国内大模型哪家做的比较好

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国内哪家大数据分析服务平台比较好?
国内哪家大数据分析服务平台比较好?在数字化转型浪潮中,大数据分析服务平台已成为企业提高竞争力的重要工具。面对市场上琳琅满目的选择,如何评估和挑选适合自身需求的大数据分析服务平台,成为许多企业和个人用户关注的问题。本文将从功能特点、技术实力、行业适配性等维度,为您解析国内大数据分析服务平台的现状与选择标准。平台核心功能比较优秀的大数据分析平台通常具备数据采集、存储、处理、分析和可视化等全链条能力展示效果上仍有差异。技术架构与性能表现平台的技术底层直接影响其性能表现。基于云计算架构的平台通常具有更好的弹性扩展能力,能够根据业务需求灵活调整资源。内存计算、列式存储等技术创新显著提高了大数据处理的连续性,减少意外中断风险。行业解决方案适配性不同行业对大数据分析的需求各有侧重。金融行业注重实时风控和精准营销,制造业关注设备物联网数据和生产优化,零售电商则重视用户行为分析和库存预测。因此,评估平台时需要考虑其在特定领域的深耕程度,包括行业知识库、预置模型和成功案例。部分平台提供低代码/无代码开发环境,减少了技术门槛,使业务人员也能参与分析工作。而专业性强的平台可能提供更开放的API和SDK,方便企业进行深度定制开发。平台是否支持与企业现有IT系统的无缝集成,也是重要的评估因素。
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国内有哪些公司/团队在图数据库、图挖掘方面做的比较好?图数据库和图挖掘是近年来大数据和人工智能领域的热门方向。随着社交网络、金融风控、知识图谱等应用的快速发展,图技术因其强大的关联分析能力受到广泛关注。在国内,不少公司和科研团队在这一领域取得了显著成果,推动了图技术的落地与应用。一些国内科技公司较早布局图数据库领域,推出了高性能的分布式图数据库产品。这些产品在金融、社交网络、网络安全等场景中表的应用图挖掘是指从图数据中提取有价值的信息或模式,例如社区发现、节点分类、链路预测等。在国内,图挖掘技术的研究和应用主要集中在高校、科研机构以及部分技术驱动的企业。在学术界,许多高校的计算机学院或数据。这些应用不仅提高了业务效率,也验证了图挖掘技术的商业价值。行业生态与合作国内图数据库和图挖掘的发展离不开行业生态的支持。近年来,一些技术社区和行业协会开始组织相关的技术分享和竞赛,促进了行业内的交流与合作。此外,部分云计算厂商也推出了图计算服务,降低了企业使用图技术的门槛。总的来说,国内在图数据库和图挖掘领域已经涌现出一批优秀的团队和公司,他们在技术研发和实际应用中取得了显著成果。随着图技术的普及,这一领域的发展潜力将更加值得期待。

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中国目前做的比较好的大数据公司有哪些
中国目前做的比较好的大数据公司有哪些在当今数字化时代,大数据已成为推动经济发展和社会进步的重要引擎。中国作为全球第二大经济体,在大数据领域的发展尤为迅速,涌现出一批在技术研发、应用落地和商业模式创新方面表现突出的企业。这些公司分布在不同的细分领域,共同构成了中国大数据产业的繁荣图景。互联网巨头的大数据布局中国几家知名的互联网科技公司在大数据领域拥有显著优势。这些企业依托庞大的用户基础和丰富的应用场景,积累了海量的数据资源。它们不仅构建了强大的数据处理平台,还开发了多种基于大数据的智能服务。在云计算、用户画像、精准营销等方面,这些公司已经形成了完整的技术体系,能够为各行各业提供成熟的大数据解决方案。专业大数据服务提供商除互联网巨头外,中国还成长起一批专注于大数据技术与服务的企业。这些公司通常在特定领域深耕细作,如金融风控、医疗健康、智慧城市等。它们开发了自主知识产权的数据处理工具和分析算法,能够帮助客户从复杂数据中提取有价值的信息。部分企业已经将业务拓展至海外市场,展现出较强的国际竞争力。传统行业数字化转型代表一些传统行业的领军企业也通过数字化转型,在大数据应用方面取得了显著成效。这些

