医疗信息系统大模型

效率和准确性，减少误诊和漏诊的发生。二、训练前的数据准备（一）数据收集这是训练医疗大模型的基础。数据来源广泛，包括医院的电子病历系统，记录了患者的基本信息、疾病诊断、治疗过程等；医学影像数据，如X光、CT、MRI等图像，蕴含着丰富的疾病信息；还有医学研究文献、临床试验数据等。例如，一家大型医院通过整合多年来积累的电子病历数据，为医疗大模型训练提供了坚实的数据基础。（二）数据清洗与标注收集到的出图像中的病变部位、类型等信息，这通常由专业的医生和标注人员完成。三、训练中的关键技术要点（一）深度学习算法深度学习是训练医疗大模型的核心技术之一，其中卷积神经网络（CNN）在处理医学影像数据方面揭秘医疗大模型训练：开启医疗智能化新纪元在科技飞速发展的当下，人工智能正以前所未有的速度渗透到各个领域，医疗行业也不例外。医疗大模型作为人工智能在医疗领域的关键应用，正逐渐改变着传统的医疗模式。而训练医疗大模型，就像是为这个智能医疗时代打造一把万能钥匙，今天，让我们一同深入了解这一关键过程。一、训练医疗大模型的重大意义医疗大模型可以理解为一个拥有海量医学知识和强大分析能力的“超级大脑”。通过对

地被提取和使用，导致临床诊疗与科研严重脱节，严重阻碍了人类整体医疗水平的进步。目前，国内各个三甲医院经过十多年的信息系统建设，已经初步建立了HIS（医院信息系统）、LIS（实验室信息管理系统医院经营管理指标分析的功能。推进加速医院信息化建设，通过医疗数据治理，建立主数据体系，构建医院数据资产体系，为医院的信息系统改造和建设准备好数据标准和规范，促进医疗业务系统的加速优化和建设。建设医院创新）、PACS（影像归档和通信系统）、电子病历、手术等信息系统，并积累了大量的临床数据。但大多数数据仅服务于诊疗过程，并没有在科研教学和循证医学方面发挥更大的作用。多数系统独立建设、缺乏集成、元数据不统一、标准不数据的历史变化，保证数据长期可用；如何管理多系统之间的元数据；如何给其他业务系统提供良好的查询服务。针对以上种种挑战，临床数据中心提出以下建设目标：医疗数据整合、患者管理提升，在医院目前的信息化建设针对建设临床数据中心底层大数据平台面临的挑战以及建设目标，星环科技在医院传统信息化系统基础上，对数据进行存储、分布计算、处理，并构建大数据平台；在此基础上围绕“临床数据中心服务”，构建围绕医院临床

与整合医疗健康大数据平台具备强大的数据汇聚能力，它能够收集来自各种不同渠道的医疗数据。这些数据来源广泛，涵盖了医院信息系统（HIS）、电子病历系统（EMR）、医学影像存档与通信系统（PACS）、实验室信息管理系统（LIS）等医疗机构内部系统，还包括可穿戴设备、健康管理APP等外部设备和应用产生的数据。（二）精准医疗辅助精准医疗是医疗领域发展的重要方向，而医疗健康大数据平台在其中发挥着关键的辅助作用资源优化配置医疗健康大数据平台能够帮助医疗机构合理安排资源，提高医疗服务的效率和质量。通过对医疗数据的分析，平台可以了解患者的就医需求、疾病分布情况、医疗资源的使用情况等信息，为医疗机构的资源配置决策的临床数据、药物试验数据、基因数据等，为研发人员提供丰富的信息资源。通过对这些数据的分析，研发人员可以更深入地了解疾病的发病机制和药物的作用靶点，加速新药的研发进程。在健康管理领域，医疗健康大数据平台医疗健康大数据平台：解锁医疗新未来医疗健康大数据平台的“超能力”在医疗健康领域，大数据平台正发挥着越来越重要的作用，它就像一位拥有“超能力”的超级英雄，为医疗行业带来了前所未有的变革。（一）数据汇聚

