语言大模型有哪些上市公司的

做数据中台上市公司哪些在当今数字化转型浪潮中,数据中台已成为企业实现数据驱动决策核心基础设施。数据中台作为一种集中化管理企业数据资产、提供统一数据服务平台架构,正在被越来越多上市公司所重视中台解决方案上市公司主要分为三类:一类是专注于数据基础软件企业,第二类是传统IT服务商向数据中台领域拓展公司,第三类是互联网巨头旗下提供企业服务公司。这些企业在技术积累、行业理解和实施经验方面各有侧重。星环科技作为数据基础软件领域代表性上市公司,其数据中台解决方案在金融、能源、交通等多个行业得到了广泛应用。该公司技术路线强调自主可控,产品覆盖了数据集成、存储、计算、治理和分析全和采用。本文将探讨数据中台概念及其在上市公司应用,并以星环科技为例,分析其在这一领域发展情况。数据中台概念与价值数据中台是企业数据治理和分析核心平台,它通过整合分散在各个业务系统中数据互联互通。它能够将销售、生产、供应链、财务等不同业务领域数据进行整合,形成企业级统一数据视图。这种整合不仅提高了数据使用效率,也为企业智能化转型奠定了基础。数据中台上市公司概况在资本市场上,提供数据

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做数据中台上市公司在当今数字化转型浪潮中,数据中台已成为企业提高数据价值重要基础设施。作为这一领域代表性上市公司,星环科技发展历程和业务模式为我们理解数据中台行业提供了典型案例。数据中台概念爆发机遇。公司早期专注于数据基础软件研发,随着市场认知深化,逐步将业务重心转向数据中台解决方案。这一战略转型体现了对行业趋势敏锐把握。从技术架构看,星环科技数据中台产品具有典型三层结构:底层源于企业对数据资产集中管理和价值挖掘需求,它介于前台业务系统和后台数据仓库之间,通过统一数据处理和服务能力,支撑企业快速响应业务变化。星环科技成立于数据技术兴起早期阶段,抓住了企业数据管理需求、制造、能源等多个领域。以金融行业为例,其解决方案帮助客户实现了跨业务线数据整合,支持实时风控和精准营销等场景。这种垂直行业深耕策略,使公司能够提供更贴合实际需求产品。数据安全和合规是另一个重要是分布式数据存储与计算平台,中间层包含数据开发、治理和资产化管理工具,上层则提供数据服务和智能分析能力。这种架构设计既保证了系统稳定性,又满足了业务灵活性要求。在行业应用方面,星环科技服务覆盖了金融
部分,包括“2023年度具投资价值企业”、“2023年度受投资者关注上市公司”、“2023年度创新企业”。投资家研究院本着客观公正态度,从成长、创新、融资、专利、活跃、影响力等维度,结合投资家网WFin数据库,历时数月终评选出符合上述条件创新企业,共同组建“投资家网·2023中国价值企业榜”。星环科技此次荣登“2023年度受投资者关注上市公司TOP50”榜单,充分彰显了行业对星环科技认可和近日,投资家网旗下投资家研究院“投资家网·2023中国价值企业榜”评选结果重磅发布,星环科技荣登“2023年度受投资者关注上市公司TOP50”榜单。本次“投资家网·2023中国价值企业榜”共分为三关注。此前星环科技还曾荣获北京基金业协会“未来可持续投资2023年优秀案例”。星环科技致力于打造企业级数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。星环科技自成立之初就坚持自主研发与技术创新,已形成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软件产品矩阵。通过为企业搭建数字化转型数字底座,星环科技助力政府、金融、能源、交通、制造业等众多行业成功实现了数字化转型,为推动数字经济发展持续贡献力量。
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条款、监管规则、试行办法等提出问题,无涯·问知将提供法律风险预警以及应对建议。财经:无涯·问知内置了丰富上市公司财报和产业链图谱数据,能够为金融机构提供全面深入投资研究分析工具。此外,星环自研模型国内AI模型正在快速发展,许多公司推出了免费大型语言模型,以满足学生、职场人和其他用户需求。星环科技无涯·问知InfinityInteligence星环科技无涯·问知InfinityInteligence,是一款基于星环模型底座,结合个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等多种知识源企业级垂直领域问答产品。个人知识库:支持用户一键上传文档、表格、图片、音视频等多模数据,基于星环自研模型底座可自动对知识进行处理与入库,快速实现海量多模知识检索与智能问答。企业知识库:通过管理端构建企业知识库后,员工可以基于企业知识库进行问答,知识库作为企业内部知识共享平台,促进不同团队和部门底座自动化知识工程特性,使其在处理和分析数据方面具有显著优势,允许用户上传文档、表格、图片等多源数据,并支持与外部数据源对接,使用户能够构建属于自己专属领域模型。这一创新功能极大地扩展了模型应用范围和深度,用户可基于自身私域知识库进行更为个性化和深入数据分析。
针对具体某一家公司,无涯·问知最新上线了首席财金观助手,可以帮助投资者从不同颗粒度去分析一家公司。首席财金观支持输入股票代码、证券简称或A股公司名,以简洁行情信息、财务信息和资讯板块,帮助用户一分钟速览一家上市公司
