视频标签视频搜索

2023-05-27 18:21:53

视频搜索 基于对视频的场景分类、人物识别、 语音识别 、 文字识别 等分析，形成层次化的分类标签，支撑准确高效的视频搜索，提升搜索体验 优势 多维度识别 综合图像、语音、文字、人脸等信息，标签识别更加准确 识别准确 采用标签排序学习算法与卷积神经网络算法，标签识别准确度高 标签可定制 只需提供少量视频与对应标签，便可以按需定制标签类别、层次体系 建议搭配使用： 对象存储服务 OBS

图像 语音识别 分类 文字识别 人脸

交通智能体解决方案场景

2023-05-27 18:21:53

区域信控优化 通过掌握城市交通历史通行规律，并实时感知机动车、非机动车、行人交通情况，采用AI 图引擎 技术、路口自适应训练算法、干线协调算法、场景化子区优化策略算法等，实现点-线-面信号配时优化，提升交通效率，保障通行 区域联动优化：从单路口信号灯控制、干线协调优化，到区域内多个相邻路口协同优化，覆盖点-线-面，实现区域内通行能力全局最优 精细化时段划分：基于早晚高峰和平峰期不同时间段交通特点划分时段，提供差异化信号配时，7*24小时全天候运行 智能实时信控：AI智能实时信控，分钟级自动优化和下发信号配时方案，全面兼容主流交通信号控制系统 配时持续优化：提供仿真平台，不断训练-优化-仿真，持续迭代优化配时拥堵诊断分析 基于多源数据融合，构建出长期的完整的道路健康档案，通过指标、时间特征、控制信息和人、车、非机动车的出行路线，从时间、空间和时空配给等多种维度量化分析诊断出拥堵成因 降本增效：AI辅助人工发现道路拥堵成因，降低现场人工勘测工作量，提升治堵效率 科学诊断：全息数据+AI算法+行业专家经验，给出科学全面的定量诊断，不再单一依赖人工经验交通事件检测 基于人工智能的交通事件检测，可以自动识别交通异常事件，引导交通出行，缓解突发性拥堵 信控联动，快速闭环：对诊断出的交通异常事件，触发信号灯AI自动优化以疏导交通，并实时告警 实时检测，秒级上报：基于视频实时检测交通异常事件，秒级上报告警，更快解决突发拥堵交通态势研判 基于对多源数据的融合分析和深度挖掘，数字化还原全网交通道路实际状况，并识别常发拥堵路口、路段和干线。同时基于交通历史规律，结合天气、假日情况，精确预测交通未来状况，支撑出行信息诱导发布 路况实时查看：实时掌握全市宏观交通状态，中观区域路况，微观洞察交通瓶颈路口 拥堵路口排名：快速识别常发交通拥堵路口、路段和干线 交通流量预测：以事实数据说话，提供短时、明日及未来一周的流量预测，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

路况 交通流量 道路 车道

交通智能体业务挑战

2023-05-27 18:21:53

数据未有效融合，精度差 交管、交委、互联网多源数据各自孤岛，无法有效融合。交通数据缺乏精准感知，无法支撑实时自动预警和精细化分析诊断 问题识别诊断靠人工，效率低 问题识别依赖大量人工投入，发现不及时，分析不彻底。问题解决依赖专家经验，无法规模复制和扩展 全局优化弱，应急处理慢 缺乏区域协同、时空结合的全局交通优化能力。依赖人工操作，缺乏 自动化 智能化实时应急处理和协调能力 前端路口缺乏实时处理业务能力 前端路口缺乏数据智能分析和突发状况实时处理业务能力。依赖全量数据网络回传，数据中心集中式处理，无法应对高时效性的场景需求

精细化 智能化 精准 时空

一句话识别产品特性

2023-05-27 18:21:53

效果出众 使用深度学习技术，语音识别准确率高，在业界具有一定的技术优势 稳定可靠 成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验 简单易用 提供RESTful规范API接口，并提供服务SDK，方便客户使用与集成；帮助客户减少人力成本，节省业务支出 语音识别 实时将语音转换成文字，一次性上传整个音频，能快速返回识别结果。 语言支持 支持中文普通话、带方言口音的普通话以及方言，方言当前支持四川话、粤语和上海话识别。 多语音格式支持 支持11种输入语音格式，包含ulaw、alaw、pcm、mpx、wav等

