建设行业大数据平台
星环大数据基础平台(TDH) 是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台,包括多个大数据存储与分析产品,能够存储 PB 级别的海量数据,可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式,提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前 TDH 已经在政府、金融、能源、制造业等十多个行业内落地,支撑如金融风控与营销、智慧制造、城市大脑、智慧交通等多种核心行业应用。
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水利行业大数据平台
水利行业大数据平台:开启智慧水利新时代水利行业的“数据革命”在信息技术飞速发展的今天,大数据已成为推动各行业变革的重要力量,水利行业也不例外。传统水利管理模式在面对日益复杂的水资源问题和社会需求时,逐渐显露出其局限性,而大数据技术的出现,为水利行业带来了新的发展机遇与挑战。水利行业大数据平台的出现,正是为了应对这些挑战。它作为一个集成的数据管理和分析平台,能够将分散在各个角落的水利数据进行整合、清洗、存储和分析,实现数据的互联互通和共享共用,为水利行业的数字化转型提供了关键支撑。水利大数据平台:究竟是什么?水利行业大数据平台,是基于云计算、大数据、物联网、人工智能等先进技术构建的综合性功能,引领水利变革(一)全面感知,实时监测水利行业大数据平台通过物联网传感器,实现了对水利设施和水资源的全面感知与实时监测。在江河湖库的关键位置,大量的水位传感器、流量传感器、水质传感器等被密集部署,它们如同数据管理与应用平台。它就像是水利行业的“超级大脑”和“智慧中枢”,承担着数据汇聚、存储、处理、分析以及应用服务等关键任务,为水利行业的科学决策、精细化管理和高效运行提供了强大的数据支撑和技术保障强大

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什么是行业大模型?
解和处理该行业的专业术语、规范和语义。行业大模型的发展得益于大数据和深度学习等技术的进步,以及对各个行业特定需求的理解。通过训练行业大模型,企业和从业者可以利用模型的语言理解和生成能力来解决该行业中的行业大模型是指在特定行业领域应用的大型语言模型。与通用的大型语言模型相比,行业大模型更加专注于某个特定的行业,例如金融、医疗、法律等。行业大模型通过在该行业的领域数据上进行训练和优化,可以更好地理各种问题。然而,行业大模型的训练和应用也面临一些挑战。其中包括获取足够的行业数据进行模型训练、解决数据质量和隐私保护的问题,以及不断更新和优化模型以适应行业发展的需求。星环科技提供大模型训练工具,帮助/微调,得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”;第二,帮助客户将原型的大语言模型应用,成功在实际生产中投入应用;第三,帮助客户运营在生产中应用的大语言模型和大模型的持续提升。除此之外,星环科技在行业首先推出了两大行业大模型:服务于金融行业的星环金融大模型无涯,以及大数据分析大模型SoLar“求索”。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

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金融行业大模型
金融行业大模型是指专门针对金融领域的特点和需求,基于大量的金融数据训练而成的大语言模型。金融大模型特点金融专业性强:金融行业大模型具备深厚的金融专业知识,能够准确理解和处理各种金融术语、概念、市场动态等信息,例如东方财富的妙想金融大模型,可在投研、投顾、投教、投资等金融垂直场景发挥专业价值。数据质量要求高:金融数据的准确性和可靠性至关重要,因此金融行业大模型在训练和优化过程中,对数据的质量把控更为严格,以确保生成的结果符合金融业务的严谨性要求。风险控制能力突出:金融行业大模型能够协助金融机构更好地进行风险评估和控制,通过对海量数据的分析和挖掘,预测市场趋势、识别潜在风险因素,为风险管理提供有力支持。合规性要求严格:金融行业受到严格的监管,大模型的应用必须符合相关法规和合规要求,包括数据隐私保护、信息安全、反洗钱等方面的规定,以确保金融业务的合法合规运营。金融大模型应用场景智能投研:帮助分析师快速收集、整理和分析大量的金融市场数据、公司财报等信息,挖掘有价值的投资线索,生成投资报告和研究观点,提高投研效率和准确性。智能投顾:根据用户的风险偏好、投资目标和财务状况,为个人投资者提供个性化

