练完成后，需要执行发布操作，操作步骤如下： 在模型训练列表页面选择训练完成的任务，单击训练任务名称进去详情页。 在“训练结果”页面，单击“发布”。 图1 训练结果 填写资产名称、描述，选择对应的可见性，单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为资产同步显示在“空间资产

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云GIS管理服务器平台 部署安装 GIS环境监控 父主题： 实施步骤

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云GIS门户服务器平台 部署安装 添加地图（支持批量添加） 添加场景（支持批量添加） 注册服务（支持批量添加） 数据上图配置 父主题： 实施步骤

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path：用于生成轨迹的坐标集合，（坐标可以用鼠标在场景中拾取）。 如果轨迹ID与某个模型的ID一致时，该模型的位置将等于轨迹的最终坐标点。 动态更新场景。 如图13所示，在右侧该组件的属性设置区域的“事件”页签下，单击“组件加载”对应的设置按钮。 图13 组件加载 在弹出的“事件编辑”页面中，如图14所示，新建自定义动作。

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使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集，该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 构建科学计算大模型训练数据要求 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求 模型类别

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计算在云 Sdk::GetSolution 父主题： 改造功能模块说明

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开发盘古科学计算大模型 使用数据工程构建科学计算大模型数据集 训练科学计算大模型 部署科学计算大模型 调用科学计算大模型

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融合验证 如果在创建图谱时配置了知识融合，存在被融合的实体，就需要进行融合验证，即验证当前知识融合的配置产生的结果是否符合预期。 背景介绍 知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个实体或概念的描述信息，对来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧。 如图1所示的两

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用服务的监控及运维 ⑤⑥ 将超图 GIS接口在ROMA APIC中注册，应用通过nginx访问注册在ROMA中的GIS接口 ⑦③ 车辆及人员GPS数据，通过GPS对接子系统写入D CS ⑧ 摄像头接入登虹视频云平台 ⑨ IEF纳管边缘节点(带GPU的ECS) ⑩ 登虹视频云的RTMP视频流接入边缘设备

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云GIS应用服务器平台 部署安装 服务管理 三维服务发布和浏览 瓦片数据发布 动态投影 高可用部署 父主题： 实施步骤

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使用API调用科学计算大模型 使用API调用科学计算大模型步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 若调用已部署的模型，单击状态为“运行中”的模型名称，在“详情”页签，可获取API的URL。 图1 获取已部署模型的调用路径

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个平台预置好的全球中期降水预测模型，并选择对应的全球中期天气要素预测模型。并且至少有一个中期天气要素模型时间分辨率要小于等于降水模型时间分辨率。 部署模型 在“从资产选模型”选择所需模型。 部署方式 云上部署：算法部署至平台提供的资源池中。 边缘部署：算法部署至客户的边缘设备中。

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属性融合依据的是哪一步的数据来配置的 属性融合依据的是您图谱里现有的实体和您创建图谱或更新图谱时新加入的实体，如果是首次创建图谱，那就没有现有实体。 在创建 知识图谱 时，当您配置知识映射后，您需要配置知识融合，设置知识融合判断属性及相似度函数参数，完成新知识图谱的创建。 实体需要融

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