敏捷提倡的团队是跨职能团队，但是团队的跨职能并不意味着一个人能做所有的事情，希望的跨职能团队往往是由掌握多项技能的T型人才（每个成员在一个专业领域具有深度，而在其他领域具有广度）所组成的。首先需要Scrum Master能够和团队整理和维护成员技术矩阵，把个人技能掌握情况对团队公开（知道团队欠缺什么、知

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决策风险高：在决策层面由于研判错误，管制失效的风险很高。 在管治层面缺乏有效监管与评估，缺乏宏观角度的综合性分析服务。 决策风险高：研判错误可能导致管制失效。 通过本方案实现的业务效果 打破数据孤岛：借力机器学习与深度学习核心算法模型，打破区级各部门数据壁垒，可实现中台化、标准化、自

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恢复归档或深度归档存储对象(Harmony SDK) 功能说明 如果要获取归档或深度归档存储对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储对象，在恢复对象的保存时间

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无纸化程度低 没有标准的工艺工价的管理库 在制品无法全流程追溯 场内半成品、成品流通不够完善 仓库库存缺乏有效管理 缺乏专业管理系统，导致企业生产管理效率低 实时信息无法获取，引起信息断层出现 缺乏统一平台，协同办公效率低 传统业务上线周期长 解决方案： 建立一套完整的编码体系 建立企业门户平台

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恢复归档或深度归档存储对象(Go SDK) 功能说明 如果要获取归档或深度归档存储对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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机电装备领域设计知识库在于对机械设备中常用的夹具、检具、连接块以及输送线进行研究构建设计知识库； 机械设备设计存在着零件来源短缺、建模资料缺乏、缺乏设计知识、缺乏标准支持等问题，由于各种原因，使得在不同的行业、不同的企业中，无法有效地实现自动化和智能化。 在设计中，减少人员的数量与提高设计

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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Windows主机进行深度采集后系统镜像结果错误 问题描述 在对Windows主机进行主机深度采集后，在资源详情的规格信息中，系统镜像显示乱码。 问题分析 出现该问题可能是因为该Windows主机的区域设置和显示语言不一致，从而导致采集系统镜像信息失败。 解决方法 您可以按照以下步骤进行排查和解决：

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恢复归档或深度归档存储对象(Java SDK) 功能说明 如果要下载归档或深度归档存储对象，需要先将归档或深度归档存储对象恢复。恢复归档存储对象的恢复选项可支持两类，见下表： 选项 说明 OBS Java SDK对应值 快速恢复 恢复耗时1~5分钟。 RestoreTierEnum

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恢复归档或深度归档存储对象(Python SDK) 功能说明 归档要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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随着高校信息化系统日益增多，统一管理的问题日益突出。 各种内容散落不同地方，缺乏内容整合和统一呈现，师生难以快速、准确找到想要的内容。 高校数据烟囱林立，缺乏简单好用的数据管理工具，或工具未预置高校数仓、数据集市数据模型、数据目录模板，导致实施成本和难度较高。 前期信息化由于缺乏校级顶层设计，离散建设各个业务系统，产

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的实验环境，通过 弹性云服务器 E CS 、云容器引擎CCE规模化、快速高效的创建虚拟机、容器实验环境，深度集成华为云虚拟化的能力，提高平台实验环境的并发规模。 产业融通：在学期实训场景中深度打通华为云软件开发生产线CodeArts，提供真实的产业级实践环境，体验企业级敏捷式的一站开发服

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现场作业面临人员短缺、作业现场专家缺乏等问题。 传统的人工巡检劳动强度大、检测质量差、巡检结果多依靠纯手工纸质记录，后期再录入业务系统，全流程数字化程度低； 作业现场场地面积大，巡检设备众多，需要记录回传的信息类型多，如遇到巡检异常，作业人员缺乏专业知识，作业现场缺少专家支撑，存在安全隐患；

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需求。 其二，工业软件相关的专业教学多以单点的工具为主，缺乏体系化的人才培养方案。 其三，国家在引导高校开展工业软件教学时，大部分是以国外工具为主，培养的都是喝“洋奶粉”长大的孩子，核心技术受制于人。 其四，大部分高校缺乏实践类课程，多以理论教学为主，学生动手能力差。亟需通过工业

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本和复杂性。 痛点二：缺少高质量移动端和PC端体验 传统 人力资源管理 系统往往缺乏高质量的移动端和PC端体验。员工难以方便地获取和更新个人信息，无法及时了解公司政策、福利、培训和绩效等重要信息。同时，缺乏员工信息触达的机制，无法满足员工对个人发展和关怀的需求。这影响了员工的满意度和

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应用场景 互联网/Saas服务商 研发挑战 市场高速变化且竞争激烈，产品需要根据市场变化不断更新迭代和升级，但缺乏统一的持续交付工具确保产品随时可推向市场，缺乏工具保证客户快速反馈闭环。 推荐搭配 需求管理、代码托管、代码检查、编译构建、测试计划、部署。 实现结果 每日上线新功能

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资金周转。 订单处理效率低：面对大量批发订单时，如果依赖人工处理，容易出现错单、漏单情况，处理速度慢，客户满意度下降。 客户关系管理不善：缺乏有效的客户管理系统，难以准确营销，客户分级不明，无法提供个性化服务，影响客户忠诚度。 价格与促销策略实施困难：对于不同的客户和商品，需要灵

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同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。 该接口可以恢复指定桶中的归档存储对象。 接口约束 您必须是桶拥有者或拥有恢复归档或深度归档存储对象的权限，才能恢复归档或深度归档存储对象。建议使用IAM或桶策略进

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企业在进行数据管理时，通常会遇到下列挑战。 数据治理 的挑战 缺乏企业数据体系标准和数据规范定义的方法论，数据语言不统一。 缺乏面向普通业务人员的高效、准确的数据搜索工具，数据找不到。 缺乏技术元数据与业务元数据的关联，数据读不懂。 缺乏数据的质量管控和评估手段，数据不可信。 数据运营的挑战

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中共中央政治局常务委员会2020年2月3日召开会议强调：这次疫情是对我国治理体系和能力的一次大考。全民抗疫的过程中，缺乏有效数据支持就是缺乏对于疫情的快速响应机制、缺乏对于医疗资源合理调配的能力。 通过数据治理，我们可以构建开放通用的数据采集接口，提高数据采集效率；统一数据标准，轻

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应用场景 新服务构建 应用场景 应用场景复杂，缺乏软件架构设计能力，以及微服务开发能力。 开发能力不足，缺乏编码规范和安全编码意识。 对云上数据库、中间件和存储等服务不了解，缺乏云上服务对接能力。 价值 根据用户的诉求，快速帮助用户生成满足DDD领域驱动设计的框架代码，并且内置稳

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