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基于制造过程、环境、售后数据，分析问题发生的环节和工艺参数优化点 预测性维护 根据设备过去和现在的状态，预测系统将来是否会发生故障，何时发生故障 销售预测 基于销售、节假日、天气数据，预测产品销量，降低备货和库存成本 三大转变 三大转变 从人工经验到数据智能 基于数据挖掘分析，从数据中获取提升效率和产品质量的新经验
采用Apache Flink的Dataflow模型，完全的实时计算框架。采用高性能计算资源，从用户自建的Kafka、MRS-Kafka、DMS-Kafka消费数据，单SPU每秒吞吐1千~2万条消息，不同场景的吞吐量有差异 主要功能 StreamingML 提供多种流式机器学习方法对数据进行实
万物检测 可根据提示对图片中的目标进行检测，解决场景碎片化问题，无需提供训练数据。 可根据提示对图片中的目标进行检测，解决场景碎片化问题，无需提供训练数据。 万物分割 可根据提示对图片中的目标进行分割，常在辅助标注、AIGC等场景应用。 可根据提示对图片中的目标进行分割，常在辅助标注、AIGC等场景应用。
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设备之间的关系，深度提升IT资产的配置管理能力。 能帮助您 IT基础设施关系可视化 通过图形化IT资产之间的关联关系，让您更好地了解设备、资产的状态，更容易地理解和分析资产之间的关系。 故障诊断与根因分析 快速轻松地识别任何网络或基础设施问题的故障点，从而推动问题的解决和根源分析。
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