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[单选题]

新运营工程从多个层面实现实现端到端场景贯通,不包括()

A.能力建设

B.数据赋能

C.流程治理

D.场景运营

答案
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更多“新运营工程从多个层面实现实现端到端场景贯通,不包括()”相关的问题

第1题

数智化就是“数”和“智”的结合。“数”就是(),从需求端到供给端的全域、全场景、全链路的数字化,如品牌、商品、销售、营销、渠道、制造、服务、金融、物流供应链、组织、信息技术等商业要素。“智”就是智能化,是基于数字化的闭环来进行智能决策,实现对市场需求变化的精准响应、实时优化和智能决策。

A.信息化

B.数字化

C.数据智能

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第2题

SOMA提供了端到端的SOA方法论,从服务识别、规范、实现决策到具体实现。下述任务属于SOMA基本流程中的哪一步?()“该环节负责新服务的开发构造,以及基于已有服务的复合服务的组装,进而实现服务集成,同时需要完成服务解决方案的单元测试、集成测试、系统测试等。”

A.识别

B.规约

C.决策

D.实现

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第3题

未来网络运营对NCO的要求之一,就是实现跨域、跨层、跨厂家多种业务编排管理,从而实现网络业务端到端化配置,简化操作流程。()
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第4题

在HUAWEICONNECT2018大会上,华为正式发布华为云智能边缘平台(IntelligentEdgeFabric,IEF)和Atlas500智能小站,提供从AI芯片、智能硬件到边缘云服务的全栈能力。下列不属于其典型应用场景的是?()

A.安平监控场景。通过在边缘侧的视频预分析,实现园区、住宅、商超等视屏监控场景实时感知安全事件、监控联动

B.工业视觉场景。云端已训练的视觉模型,在边缘侧部署,实现产品实时预测,提升检测效率,提高产品质量

C.工业制造预测性维护。设备预测性维护是工业IoT的典型场景,边缘端可以及时对大量数据进行预处理,通过边缘模型预测,提升设备运维效率,降低设备非计划停机时间

D.异地容灾。通过云专线将用户本地数据中心与华为云的VPC互联,配合VPC跨AZ部署,使得用户的数据和服务备份到不同地域,达到异地容灾的目的

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第5题

深度学习技术的端到端学习可实现直接学习从数据到输出的映射关系和数据的同时优化。()
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第6题

政企全在线目标蓝图:以客户为中心,重构政企核心流程,建立;聚焦客户需求,构建高效扁平、纵向穿透、横向协同、集约一体的运营体系;依托五大中台能力,实现自动化、智能化的产品在线、赋能在线、支撑在线、管理在线,推进生态合作。()

A.端到端的流程型运营组织

B.完善的订单管理体系

C.统一的产品配置策略

D.先进的营销服务计划

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第7题

以下关于PTN分层描述正确的是()。

A.MPLS-TP通路层为客户提供端到端的业务传送路径。就是在分组交换网络上搭建一个“虚电路”,实现各种业务的仿真及传送

B.MPLS-TP通道层提供传送网络隧道,将一个或多个隧道汇聚到一个更大的隧道中,以便于传送网实现更经济有效的传送、交换、OAM、保护和恢复

C.段层网络主要保证通道层在两个节点之间信息传递的完整性

D.MPLS-TP的段层用于提供TMS的OAM和保护等功能

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第8题

微创搭桥实现完全再血管化的方式包括()

A.杂交手术

B.双乳内和或嫁接静脉

C.乳内动脉及大隐静脉吻合近端远端序贯

D.以上均可

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第9题

对Agile Controller的准入控制技术的应用场景的描述,错误的是?()

A.MAC认证中,用户终端以MAC地址作为身份凭据到认证服务器上进行认证。MAC地址认证主要用于IP电话、打印机等哑终端设备的认证

B.802.1X认证使用EAP认证协议,实现客户端、设备端和认证服务器之间认证信息的交换

C.Portal认证也被称为WEB认证用户可以通过WEB认证页面,输入用户账号信息,实现对终端用户身份的认证

D.SACG认证采用USG防火墙旁挂在路由器和交换机上,通过人工接口来控制终端访问

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第10题

与传统SDH网络相比,ASON网络有哪些特点()

A.支持流量工程控制,网络可根据客户层的业务需求,实时动态地调整网络的逻辑拓扑,实现了网络资源的最佳配置

B.支持端到端的业务自动配置

C.支持差异化服务,根据客户层信号的业务等级决定所需要的保护等级

D.支持Mesh组网保护,增强了网络的可生存性E 、支持拓扑自动发现

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第11题

基于对AI产业发展的期望,华为制定AI发展战略,其内容包括()。

A.解决方案增强,把AI思维和技术引入现有产品和服务,实现更大价值、更强竞争力。应用AI优化内部管理,对准海量作业场景,大幅度提升内部运营效率和质量

B.打造全栈方案:打造面向云、边缘和端等全场景的、独立的以及协同的、全栈解决方案,提供充裕的、经济的算力资源,简单易用、高效率、全流程的AI平台

C.投资开放生态和人才培养:面向全球,持续与学术界、产业界和行业伙伴广泛合作,打造人工智能开放生态,培养人工智能人才

D.投资基础研究,在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域构筑数据高效(更少的数据需求)、能耗高效(更低的算力和能耗),安全可信、自动自治的机器学习基础能力

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