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方案概述
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实时监测教学过程，针对异常情况出现，立即提供反馈，有助于教师及时调整教学策略。 利用深度学习算法对数据进行处理和分析，生成行为报告，揭示教学中的优点和不足。 场景二：零售行业，基于云视频管理+智慧巡检+AI分析的零售连锁解决方案实践 业务痛点： 加盟模式快速扩张，传统人工巡检耗时低效，难以全面覆盖门店。门店运
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应用模型简介
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开发效率较低，关键环境编码需要编码学习。例如：不同数据源需要熟悉各类DB语法，学习如何对接不同中间件等等。 针对传统方式的各类问题，产生了新的应用模型管理模式，帮助企业便捷开发，解决上述痛点： 通过业务化的对象模型，统一业务语义，实现数据快速精准查找。 隔离底层物理来源对上层应用的感
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方案概述
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应用场景 等保相关法律落地后企业的合规建设 客户的痛点： 等级保护建设涉及法律和技术两个层面，专业度要求高。 入门难：等保是企业安全建设的法律要求，但企业缺乏对新等保要求的深入了解，不知道如何着手，拖延等保整改周期，造成人力和时间的浪费。 挑战大：传统安全防御体系难以防御云上威胁，也不适
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方案概述
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方案概述 业务痛点及挑战 设计工具正版化、自研替代要求，减少设计工具依赖国外厂商时存在的断供风险，数据安全风险。 2、产品研发设计效率提升要求，包括大型装配设计、产品创新研发等场景中，存在设计速度慢，不能满足研发项目或非标订单的快速设计交付的要求。 设计工具不统一，数据难兼容，3D
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AI平台咨询与规划服务的服务优势？
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优势介绍 丰富的行业经验 团队拥有大量的行业交付经验，具备各种复杂业务场景建模的经验和能力。 高效的研发力量 拥有在研发领域丰富经验且高效的研发团队，能快速帮助客户进行场景化建模方案分析和设计。 先进的服务理念 秉持以客户为中心的服务理念，专注解决客户业务的痛点问题。 父主题： 关于服务咨询
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方案概述
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操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 方案优势 通过天宽昇腾云行业大模型适配服务，用户能够在华为云高性价比的昇腾算力支持下，克服技术栈差异、技术理解不足、迁移难度大、开发环境复杂、专业人才短缺和调优经验不足等痛点，实现高效、可靠的AI应用落地，推动企业的数字化转型。 高效模型迁
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应用场景
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企业门户、常用协同办公能力、应用统一管理、应用集成和数据互通等能力。支持企业多业务场景管理，为企业打通上下游业务流。提供开箱即用的应用、低成本高回报、解决各种业务痛点，助力企业轻松上云。 业务数据化管理，帮助企业解决四大业务痛点。 快速掌握企业的全面销售情况： 图1 销售情况 对比去年同期与公司整体销售额。
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金融行业
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中国金融业信息技术“十三五”发展规划（2017）指出：支持实力较强的机构独立或者联合建设金融业云服务平台，面向同业特别是中小金融机构提供云服务，提高行业资源使用效率。多家银行系金融科技公司成立，以行业云方式，对信息建设、业务流程、金融应用软件开发等能力做输出。服务从集团内部到中小银行、基金、保险、证券、信托等金融机构，再到其他非金融企业。
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产品优势
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方案概述
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在省层面，积极打造地域特色卫星遥感应用亮点，服务地方自然资源监管； 在行业层面，大力拓展卫星遥感技术在农业、林业、渔业、交通等行业的推广应用，不断释放自然资源卫星遥感技术红利。 业务痛点及挑战 数据使用门槛高：商业卫星数据价格昂贵，国家卫星数据重点是服务政府部门，普通用户按需获取数据不够便捷快速；数据量大，传输很耗时；
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方案概述
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方案概述 应用场景 零售行业全渠道运营能力已经成为企业刚需能力，在这样的背景下企业会面临如下痛点： 无法快速接入新渠道，易错失交易机会与流量红利 无法有效分析渠道经营状况，及时调整策略，导致资源浪费 库存风险大，无法科学有效地平衡库存与渠道的管理，无法做到全渠道库存共享，库存周转
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方案概述
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应用场景 客户的痛点： 新能源车辆、电池监管是强制要求：对车辆的监管已经上升到政策法规层面，按照国家规定，所有新能源车必须被监管；同时欧盟上市要求所有新车型必须具备网联功能，满足当地法规要求，车联网本地化成为常态，车企必须搭建满足区域法规要求网联平台。 缺少数据应用场景，无法向上
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行业模板
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行业模板 行业模板是服务结合自身实践经验构造的已有的数据模型的集合，为客户提供涉及研、产、供等多环节的产品与解决方案，缩短产品研发时间，提升企业运营效率。 每个行业模板内部包含了针对该行业不同领域的数据模型，用户单击“加载”可以引用选中的数据模型，单击“卸载”取消引用。 行业模板
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行业类
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行业类 电子面单 识别各类快递公司的电子面单主要信息，包含三段码、收寄件人姓名电话地址及条形码运单号，快速提取信息，提高信息录入效率。 保险单 支持多版式的保险单关键信息，支持寿险险种，识别主要投保信息包括保险单号、保险公司、投保人与被投保人姓名，性别，出生日期，证件类型、证件号等。可用于保险报销和信息录入场景。
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方案概述
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全球光伏产业领军者的劳动力管理数字化转型 客户的痛点： 客户主要特点：企业人员规模大、区域多且分散；人员种类多，大类包括正常工、外包工、派遣工等，细分则有生产、维修、仓储、销售、后勤等；产品生产种类、数量变化频繁。 困难和挑战：集中管控难，一线劳动力不可视，流程和制度的标准化比较差；考勤类别多且复杂，数据收集繁琐，各
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方案概述
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。 客户痛点： 定制、成品等家具制造企业受到房企物业拎包业务、装修公司整装等业务截流，寻求业务范围扩张（如定制企业升级整家、成品企业增加定制模块等），但转型难度大； 线上投放获客成本高，线下竞争激烈，转单率低； 企业内部IT系统多数是本地端，多个供应商提供，烟囱林立，数据管理混乱；
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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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获取大屏指定组件数据
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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。
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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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