上云调研 上云成本分析（凭证） 驱动力调研 准备度调研

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性别 NUMBER(18) 18 是 否 按照项目的整体推进计划，与相关负责人沟通，确定调研计划；双方按照约定时间及计划，有序开展调研工作。 业务处室调研 参考调研访谈计划，与各业务处室及各应用系统建设单位进行调研。 参与成员：业务处室负责人、骨干业务人员； 目的：重点了解各业务

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1、组织项目开工会，组建项目团队； 2、与相关干系人沟通，明确项目目标与验收标准，基线化文档； 3、制定项目组织架构与运作机制； 4、制定SOW与项目计划。 方案阶段 1、获取 数据治理 需求，识别遗漏和不完整需求，定义需求类型； 2、通过数据指标、数据调研、数据分析、功能匹配等方法进行需求分析；

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鲲鹏人才培养方案咨询与设计服务：为客户提供基于华为云鲲鹏云服务、解决方案和生态体系的鲲鹏人才培养方案咨询与设计。 院校专业建设服务（鲲鹏方向）：为院校提供基于华为云鲲鹏云服务与生态体系的课程内容，并提供讲师培训服务。 鲲鹏课程培训服务： 华为云鲲鹏高研班，面向高层的华为云鲲鹏云服务、解决方案和生态体系战略培训。

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总结 本文介绍了在华为云平台上实现SAP的可靠性，可用性，性能和成本效益的最佳实践。在传统基础设施和华为云上部署SAP系统的差异可以忽略不计。在华为云上部署SAP系统时，应该考虑与计算配置，存储，安全，管理和监控相关的一些注意事项，以获得更好的效果。

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敏捷运作方案的案例。 在项目总结阶段，ThoughtWorks将为试点团队再次进行AMM敏捷成熟度评估。从客观的体系总结出团队各个维度的现状、改进点、改进后仍然存在的问题，以及下一步的提升规划，并形成项目总结报告，以保证团队的持续敏捷运行。 图1 总结AMM评估汇总实例 父主题：

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研发能力调研与诊断 使用ThoughtWorks特有的敏捷成熟度的体系框架，对客户IT现状进行多维度的评估，并定制转型方案及实施计划。 图1 ThoughtWorks AMM（Agile Maturity Model）敏捷成熟度评估 ThoughtWorks有一套已被行业验证的敏捷成熟度体系（Agile

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调研管理 引用问卷发布调研任务 入口展示 图1 入口展示 创建调研任务 操作路径：培训-调研-调研管理-新建 图2 创建调研任务1 图3 创建调研任务2 父主题： 培训管理

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盘古科学计算大模型能力与规格 盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域，融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律，利用神经网络编码微分方程，通过 AI 模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发

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准备度调研 操作场景 对上云迁移准备度的系统评估，以评估报告的形式从业务目标、上云策略、IT流程和安全合规等维度详细评估，有助于您制定总体迁移规划和项目计划。 操作步骤 登录迁移中心管理控制台。 单击左侧导航栏“调研>上云调研”，进入“上云调研”页面。在页面左上角的当前项目下拉列表中选择迁移项目。

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项目总结 项目上线 项目转维 项目总结 归档发布资产 父主题： 交付中心

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项目总结 项目结束之后，项目经理可对整个项目进行总结回顾，支持上传关于对项目总结的相关文档。本模块对项目整个过程中的交付效率（交付时长，需求完成情况，资产信息进行统计）进行自动统计。 图1 项目总结入口 图2 项目总结 父主题： 项目总结

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科学计算大模型 气象/降水模型 海洋模型 父主题： API

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运营总结报告。 月度运营总结报告是为所有企业项目生成的一份报告，无法针对特定企业项目生成报告。 仅保留最近12个月的月度运营总结报告。 查看月度运营总结报告 登录管理控制台。 在页面左上角选择“区域”，单击，选择“安全与合规 > 企业主机安全”，进入主机安全平台界面。 在总览页面

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《XXX项目开发支持问题跟进表》《数据库开发支持总结报告》 应用对接联调与上线支持 《XXX项目开发支持问题跟进表》《数据库开发支持总结报告》 国产化改造 《数据库调研表》《国产化改造方案》 父主题： 关于服务交付

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数据调研 流程设计 主题设计 逻辑模型 父主题： 数据架构

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点击右下角的【下一步】，配置采集规则。 解决方案工作台支持使用调研工具对源系统进行数据调研，支持配置数据调研规则，包含DB、表信息等采集周期和具体时间，如果未配置，则按默认规则进行数据采集。 DB采集：配置数据库采集时间，如：数据库类型，数据库表数，数据总量，采集时间。 表信息采集：配置表的采集时间。

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量预报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。ACC的计算涉及到预报值、观测值和气候平均值的差异，其值范围从-1到+1，值越接近+1表示预报与观测的一致性越好，值为0表示没有相关性，而负值则表示反向相关。 RQE 衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是

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科学计算大模型训练流程与选择建议 科学计算大模型训练流程介绍 科学计算大模型主要用于。 科学计算大模型的训练主要分为两个阶段：预训练与微调。 预训练阶段：预训练是模型学习基础知识的过程，基于大规模通用数据集进行。例如，在区域海洋要素预测中，可以重新定义深海变量、海表变量，调整深度

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数据库性能。 第三方平台对接支持 负责第三方系统或监控平台对接数据库过程中遇到的问题咨询和解答。 应用对接联调与上线支持 在应用与生产环境数据库的正式对接联调时，由于测试环境与生产环境的本质差异，生产环境易出现测试环境未能遭遇的问题。协助处理未知问题。 国产化改造 在数据库国产化

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部署科学计算大模型 创建科学计算大模型部署任务 查看科学计算大模型部署任务详情 管理科学计算大模型部署任务 父主题： 开发盘古科学计算大模型

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