大模型产业是什么意思啊

大语言模型是什么意思？大语言模型是通过深度学习技术，在大规模文本语料库上训练而成的人工智能模型。这些模型具备对自然语言进行理解、生成和处理的能力，并能够在各种任务中表现出较高的水平。大语言模型可以机器翻译、文本摘要、问答系统等。能够帮助人们解决复杂的语言问题，提供相关的信息和见解，甚至可以进行对话交流。大语言模型的基本原理是通过深度学习技术，通过多层神经网络去建模语言的统计规律和潜在语义信息。大语言理解人类的自然语言输入，并根据输入内容生成语义上相关的输出。通过学习大量的文本数据，大语言模型可以获得对语言结构、语法、语义等方面的深入理解。大语言模型在各类自然语言处理任务中都可以发挥作用，比如模型在训练过程中会对大量的文本数据进行学习和抽象，从而可以生成具有逻辑和连贯性的语言输出。大语言模型需要收集和整理大规模的数据集来进行训练，以保证模型能够有较好的泛化能力。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

湖仓一体是什么意思在当今数据驱动的时代，企业和组织每天都会产生海量的数据。如何高效存储、管理和分析这些数据，成为技术领域的重要课题。近年来，“湖仓一体”这一概念逐渐流行，成为数据架构设计中的热门话题。那么，湖仓一体究竟是什么意思？它又能解决哪些问题呢？数据湖与数据仓库的起源要理解湖仓一体，首先需要了解数据湖和数据仓库的概念。数据仓库是一种传统的数据存储和分析架构，主要用于存储结构化数据。它的设计目标是支持复杂的查询和分析任务，通常采用严格的模式（Schema）定义，确保数据的一致性和准确性。数据仓库适合处理高度规范化的业务数据，比如销售记录、财务报表等。而数据湖则是一种更为灵活的存储方式，可以容纳结构化、半结构化甚至非结构化数据，比如文本、图像、日志文件等。数据湖的优势在于其“原始存储”理念，数据在存入时无需预先定义模式，这使得它非常适合大数据和机器学习场景。然而，数据湖的灵活性也带来探索。于是，湖仓一体（Lakehouse）的概念应运而生。湖仓一体是一种新型的数据架构，旨在结合数据湖和数据仓库的优势，提供统一的数据管理平台。简单来说，湖仓一体是在数据湖的基础上，引入了数据仓库的

大模型是什么意思？大模型(LargeLanguageModels)是指基于深度学习技，通过使用巨量的语言数据进行训练，构建出具有数十亿、甚至万亿级别参数的自然语言处理模型。这些模型可以用于自然语言人工制定的规则或者现有语言数据的规律，很难适应语言多样性、灵活性和复杂性的挑战。而大模型则利用深度学习算法，将语言处理问题看作是一种具有隐含结构和层次特征的序列建模问题，可以自动地学习语言中的规律理解、生成等多种任务，并在某些领域的任务上达到了与人类相当或甚至更好表现。近年来，随着计算资源、语言数据、深度学习算法的不断提升，大模型在自然语言处理领引起了广泛关注和研究。这些模型的训练和应用需要大量的计算资源和算法优化，但它们为自然语言处理研究和应用带来了重的进展和变革。大模型的出现为自然语言处理领域带来了重大的变化。传统的自然语言处理任务通常采用各种基于规则或者统计模型的方法，但这些方法依赖于、特征和模式，并快速适应新的语言数据和任务。大模型在自然语言生成、自动问答、语音识别、机器翻译等多个领域的任务中都已取得了显著的成果。它们不仅在性能上超越了传统的方法和小模型，而且也极大地降低了自然语言

数据湖是什么意思数据湖本质上是一个集中式的企业级数据存储库，其核心设计理念是以原始格式保存各类数据，包括结构化数据（如数据库表）、半结构化数据（如JSON/XML日志）和非结构化数据（如图片、视频等扩展到200多个，实现了真正的360度用户画像；其次是机器学习场景，某金融机构利用数据湖中的原始交易数据，将反欺诈模型的准确率提升35%；最后是数据探索场景，某科研机构通过数据湖存储的实验原始数据，使）。与传统数据仓库相比，数据湖就像自然界的湖泊一样，能够包容各种形态的"数据水流"——无论是湍急的实时数据流，还是平缓的历史数据沉淀，都可以在其中和谐共存。这种"先存储后处理"的创新模式，从根本上解决了传统架构中因数据格式转换导致的信息丢失问题，为企业保留了完整的数据价值。在实际业务应用中，数据湖主要服务于三类关键场景：首先是大数据分析场景，某电商巨头构建数据湖后，用户行为分析维度从基础的50个研究团队能够不断回溯和验证研究假设。值得注意的是，随着技术进步，现代数据湖已从早期的单纯数据存储，逐步演进为包含数据治理、质量管控、安全审计等完整功能的企业级数据平台。

数据要素是什么意思？数据要素，是指能够产生经济效益的数据资源。这些数据资源在数字经济时代具有重要的价值，是数字化经济决策的基础，也是企业竞争力的重要组成部分。数据要素市场的发展数据要素市场是将尚未

