融合与发布 融合不是一个必须的过程，对于例举的人口基本信息、概况信息等常用宽表，可用到融合，而如果仅公安临时需要人社、婚姻及教育局部分数据字段，可直接通过发布作业进行拼接。 应用开始构建的人口库模型， 将表物化到基础层、发布库。通过融合作业，讲前序产生的户籍、教育等标准表进行拼接

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前瞻性：保证技术的先进性，包括但不限于物联网、人工智能、大数据等各种先进的技术；充分体现技术与先进教育理念的融合，技术赋能教育并为教育的实际需要服务； 整体性：软硬件基础环境一体化设计与建设；服务于教师开展新教学模式的教学实验，有利于师资队伍整体教学能力提升；教学全过程数据化、影像化有利于学校时事掌控和管理教学。

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条数据进行融合。 图1 知识融合示例 配置知识融合后， 知识图谱服务 会对数据按配置规则进行知识融合。但是融合结果不一定完全正确，需要经过融合验证，判断融合的数据是否描述的是同一个实体或概念。 前提条件 已创建完 知识图谱 ，即完成图谱创建，并在配置知识融合步骤2打开知识融合开关配置知识融合的信息。

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据的应用与存储安全。 全流程贴身驻点服务 基于各地“双减”的实际需求，通过总部委派+本地人员招聘相结合的方式组建本地专业运营团队，提供数百项本地化服务。打造“一地一策”“一校一案”服务，基于服务驱动把数字技术与教育创新融合真正落到实处，解决好育人最后一公里屏障。 约束与限制 华为

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储过程，可与常用BI（business intelligence）工具无缝对接，业务迁移修改量极小。 安全可靠 DWS支持数据加密，同时可与数据库安全服务对接，保证云上数据安全。同时DWS支持数据自动全量、增量备份，提升数据可靠性。 大数据融合分析 随着IT、信息技术的发展和进步

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准确匹配行业人才岗位需求 现在信息技术迅速发展，就业岗位对于技能需求五花八门，学生无法形成正确的学习体系，讯方实训云平台从满足院校就业需求为出发点，专业打造以ICT相关岗位为基点的学习体系，准确分析岗位技能需求，提炼岗位技能知识图谱，分解技能知识点，设计与之匹配的学习课程计划以及仿真实验。

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的利器。 教育大数据平台：平台解决垂直应用与纵向应用系统之间数据“条块分割，标准各异”的问题， 通过 数据治理 能提升数据利用价值，促进大数据工具与教育管理、教学活动、诊断评价相结合，帮助用户挖掘诱因、规范办学、提升教育质量、提高服务效能。平台沉淀数据资产，方便科室管理与分析业务数据，形成“数入一源，数出一门”格局。

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方案概述 金智教育智慧校园与新工科人才培养解决方案 智慧校园：金智教育智慧校园整体解决方案，面向高校智慧校园规划与建设部门及管理部门，以数字基座与aPaaS平台为核心，提供应用开发、集成和外部开放能力，支撑面向师生一站式服务、部处精细化管理、科学决策等一体化智慧校园解决方案 图1

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things）、金融、教育、移动互联网、O2O（Online to Offline）等行业提供强大的商业决策分析支持。 优势 数据迁移 多数据源，高效批量、实时数据导入。 高性能 PB级数据低成本的存储与万亿级数据关联分析秒级响应。 实时 业务数据流实时整合，及时对经营决策进行优化与调整。 图3

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切换教育环境 获取教育相关软件包 请找华为工程师获取教育数据包“educationData.zip”。 运行教育切换脚本 登录华为云官网。 单击界面右上角的“控制台”。 在“控制台”，选择左侧的，在出现的服务列表里选择“企业应用 ROMA 资产中心 ROMAExchange”，进入ROMA

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业务驾驶舱，如看板、汇聚报表等。 业务与云办公能力融合。 云端学校解决方案 教育资源数字化：教学资源数字化，处处能学、时时可学。 统一教育平台：统一云端管理平台和IOC驾驶舱，丰富应用。 教育智能化：结合AI提供课情分析、课堂行为分析和学生画像。 教育公平：远程教育，跨区域/跨学校/跨终端打通教学资源。

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什么是云视频交付实施服务？ 数字内容产业是信息技术与文化创意高度融合的产业形式，涵盖数字游戏、互动娱乐、影视动漫、立体影像、数字表演等等，为云计算、元宇宙等新兴技术和产业提供内容支撑。结合企业创新需求，提供3D模型制作及高质量视频。 父主题： 关于服务咨询

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配置参数说明 “融合标识符” 知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。融合标识符即初步筛选数据所依据的实体属性。如图1所示，可以选择融合标识符为“name”，即初步筛选出与属性“name”相似的数据，也可选择融合标识符为“职业”，即筛选出与属性“职业”相似的数据。 “待融合属性”

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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金智教育业务数字化降本增效案例 业务背景 江苏金智教育是国内领先的高等教育信息化服务提供商。公司专注于推动云技术与高等教育的深度融合，通过自主研发为客户提供教学、科研、管理、生活服务等领域的软件产品和服务，帮助高校以数字化、智能化驱动人才培养和校务治理模式的变革。 业务痛点 金智

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图2 知识融合 表1 知识融合说明 融合过程 过程说明 初步筛选 知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似度 初步筛选与融合标识符相似的数据后，需要配置相似属性和相似度函数，并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上

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工业数据以价值，构建工业知识新市场，构建行业内、区域产业集群内工业知识“生产与复用”循环的新型累进体系，解决工业数字化‘最后一公里’价值创造问题。 因此， 工业互联网 的发展也面临标准体系的不健全、行业数据与知识汇聚难、解决方案不成熟、工业互联网应用技术转化缺少试验田等问题。面向未来

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方案概述 随着国内产教融合模式的逐步推进与实施，高校现行的人才培养体系已逐渐落后，人才培养方案的升级迫在眉睫。然而，高校在产业技术和解决方案的方面参与相对有限，难以迅速将主流的技术与产业解决方案融入现有的人才培养体系，阻碍了产教融合的快速落地。 与此同时，IT培训机构在过去二十年

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