之间，扮演着"数据枢纽"的角色。与传统的医疗信息系统不同，数据中台更强调数据的整合治理和共享复用能力，通过统一的数据标准和接口规范，将分散在各个业务系统中的医疗数据转化为可随时调用的数据资产。医疗数据中台的，为临床决策、科研分析和运营管理提供了全景数据视图。医疗数据中台厂商的技术能力专业的医疗数据中台厂商通常具备几项关键技术能力。在数据集成方面，他们开发了适配各类医疗信息系统的连接器，能够高效采集结构化与核心价值在于解决了医疗行业长期存在的数据碎片化问题。在传统模式下，挂号系统、电子病历、检验系统、影像系统等各自为政，数据难以互通。而数据中台通过建立统一的数据模型和治理体系，实现了跨系统数据的深度融合医疗数据中台厂商：医疗信息化的新引擎在数字化转型浪潮席卷全球医疗行业的今天，医疗数据中台厂商正逐渐成为推动医疗信息化发展的关键力量。这些专业厂商通过构建数据中台，帮助医疗机构打破信息孤岛，释放数据价值，为精准医疗、智慧医院建设和医疗质量提高提供了坚实的技术支撑。医疗数据中台的核心理念医疗数据中台本质上是一个集中化、标准化、智能化的数据管理平台，它位于医疗机构前端业务系统与后端数据分析应用

数据，包括病人的基本信息、体征数据、生理指标、影像图像、实验室检验结果等。通过人工智能算法对这些数据进行训练，可以学习到庞大的医学知识和经验，从而实现对疾病的准确预测和治疗方案的优化。医疗大模型的用涵盖医疗大模型是指通过对医学数据进行深度学习训练得到的具有度复杂性和高准确性的数学模型。这些模型可以用于疾病预测、医学图像识别、仿真和治疗方案制定等医学领域的任务。医疗大模型的建立需要大量高质量的医学了很多医疗场景和疾病类型，随着人工智能技术不断发展和医疗数据的不断积累，医疗大模型将逐渐成为医学领域的重要工具。星环科技大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施，形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了SophonLLMOps，帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看，它解决了客户三个核心痛点：第一，提供一站式工具链，帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调，得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”；第二，帮助

先进信息技术与医疗专业知识的综合性系统，它犹如一个庞大而精密的“数据中枢”，负责收集、存储、管理和分析来自各种医疗数据源的海量数据。这些数据源广泛而多样，涵盖了医院信息系统（HIS）中记录的患者基本信息、诊疗过程中的医嘱数据；实验室信息系统（LIS）产生的各类检验检测结果；医学影像存档与通讯系统（PACS）保存的X光、CT、MRI等影像资料；以及可穿戴设备采集的用户日常健康数据，如心率、血压、睡眠医疗健康大数据平台：解锁医疗新未来医疗数据平台：医疗行业的“智慧大脑”在科技飞速发展的当下，数字化浪潮正以前所未有的态势席卷医疗行业。医疗数据平台作为现代医疗体系的核心枢纽，宛如一颗“智慧大脑”，正采用多种先进技术，如实时数据采集技术，能够及时获取医疗设备产生的动态数据；批量数据抽取技术，则适用于定期从业务系统中获取大量的历史数据。同时，针对不同类型的数据，该模块还具备强大的兼容性，能够处理结构化数据（如电子病历中的患者基本信息、诊断结果等）、半结构化数据（如XML格式的医疗报告）以及非结构化数据（如医学影像、医生手写病历等）。数据存储模块是医疗数据的“安全仓库”，它选用适合医疗数据特点的存储

医院大数据平台系统是一个综合性的信息化系统，它整合了医院内多个部门和业务流程的数据，通过先进的数据处理和分析技术，为医院的医疗服务、管理决策和医学研究等诸多方面提供有力支持。系统架构基础设施层服务器设备构建医院内部网络，同时采用虚拟专用网络等技术确保数据在不同院区或与外部机构交互时的安全。数据采集层内部系统集成：与医院信息系统（HIS）、实验室信息系统（LIS）、影像归档和通信系统（PACS）等内部系统进行深度集成。外部数据接入：还会接入外部数据，如医保系统数据，用于核对患者医保报销信息；药品数据库更新数据，以确保医院药品信息的时效性。数据存储层结构化数据存储：对于患者基本信息、医疗费用明细等与存储设备：包括高性能的服务器集群，用于运行各种软件系统和处理数据。存储设备有磁盘阵列、固态硬盘等，为海量的医疗数据提供存储空间。网络设备：稳定、高速的网络是保障数据传输的关键。通过交换机、路由器等将不同科室记录的患者体温数据统一转换为摄氏度，对不同检查设备输出的影像数据格式进行标准化处理。数据集成与关联：将来自不同系统的数据进行集成和关联，形成完整的患者医疗记录。数据分析层统计分析：运用统计学

