面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超的车牌识别技能。

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提供准确的结果。 迁移能力强 盘古大模型的迁移能力是其适应多变业务需求的关键。除了在已有领域中表现出色，它还能通过少量的新数据快速迁移到新的领域或场景。这种迁移能力使模型能够在面对新挑战时迅速调整和优化，提供适应新领域的服务。 通过微调技术，盘古大模型能够在保持原有优势的同时，融

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样本数据加速训练的需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePa

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智能体将深度学习算法及药物分析服务融入药物研发过程，让药企能更快速高效地完成药物研发，节约研发成本。 产品优势 提供开放的、易于扩展的平台架构。 提供端到端的AI赋能平台加速AI的研发和应用。 提供针对医疗行业的AI自动建模工具。 提供医疗领域专业的预置资产，提升企业的效率。 内

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查看应用中的流程 使用说明 在流程管理中，可查看当前应用中的所有流程。 操作步骤 参考如何登录AstroFlow中操作，登录AstroFlow界面。 在“我的应用 > 全部应用”中，单击对应的应用，进入应用。 在主菜单中，选择“流程管理”，即可查看到当前应用中的所有流程。 图1 查看流程

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支持用户通过程序调用内置的UI组件，为自己的程序添加自定义的界面控件，实现交互式的可视化遥感分析 图9 内置UI交互能力的风云4A沙尘分析应用 具备在线零代码遥感与地理 数据可视化 分析能力，通过简单快速操作可完成对农业生产、气象监测、城市变化、双碳减排、人文经济等各个行业数据的展示与分析。 图10

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水环境监测 统计信息 图1 统计信息 主要功能： 该页面的左右两侧可查看本系统提供的业务统计数据。包括，日常业务数据，重点工作数据，污染源结构数据，告警占比，河道水质日历，水质趋势预测以及监测视频。 POI（兴趣点） 图2 可选项 图3 历史数据示例 主要功能： 本系统中的地图中主要展示两类POI

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通话质量监测 功能描述 加入频道后，SDK会每隔2秒自动触发通话质量相关的回调，上报当前通话的网络质量、本地和远端的音视频统计信息。 上报接口 通话质量上报 onNetworkQualityNotify回调上报当前通话中每个入会者的上下行网络质量。默认开启，每2s上报一次。 -

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通话质量监测 功能描述 加入房间后，SDK上报通话质量相关的回调，上报当前通话的网络质量、本地和远端的音视频统计信息。 接口调用流程 通话质量上报 network-quality网络上下行质量报告事件，用户加入房间后，在网络质量变化的时候会触发一次该事件，报告用户的本地网络上下行质量情况。

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输入APM子应用，该参数为选填。 接入密钥 将会自动获取APM服务的密钥信息，详情参见前提条件。 CCE新版UI为部署在CCE容器中的JAVA应用安装Agent的详细操作，请参考《用户指南》。 操作步骤 父主题： 开始监控JAVA应用

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产品优势 多域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算；

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为部署在CCE容器中的JAVA应用安装Agent AOM提供应用接入功能，可以为部署在CCE容器中的JAVA应用安装Agent。 CCE容器安装Agent建议使用自有探针。 Java语言支持增强型探针、OpenTelemetry和Skywalking。 前提说明 部署APM Ag

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在Linux环境中调测HBase应用 操作场景 HBase应用程序支持在已安装或未安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装客户端时： 已安装HBase客户端。 当客户端所在主机不是集

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在Linux环境中调测HetuEngine应用 操作场景 在程序代码完成开发后，也可以把代码编译成jar包，上传到Linux环境进行程序功能调试。 在Linux环境上调测程序前，需在Linux节点预安装客户端。 操作步骤 根据需要修改“jaas-zk.conf”中“KeyTab”

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在Linux环境中调测Spark应用 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。

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在Linux环境中调测Kafka应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行IoTDB-Kafka样例程序。 前提条件 已安装IoTDB和Kafka客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。

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xml”所在目录将生成lib文件夹，其中包含样例项目所依赖的jar包。 准备依赖的Jar包和配置文件。 在Linux环境新建目录，例如“/opt/test”，并创建子目录“lib”。将样例工程依赖的Jar包导出，将1生成的Jar包，以及3生成的Jar包，上传到Linux的“lib”目录。 在“/opt/test”根目录新建脚本“run

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conf”。 将1导出的hive-examples-1.0.jar拷贝到“/opt/hive_examples”下。 将客户端下的配置文件拷贝到“conf”下，开启Kerberos认证的安全集群下把从5获取的user.keytab和krb5.conf拷贝到的/opt/hive_e

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在Linux中调测Hive HCatalog应用 执行mvn package生成jar包，在工程目录target目录下获取，比如: hive-examples-1.0.jar。 将上一步生成的hive-examples-1.0.jar上传至运行调测环境的指定路径，例如“/opt/

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在Linux环境中调测HBase应用 操作场景 HBase应用程序支持在已安装或未安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至Linux环境中运行应用。 前提条件 已安装客户端时： 已安装HBase客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节

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上述打包命令中的{maven_setting_path}为本地Maven的“settings.xml”文件路径。 打包成功之后，在工程根目录的target子目录下获取打好的jar包。 将导出的Jar包上传至Linux运行环境的任意目录下，例如“/optclient”。 将工程中的“li

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