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工业大数据平台建设
平台的建设还需要遵循数据安全合规指引,包括数据的安全管理、使用加工、备份和恢复测试等。7.功能模块工业大数据平台的功能模块通常包括:宏观经济数据分析:分析宏观经济数据、行业形势数据、价格走势数据工业大数据平台建设是一个复杂的过程,涉及到多个层面的技术架构和解决方案。1.技术架构工业大数据分析平台的技术架构一般由以下五部分组成:数据源层:涉及关系型数据、文件、流数据以及企业外部数据源等。采集。4.数据分析与挖掘数据分析层提供数据挖掘、分析和模型构建功能,利用机器学习和数据挖掘技术对数据进行深入分析。5.应用服务层应用服务层为用户提供可视化界面、监控预警和决策支持等服务。6.安全合规工业大数据:主要包括交互式探查、收益分析、风险分析、KPI等可视化决策支持技术。2.数据采集与整合数据采集与整合是平台运行的基础。通过部署传感器、RFID、条码等技术,实现生产现场数据的实时采集。同时,平台将对分布式存储技术,构建高可用、可扩展的数据存储系统。同时,建立数据备份和恢复机制,防止数据丢失。数据管理方面,平台将制定统一的数据标准和管理规范,对数据进行清洗、去重、分类等操作,确保数据质量和准确性

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新能源行业大数据平台
新能源行业大数据平台:开启能源新时代新能源行业大数据平台的崛起随着新能源行业的迅猛发展,数据量也呈现出爆发式增长。从能源生产环节的设备运行数据、发电数据,到能源传输过程中的电网数据,再到能源消费端的发展提供有力支持。引入大数据平台,对新能源行业而言具有重要意义。平台的关键功能与特点新能源行业大数据平台具备一系列强大的功能和特点,为新能源行业的发展提供了有力支持。(一)强大的数据采集与整合能力新能源行业大数据平台能接入各类新能源设备和系统,如风力发电机、太阳能板、储能设备等,实现对生产、运行、环境等多源数据的实时采集。通过先进的传感器技术和通信协议,这些设备和系统能够将自身运行的各种数据,如和处理。(二)深入的数据分析与挖掘新能源行业大数据平台利用先进的数据分析和挖掘技术,能够对采集到的海量数据进行深入分析,挖掘数据之间的关联关系,发现潜在的规律和问题,为新能源企业的决策提供有力的数据和分析,成功预测了多起电池故障,提前进行了维护,避免了故障的发生,保障了储能电站的安全稳定运行。(三)直观的可视化展示新能源行业大数据平台通过直观的可视化手段,将复杂的数据转化为清晰易懂的图表、报表等

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行业大模型9大典型场景应用
行业大模型是指针对特定行业或领域的需求,采用大规模数据训练和先进算法的深度学习模型。与通用大模型相比,行业大模型更注重对垂直细分领域的数据进行有针对性的训练和优化,以更好地理解行业的语义和规范,更有效地执行专业性更强的任务。以下是一些行业大模型的典型应用:智慧能源:在智慧能源领域,大模型可以帮助优化能源分配和消耗。例如,通过分析历史数据和实时信息,模型可以预测能源需求,优化电网负荷,减少能源浪费中,大模型可以分析天文数据,帮助科学家发现新的星体和宇宙现象。智慧金融:金融行业利用大模型进行风险评估、欺诈检测、投资策略优化等。AI模型能够分析市场数据,预测股票走势,为投资者提供决策支持。自动驾驶。智慧医疗:在医疗健康行业,大模型的应用包括疾病诊断、个性化治疗计划制定、药物研发等。通过分析患者的医疗记录、基因信息和生活习惯,AI模型能够提供更准确的诊断建议,甚至在某些情况下,能够发现人类医生可能忽略的细微症状。智慧城市:智慧城市利用大模型来提高城市管理效率和居民生活质量。例如,通过分析交通流量数据,模型可以优化交通信号灯控制,减少拥堵。在环境监测方面,AI可以帮助监测空气质量,预测并应对

