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构建以鲲鹏为底座的覆盖全产业链的千亿级计算产业。 鲲鹏是面向5G、云及AI的多核架构创新计算平台，驱动端、边、云的算力协同。参赛队伍需基于鲲鹏计算技术构建产品与解决方案，包含华为云鲲鹏云服务、鲲鹏主板、鲲鹏服务器等产品。参赛队伍可以基于以上产品打造各个不同场景的软硬件解决方案。来自：百科决策运行手段的管理平台。 ERP的核心是什么？ ERP的几大核心模块：生产控制管理、财务管理、采购管理、分销管理、库存控制和人力资源管理。 ERP的管理思想是什么？ ERP的核心思想是实现对整个供应链的有效管理，主要体现在以下三个方面：体现对整个供应链资源进行管理的思想；体现精益来自：专题
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通过精心优化的设计和生产过程，降低了商品的成本，使客户能够以更低的价格购买商品。 通过精心优化的设计和生产过程，降低了商品的成本，使客户能够以更低的价格购买商品。 智简CRM 盈利分析 通过深入的盈利分析，确保商品的市场定位和 定价 策略合理，为客户带来良好的投资回报。 通过深入的盈利分析来自：专题角色： IAM 最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度，提供有限的服务相关角色用于授权 IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。来自：专题
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微服务治理中云容器的应用 微服务治理中云容器的应用 时间：2020-06-06 01:47:17 容器云 微服务治理 应用场景： 伴随着互联网技术的不断发展，各大企业的系统越来越复杂，传统的系统架构越来越不能满足业务的需求，取而代之的是微服务架构。微服务是将复杂的应用切分为若干服务来自：百科![]()
型质量问题的各种清洗算子，简单拖拽即可完成对原始数据的清洗。物联网数据分析服务提供的资产建模能力，将帮助用户实现对企业的各种物理资产的建模，规范数据格式和交互的语义接口；物联网数据分析内置高性能流计算引擎，满足毫秒级实时处理性能要求 智能交通下的数据分析 智能交通下的数据分析： 业务挑战来自：专题![]()
设备身份信息安全发放，设备引导，业务迁移 3、核心价值： （1）统一发放 全局唯一发放服务入口，对接全球华为IoT实例，提升管理效率。 （2）安全可靠 提供多种安全认证手段，如x.509，DICE等，确保能力不一的物联网终端安全接入云端。 （3）接口标准 支持OMA定义的基于LWM2M规范的Booststrap流程，适应广泛标准设备。来自：百科![]()
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自助式的多维分析、炫酷的可视化展示、便捷的社会化分享以及自服务式的运营管理六大能力，为企业提供一站式的数据服务运营管理平台。无论是统一的数聚门户，还是专业的数据资源管理，或是自助式的多维分析，炫酷的可视化展示，便捷的社会化分享，以及数字化运营管理，都能够帮助企业实现数据的最大化利用。来自：专题![]()
高性能AI计算中云容器的应用 高性能AI计算中云容器的应用 时间：2020-06-08 17:15:26 容器云 高性能AI计算应用场景： 对于AI、基因测序、视频处理等行业的用户，其计算任务依赖特殊的硬件，如GPU、裸金属服务器等，用户需要将计算业务部署在云上，弹性利用云上的特殊硬件算力来自：百科![]()
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的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解如下知识： 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章来自：百科![]()
展开详情 作为智能交通的基础，车联网的应用预示着工业技术，交通效率，出行方式的重大改变。微认证为您揭秘车联网大数据背后的密码，实现科学高效的车队管理。 了解详情 【中级】车联网大数据驾驶行为分析 作为智能交通的基础，车联网的应用预示着工业技术，交通效率，出行方式的重大改变。微认证为您来自：专题![]()
与客户的业务关系，特别是专注于留住客户，以推动销售增长。供应商关系管理（SRM）是与向组织提供商品和/或服务的第三方组织进行战略规划和管理的所有交互的学科，以便最大限度地提高这些交互的价值。在实践中，SRM 需要与主要供应商建立更密切、更协作的关系，以便发现和实现新的价值，并降低失败风险。来自：专题![]()
3、以磁盘为中心的计算造成巨大的计算瓶颈； 4、I/O 瓶颈导致延迟及CPU的低效利用； 5、传统SAN机头的瓶颈，包括传输带宽的瓶颈、CPU处理能力的瓶颈， Cache的瓶颈、网络时延的瓶颈。 文中课程 更多精彩课程、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院 云服务概念和价值 HCIA-Cloud来自：百科![]()
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面对这些特点，造成了几个挑战： 怎样尽可能的降低存储的成本，企业可能通常有要求存储好几年数据的述求，而IoT数据体量大，几年的存储量很可能是一个天文数字。那么如何能找到尽可能的低成本存储解决方案就是一个不能忽视的问题。 怎样从价值密度低的物联网数据中充分挖掘和发现数据背后的价值，该采取怎样的有效分析方法？来自：百科
