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华为云盘古大模型 华为云盘古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百业 AI for Industries 大模型重塑千行百业 盘古大模型致力于深耕行业，打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集，将行业知识know-how与大模型能力相结合来自：专题库、增量、周期性数据集成。 规范设计 作为 数据治理 的一个核心模块，承担数据治理过程中的数据加工并业务化的功能，提供智能数据规划、自定义主题数据模型、统一数据标准、可视化数据建模、标注数据标签等功能，有利于改善数据质量，有效支撑经营决策。 数据开发 大数据开发环境，降低用户使用大数来自：百科
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行作为一个记录，列模型数据库以一列为一个记录。（这种模型，数据即索引，IO很快，主要是一些分布式数据库） 键值对模型：存储的数据是一个个“键值对” 文档类模型：以一个个文档来存储数据，有点类似“键值对”。 常见非关系模型数据库： 列模型：Hbase 键值对模型：redis,MemcacheDB来自：百科来自：百科
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而在标准物模型下，每个设备都对应一个统一的标准物模型，它对外提供一致的接口，可以直接对应应用。 标准物模型可以任意组合产生新的模型，比如可以将摄像头和灯组装在一起，组成一个带摄像头的灯，组合后的复杂物仍然继承了基础物的模型，既能够满足复杂场景的需要，也能够保持其标准模型与应用进行对接。来自：百科![]()
金融RPA 金融RPA 如何快速提取图片中的文字，或将图片转成word文字？一个实用工具帮助你快速实现图片文字提取。华为云 图片文字识别 提取限时0元试用，识别精度高。 弘玑Cyclone RPA是一套智能化软件，能够按照预先编辑好的规则，模拟真人的各种电脑界面操作。实现无缝打通企业来自：专题![]()
，正式启动智慧金融伙伴「出海计划」，泛微作为华为智慧金融伙伴受邀出席会议，与金融行业伙伴共同探讨金融行业数字化转型方案，共创金融行业新价值。 华为「出海计划」旨在携手金融行业有能力、有意愿拓展全球市场的能力型伙伴，共同建立紧密合作关系，通过整合华为与伙伴在赋能金融数字化转型上的经来自：云商店![]()
华为云计算 云知识 华为云金融行业解决方案有什么优势 华为云金融行业解决方案有什么优势 时间：2020-09-10 09:51:04 金融行业挑战 挑战一：传统会议终端老旧，无材料共享能力，普通白板讨论信息无法全员共享 挑战二：VIP客户上门邀约时间协调困难，业务拓展效率受地域限制影响较大来自：百科![]()
TeraData 数据仓库 架构及特点介绍 TeraData数据仓库架构及特点介绍 时间：2021-03-03 11:43:26 数据仓库 数据库 Teradata数据仓库拥有全球领先的技术，其主要软件和硬件产品包括：Teradata数据库、Teradata数据仓库软件、企业数据仓库、动态企业数据仓库、数据仓库专用平台。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 Greenplum数据仓库架构及特点介绍 Greenplum数据仓库架构及特点介绍 时间：2021-03-03 11:35:27 数据仓库 数据库 Greenplum架构：Greenplum主要由Master节点、Segment节点、interconnect三大部分组成。Greenplum来自：百科![]()
分析场景。 数据仓库迁移 数据仓库是企业的重要数据分析系统，随着业务量的增长，自建数仓性能逐渐不能满足实际要求，同时扩展性差、成本高，也使扩容极为困难。DWS作为云上企业级数据仓库，具备高性能、低成本、易扩展等特性，满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。 图1数据仓库迁移 优势 平滑迁移来自：百科![]()
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析。利用数据仓库服务，带您探索球星薪酬影响的决定性因素。 数据仓库服务结合Python对球星薪酬进行分析，探索影响球星薪酬的决定性因素 适合人群：对大数据技术感兴趣的人员，社会大众和高校师生 培训方案：数据仓库服务结合球星薪酬决定性因素分析的实践 技术能力：掌握数据仓库服务等云服务的使用，提高大数据分析能力来自：专题![]()
数据组件，支持数据湖、数据仓库、BI、AI融合等能力。 云原生数据湖 MRS （MapReduce Service）为客户提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据组件，支持数据湖、数据仓库、BI、AI融合等能力。来自：专题![]()
海量高并发数据处理和复杂查询场景的考验。 金融级高可用与全密态安全 金融级高可用与全密态安全 金融级两地三中心高可用 GaussDB 提供了多种高可用方案，包括同城AZ内高可用、跨AZ高可用、异地跨Region的两地三中心容灾方案，满足金融级监管要求。GaussDB通过独有的Switch来自：专题![]()
力。 华为云PaaS服务产品部部长徐峰对AIOps领域的发展做了系统性的规划与展望，未来AIOps将是小模型与大模型结合使用，小模型聚焦故障感知定位解决量化确定性问题，大模型面向故障修复决策提升运维辅助人效，从AI故障感知、AI故障定位、AI生成故障修复建议三个方面构筑未来智能可观测产品力。来自：百科![]()
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