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行时间跨度的分析，无法进行产品、工艺卡、物料等维度的多从分析。 • 工厂建模能力：每家工厂的制造流程都不一样，一个可快速复制的产品必须包括工厂建模（计划/生产/质检等的管理模型），并依此输出相应的管理软件。前信建立了多种工厂模型，为快速实施打下了基础。 • 智能排单可用性：分析注来自：云商店AIOps长期发展的思路是小模型和大模型相结合的形态，相互取长补短。 小模型场景：故障感知和定位等确定性和量化的场景，这种场景使用传统的小模型，机器学习和统计算法更准确。可观测数据要做到应采尽采，配合多维度指标检测算法，能达到90%以上的准确性。 大模型场景：故障根因分析要梳理出上来自：百科
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17:03:43 为完成一个神经网络应用的实现和执行，昇腾AI软件栈在深度学习框架到昇腾AI处理器之间架起了一座桥梁，为神经网络从原始模型，到中间计算图表征，再到独立执行的离线模型提供了快速转化的捷径。昇腾AI软件栈围绕离线模型的生成、加载和执行，聚集了流程编排器、数字视觉预处理模块、张量来自：百科![]()
各项工作任务。 支持多主体、多工厂应用 优软UAS-ERP管理软件的制造版和集团版，支持多主体、多工厂的应用。通过强大的MRP预算和深度对接公司自研WMS系统，有效解决了账务一致、效期管理等问题，提升了仓库效率。同时，软件还提供了集团报表功能，方便企业进行多主体账套软件实施。这些来自：专题![]()
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完成后，将任务结果返回并存入运行管理器的内存中。 5、在完成多执行流的任务计算时，需要通过运行管理器中的事件记录和事件等待接口进行多执行流间的算子同步，有序完成算子的计算。 6、在一个执行流中所有算子调用完成后，离线模型执行器通过运行管理器的执行流同步（rtStreamSychr来自：百科![]()
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对知识可信度和可解释性要求高的场景，比如医疗、法律等，可以考虑再建设知识图谱来降低大模型回答错误知识的概率，提高回答的可信度和可解释性。 已经有一个蕴含丰富知识的图谱，再做大模型建设时。可以参考KG增强LLM的方法，将其知识融合到LLM中。 涉及基于图谱的多跳推理能力的场景。 涉及基于图谱可视化展示的场景，比如企查查、天眼查等。来自：百科
