供应链云 采购管理 销售管理 信用管理 库存管理 组织间结算 条码管理 供应商协同 父主题： 实施步骤

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5。 效率低 供应链各协作方信息系统独立，没有统一的标准和信息系统，协作方之间协作和作用难度大。 周期长 电子信息易被篡改，只能采用纸质单据作为结算的唯一凭据，上下游核算周期长，承运商的平均应收款账期较长。 融资难 承运商大多为中小企业，缺乏信用记录，信用积累和数据，融资难，融资成本高。

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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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件搜索结算数据来处理。 图1 结算数据 结算数据争议处理 对于有异议的数据，供应商和核心企业可以基于数据， 协商数据内容，并通过双方同意确认数据。 图2 结算数据争议处理 开具发票 供应商基于确认的结算数据直接开具发票，供应商查看单击开具发票后， 可以查看预制发票数据，审核后直接开票，并通过系统交付客户。

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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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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信息。为企业快速响应市场变化、满足市场需求、提高企业竞争力提供了有力保证。 库存管理主要业务包括仓库管理、日常的物料的流转业务、库存控制3大部分。是通过入库业务、出库业务、调拨、组装拆卸、库存调整等功能，结合批号保质期管理、库存盘点、即时库存管理等功能综合运用的管理系统，对仓存业

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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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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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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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没有客观的供应商质量能力评估平台，无法进行科学的管理 供应链效率、敏捷性低，竞争力不足 通过本方案实现的业务效果： 以上下游质量管理作为核心产品，实现从产品质量策划到质量执行反馈的全生命周期供应链互联，真正解决信息孤岛和企业质量管理的需求，同时结合华为大数据、深度学习、大模型等技术深度挖掘企业质量管理潜能，形成端到端的智能决策和快速响应。

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缺少数字化分析和应用，数据不打通，协同效率低 对人员经验依赖性高，能力难复制 供应链业务语言不统一，业务规则不明确，缺少标准化和数字化的流程支撑 IT基础设施投资大，维护成本高 解决方案： 基于用户作业旅程，提供供应链流程端到端一站式工作台 打造供应链业务中台，全面支撑服装加工生产贸易流

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及技术咨询引导，整合从ERP大后端到企业中台产品及其他套件产品，为企业提供数字化升级端到端整体解决方案。 全方位数字化落地能力：埃林哲具备营销+供应链业务中台、数据中台的自研中台产品和SAP&Oracle ERP的一体化数字平台实施落地能力。在供应链协同与计划侧产品具有优良优势：

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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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大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“ 自然语言处理 ”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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准备盘古大模型训练数据集 训练数据集创建流程 模型训练所需数据量与数据格式要求 创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集（可选） 发布数据集 创建一个训练数据集

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