数据资产入表是什么意思？数据资产入表指的是将企业或组织所拥有的各种数据资源，包括但不限于客户信息、销售数据、财务数据、生产等，纳入到资产管理体系中进行有效管理和利用的过程。其目的在于确保企业或组织可靠性、准确性和安全性。此外，入表还会提升企业的信用评级和融资能力，进而提高企业在资本市场的核心竞争力。通过入表，企业的财务报表质量将大幅提高，进而提升数据资产密集型企业的估值，有利于相关产业链的发展

数据归集是什么意思在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。如何有效地收集、整理和利用这些数据，成为各行各业关注的焦点。其中，"数据归集"作为一个关键环节，扮演着重要的角色。那么，究竟什么是数据归集？它为何如此重要？又是如何运作的呢？数据归集，简单来说，就是将来自不同来源、不同格式的数据进行收集、整理和集中存储的过程。它不同于简单的数据收集，而是强调对分散数据的系统性整合。数据归集的主要目的是打破数据孤岛，将原本孤立存在的信息汇聚到一个统一的平台或系统中，为后续的数据分析和应用奠定基础。例如，一家全国性零售企业可能需要将各地门店的销售数据、库存数据和客户反馈数据进行归集，才能全面了解业务状况。数据归集的过程通常包括几个关键步骤。首先是数据识别，确定需要归集哪些数据以及这些数据的来源。其次是数据抽取，从各个源头获取所需数据。然后是数据转换，将不同格式的数据统一为标准形式。接着是数据清洗，处理缺失值、异常值和重复数据等问题。此外，还有数据加载，将处理好的数据存入目标系统。整个过程可能会循环进行，以确保数据的时效性和准确性。数据归集在各行各业都有广泛应用。在金融领域，银行

大数据中台是什么意思？在当今数字化时代，数据已经成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长，如何有效管理和利用这些数据成为企业面临的重要挑战。大数据中台作为一种新兴的数据管理架构，正在被越来越多的企业所关注和采用。那么，究竟什么是大数据中台？它又能为企业带来哪些价值呢？大数据中台的基本概念大数据中台是指位于企业前台业务系统和后台数据仓库之间的一个中间层，它通过对企业各类数据进行统一采集、存储数据接入方式，能够处理结构化、半结构化和非结构化数据。数据存储与计算层是大数据中台的基础设施，提供海量数据的存储和计算能力。这一层通常采用分布式存储和计算框架，能够快速处理PB级别的数据。数据开发与治理层是大数据中台的核心，包括数据清洗、转换、建模、质量监控等环节。这一层确保数据的准确性、一致性和可用性，为上层应用提供高质量的数据资产。数据服务层将处理好的数据以API、数据集、报表等形式提供给业务、处理和分析，形成标准化的数据服务能力，为前端业务应用提供快速、灵活的数据支撑。简单来说，大数据中台就像是一个数据加工厂，将原始数据转化为可以直接被业务使用的数据产品和服务。与传统的企业数据架构相比

图数据库是什么意思在信息技术飞速发展的今天，我们每天都会产生海量的数据，这些数据之间往往存在着复杂的关联关系。为了有效管理和分析这些关系数据，图数据库应运而生，并逐渐成为数据库领域的一个重要分支。基本概念图数据库是一种专门用于存储和处理图结构数据的数据库系统。与传统的关系型数据库不同，图数据库将数据存储为节点和边的形式，而不是表格。节点代表实体或对象，边则代表这些实体之间的关系。这种直观的表现方式使得图数据库在处理复杂关系时具有天然优势。图数据库的核心在于它以图论为数学基础。在图论中，图是由顶点（节点）和连接这些顶点的边组成的结构。图数据库将这一数学概念直接应用于数据存储和查询中。主要特点图数据库的显著特点是它以关系为中心的设计理念。在传统数据库中，查询复杂关系往往需要多次连接操作，性能会随着关系复杂度的增加而急剧下降。而图数据库通过直接存储关系，使得关系查询变得高效且直观。这种数据库还具有灵活的数据模型。不同于关系型数据库需要预先定义严格的表结构，图数据库允许数据模型随着应用需求的变化而自然演进，不需要进行复杂的模式迁移。这种灵活性特别适合处理半结构化和非结构化的数据。在性能表现

数据中台中的数据模型是什么意思在当今数据驱动的商业环境中，数据中台已成为企业数字化转型的核心基础设施。作为连接前台业务与后台技术的关键枢纽，数据中台发挥着数据整合、治理和服务的重要作用。而在数据中台据中台背景下，数据模型不是简单的数据库表结构设计，而是对企业全域数据的标准化表达，是业务概念与数据技术之间的桥梁。一个完善的数据模型能够清晰地描述"数据是什么"、"数据从哪里来"、"数据之间如何关联"等的架构中，数据模型则是其基础性构件，理解数据模型的含义和作用对于把握数据中台的本质至关重要。数据模型的基本概念数据模型是对现实世界中数据特征的抽象描述，它定义了数据的结构、关系、约束和操作规则。在数显著特点。首先是全域性，它不局限于单一业务线或部门，而是覆盖企业所有业务领域的统一模型；其次是稳定性，中台数据模型需要相对稳定以支撑多变的业务需求，避免频繁变更；第三是共享性，模型设计以共享复用为目标，而非，避免重复建设和数据冗余。当新业务需求出现时，可以基于已有模型快速组合出解决方案，而非从头开始。再者，数据模型是数据质量管理的依据。模型中的约束规则、关系定义和质量标准为数据治理提供了明确标尺。通过

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...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

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...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

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...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

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...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

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...

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...