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，提高工作效率。目前，系统对合同类别智能识别的准确度超过99%。 1.1.2. 缺失条款识别系统通过人工智能技术，自动分解和识别合同条款。当合同中缺失了这些必备条款时，系统自动生成提示信息，包括对缺失条款可能出现的风险进行详细分析，并给出对应的修改意见、标准条款等。1.1.3.来自：其他结合业务数据，满足企业发展多场景应用 应用场景 智能培训 个性化学习 模拟场景教学 业务挑战 多层级管理流程复杂，培训计划制定、执行与考核割裂 学练测考评闭环缺失，培训环节缺失 百万人级并发培训压力大，资源分配难，人员组织难 效果评估凭主观：缺乏数据量化培训成果 能力差异难适配：员工技能水平两极分化 统一课程导致“高手吃不饱，新人跟不上”来自：解决方案
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反欺诈策略管理不够灵活，无法敏捷调整并快速上线 • 反欺诈运营及效果评价缺失，无法精准施策 • 依赖专家经验及人工风控，复杂风险难捕捉 • 效率低下与线上贷款业务要求极速决策、精准决策的矛盾 • 风控系统缺失或功能不完善，扩展性低，难以满足数智融合风险管控需求 • 风险监控体系薄弱，风险识别和预警能力不足来自：解决方案
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统，系统由库房站端系统、检测机构系统、主站系统三部分构成.实现工器具标签出厂粘贴、智慧化无感借还、工作票智能识别、重要工器具管理为解决数据缺失、信息孤立、管理落后等问题，依托物联网技术建立一套电力安全工器具全寿命周期管理系统，系统由库房站端系统、检测机构系统、主站系统三部分构成。来自：其他![]()
性 • 缺乏智能化的接待体系 • 缺乏一体化的工作台来解决语音和在线的接待 • 内部员工沟通缺少智能化辅助能力 • 台搭建完成后，客服模块缺失，需要更丰富的能力去建立客户联络以及回收对应数据 解决方案 • AI语音机器人：替代人工「拨打电话」，聚焦简单场景，实现批量快捷外呼 •来自：解决方案![]()
挂牌、转让、信息披露、结算等大多数核心环节均采用线下纸质单据交互的方式完成，造成金融资产交易所平台上各参与方信息缺失 挂牌、转让、信息披露、结算等大多数核心环节均采用线下纸质单据交互的方式完成，造成金融资产交易所平台上各参与方信息缺失 无法提供穿透底层资产的动态披露 在信息披露环节，不能提供穿透底层资产的动态披露信息，只能提供基本的发行文件等摘要信息来自：解决方案![]()
自研的基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 方案架构 该解决方案能帮您在华为云云容器引擎 CCE集群上快速部署Volcano批量调度系统。 基于CCE快速部署Volcano批量调度系统来自：解决方案![]()
业务挑战 • 陈列过程不可视，运营管理困难 • 陈列活动执行协同效率低，全局优化难 • 陈列活动投放，决策靠经验 • 门店数据重复、不真实、信息缺失 • 市场覆盖不真实，不清晰 • 渠道流量红利消失，精准营销是企业增长的重要手段 • 精准运营在各个环节均面临巨大挑战，完整闭环困难 解决方案来自：解决方案![]()
热企热源、热站设备封闭老旧，本地自控系统无远程采集能力、采集异常、维护管控难，单元热力入口信息化不完善，监测设备缺失，已有设备自动化能力差及用户侧管网及室内信息化缺失严重等问题，树立通过历史供热数据分析、现场排查、方案模拟测试、数据规范及整改方案等5个步骤，实现硬件设施智能化、硬来自：其他![]()
象服务、电子工业等。HAIVision工业质检人工智能平台将应用于工业生产中的各个工序，包括制造、质检等环节，其中质检是应用最为广泛的场景，涉及产品外观缺陷检测、缺失性检测，如金属表面的划痕、斑点、孔洞，纸张表面的色差、压痕，玻璃等非金属表面的夹杂、破损、污点，PCB板电阻电容等元件瑕疵检测等等。人工质来自：其他![]()
量开展教研、科研以及自我学习提升，学习效果预测或个性化教学推荐等。然后，进行数据收集，搜集师生相关数据。接着，进行数据预处理，处理数据中的缺失值、异常值，并进行必要的数据转换。在模型设计阶段，选择合适的基础大模型，并设定超参数。然后，利用预处理后的训练数据集进行模型训练，定义损失来自：其他![]()
系统盘占满检测与清理（Windows/Linux）；10.http乱码；11.扩展无法使用；12.内网可访问，外网无法访问；13.dll文件缺失导致服务无法启动；14.配置安全组但是网站依旧无法运行并访问；15.ftp无法上传导致网站不能正常运行；16.服务无法启动；17.服务配置出错导致启动不了服务；18来自：其他![]()
数据分布管理包括数据分布关系梳理、可信数据源认证两方面内容。数据质量管理是以解决数据质量需求为目标，通过一系列具体的流程和技术，识别数据的缺失、错误等质量问题，进而完善数据的过程。数据质量管理的核心是基于数据质量管理体系，对各信息系统中的数据实体（属性）进行质量持续评估及优化改善来自：其他![]()
玩家行为解析不足：游戏公司面临着如何准确分析玩家行为模式，以优化游戏设计和增强玩家体验的挑战 玩家留存率低：难以精准识别导致玩家流失的关键因素，影响留存率和收益 定制化营销策略缺失：缺乏基于玩家行为的定制化营销策略，难以有效提升玩家参与度和消费 解决方案 深度用户行为分析：利用UBA工具进行深入的玩家行为跟踪和分析，洞察玩家偏好和行为趋势来自：解决方案![]()
病人信息获取困难，病历记录耗时长 • 诊断效率与准确性受医生经验限制，缺乏个性化诊疗 • 传统就医流程冗杂，患者全周期服务难以实现，人性化关怀缺失 • 医学术语晦涩难懂，医患交流存在障碍，信息传递不畅 • 医疗数据散落不统一，科研数据抓取难度大，数据质量难以保障 • 入组患者院内外数据难以互联互通，研究数据不完整来自：解决方案![]()
研发设计数字化 生产制造数字化 云工厂协同化服务 研发设计数字化 研发设计数字化 业务挑战 核心数字化能力缺失 信息散落，缺少完善的 知识管理 体系 工具软件庞杂，系统性设计软件缺失 缺乏基础设计知识的积累和体系化管理 解决方案 打造千万量级的标准模型库和示范领域知识库，并建立3D模型来自：解决方案
