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方案概述
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NVLINK_32G）实例，用于训练收集并标注好的零售数据。 创建1个计算型GPU(T4 8U32G) 实例，用于零售智能巡店服务的部署，该服务后续提供包括门店签到（门头照相似度判断）、货架陈列盘点（SKU识别+排面分析）、广宣识别、作弊检测（翻拍识别）等零售终端拜访业务。 方案优势 丰富场景： 大模型图像匹配算法
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方案概述
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行业知识充足：可以满足中大型企业复杂的需求，在连锁零售，高端制造，物流等行业解决方案完善，确保知识最新最全 问答准确率高：对自有的全面的行业知识，在盘古大模型的加持下，将问答的准确率提升25% 预测和分析更准确：结合盘古大模型，通过对现有数据的分析，可以提供更准确的预测结果。助于企业做
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应用场景
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应用场景 尤其适用于大规模的数据存储与高并发访问的行业应用，如互联网应用、物联网数据、高性价比数据库解决方案等应用场景。 互联网应用 电商、金融、O2O、零售、社交应用等行业，普遍存在用户基数大、营销活动频繁、核心交易系统数据库响应日益变慢的问题，制约业务发展。DDM提供线性水平
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零售业（AR）
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零售业（AR） 某零售集团在中国400多个城市拥有超过4000家店铺，涉猎的商品包括保健产品、美容产品、香水、化妆品、日用、食品、饮品、电子产品、洋酒及机场零售业务。 该集团要求门店尽快扩张，业务数据需要接入总部和云数据中心，目前面临的主要困难包括： 4000+门店数量庞大，设备管理复杂。
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新建数据大屏
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大容量数据库
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大容量数据库
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大容量数据库
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大容量数据库
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方案概述
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定制开发服务：帮助企业定制开发报表、大屏、应用。 数据运维服务：帮助企业数据运维。包括日常的数据作业监控管理、云上资源环境监控、数据日常维护、日常告警处理等。 数据运营服务：帮助企业数据资产运营。包括数据发布审批、新数据的接入、新数据API接口开放需求处理，数据需求管理等。 图1 业务架构图 方案采
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快速部署
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string 必填 零售API使用的镜像地址 空 登录华为云解决方案实践，选择"零售行业AI巡店解决方案"，单击“查看部署指南”可跳转至该解决方案部署指南界面。 图1 解决方案实践 图2 业务架构图 准备数据 1. 从AI Gallery下载零售体验数据集。 本示例使用AI G
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数字化转型咨询服务的服务内容和服务场景？
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服务内容 典型应用场景 数据管理体系咨询 帮助企业构建数据管理体系，从数据治理、统一数据资产和数据运营三个方面，结合数据组织建立和数据平台，帮助企业共同管理好数据这一企业的战略资产。 制造、交通、能源、汽车、政企、零售等 数据技术平台咨询 围绕着数据的流转、加工治理、计算分析的价值链
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快速搭建数据大屏
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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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方案概述
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有一定网上零售经验和规模的淘宝和易趣卖家，希望建立自己独立的品牌和专卖店； 拥有多家连锁商店的传统零售商家，希望拓展网上零售渠道； 直接面向消费者的厂家网上直销店等。 方案架构 该解决方案可以帮助您在华为云上快速构建高可用的基于开源Magento软件的电商网站。方案部署架构如下图所示：
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数据使能技术架构
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竞争力。 数据使能技术架构设计： 针对企业具体需求，华为云数据管理实施专业服务提供涵盖基础设施、治理、资产管理、可信交换、应用服务的端到端最佳实践和技术方案，解决客户数据实时性差、数据劣质、架构割裂、信息孤岛、缺乏运营的五大问题，从数据的采存算管用出发，华为云提供数据平台所需的全部技术。
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数据治理解决方案
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大容量数据库背景介绍
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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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大容量数据库背景介绍
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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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大屏
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如图6所示，选择开发场景为“大屏”，单击右侧区域的“开发”，进入到配置的AppCube大屏开发环境。 图6 进入大屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境，进入到默认环境的业务大屏。 如果使用配置的开发环境，进入到配置的开发地址，配置的地址不是直接进入业务大屏，参见下图进入业务大屏。 如图7所示，单击“导入项目包”。
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大容量数据库背景介绍
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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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大容量数据库背景介绍
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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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