语音识别 普通话 语音 方言 准确率

智能对话质检产品满足各类企业客服场景需求

2023-05-27 18:21:53

离线质检 为呼叫中心提供全面，可靠的质检服务。结合语音识别和 自然语言处理 技术，对海量录音数据进行批量的智能化分析 优势 全量自动分析 全量自动分析所有客服对话，无需人工抽查；并可以结合语音识别，对海量录音数据进行智能化分析 “客户第一”设计理念 基于“客户满意度第一“的设计理念，鉴别客户满意度，识别客户投诉，挖掘高价值客户反馈，提升质检效率坐席实时质检 在坐席和客户通话过程中，提供实时质检功能，辅助坐席判断客户情绪，提醒坐席注意礼仪和用词等 优势 第一时间发现问题 迅速发现坐席人员的服务和客户期望之间的差距，并及时提醒坐席人员 和现有系统无缝对接 提供全面丰富的API接口，可以和现有客服坐席的工作界面做无缝集成用户需求挖掘 基于坐席和客户的对话，定位不同类型客户的近期需求热点，为企业分析客户舆情，为商业决策提供数据支撑。 优势 自定义客户画像 通过配置对应规则，可以区分不同类型客户，定位其需求点。 多属性舆情分析 对客户需求进行多维度的分析，让用户需求挖掘更全面。

满意度 客户 对话 多维度 舆情

智能对话质检产品核心优势

2023-05-27 18:21:53

全量质检 全量自动分析所有客服对话，解放人力，有效避免人工抽检可能带来的漏检、错检和盲检 灵活接入 支持灵活对接各类呼叫中心，可自动化、周期性的执行质检任务 智能规则配置 提供各类语音语义质检规则，包括上下文语义分析、语速监测、客户情绪分析等多种规则 高准确率 基于呼叫中心场景，定制优化了智能质检语音语义模型，准确率更高 客户画像 基于质检内容，用户可自定义客户画像，精准挖掘业务舆情，为企业决策提供数据支撑 质检统计报告 提供多维度的质检统计报告，及时识别用户投诉，提升问题发现能力，挖掘高价值信息

舆情 精准 智能质检 对话

数据治理中心业务挑战

2023-05-27 18:21:53

数据治理 的挑战 缺乏企业数据体系标准和数据规范定义的方法论，数据语言不统一 ； 缺乏面向普通业务人员的高效、准确的数据搜索工具，数据找不到； 缺乏技术元数据与业务元数据的关联，数据读不懂； 缺乏数据的质量管控和评估手段，数据不可信。 数据运营的挑战 数据运营效率低，业务环境的快速变化带来大量多样化的数据分析报表需求，因为缺乏高效的数据运营工具平台，数据开发周期长、效率低，不能满足业务运营决策人员的诉求。 数据运营成本高，数据未服务化，导致数据拷贝多、数据口径不一致，同时数据重复开发，造成资源浪费 数据创新的挑战 企业内部存在大量数据孤岛，导致数据不共享、不流通，无法实现跨领域的数据分析与数据创新。 数据的应用还停留在数据分析报表阶段，缺乏基于数据反哺业务推动业务创新的 解决方案 。

孤岛 数据分析 业务人员 决策人员 服务化

云搜索服务功能描述

2023-05-27 18:21:53

兼容Elasticsearch原生接口 兼容 开源 Elasticsearch软件原生接口，完美支持Beats、Kibana等周边生态 接入多种数据源 无缝对接Ftp / Obs / Hbase / Kafka等多种数据源，仅需简单配置，无需编程 一键化操作 一键申请集群、一键扩容、一键重启，从小规模测试到大规模上线，所有主要操作都是一键可达 灵活词库管理 支持自定义词库与拼音分词，支持词库热更新，无需重启，配置即生效 自定义快照策略 支持用户触发以及定时触发的快照备份能力，支持恢复到本集群以及其他集群的能力，随时恢复误删数据或者 迁移 数据到新的搜索集群

一键 集群 词库

表格存储服务画像数据存储和查询

2023-05-27 18:21:53

画像数据存储和查询 画像通常用一些标签来刻画对象的特征，而每一个对象所拥有的标签集合是不确定的，数据更新非常频繁，这类数据被广泛应用于市场决策、推荐以及广告系统中 优势 稀疏矩阵 HBase的稀疏矩阵模型，天然适合非结构化数据的存储，数据表无需预先定义schema，行与行之间不需要严格的列定义 支持任意更新 支持行的任意更新，无性能损耗。而且利用HBase自身的多版本机制，支持保存数据的多个历史版本 高性能读 只有对函数处理文件数据的时间进行计费，存储按使用量计费，弹性扩容，无需购买冗余的资源用于非峰值处理 建议搭配使用： 数据接入服务 DIS、 实时流计算服务 CS

