都是和 数据可视化 结合在一起发挥作用。数据探索人员可以预先假设一个数据模型，然后用统计的方法去验证或发现待探索的数据是否符合该模型或者假设。如果该假设成立，那么在此基础上再去检验新的数据集或者进一步提炼假设的模型，让其更接近最终的分析结果。探索式数据分析是一个对假设的结果进行验证和

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核，提高审批效率和准确性。2. 财务预算模型：成功落地上市企业集团化管理的财务预算模型，实现收入费用联动预算，先预算后支出原则，及时了解企业经营指标达成情况。3. 风控体系模型：对接主流第三方企业征信软件，结合企业自身现状搭建风控体系模型，及时了解客户风控信息，规避坏账风险。4.

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输通道 IoT 物联网平台 提供高并发消息通信能力 提供基于物模型的属性、命令、事件通信、配置下发、设备影子、自定义Topic通信、订阅推送等消息通信方式 物模型 物模型指将同类物理设备进行统一建模，设备和应用侧都按照物模型定义的数据和命令来实现，从而实现应用和设备侧解耦 订阅推送

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化探索 2.1、系统架构 为了应对上述技术挑战，我们可以考虑以下两点： 预测与决策解耦。预测精度和调度成本之间的权衡来自于预测和决策的耦合，即往往在调度期间进行代价高昂的模型推断。我们可以将预测和决策解耦。具体来说，调度器可以在新实例到来之前对资源环境进行建模，并基于假设进行提前

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核，提高审批效率和准确性。2. 财务预算模型：成功落地上市企业集团化管理的财务预算模型，实现收入费用联动预算，先预算后支出原则，及时了解企业经营指标达成情况。3. 风控体系模型：对接主流第三方企业征信软件，结合企业自身现状搭建风控体系模型，及时了解客户风控信息，规避坏账风险。4.

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● 驱动企业科学决策：湖南道道全粮油股份有限公司 CIO 吴阳培训员工的数字化思维：“生产线上的那一箱箱产品，要看成是一组一组的数据……这些数据会影响到消费者体验、对市场及产品的判断……”，通过对业务数据进行抽取和集成，让数据价值化、效用化，可以帮助决策层科学决策。 ● 驱动企业

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1)支持多硬件平台，简化终端企业开发集成难度 2)兼容现网，保护客户已有投资，降低准入门槛 3)屏蔽网络、协议差异，降低开发门槛 4)主流芯片模组预集成，缩短TTM 2、灵活规则引擎，加速增值服务构建 （1）提供友好GUI入口，让用户简便地创建规则 （2）按规则无缝转发华为云DIS等服务，简化北向应用构建 文中课程

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华为云计算 云知识 为什么说大数据MapReduce并行计算模型，天然匹配鲲鹏多核架构 为什么说大数据MapReduce并行计算模型，天然匹配鲲鹏多核架构 时间：2021-05-24 09:30:54 大数据 鲲鹏多核计算的特点，能够提升MapReduce的IO并发度，加速大数据的计算性能。

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中望3D平台设计软件 高效便捷 中望3D平台具有强大的实体建模能力，可以帮助中小企业快速建立三维模型，提高产品设计效率。 中望3D平台具有强大的实体建模能力，可以帮助中小企业快速建立三维模型，提高产品设计效率。 中望3D平台设计软件 丰富的钣金设计功能 中望3D平台提供了丰富的钣金设

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MQTT（Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输）协议运行于TCP协议之上，是一种基于发布/订阅模型的通信协议。在发布/订阅模型模型中，我们需要一个代理服务器（通常称之为Broker），所有客户端都需要和服务器建立连接，然后进行订阅和发布。若某个客户端发

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组，以便处理对海量设备的批量操作。物联网平台支持定义不同的标签，并对设备打标签 设备物模型定义 产品模型用于描述设备具备的能力和特性。开发者通过定义产品模型，在物联网平台构建一款设备的抽象模型，使平台理解该款设备支持的服务、属性、命令等信息，如颜色、开关等。 设备影子 物联网平台