),旨在为企业打通从人工智能基础设施建设到大数据、人工智能等研发应用的完整链条,加速人工智能对产业赋能进程。基于无涯大模型,星环知识平台TKH打造了无涯·问知、无涯·问数、无涯·金融、无涯·工程等AI近日,中国信通院正式发布《金融行业大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分:银行业》标准。星环科技凭借在大规模预训练模型领域的积累和洞察,积极参与了《金融行业大规模预训练模型技术和应用评估方法第1模型维护方面的实践经验,为模型的持续优化和迭代提供了一些策略和方法。《金融行业大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分:银行业》标准是银行业大模型标准,主要用于规范银行业大模型在客服、营销、反诈、办公、审查等场景的应用,明确银行业大模型在数据资源、开发部署、运维管理和服务应用方面的技术能力,为银行业大模型技术研发者和选型者提供评估参考规范,推动银行业大模型健康发展。当前以大模型为代表的新一代,此前星环科技曾参编金融行业大模型标准——《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法第1部分:金融大模型》,为标准的完善做出了重要贡献。此外星环科技还参与发起语料生态服务大模型可持续发展倡议,携手

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金融行业大模型
需要包含多个子模型,如银行模型、资本市场模型、保险模型、货币政策模型、宏观经济模型等。这些子模型需要进行有效的集成和数据共享,以便全面考虑各种经济情况下的金融风险和影响因素。金融行业大模型可以应用于风险金融行业大模型是一个较为复杂的金融系统模型,其中包含了金融机构、金融市场、金融产品、经济政策等因素,可以用来模拟和测金融市场的波动和变化,作为金融风险管理和决策的重要工具。一个完整的金融行业大模型深耕金融领域,服务大量金融行业客户,积累了上百万金融专业领域的语料;基于星环科技对图数据库、深度图推理算法的技术,形成了大规模高质量的金融类事件训练指令集。二者共同铸就了星环科技开发金融领域大语言模型的坚实底座。-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑,星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建,实现Financial-Specific-LLM的训练,推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技面、消息面在内的金融通识领域准确的理解能力,满足行业分析师的需求。星环科技无涯使用了上百类特定事件类型和20多万事件实例,完成对大模型的指令微调,从而使得无涯能够对齐专业研究员的分析推理能力,更加智能

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企业大数据中心建设
企业大数据中心建设是指为了支持企业数据管理、分析和应用等业务需求而建设的大规模数据中心。在企业数字化转型中,大数据已经成为了企业的重要资产和核心竞争力。企业大数据中心建设的关键是系统架构设计和技术。安全管理方案:确保数据中心的安全性和可靠性,包括数据备份、容灾、安全防护等措施。运维管理方案:制定运维管理计划,包括资源调度、性能监测、故障处理、容量规划等内容。建设企业大数据中心的好处包括:支持企业加精准的服务和产品,满足不同客户的需求和喜好。增强企业竞争力:通过大数据分析,提升企业的核心竞争力,增强企业的生命力和可持续发展能力。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台(TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台,包括多个大数据存储与分析产品,能够存储PB级别的海量数据,可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式,提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前TDH已经在政府、金融、能源、制造业等十多个行业内落地,支撑如金融风控与营销、智慧制造、城市大脑、智慧交通等多种核心行业应用。
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图数据库有哪些特点?
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。...

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...

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什么是时空数据库?
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。

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金融、医疗知识图谱平台
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...

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国产化替代升级实践
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银行图数据库应用场景有哪些?
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常见的图数据库应用场景有哪些?
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...

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基于数据安全网关的跨境安全流通方案
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数据要素安全流通服务
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