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国内有哪些做的比较好的大数据平台?
大数据平台TDH基于其领先的多模型技术架构,10种异构存储引擎支持11种数据模型,被广泛应用在离线数据批处理、高并发的在线数据服务、数据集市、数据仓库、数据湖、实时数据处理等各类大数据业务场景。通过数字化转型。星环科技正式推出TDH9.0,基于多模型统一架构对多模型处理能力进一步加强,新增文档存储引擎的同时实现了各模型引擎性能的数倍提升,统一大数据存储底座提升5倍数据碎片承载能力,强化了存储规模星环科技的不断自主研发,TDH成为一款国产化自主可控的大数据基础平台,可以替代Oracle、IBMDB2、Teradata等传统主流数据库在分析型场景中的应用及替代ElasticSearch在分布式与可靠性,同时新增平台智能运维模块,完善的智能运维体系帮助用户更轻松地运维大数据平台。此外,基于容器安全网络提升了数据访问的安全性,结合自身基础安全组件以及大数据开发工具,为用户数据全生命周期提供安全防护。TDH9.0从整体上进一步提升了平台综合性能、可靠性、易用性以及安全性,为企业数字化转型构建了统一、高性能、高可靠的新型数字底座。多模型统一架构易开发、易运维、高性能TDH9.0核心依然是统一

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国内大模型公司
大模型时代的到来,给软件开发行业带来了巨大的变革,企业需要一个工具链来开发大模型。星环科技作为国内领先的大数据基础软件开发商,打造数据管理平台的多模态、智能化、敏捷化和平民化产品。为帮助企业构建自己的大模型,星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps,支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程,结合自研向量数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB,能够赋予大模型“长期记忆”,打破通用大模型的时空限制,用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识的垂直行业大模型,从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”,促进金融分析和大数据分析的平民化。星环科技将自主研发的领先创新技术赋能各行各业,与生态伙伴共同打造国产化大数据技术生态,推动数字经济的可持续发展。无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型,融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息,具备强大的理解和生成能力,支持股票、债券、基金、商品等市场事件的

、硬件等数字产品,都得到比较大的重视。同时在今年疫情期间,数字产品领域的新基础设施建设等越发受到重视,这对经济的复苏、社会治理及疫情防控都发挥了非常大的作用,所以做基础软件设施的公司在其中也能发挥较大的制度创新,以及推动对外贸易发展,相信今年对外贸易仍将有比较好的进展。就上海而言,多年来一直作为对外开放的桥头堡,在货运、金融、科技等各领域都位居前列,在对外贸易方面,也是全国标杆,相信会继续保持对外贸易的吸引力,实现更好的发展。企业在大数据基础软件领域的垄断地位,国产自主可控大数据产品帮助国内企业提升业务价值和数据价值。谈到今年对外贸易的发展前景,孙元浩表示,今年在对外贸易方面还是会面临一定压力,但是相关部门目前也在不断加快9月5日,在2020年中国国际服务贸易交易会举办的上海主题日活动中,星环科技创始人及CEO孙元浩在接受北京商报记者采访时谈到,此次数字产品的贸易成为支持服贸会的一大重点。近几年,从芯片到技术软件作用。由于受重视程度不断提升,相关市场规模也可能进一步扩大。据悉,星环科技作为全球涵盖大数据+人工智能+容器云商业化应用服务为一体的企业,已经在存储引擎层、计算引擎层、编译器层实现了统一重构,打破了国外

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基于大模型做应用
基于大模型开发应用是当前人工智能领域的热门方向,以下从应用场景、开发流程、面临挑战等方面介绍如何基于大模型做应用:应用场景探索智能客服:利用大模型理解用户咨询内容,自动生成准确回答。如电商平台的售后基础代码框架,检查代码中的语法错误并给出修改建议。开发流程明确需求:确定应用解决的具体问题和功能。如开发智能客服,需梳理常见问题类型、用户交互方式、响应速度要求等。选择大模型:依据需求和资源选择合适的大模型。考虑模型的性能、适用场景、可访问性、成本等。数据准备:部分场景下,需用特定数据微调大模型。收集、整理相关数据,如智能客服收集历史对话数据,确保数据质量与多样性。开发集成:通过API调用或本地部署方式将大模型集成到应用中。使用API简单快捷,适合初创项目;本地部署可保障数据安全与隐私,适合对数据敏感的应用。开发过程中,结合前端界面设计,打造良好用户体验。测试优化:对应用进行功能测试,检查咨询,大模型可快速回应商品退换货政策、物流进度等常见问题,提高客服效率与用户满意度。内容创作辅助:在写作、设计领域发挥作用。例如,帮助文案撰写人员生成创意、完善内容,为设计师提供设计理念和文案描述

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国内大模型有哪些?
国内各大互联网公司纷纷投入AI大模型的研发,涉及多种类型的大模型。以下是星环科技大模型相关产品:星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity星环无涯金融智能投研大模型TranswarpInfinity是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型,融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息,具备强大的理解和生成能力,支持股票、债券、基金、商品等市场事件的全面复盘、总结及新范式。星环科技无涯金融大模型的核心优势:一是利用海量金融专业语料和舆情工商产业链大宗卫星等多源数据进行训练,使其具备领域通用性。二是构建了可溯因的标准化因子和归因解释体系,为投资决策提供支持。三是具备高精准、强逻辑的事理分析与推断力,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的大语言模型架构,具备准确理解和合理分析金融领域的专业能力。五是背靠大提供有力辅助,帮助企业更好地应对复杂的市场环境和业务需求,促进整体行业的降本增效与科技创新。星环求索大数据分析大模型-SoLar大数据分析大模型SoLar“求索”是一款针对大数据行业全生命周期各种场景

