按销售组织进行信用控制 集团客户多层级信用控制 客户是跨地域经营的集团企业时，可以针对客户单独进行管理，也可以对客户集团进行统一的集团信用管理。 当公司面对的客户是集团客户，且和集团客户的下级客户也有发生交易时。如果信用控制的对象是针对集团客户一个总的额度，其下级客户都共同使用这个额度；这种场景下

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需求变更、设计变更频繁，存在边设计、边采购、边生产的项目制造模式； 加工步骤多，生产工艺复杂，现场物料难管理，成本难核算； 市场变化多样，企业发展初期的信息化建设跟不上业务的发展需求； 缺乏统一规划、重复的IT投入给企业带来资源的浪费和运营风险的提高； 传统的IT系统架构很难支撑企业业务的灵活迭代和持续的创新 ； 方案实现

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功能介绍 业务场景 场景：需要给客户和承运商建账号 创建不同类型的角色并分配权限 图2 角色管理 图3 新增角色管理 创建不同类型的用户，给用户分配账号及绑定权限 图4 用户管理 图5 新增用户管理 父主题： 实施步骤

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支持发送金融、房地产、教育、移民、医疗、游戏类短信吗？ 不支持，金融、房地产、教育、移民、医疗、游戏相关的所有内容都不能发送，包括验证码、通知短信和会员营销短信。 详细参见模板审核规范。 父主题： 产品咨询类

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，执行当前的特征操作流。添加的数据集，必须满足特征维度和特征列数量与当前特征工程绑定的数据集一致，否则会执行失败。 使用JupyterLab开发平台创建的算法工程，界面所有特征操作执行完成后，单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据集 > 生成 数据实例 ”，在新增的“生成数据

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029年整体行业的市场规模将超21万亿。据《2023年软件供应链状况报告》指出，过去三年针对软件供应链的攻击平均年增长高达742%。因此，开源/第三方软件引入评估面临以下问题： 针对采购的软件或对外交付的软件产品没有很好的安全检测手段。 产品需要对供应商有基础的安全性认证。 开源

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50%的信息化成本。 数据串联，服务升级：将更多交易服务外的相关产业，如仓储物流、供应链金融等增值创新服务整合，打通和复用商流、物流、信息流等环节。解决信息孤岛问题，同时沉淀数据，结合分析，支撑运营和服务升级。 竞分优势：20多年行业经验沉淀了强大的客户资源，为行业90%的头部企业提供过服务。

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新闻播报风格文案 大家好，欢迎收听今天的新闻播报。我是主持人小A。现在为您带来最新的国内外要闻。 首先是国内新闻。 我们先来关注一下生活类新闻， 近年来，随着健康意识的提升，全国范围内的健身热潮愈发火爆。 从早晨的广场舞到晚上的健身房，人们纷纷加入到各种形式的健身运动中。 专家表示，通过持

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实施步骤 环思纺织服装供应链解决方案功能 核心功能说明

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复杂场景支持 生产环境往往是复杂多变的，如一个用户访问可能包含多个请求，不同的用户在进行不同的事务操作，用户访问呈现明显的波峰波谷，瞬时并发用户多等状况，因此需要对服务开展性能测试，提前识别性能瓶颈。 优势 模型灵活定制：支持多事务组合测试，可模拟多用户多个操作的组合场景。 突发流量支持：

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发布服务 如果当前特征工程操作流处理效果比较好，可以得到比较优质的训练数据，可以将当前的特征工程发布成服务。复用此特征工程服务对其他数据进行相同的特征操作。 发布特征工程服务 在特征工程首页的“特征工程”页签，单击特征工程对应“操作”列的，在展开的下拉框中单击图标。 弹出“发布服务”对话框。配置对话框参数：

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说明 扫描对象 被扫描的软件包/固件，单击可进入本次任务的扫描详情。 文件大小 被扫描的文件的大小。 开始时间 开始扫描的时间。 扫描耗时 扫描耗费的时长。 任务状态 任务扫描状态，包括：等待中、进行中、已完成、已停止、已失败。 检测结果风险统计 显示各检查项的检测项目风险文件总数。

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优化库存：通过标准的需求预测和库存控制，有助于减少库存积压，降低库存成本。 提高供应链效率：优化供应链流程，实现供应商的快速响应，提高整体供应链的运作效率。 数据驱动决策：通过收集和分析大量的供应链数据，为企业管理层提供有力的数据支持，帮助企业做出更明智的决策。 灵活适应市场变

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筛选历史，筛选记录内的规则名即为此处设置的筛选规则名称，单击筛选历史记录内的筛选规则名可以查看对应的筛选结果。 可选特征：展示当前数据的所有特征信息。 已选特征：展示用户在“可选特征”中勾选出的所有特征，支持删除已选特征。 在“可选特征”框中勾选需要显示的特征列。 同时包含下述操作：

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需求单击增加物品特征。单击特征后方的删除不需要的物品特征。 您可以从“应用于”右侧的下拉选项中设置该数据的使用维度是“兴趣属性”或者“关键词提取”。其中： 兴趣属性，此特征将会用于统计用户的兴趣标签，并生成特征名为“interested_原特征名”的特征。 关键词提取，只有当关键

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Box-Cox变换 用于连续的响应变量不满足正态分布时，进行数据变换，达到接近正态分布的目的。Box-Cox变换的主要特点是引入一个参数，通过数据本身估计该参数，进而确定应采取的数据变换形式。 使用Box-Cox变换的优点： 数据得到的回归模型优于变换前的模型，变换可以使模型的解释力度等性能更加优良。

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中展示的特征列的个数即为设置的“选择特征数”值。列表默认按照相关性评分降序展示所有的特征列。 选择特征列。 保留分析结果所有Top N个特征列。 单击Top N柱状图结果下方的“应用”。 页面跳转至JupyterLab环境编辑区域并生成“选择特征”代码框，“列选择”下展示的“列名”为柱状图展示的所有特征列。

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实施步骤 财务云 供应链云 制造云 PLM云

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应用场景 公司间交易 供应链物流 医疗健康

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行数 数据的样本数量。 列数 数据的特征列数量。 状态 数据的当前状态。 创建时间 数据创建的时间。 操作 可对数据执行的操作： ：查看数据详情。 ：修改数据信息，包括：实例别名、数据类型、文件编码、分隔符、标题行。 ：删除数据。 ：对数据执行已有特征工程的操作流，并生成新的数据。特

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业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有

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