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14:22:56 云计算 华为好望商城 近年来，随着云计算、大数据等技术的不断成熟，我们已经看到AI正以惊人的速度在各个行业中开展应用。可以说，AI已然成为未来智慧城市、智慧生产、智慧生活的强大引擎。 AI+机器视觉@旅游 景区范围大，视频有死角，摄像机选点难度高？ 多路视频，存储难，分析难、检索难？来自：云商店同等，由边缘节点直接进行计算并返回结果；对时延不敏感、数据量大的业务，如大屏监控、大数据分析等，则交由云端处理。再例如，在园区场景中，涉及用户隐私的数据，在节点本地自闭环处理，所有数据采集、处理及存储在本地节点闭环；非隐私数据予以清洗汇总后，上传至云端进行机器学习及训练，持续优化来自：百科
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来自：云商店为各行各业量身定做的特色OA应用来了-上 时间：2022-12-12 15:27:19 协同办公 数字化办公 移动OA办公 智慧办公 企业办公 泛微OA 借助7大引擎可以为各个行业组织搭建符合业务需求的个性化应用场景，以智能化、平台化、全程电子化的方式满足各类办公需求。 医药行业 质检管理 行业需求背景：来自：云商店
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华为云计算 云知识 鼎捷MES系统车间配置九大模块简介 鼎捷MES系统车间配置九大模块简介 时间：2021-03-30 10:36:24 云市场 严选商城 商品介绍 服务 咨询与培训 制造执行MES MES 系统分为两大功能区块，再细分不同模块或功能，两大区块为车间配置中心与现场来自：云商店![]()
华为云计算 云知识 漫谈Huawei LiteOS五大内核模块 漫谈Huawei LiteOS五大内核模块 时间：2022-10-26 16:08:56 物联网 Huawei LiteOS是华为面向IoT领域，构建的“统一物联网操作系统和中间件软件平台”，以轻量级（内核小于10k来自：百科![]()
中超过50%数据需要在边缘进行分析、处理与存储。 2、四大因素推动IoT边缘服务的快速发展 （1）低时延：为满足低时延要求，需要在离业务现场最近的“边缘”构建解决方案，减少业务处理时延 （2）海量数据： 物联网时代边缘数据爆炸性增长，难以直接回传至云端且成本高昂，数据在本地进行分析和过滤，节省网络带宽来自：百科![]()
华为云计算 云知识 时习知 | 我邀请来了华为大咖 时习知 | 我邀请来了华为大咖 时间：2024-08-09 18:46:18 华为云时习知咨询入口>> 大家好！今天邀请到华为商城培训业务负责人，给咱们讲讲华为商城是如何赋能商家的。 华为商城通过搭建线上学习平台——商家学习中心来自：百科![]()
无锡联合华为等20多个厂家、产业组织共同实现了首个车联网C-V2X城市级示范应用项目的落地，覆盖无锡主城区、新城主要道路，项目开放40余项交通管控信息，实现12大类V2I/V2V/V2P信息服务，覆盖限速提醒、道路拥堵提醒、公交精准到站等18个价值应用场景，为无锡市民提供安全、高效、便捷的出行体验。来自：专题![]()
平台和IOC大屏的结合使用，预示着未来数字化转型的新方向。 低代码平台的易用性和灵活性，结合IOC大屏的数据可视化能力，实现了对城市运行态势的实时监控和分析，使得城市、企业、园区等管理更加智能化和精细化，同时，随着AI、大数据等新兴技术的不断融合，低代码平台和IOC大屏的未来发展将更加注重用户体验和智能化水平的提升。来自：百科![]()
育、智慧园区等9大行业，沉淀了华为长期服务政企客户的经验，聚焦数字化资产治理、使能行业和大型政企资产复用和数字化转型。在政务领域，华为云ROMA Connect助力江苏财政数字化转型，实现核心业务系统省级应用“大集中”，有效解决分散建设造成的业务规范不统一、技术标准及数据结构不兼来自：百科![]()
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华为云计算 云知识 大V讲堂——人工智能的能与不能 大V讲堂——人工智能的能与不能 时间：2020-12-15 11:39:38 通过本课程你将了解到人工智能能做什么，当前AI应用场景及技术如何落地。 课程简介 本课程将从算法和算力两个维度对人工智能的能与不能展开分析和讨论。。 课程目标来自：百科![]()
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3、数据本地加密：支持数据在边缘节点本地进行加密存储。 三、四大优势，打造边云协同、泛接入、低时延的本地业务自治能力 接口多样化 丰富的近场接入能力，支持通用协议、插件扩展、SDK扩展等多种设备接入方式，支持园区、城市、交通、工业等行业主流接入方式。 硬件系列化 不同场景（大计算、设备接入）支持来自：百科![]()
【云小课】不容错过！华为云新一代缓存“大咖”——云数据库 GaussDB (for Redis) 【云小课】不容错过！华为云新一代缓存“大咖”——云数据库 GaussDB(for Redis) 时间：2021-08-06 16:26:56 云小课 Redis 云数据库 众所周知，Redis是一来自：百科![]()
云知识 知识图谱与大模型结合方法概述 知识图谱与大模型结合方法概述 时间：2024-05-15 10:20:11 作者 | 黄巍 《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》总结了大语言模型和知识图来自：百科
