供应链计划与排程解决方案： 拉通销售、物流、仓储、市场、生产、财务等维度信息，建立增加盈利为目标的产销协同计划； 解决订单工厂（车间）选择与上下游协同、生产约束与一致性计划、交期评估与查单分析、物料分配与齐套性检查等相关问题，对订单进行全流程管控与交期管理； 基于全局优化算法的快

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支持多业务环节(单据)：可根据业务实际，选择需要参与信用管控的业务单据； 支持多应用场景(单据类型)：可进一步细分，参与信用管控的业务单据的单据类型； 支持多控制时点：可选择信用控制时点，“提交”或“审核”时进行信用管控； 支持多控制强度： 预警提示、密码特批、取消交易、信用冻结；

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制造、交通、物流、能源、汽车、金融、政企、零售、医药等 云架构规划咨询 制定企业上好云、用好云的架构，拉通IT基础设施现状与云化需求，通过云平台各组件的架构设计，明确云平台的建设路径，构建支撑企业数字化转型的技术引擎。 制造、交通、物流、能源、汽车、金融、政企、零售、医药等 应用上云规划咨询

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供应链 数据治理 及入湖开发 基于现有云工厂、试制中心运营方案，初步识别供应链下数据需，评估入湖数据需求。 按照结构化批量数据、实时（含流式）数据、IOT数据和非结构化数据分别设计数据链路方案，包括： 数据采集方案：根据数据库、文件 服务器 等特点确定存量和增量采集方式，评估数据采集周期，设计入湖后的数据处理方式；

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适用于中国香港金融管理局的标准合规包 本文为您介绍适用于中国香港金融管理局的标准合规包的业务背景、应用场景，以及合规包中的默认规则。 业务背景 中国香港金融管理局对云计算的监管预期，是参考2021年至2022年期间进行的一轮专题审查的结果而制定的。认证机构在采用云计算之前需注意的

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点集最短路算法用于发现两个点集之间的所有最短路径，可应用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。 带一般过滤条件环路检测（Filtered Circle Detection） 目的是寻找图中所有满足过滤条件的环路。适用于金融风控中循环转账检测、反洗钱，网络路由中异常链接检测，企业担保圈贷款风险识别等场景。

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数据不安全，数据存储、传递、使用不合理，造成敏感信息泄露 解决方案实践的应用行业推荐： 金融行业：金融统一监管报表平台，金融风险全面管控，金融大数据中台 租赁行业：租赁行业大数据平台，租赁资产监督管控 医疗卫生：省级卫生数据管理与服务平台，医院数据治理与运营分析平台 能源：应急与能源行业大数据平台，电网规划大数据平台

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供应链协同智能调度优化模型库 供应链企业多级仓储仿真建模能力 供应链库存裸仓评估：当供应链上有多个仓库可供选择，评估对比不同裸仓方案、给出评分和排序，支撑供应链上的裸仓选择决策。 裸仓坐标化建模，导入仓库基础长宽高、建筑约束等信息，得到月台配比、柱子密度等量化评估指标。 裸仓对比

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使用 GaussDB (DWS)分析某公司供应链需求 本实践将演示从OBS加载样例数据集到GaussDB(DWS) 集群中并查询数据的流程，从而向您展示GaussDB(DWS) 在数据分析场景中的多表分析与主题分析。 GaussDB(DWS) 已经预先生成了1GB的TPC-H-1x的

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基于计算存储分离的分布式架构，分钟级计算节点扩容，应对业务高峰期。 证券及加密货币交易数据 GeminiDB Influx接口存储用户银行的银行流水，可应用于金融行业的风控体系，构建反欺诈系统。 优势： 高效查询 就近区域部署，快速响应查询。 实时分析 数据同步上云，支持云上时序数据分析。 软硬件设备实时监控

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功能全面、易用性强：功能模块覆盖纺织服装全产业链，具备全栈建设能力。超过10年的纺织服装领域服务经验，针对细分领域客户需求定制设计。 产能释放、效率提升：更准确把控生产贸易进度，合理安排生产发货计划，支持终端APP访问，工作效率大幅提升。 大数据使能：大数据平台提供数据分析，支撑关键决策。实现关键流程节点自动化、智能化。

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企业普遍存在的质量问题难以预测、质量结果无法追溯、上下游质量无法管控以及质量数据信息缺乏协同贯通、质量管理缺乏统一平台等痛点。 方案架构 图1 制造业数字化质量管理解决方案架构 希维云以打造中国自主的国际化供应链质量协作网络为愿景，提供大中型制造企业打造高品质产品的管理系统； 以上下游质量管理作为核心产品；

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政府、金融、能源等行业门户网站及应用安全、合规要求 HW行动-现有安全防护的补充 安全威胁检测与防御 业务痛点与挑战 没有有效的防0-day手段，高风险的攻击大部分都是基于0-day漏洞实现。 安全产品多，安全运维要频繁升级特征库，对安全运维人员要求比较高，并且存在供应链攻击的风险

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环思纺织服装供应链解决方案功能 解决方案包含企业管理、制造执行、供应链管理、生产排程、仓储管理、客户管理等系列功能模块， 针对服装行业深度定制，满足细分领域客户差异化诉求。 图1 环思纺织服装供应链解决方案功能 父主题： 实施步骤

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controlMeasuresId String 是 管控措施id solutionDesc String 是 管控措施描述 riskId String 否 对应的风险ID controlSource String 否 管控岗位 sectionClauses String 否 管控周期 standardTroubleList入参

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新加坡金融行业的最佳实践 应用场景 新加坡金融管理局针对云计算的监管预期，制定了MAS准则，用于规范金融机构的实践，关于该指南的更多信息，请参见Technology Risk Management Guidelines。 默认规则 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1

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OPS06-07 通过可观测性指标引入自动化措施 风险等级 高 关键策略 可观测与自动化运维工具联动，实现自动化的故障检测、恢复及弹性伸缩等功能，进一步提升运维响应速度和准确性，降低人为干预带来的延误，甚至错误。 父主题： OPS06 可观测性体系

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创建风险管控任务（API名称：createRiskControlTask） 功能介绍 该接口用于创建风险管控任务。 相关API 接口名称 调用说明 查询风险辨识库 创建风险管控任务时，需要风险和措施相关信息，调用该接口获取到风险和措施相关信息。 调用流程 因为创建风险管控任务时，前

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背景信息 企业数智员工解决方案是基于盘古大语言模型开发。盘古大模型致力于深耕行业，打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集，将行业知识know-how与大模型能力相结合，重塑千行百业，成为各组织、企业、个人的专家助手。 在数智员工的开发过程中，我们使用了大规

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controlMeasuresId String 是 管控措施id solutionDesc String 是 管控措施描述 riskId String 否 对应的风险ID controlSource String 否 管控岗位 sectionClauses String 否 管控周期 docName为sta

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