数据 存储 特征 结构化 画像

云数据仓库在线扩容

2023-05-27 18:21:53

GaussDB(DWS)提供最多达2048节点的扩展能力，通过加入新的节点，集群的存储容量和运算能力能够得到线性提升。 GaussDB(DWS)采用Node Group技术，支持多表并行扩容，扩容速度高达400G/小时/新增节点。其扩容过程如图所示。 图片 扩容过程 https://res-static.hc-cdn.cn/cloudbu-site/china/zh-cn/hjm/dwshxjs3.png GaussDB(DWS)在线扩容具有如下特点： 扩容不中断业务。 扩容过程中支持数据持续入库、查询业务不中断。 一致性Hash技术和多表并行扩容等技术，助力扩容性能提升。 采用一致性Hash技术使得重分布过程中需要迁移的数据量最小。 重分布过程中支持多表并行及用户自主选择表的重分布顺序。 支持扩容进度查询，实时监控扩容进度。 随着节点数增加，集群性能线性增长。 在全并行分布式架构下，随着节点数的增加，集群的数据加载性能、业务处理性能和容量可线性扩展。

扩容 性能 存储容量 数据量 分布式

实时流计算服务物联网IoT场景

2023-05-27 18:21:53

物联网IoT场景 物联网设备或边缘设备，上传数据到数据接入服务（DIS）或者其他 云存储 服务，Cloud Stream直接从DIS读取数据，实时分析数据流（故障检测、数据清洗、统计分析、指标预警等等），实时把流分析结果持久化或推送告警通知 优势 丰富的IoT SQL函数 区域检测函数、偏航检测函数、相对位置判断等常用的IoT函数 高吞吐低时延 使用Apache Flink执行引擎 ，完全的实时计算框架 安全隔离 租户之间完全隔离，确保 数据安全 建议搭配使用： 对象存储 服务 OBS、数据接入服务 DIS

数据接入服务 实时 边缘 数据 iot

数据湖探索产品功能

2023-05-27 18:21:53

All in SQL 无需 大数据 背景，会SQL就会大数据分析。SQL语法全兼容标准ANSI SQL 2003 Serverless Spark/Flink/openLooKeng 完全兼容Apache Spark、Apache Flink、Presto生态和接口，线下应用可无缝平滑迁移上云，减少迁移工作量；一份资源支持流处理、批处理、交互式分析多种计算 跨源分析 支持多种数据格式，云上多种数据源、ECS自建 数据库 以及线下数据库，数据无需搬迁，即可实现对云上多个数据源进行分析，构建企业的统一视图，帮助企业快速完成业务创新和数据价值探索 企业级多租户 支持对计算资源和数据按租户进行细粒度授权管理，满足中大企业使用数据中台时对权限管理的需求

大数据 数据分析 上云 企业级

MapReduce服务能源行业

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能源 为光伏电站运营商提供企业级大数据 云服务 ，轻松运行Hadoop、Spark、Hbase、Storm等大数据组件，实现设备的预测性维护 优势 统一大数据平台 使用MRS服务搭建，具备企业级大数据的平台能力，并提供了丰富的大数据组件，灵活搭配，同时满足客户实时/离线等混合复杂业务处理诉求 海量数据采集 利用MRS Kafka/Sqoop实现多种数据采集方式，实现百万级消息实时接入 简单易用 基于多维数据，支持SQL接口查询，轻松实现数据探索分析 场景适用服务： MapReduce服务 MRS、对象存储服务 OBS、 云数据迁移 CDM 、 云数据库 MySQL

大数据 海量 大数据平台 企业级 优势

供暖智能体业务挑战

2023-05-27 18:21:53

民生保障 供暖事关民生幸福，人们对供暖的个性化需求也越来越高，实现精准调节，提升居民满意度是当前供暖面临的迫切需求 安全稳定 供热过程中，如何有效避免安全事故频发，当有安全事故时，如何快速响应，并能及时通知相关部门迅速解决，同时如何结合各种情况，预判可能的安全事故，做到有预警，有预案 节能环保 随着城市发展和人民生活水平提高，供暖能耗持续增加，供暖带来的环境问题挑战依然严峻，在保障供热质量的前提下，如何通过有效的手段，达成降低能耗、降低碳排放、减少空气污染的目标 全域协同 供热行业中，缺乏有效的数据分析和应用技术，使得数据的优势难以发挥，同时当前较多热企均为人工经验调节或单点设备的自控，缺少统一指挥，难以实现全网设备的智能联动，全网协同

民生 能耗 居民 预案

园区智能体业务挑战

2023-05-27 18:21:53

人工监管效率低下 园区和城市监管范围广，采用人工巡查的方式进行相关事件的发现和处置将需要大量的人工投入，并且无法做到全方位、全时段覆盖 应急事件处置闭环慢 应急事件和突发状况的处置依赖人工操作，缺乏基于人工智能的自动化应急处置和事件分析能力，造成业务闭环过慢 场景多样化，适应性要求高 不同的园区和城市的场景存在较大差异，需要算法和解决方案具有极强的适应性，否则将引入大量的定制优化成本，无法规模化复制和扩展 多模态数据未有效融合 园区、城市事件数据来源繁杂，视频、IoT设备、语音、文本描述以及图片等多模态数据未进行有效融合，数据关联性未被充分挖掘利用

园区 人工 城市 效率 模态
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