行内、行外的金融数据服务。 中国工商银行大数据平台支撑了全行约13000名数据分析师的交互式查询业务场景，原先通过离线计算引擎来支撑，分析师普遍反映响应时间过长。从2021年工行开始引入交互式查询引擎（HetuEngine），使得分析师灵活查询的响应时间从平均1000秒降低至20

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平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式

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服务等、企业协同独立软件和生态硬件、 视频直播 /点播/ 媒体处理 、消息&短信、 隐私保护通话 、语音通话、语音外呼、Camera200、华为交互电子白板、联络中心、企业协同终端、云管理网络、云管理网络分析、iTA流量、企业计费、 云桌面 、专属企业存储服务、模型服务、训练服务、边缘数据中心管

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互联网的发展，让人们需要对海量的非结构化数据进行分布式存储，并行计算。所以大数据进入了1.0时代。 移动互联网的发展，需要对海量，多样化，高并发的数据进行实时分析，交互式查询。使大数据进入了2.0时代。 当前，物联网的发展，需要对海量流式数据，人工智能分析等提供毫秒级的低时延处理能力，所以我们正处在大数据3

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云知识 数据仓库 适合哪些场合使用 数据仓库适合哪些场合使用 时间：2020-09-24 14:43:28 商业智能系统，数据仪表盘，探索式和交互式数据分析，批量数据处理等都是数据仓库的强项。 商业智能系统 商业智能系统也就是一般所指的BI系统。数据仓库普遍的使用场景就是和商业智能系统

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客户端工具的存在主要是为了让用户更加便捷地连接数据库，对数据库进行各种操作和调试。 gsql： 向 GaussDB (DWS)提供在命令行运行的交互式数据库连接工具。 Data Studio： Data Studio是一款GUI工具，可以通过它来连接数据库，调试执行SQL语句和存储过程。

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时间：2021-07-09 10:01:39 MDX是一种书写格式，允许你在 Markdown 文档中无缝地编写 JSX。你可以导入组件，如交互式图表等，并将它们嵌入到你的内容中。这使得用组件编写长篇内容成为一种可能。 MDX文档手册学习与信息参考网址：https://www.mdxjs

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，并能够构建 知识图谱 ，提供训练和运行环境，满足各种数据处理需求。4. 模型训练和管理：平台提供模型训练场，支持交互式模型开发和可视化建模，能够为AI开发者提供在线的交互式开发环境，方便模型训练和管理。5. 模型仓库和算法仓库：模型仓库和算法仓库能够统一管理所有训练任务生成的模型和

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授课系统：授课系统主要完成整个授课过程，并能够对学生终端进行管控，有效保证教学进度与效果。 资源库系统：聚合了包括VR、MR视频资源、交互式课件、 3D模型素材、全景图片、应用等教学相关的资源素材，并被纳入云XR教育平台进行统一管理与使用。 教育行业解决方案 人工智能、大数据、

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时间：2020-12-04 09:55:44 Jupyter Notebook（前身是IPython Notebook）是一个基于Web的交互式计算环境，用于创建Jupyter Notebook文档。Notebook一词可以通俗地引用许多不同的实体，主要是Jupyter Web应用程序、Jupyter

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时间：2020-09-23 16:00:53 Impala直接对存储在HDFS，HBase或对象存储服务（ OBS ）中的Hadoop数据提供快速，交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODB

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，关联预测等算法。 可视化的图形分析 TOP 为您提供向导式探索环境，支持图分析和查询结果可视化，允许交互式操作。 为您提供向导式探索环境，支持图分析和查询结果可视化，允许交互式操作。 简单易用 HOT 图引擎服务 为您提供向导式、简单易用的可视化图分析界面，所见即所得：支持Gre

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ModelArts集成了基于开源的JupyterLab，可为您提供在线的交互式开发调试。您无需关注安装配置，在ModelArts管理控制台直接使用Notebook，编写和调测模型训练代码，然后基于该代码进行模型的训练。 JupyterLab是一个交互式的开发环境，是Jupyter Notebook的下

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SQL在线分析功能：支持Window、Join等聚合函数、地理函数、CEP函数等，用SQL表达业务逻辑，简便快捷实现业务。 Spark计算特性：用户可通过交互式会话(session)和批处理(batch)方式提交计算任务，在全托管Spark队列上进行数据分析。 支持多数据源分析： Spark跨源连

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2、更智能：可实现对高空抛物的实时检测和自动告警，显示落物轨迹并将相关视频和图像进行保存 3、更精准：通过深度学习等算法可克服日夜光照、水雾、阴影、飞鸟等影响 4、更人性：交互式操作，简单易懂，安装方便 5、易扩展：可随需进行算法升级和能力扩展 6、范围广：可检测大范围的建筑物，即能检测因建筑物过大而在监控画面中呈

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n等聚合函数、地理函数、CEP函数等，用SQL表达业务逻辑，简便快捷实现业务。 Spark作业提供全托管式Spark计算特性：用户可通过交互式会话(session)和批处理(batch)方式提交计算任务，在全托管Spark队列上进行数据分析。 数据湖探索 DLI 数据湖 探索（Data

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和上传，文件同步演示，投票，手写评论，呼叫服务，语音和字幕显示，远程视频会议等功能。Windows，IOS和Android上的跨系统平台交互式应用程序已实现。无纸化会议终端的形式多种多样：LCD升降式会议终端，翻转式LCD终端，平板无纸化，台式会议终端等。主要是公共安全，检察院，政府，金融，教育，企业和机构应用。

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后的数据进行分析。 优势 统一分析入口：以DWS的SQL作为上层应用的统一入口，应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互式分析：针对即时的分析需求，分析人员通过DWS Express，可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩：可使用DWS Express提供的

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]'形式的连接串作为DBNAME，gsql将从连接串中解析连接信息，并优先使用这些信息。 字符串。   -f, --file=FILENAME 使用文件作为命令源而不是交互式输入。gsql将在处理完文件后结束。如果FILENAME是-（连字符），则从标准输入读取。 绝对路径或相对路径，且满足操作系统路径命名规则。

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或APP，作为一个虚拟助手，辅助用户完成日常业务需求。 在呼叫中心系统中加入 语音识别 和 智能话务机器人 等语义理解技术，让机器人自动外呼实现交互式对话。典型的使用场景包括业务满意度回访，提醒，招聘预约，促销推广，筛选优质客户等。 智能质检（SA） 为在线客服平台或呼叫中心提供智能对话

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湖仓一体加速政企构建”三湖一集市” 离线：最大支持6万+单集群，滚动升级，持续演进 实时：全链路实时数据湖，供数时效从T+1走向T+0 逻辑：智能化交互式分析，跨湖跨仓协同提效50倍 集市：多样性“专、快、易、稳、省”数据集市 DWS 云数据仓库 超大规模：建成全球最大的金融数仓单集群480+节点

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