大模型问答系统是基于大规模预训练语言模型构建的，能够理解用户问题，并生成准确、有用回答的智能系统。它融合了自然语言处理领域的多种先进技术，为用户提供便捷高效的知识获取途径。关键技术大规模预训练模型进行进一步训练，使其更好地适应特定的问答场景。比如针对医疗领域的问答，使用医学文献和病例数据对模型进行微调，可显著提升其在该领域的回答准确性。系统架构问题理解模块：对用户输入的问题进行解析，包括分词关键信息，忽略无关内容，从而更准确地理解问题和生成回答。例如，在分析一个包含大量背景信息的问题时，注意力机制能帮助模型快速定位到核心疑问点。微调技术：基于预训练模型，使用特定领域或任务相关的数据对模型、词性标注、句法分析和语义理解等，将问题转化为模型能够理解的特征表示。知识检索模块：从庞大的知识库或语料库中检索与问题相关的信息，为生成回答提供依据。知识库可以是结构化的知识图谱、非结构化的文本集合等：通过在海量文本数据上进行无监督学习，模型能够学习到语言的语法、语义和语用等多方面知识。这些模型参数量巨大，能够捕捉到语言中复杂的模式和关系。注意力机制：让模型在处理文本时，能够聚焦于与当前问题相关的

数据加工，应对多种维度数据查询请求可毫秒级响应，提升问诊效率。目前医疗大数据方案已经在众多三甲医院落地。以国内某三甲医院为例，经过十多年的信息化建设，该医院已经初步建立了HIS（医院信息系统）、LIS（实验室信息管理系统）、PACS（影像归档和通信系统）、电子病历等多套信息系统，并积累了大量的临床数据。除了结构化、半结构化数据，还有海量、高价值的医疗影像等非结构化数据。为了存储、查询和处理这些不同随着医疗卫生信息化建设进程的不断加快，医疗数据的规模也在迅猛增长。然而，由于医疗数据的特殊性和复杂性，导致海量医疗数据无法高效、准确地被提取和使用。为了帮助医院解决医疗数据处理难题，在大数据领域深耕类型的数据，这些系统独立建设、缺乏集成、元数据不统一和标准不统一，给数据的查询和处理带来重重困难。基于星环科技多模型数据库ArgoDB建设的临床数据中心底层大数据平台，将医院中各种类型的数据（例如电子病历、医疗影像、检验报告、生物样本和文献等）集中在ArgoDB中存储、查询和处理，并能够满足跨不同数据模型的复杂分析需求，从而充分发掘医疗数据的宝贵价值，终提高医疗质量、降低医疗成本。

发现疾病的发病规律、探索新的治疗方法。核心功能与应用数据集成与整合：医疗数据中心对接医院各个业务系统，如HIS（医院信息系统）、LIS（实验室信息系统）、PACS（医学影像存档与通信系统）等，将不同格式、来源的数据进行清洗、转换和集成，形成统一的患者数据视图，方便医护人员一站式获取患者信息。临床决策支持：利用大数据分析和人工智能技术，对患者数据进行深度挖掘。例如，系统可以根据患者的症状、病史、检查和医院管理提供强大支持。医疗数据中心的重要性医院每天都会产生大量数据，涵盖患者的病历、检查报告、治疗记录等。医疗数据中心将这些分散的数据集中起来，打破了信息孤岛。通过全面、准确的数据，医生能更精准地了解医院医疗数据中心：医疗数字化的核心枢纽在当今数字化时代，医疗行业也在加速变革，医院医疗数据中心成为了这场变革的核心。它就像医院的“智慧大脑”，汇聚、整合和分析海量的医疗数据，为医疗服务、科研创新患者病情，制定个性化治疗方案。例如，在诊断复杂疾病时，医生可以从数据中心快速获取患者过往的检查结果、用药情况等，避免重复检查，节省时间和医疗资源。而且，完整的医疗数据对于医学研究至关重要，能帮助科研人员

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...