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边缘规则，就是指边缘侧的规则引擎。物联网平台支持将云端创建的设备联动规则下发至边缘侧执行，实现简单业务边缘快速闭环。 除了上述两种基于简单逻辑的边缘智能外，IoT边缘服务还支持与华为云企业智能（EI）联动实现边缘侧人工智能。通过边缘侧上报的数据，EI侧对AI进行训练，并将训练完成的AI模型下发至边

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核，提高审批效率和准确性。2. 财务预算模型：成功落地上市企业集团化管理的财务预算模型，实现收入费用联动预算，先预算后支出原则，及时了解企业经营指标达成情况。3. 风控体系模型：对接主流第三方企业征信软件，结合企业自身现状搭建风控体系模型，及时了解客户风控信息，规避坏账风险。4.

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通过云端建模分析与边缘实时决策的结合，实现自动视觉检测，提升产品质量。 优势： ●高效：云端已训练的视觉模型，在边缘侧部署，实现产品实时预测，提升检测效率，提高产品质量 ●模型优：提供边云协同架构，云端模型训练，数据边缘处理，模型增量训练优化，实现模型性能优异 ●统一管控：智能边

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1、平台侧开发：包括创建产品、开发产品模型、开发编解码插件。详细操作指导请参考创建产品、开发产品模型、开发编解码插件。 2、设备侧开发：使用模组接入。 3、（可选）应用侧开发。 MQTT协议设备接入 1、平台侧开发：包括创建产品、（可选）开发产品模型、（可选）开发编解码插件。当数据格

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T数据分析服务与资产模型深度整合，以DigitalTwins资产模型为中心驱动数据分析，开发者可以直接使用统一的物联网模型数据，大大提升数据分析的效率。通过构建物与物，物与空间，物与人等复杂关系，将物联网数据置于模型的“上下文”中去理解；通过“IoT+资产模型”，在数字世界中构建

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设备的运行状态等信息上传到IT系统或大数据平台中，实现所有设备的信息可视化，一旦生产线出现故障，企业能够快速定位问题。通过配置LINK的规则引擎，把设备参数的极限值输入到设备引擎里面，如果设备的实时参数一直在向极限值接近，就发出告警信息，提醒用户停止设备，对设备进行维护和保养。 表4

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设备的运行情况； 远程诊断：设备异常、故障，自动提醒服务中心，对异常问题快速诊断； 智能决策：针对设备的问题，系统快速提供历史问题及匹配的解决对策； 在线知识库：通过以上的快速诊断和智能决策，让服务人员通过远程快速的修复设备的问题； 可降低企业售后服务成本15%以上；可提升客户满意度10%以上。

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充分利用这些数据，制定由数据驱动的决策，现代商业智能 (BI) 系统必不可少。 BI工具是什么？ BI工具是利用一组方法和技术来准备，呈现和帮助分析数据的工具。通过此过程，数据将转化为可操作的业务信息，帮助决策者和最终用户做出更有效的数据驱动决策。 BI能给企业带来哪些价值？ B

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1、平台侧开发：包括创建产品、开发产品模型、开发编解码插件。详细操作指导请参考创建产品、开发产品模型、开发编解码插件。 2、设备侧开发：使用模组接入。 3、（可选）应用侧开发。 MQTT协议设备接入 1、平台侧开发：包括创建产品、（可选）开发产品模型、（可选）开发编解码插件。当数据格

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常规的方式训练模型一个算法耗时长，准确率低。我们依托于预训练大模型、小样本学习等技术，可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图像生成等数据增强技术，可以实现把白天的图像迁移成晚上，晴天的图像迁移成雨雾等，这样不仅提高了数据量储备，而且还可以让算法模型的准确率提升5

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