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上次更新日期:2023年11月 来源:由华为云构建 查看部署指南 架构描述 架构描述 跨网分布式多级部署:基于统一安全认证授权、策略管控,数据不汇聚中心节点,而是由数据提供方直接交换到数据消费方。因此数据提供方部署数据提供引擎(DPE)。数据消费方部署数据消费引擎(DCE)、联合计算沙盒。长虹既是数据提供方,也是数据消费方。
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上次更新日期:2024年5月 来源:由华为云构建 预估成本 ◥ 查看部署指南 架构描述 架构描述 弹性负载均衡 ELB做流量分发代理 通过弹性云服务器 ECS集群部署在线学习平台服务 基于云数据库 RDS for MySQL存储用户后台数据 基于Web应用防火墙
上次更新日期:2023年8月 来源:由华为云构建 部署:预计20分钟 卸载:预计10分钟 预估成本 ◥ 查看源代码 ◥ 数据中心: 华北-北京四 华南-广州 华东-上海一 查看部署指南 一键部署 查看部署指南 一键部署 查看部署指南 一键部署 架构描述 该方案部署如下资源: 1. 云容器引擎 CC
实训平台 基于云端部署,为用户提供实验实训的统一入口和开箱即用的便捷使用方式 课程资源 围绕工业软件和信息技术构建丰富的课程资源与项目案例 专业服务 面向高校院所,在师资团队建设、创新应用大赛、职业能力认证、实习实践就业等人才培养环节提供专项服务 架构优势 云端部署,开箱即用 平台
缺乏基础设计知识的积累和体系化管理 解决方案 打造千万量级的标准模型库和示范领域知识库,并建立3D模型搜索引擎、学习分享平台、开发者平台等工具 打造低代码开发平台、工业AI平台,引入创成式设计 构建开放式架构的知识中心和数字化学习平台,提供学习培训和技术交流能力 方案价值 帮助企业降低研发设计
实案例 通过知识图谱构建学科/课程数字化教学资源库,实现课程重构和数字化教学评价,促进学生自适性学习 Astro:通过低代码全流程可视化开发,自动化调测,项目级协助共享,端到端安装部署, 助力高校应用快速构建 ROMA:聚焦应用和数据连接,提供数据、API、消息和设备集成能力,打破业务鸿沟,实现数字资产全联接
局部污染,AI算法自动研判疑似污染行业甚至排污点位,从而实现部门精准调度 自主学习:数据闭环提升决策智能 自主学习:数据闭环提升决策智能 基于AI算法与真实世界的长期交互学习,构建“城市大气管治大模型”,集成跨部门、跨行业数据,融合污染过程全要素和管控措施全周期信息,形成结构化案例库
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构建,保障方案持续的技术先进性,满足大并发业务量需求 易部署易运维的边云协同平台 边-云协同满足区域/大型三甲医院实时AI质控需求,AI边缘质控设备部署在本地,提升业务效率,通过边云协同平台,统一实现对边缘AI业务的远程部署升级,提升运维效率 方案优势 医学影像全样本AI质控 实
板,支撑大数据、人工智能、软件工程及其它计算机相关专业的实验环境要求 安装部署方便灵活 智云枢可根据高校需求,支持本地化私有云部署,同时也支持华为云公有云部署。本地化部署需要高校提供硬件服务器环境,公有云部署需要高校提供华为云云资源环境
华为云政务场景数据使能解决方案实践 查看部署指南 方案咨询 该解决方案有何用途? 为了加快政府数据开放共享,推动资源整合,提升治理能力,基于华为云大数据、人工智能等技术,构建“聚”、“通”、“用”的政务数据使能平台,协助政府沉淀数据资产、积累数据模型,打造精准治理新模式、经济运行新机制、惠民服务新体系 部署架构 华为云政务场景数据使能解决方案实践
算法高效高精度 采用先进的深度学习、AR算法,深入研究各行业场景,提高技术在复杂场景中的适配度,支持多终端视觉定位导航,高效高精度大场景重建,厘米级定位精度、毫秒级位姿输出 端边云协同架构 端边云协同架构支持端侧使用到最新最优的云上AI服务,边侧算力充足,支持快速部署充分发挥AI算法优势,缓解低算力终端计算压力
系统整体使用华为CCE云容器引擎,并根据业务实际体量配备计算节点。所有业务均以容器方式提供服务。由CodeArts提供代码保管,可实现用户编码、构建、部署三个阶段的学习流程全闭环,并由SWR保存业务镜像 使用CCE集群节点伸缩功能,可以有效的应对流量高峰,在业务高峰时与成本控制之间形成平衡,以最小的成本提供最稳定的服务
案 以行业模型为基础,助力企业提升人力资源服务效率,实现降本增效 让企业每位员工都能拥有一个「AI工作助手」 伙伴方案 公有云 购买 实践 专家咨询 专家咨询 实践 eGPT方案能为您带来什么 拥抱AI技术实现数字化服务 打造企业知识沉淀 基于盘古大模型打造行业标准模型,帮助客户
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实现大量基模型的全自动并行学习优化;协同区基于图网络实现基模型的高效协同,使得大模型的精度和泛化可以达到最优,同时还保证了大模型的快速迁移能力和可解释性 -盘古CV大模型,首次实现模型按需抽取的业界最大CV大模型,首次实现兼顾判别与生成能力,基于模型大小和运行速度需求,自适应抽取
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