识产权、专利、专有技术、科技论文、著作权等成果，是科研管理的重要一环。 泛微OA协助科研院所客户，从知识产权、科研项目管理、技术交流、数据字典、科研管理制度等多个维度，对科研项目进行全方位的管理、积累与信息共享。 （科研机构管理架构） 科研机构专利及知识产权数字化管理方案亮点 1

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string query 否 列举桶内对象列表时,指定一个标识符,从该标识符以后按字典顺序返回对象列表。 max-keys integer query 否 指定返回的最大对象数,返回的对象列表将是按照字典顺序的最多前max-keys个对象,范围是[1,1000],超出范围时,按照默认的1000进行处理。

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为了增强算法的处理问题的能力，对算法进行优化是必不可少的。算法优化一般是对算法结构和收敛进行优化。 本算法虽然包括众多应答器的场景，在实际使用中，也有可能会存在误报场景，针对误报场景，算法可以提供定制优化服务，针对特定场景进行算法的定制，保证检测的准确率。 商品直达：<<应答器异位检测>> 交通物流解决方案

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MRS 支持自研的CarbonData存储技术。CarbonData是一种高性能大数据存储方案，以一份数据同时支持多种应用场景，并通过多级索引、字典编码、预聚合、动态Partition、准实时数据查询等特性提升了IO扫描和计算性能，实现万亿数据分析秒级响应。同时MRS支持自研增强型调度

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缘计算。以算法编排、算法轻量化自训练平台和云边协同为核心，算法编排即算法组合逻辑编排与告警抑制，例如在人员扶梯算法，即通过人员识别和梯子识别的组合，通过人员相对位置进行判断是否在梯子上方登高，从而进行告警。告警抑制是通过连续识别的结果进行统计分析，从而抑制错误告警。算法轻量化平台

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数分析 算法预集成 专业预测性算法支持，预集成工业领域典型算法，如决策树，分类，聚类，回归，异常检测等算法。支持训练模型的灵活导出，可加载到规则引擎，实现实时告警 生产物料预估 基于历史物料数据，对生产所需物料进行准确分析预估，降低仓储周期，提升效率 优势 深度算法优化 基于业界

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一周的流量预测，辅助缓堵治理 交通组织优化 结合城市路网通行规律，工作日、非工作日、早晚高峰和平峰期不同时段的交通通行规律，给出道路组织优化措施建议 在线科学优化建议：通过AI信号优化辅助，提供可变车道、潮汐车道、相位优化等优化建议 线下优化手段多样：截流控制、速度控制、车道分配、右转渠化、掉头前移等

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返回的共享个数最大值,不指定该参数,默认全部返回。 metadata string query 否 查询共享的metadata信息,由一到多个字典形式组织的键值对组成。 name string query 否 通过共享名称模糊过滤。API 微版本2.36之后支持。 offset integer

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的专用数据格式围绕高性能查询进行设计，其中包括多种索引技术、全局字典编码和多次的Push down优化，从而对TB级数据查询进行最快响应。 高效率数据压缩：CarbonData使用轻量级压缩和重量级压缩的组合压缩算法压缩数据，可以减少60%~80%数据存储空间，很大程度上节省硬件存储成本。

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同时通过高性能的计算存储分离架构，打破存算一体架构并行计算的限制，最大化发挥对象存储的高带宽、高并发的特点，对数据访问效率和并行计算深度优化（元数据操作、写入算法优化等），实现性能提升。 4.MRS支持自研CarbonData和自研超级调度器Superior Scheduler，性能更优。

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Stage侧处理 查询弹性伸缩策略全量列表（V2版本）:功能介绍 权限管理:消息&短信MSG SMS 服务权限 查询数据库规格:请求消息 数据字典 函数工作流 :获取函数列表 查询数据库对象信息:URI 新增检查单（API名称：createTask）:相关接口 策略及授权项说明:支持的授权项

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程的可视化和优化，提高仓储效率和准确性。6. AI算法：马达物流供应链云采用了先进的AI算法，能够对供应链数据进行分析和预测，提供准确的供应链决策支持，帮助企业实现供应链的智能化和优化。综上所述，马达物流供应链云在TMS、ROS、3D装载、智能拼柜、WMS和AI算法等方面具有较强

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居高不下。并且相较于原生BBR，一般商用协议优化软件，华为自研的BBR 2.0+协议优化算法经过基于BBR2.0的技术升级，具有较好的收发包适应能力，重传率低，并结合应用层协议栈，能够动态适配各种网络传输异常场景，整体比较具有较好的优化效果。 有了这些领先的技术，华为云才能够始终

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索。 “端-边-云”协同传输优化 构建高可靠智能加速网络 针对于此,华为云 CDN 推出了Net Turbo端-边-云网络传输优化,利用自研的Overlay智能专线技术、MP-TCP聚合加速技术,QUIC传输协议、BBR2.0+增强算法等多种协议及算法优化,提升带宽利用率,降低网络时延、卡顿率

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对象的关联关系。 数据架构 数据治理中心 主题设计 数据治理 中心 DataArts Studio 新建码表 码表，也称lookup表、数据字典表，一般由中英文名称编码组成，由可枚举数据构成，存储枚举数据名称与编码的映射关系。 数据架构 数据治理中心 新建码表 数据治理中心 DataArts

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进行查询。 如何根据job_id来查询Job的执行状态，请参考查询Job状态。 表4 异常响应要素说明 名称 参数类型 说明 error 字典数据结构 提交任务异常时返回的异常信息，详情请参见表1 error数据结构。 表5 error数据结构 名称 参数类型 说明 message

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现边缘计算。通过算法编排、算法轻量化自训练平台和云边协同等核心技术，ISDP数字化现场作业实现了对现场作业的全面监控和管控，提高了安全生产的保障能力和效率。ISDP数字化现场作业的优势和特点包括实现了算法的持续迭代和优化，提高了算法的准确性和可靠性，同时实现了算法的快速下发和升级迭代，提高了系统的响应速度和灵活性。

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ot人工智能时空优化算法打造的一款“小而美”的智能装箱产品，已与全球多家知名企业合作，帮助其优化了管理标准，节省人力物力，精简装载流程，提升数字化水平。 　　在与某家知名家具企业合作过程中，针对货品种类繁多、物品贵重易损、装柜要求高等难点，Dorabot AI算法团队定制化研发了

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另外，目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法，不过真正用到实际产品中却要面临计算量大，内存占用高，算法延时长的问题，而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限的问题，AI模型的压缩及性能优化是AI模型在部署过程中必须解决的难点。 IoT设

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视频检测 人工智能 华为云好望商城交通事件检测算法，服务商： 前端科技； 采用人工智能AI智能算法,可自动检测摄像机监测范围内的逆行事件、停车事件、行人事件、抛洒物事件、拥堵事件、机动车驶离事件、交通事故事件等。 商品介绍 1、算法上采用最新的深度学习模式，彻底解决传统事件检测设

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华为云好望商城新型电警变道不打灯抓拍，利用人工智能AI智能算法在摄像机监测范围内检测抓拍变道不打灯违法行为。 商品介绍 变道不打灯抓拍算法的基本原理是采用深度学习算法，对路口场景中所有出现的车辆进行准确的检测与跟踪。当根据车辆的运行路线检测到车辆存在变道行为时，运用基于深度学习的细小目标检测算法定位车辆转向灯位置，进

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