大数据越来越得到大家的认识和接受,很多客户和合作伙伴积累了大量的数据,如何发挥大数据的价值是比较大的挑战。目前创新的应用可能还不是很多,无论国内还是国外,用户都在经历三个阶段。第一个阶段,首先把数据。再往上对数据进行深度探索或预测性分析的时候,就发现一些挑战。这些挑战有三块:一是没有比较好的工具从大量的数据中抽取特征,包括结构化数据和非结构化数据,怎么应用算法?比如从非结构化数据中找出指标来进行原生函数或者是它的调用接口、简单的扩展,提供底下完整的实现,对全量数据进行分析。如果光靠这55个算法不足以做非常复杂的风险模型,还需实现原生的R几千个算法包在大平台上的直接使用。提供的框架可以让用户在星环科技是一家非常年轻的创业公司,主要做Hadoop的商业版本以及在Hadoop上的数据库产品。Cloudera、Hortonworks、MapR是大数据领域的三家美国公司,而星环是一家专注于做Hadoop商业版本的本土公司。星环擅长的领域是Hadoop上一个比较完善的高效计算引擎,可为用户提供数据库服务,建立一个大的数据仓库,实现数据挖掘,也提供实时的数据处理相关的产品。星环科技创始人兼首席
都有落地,是国内落地案例多的大数据和人工智能平台供应商。Q像通信领域应该也有很多需求吧?杨洪山:是的,比如我们在运营商做你的话单分析,网络分析,整个网络优化等这些。早期的运营商里面的数据比较简单,比如的视频理方式,存储方式,以靠人看为主,现在有一些公司在做的那种识别车,识别车源。相较之下,我们做得好的是识别车,我们有一个比较好的案例就是全国的车辆缉查布控系统,在卡口那里,他都会布置摄像头,然后)有限公司作为目前国内少数掌握企业级大数据核心技术的高科技公司,从事大数据时代核心平台数据库软件的研发与服务。今年星环科技发布了TranswarpDataCloud(TDC),即星环数据云平台,目的是云端进行模型市场和应用市场的管理和应用。星环的大数据平台TDH在国际上也是领先的,今年5月,TDH通过了国际上权威的数据管理系统评测TPC-DS并通过官方审计,完成了这个测试成立12年来的首个突破。我们合作实施。因为我们主要做底层平台,会和一些做应用层的合作伙伴合作。Q你们现在直接做项目和合作伙伴一起的大概比例有多少?杨洪山:我们直接实施的项目比较多,到目前,我们在全国已经有上千个客户,在十多个行业
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数据库国产化替代
数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件,是信息系统的基础、信息安全的基石,因此,数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键,自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早,在国内市场内占领了一定先机,企业经过信息化的长期积累和革新,基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品,必须对应用代码进行大量修改,各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造,这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持,降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展,在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代,除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力,首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言,尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示,“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此,这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好,但没有体系化的...

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图数据库有哪些?
图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接,具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品,星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库,提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的深度链路分析能力,提供丰富的图分析算法和深度图算法;支持标准图查询语言并兼容openCypher,并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势: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...

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数据底座解决方案实践应用
星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用:广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台,实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态,实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务;PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成,为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑,未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台;SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用,并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用,跟水电比较像,比如区域监控中心一体化大数据应用...

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企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素,包括以下几点:数据集规模:如果需要处理大规模的图形数据,应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求:不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同,应根据实际需求选择。性能和可扩展性:不同的图数据库性能和可扩展性有所不同,应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度:选择使用支持程度好的图数据库,可以得到更好的技术支持。维护和成本:选择维护成本低、方便使用的图数据库,能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时,应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级,同时在易用...

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在边缘计算领域,星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台,支持标准的视频和物联网协议接入,低代码的业务流程构建,高性能的数据处理和分析,企业级的云-边数据、服务治理,以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值:降低长尾应用的实施人力,降低从数据到模型,模型到应用的构建成本;改变长尾应用的落地模式,从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括:边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识,我国也高度重视边缘计算的发展,积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

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数据安全出境解决方案
近年来,随着数字经济的蓬勃发展,数据跨境活动日益频繁,数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动,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、自由流动,国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》,9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度,然而企业在具体落地方面,还存在诸如数据分类分级;重要数据识别、存储、管理;数据安全监督;敏感数据防泄露等实际困难,国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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,构建明日数据世界。在数据安全与流通方面,星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业,星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案,为企业提供数据跨境一站式服务,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例,针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据,但是没有资产地图;缺乏数据分类分级策略;缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护;需要敏感资产风险评...