国内各大互联网公司纷纷投入AI模型研发,涉及多种类型模型。以下是星环科技模型相关产品:星环无涯金融模型-TranswarpInfinity星环无涯金融智能投研模型TranswarpInfinity是一款面向金融量化领域、超大规模参数量生成式语言模型,融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息,具备强大理解和生成能力,支持股票、债券、基金、商品等市场事件全面复盘、总结及具备高精准、强逻辑事理分析与推断力,并能够对股票、债券、基金、商品等各类市场事件进行全面的复盘和推演。四是专门设计针对金融行业语言模型架构,具备准确理解和合理分析金融领域专业能力。五是背靠数据领域模型。它可以衍生出许多子领域子任务微调模型。“求索”模型具备数据行业需求理解、推理、各类(含多模型)结构化查询语言和代码生成、文本生成、嵌入向量生成、知识推理等能力;用户只需使用自然语言,就能利用“求索”模型获取所需数据分析、展示和报告。星环语言模型运营平台-SophonLLMOps为了满足企业应用语言模型需求,星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景,并推出
建议。财经:无涯·问知内置了丰富上市公司财报和产业链图谱数据,能够为金融机构提供全面深入投资研究分析工具。此外,星环自研模型底座自动化知识工程特性,使其在处理和分析数据方面具有显著优势,允许人工智能模型是近年来在人工智能领域发展起来一种技术,基于深度学习,通过训练海量数据和复杂神经网络结构来模拟人类智能。人工智能模型具有庞大参数规模,通常包含数亿到数千亿个参数,能够处理各种任务,如自然语言处理、图像识别等。星环科技无涯·问知InfinityInteligence星环科技无涯·问知InfinityInteligence,是一款基于星环模型底座,结合个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等多种知识源企业级垂直领域问答产品。个人知识库:支持用户一键上传文档、表格、图片、音视频等多模数据,基于星环自研模型底座可自动对知识进行处理与入库,快速实现海量多模知识检索与智能用户上传文档、表格、图片等多源数据,并支持与外部数据源对接,使用户能够构建属于自己专属领域模型。这一创新功能极大地扩展了模型应用范围和深度,用户可基于自身私域知识库进行更为个性化和深入数据
模型语言模型是人工智能领域中两个重要概念,各自有不同特点和应用场景。模型:通常指的是具有规模参数和复杂计算结构机器学习模型,这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。模型设计目的是为了提高模型表达能力和预测性能,能够处理更加复杂任务和数据。模型在各种领域都有广泛应用,包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。模型通过训练海量数据来学习复杂模式和特征,具有更强大泛化能力,可以对未见过数据做出准确预测。语言模型:(LargeLanguageModels,简称LLMs)是模型一个子集,专注于处理自然语言,能够理解、生成和处理规模文本数据。语言模型在机器翻译、文本生成、对话系统等任务上取得显著成果。这些模型通过在大型文本语料库上进行训练,学会理解语言结构、语义、语境和语用等方面。语言模型特点是规模庞大,包含数十亿参数,帮助它们学习语言数据中复杂模式。模型是一个更广泛概念,包括了语言模型在内多种类型模型,而语言模型则是专门针对自然语言处理任务模型模型可以应用于多种不同领域,而语言模型主要应用于自然语言相关任务。
模型推理模型哪些近年来,人工智能领域取得了突飞猛进发展,其中大语言模型(LLM)崛起尤为引人注目。这些模型能够理解和生成人类语言,在问答、写作、编程等多个领域展现出惊人能力。那么,这些模型在推理时究竟采用了哪些方法呢?本文将介绍几种常见推理模型。首先需要明确是,模型推理过程可以分为两个层面:一是模型自身推理能力,二是人们为提高模型推理效果而设计外部方法。模型自身推理能力主要依赖于其训练数据和架构设计,而外部方法则通过各种技术手段来激发和增强这种能力。在模型自身层面,现代语言模型普遍采用transformer架构。这种架构通过自注意力机制,能够捕捉输入文本中长距离依赖关系,从而建立起复杂语言理解能力。模型在预训练阶段通过海量数据学习到知识,会在推理时被激活和运用。这种能力虽然强大,但也存在局限性,比如容易产生幻觉(生成不准确内容)和缺乏系统性推理。为了不断涌现。总来说,模型推理能力既依赖于其本身架构设计,也得益于各种外部方法开发应用。从简单思维链到复杂思维树,这些方法正在不断提升模型解决复杂问题能力。未来,随着技术进步,我们有望看到更加强大、更加可靠AI推理模型出现。
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。
星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。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...
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...