讯方人才培养解决方案

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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真云平台服务支持仿真相关资源数字化、仿真过程数字化、仿真规则数字化，帮助企业实现仿真与研发流程深度融合。 智能仿真资源管理 实现本地软硬件资源统一纳管，一次部署，统一版本，智能整体协调调度算力与软件。 根据仿真业务需求端云协同， 弹性调度公有云算力，无缝衔接计算作业流程，解决临时性大规模仿真探索需求。

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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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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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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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动传统教学与育人模式的变革。通过对传统教室空间的数字化改造，建设新型智慧教室与智慧学习空间，帮助院校构建下一代的融合式教学环境，从以教师为中心的教学模式向以学生为中心的学习模式转变，促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间等教育教学全环节、全要素的有机融合。 依托国产

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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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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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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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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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融合版本删除单个basicAw 功能介绍 融合版本删除单个basicAw URI DELETE /v3/{project_id}/basic-aw/{aw_id} 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，固定长度32位字符（字母和数字）。

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图1 知识融合示例 知识融合过程请见图2，融合过程说明请见表1。 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。

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字化车间信息一体化互动平台的建设，实现工业自动化与信息化的深度融合，给公司在“利用信息技术促进企业升级”方面带来“基于互联网+营销模式的创新与发展”、“基于机联网，提高生产设备的自动化与智能化”、“通过管理创新，提高企业管理水平与竞争力”三方面的突出改变。 自动化：引入当前行业先

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NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算，则前向时qkv没有梯度，如果需要关闭重计算，可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭，但显存占用会直线上升。 attn_mask

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NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算，则前向时qkv没有梯度，如果需要关闭重计算，可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭，但显存占用会直线上升。 attn_mask

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NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算，则前向时qkv没有梯度，如果需要关闭重计算，可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭，但显存占用会直线上升。 attn

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民健康信息平台支撑保障体系，基本实现公立医疗卫生机构与全民健康信息平台联通全覆盖。加强县域医共体建设，鼓励依托县级医院建设开发共享的影像、心电、病理诊断、医学检验等中心，加强远程医疗和信息化设备配备，与高水平省市级医院对接，与基层医疗卫生机构联通。在开展紧密型县域医共体建设的地区

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后者是从生产的角度来理解的。 然而，目前大部分制造企业的管理系统都没有与制造系统集成，即职能管理与生产现场管理互相脱钩。当制造企业借助互联网实现设备和产品信息与管理层的经营系统相连接，即IT与OT的集成与融合（这是支撑智能制造的核心），对企业和产品的管控就会达到一个很高的效率，这也就是纵向集成所要达到的最佳状态。

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