教育图谱知识服务平台

建议；通过对知识图谱的不断更新和维护，可以实现教育资源的动态优化和共享，提高学效果和效率。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集教育知识图谱是一种基于人工智能和自语言处理技术构建的教育领域知识图谱。它包含了教育领域的知识、概念、实体、关系以及属性等，可以帮助用户深入了解和学习教育领域知识，支持教育决策和智慧教育等应用。教育知识图谱通过采集和整合教育领域数据，建立高质量的教育知识库，同时运用自然语言处理技对教育领域文本信息进行分析，从而实现知识抽取、实体关系识别和属性抽取等功能。同时，它还可以建立教育领域知识图谱与其他领域知识图谱进行交融合，提高知识关联的广度和深度。教育知识图谱可以广泛应用于教育决策、教育资源管理、教学智能化等领域。例如，通过分析学生的学习记录和估数据，可以建立个性化学习模型，为学生提供个性化的学习、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

星环知识图谱平台-Sophon星环知识图谱软件（Sophon）是一站式知识全生命周期的管理平台，是一款集知识的建模、抽取、融合、存储、计算、推理以及应用为一体的知识图谱产品。本平台支持低代码图谱构建事件、实体、关系、属性的自动化抽取。针对其他业务场景，用户也可以上传自己训练好的抽取模型，只要将模型和对应的抽取任务绑定即可实现知识的自动化抽取。此外，平台支持用户将抽取结果与已有的图谱进行融合，实现非以及知识应用和发布，Sophon对于知识的全生命周期管理进行了全链路的支撑与管理，同时基于拖拉拽的零代码知识图谱操作大大降低了知识图谱分析的使用门槛。多模态数据处理平台：Sophon支持多源、多方式、多、智能化知识抽取、多模态知识存储、分布式图计算以及多维度的图谱分析。Sophon能提供什么？简单图谱构建：针对关联关系简单的知识图谱需求，如单一渠道的风险分析，用户可以使用Sophon的蓝图定义模块，所见即所得地拖拽出所需的实体和对应关联关系，完成图构建。同时，对特定场景，系统内置了蓝图和蓝图模板，用户只需将业务数据与蓝图模板做映射即可生成图谱。复杂图谱构建：针对复杂的知识图谱需求，如医药知识图谱

实体识别，提高自然语言处理系统的准确性和效率。推荐系统：知识图谱可以用于个性化推荐，根据用户的兴趣和行为构建用户画像，并推荐相关的产品或服务数据分析：知识图谱可以用于数据挖掘和分析，帮助用户发现数据之间管理欺诈识别、投资决策等金融应用。教育领域：知识图谱可以用于构建教育资源的智能检索系统，帮助学生和教师更好地获取和管理知识。以上只是知识图谱应用的一部分，随着技术的不断发展，将会有越来越多的领域应用到知识图谱中。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon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知识图谱是一种结构化的数据模型，用于表示和存储各种实体之间的关系和属性。知识图谱被广泛应用于个领域，包括搜索引擎、自然语言处理、数据分析、机器学习等。以下是知识图谱的一些典型应用域：搜索引擎优化

知识图谱管理平台是一种用于构建、管理、查询和可视化知识图谱的技术工具。帮助企业和机构将分散的数据、文本和图像信息融合成一个连贯的知识图谱，并利用这个图谱提供智能化的推荐、搜索和自动化决策支持功能。知识图谱管理平台通常包含数据采集、实体识别、关系抽取、图谱构建、图谱存储和查询等功能，同时提供统一的数据接口和开放的API，方便应用开发人员在基础上进行二次开发和扩展。知识图谱管理平台主要的作用是将分散数据组织成一个有意义的整体，该整体可以在各种用中复用，包括自然语言处理、数据分析、智能推荐和机器学习等领域。此外，知识图谱管理平台还可以帮助企业构建自己的知识图谱应用系统，例如企业知识管理、电子商务、金融风险管理、智能出行等领域。知识图谱管理平台与传统的关系型数据库之间有很大的区别。传统的关系型数据库是基于表的结构，而知识图谱则是基于图的结构，它更适用于表示实体之间的关系和语义上的相似性。在知识图谱中，每个实体都是一个节点，每个关系则是一个有向边，这种图结构的表示方式可以更好地捕捉实体之间的复杂关系和上下文。知识图谱管理平台是一个数据驱动的、语义学导向的工具，可以帮助企业更好地管理和利用分散的

、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《MarketGuideforArtificialIntelligenceStartups,GreaterChina》；参编知识图谱领域首项国际标准IEEEP2807《知识图谱架构》、中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》，不断为行业规范发展建言献策。

具有高度关联性和复杂关系的数据。知识图谱平台则是建立在图数据库之上的应用层平台。它利用图数据库的存储能力和图分析功能，来构建和管理知识图谱。知识图谱是一种用于表示和存储知识的结构化图形，它将实体、关系和属性等知识元素组织来，形成一个具有层次结构和语义关联的知识图谱。知识图谱平台可以支持知识图谱的构建、查询、推理和可视化等功能，帮助用户更好地理解和利用知识。图数据库和知识图谱平台都是用于处理图形数据和知识的技术，但图数据库更偏重于底层的数据存储和处理，而知识图谱平台则更加注重于知识的组织、管理和应用。图数据库可以作为知识图谱平台的基础设施，提供数据存储和查询的支持，而知识图谱平台则是在图数据库openCypher,并具备2D/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。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon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

知识图谱是近年来人工智能领域的热门技术之一，对于构建智能化系统和解决复杂问题具有重要意义。在众多知识图谱公司中，星环科技凭借自主研发的知识图谱平台Sophon，成为该领域的领先企业。Sophon覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算和应用为一体，为用户提供全面的知识图谱解决方案。Sophon平台支持低代码图谱构建，使得用户能够以更快速、高效的方式构建知识图谱。同时，平台还具、一致的知识图谱。平台还提供多形式知识计算和推理功能，通过对知识图谱中的数据进行分析和推理，帮助用户发现隐藏的模式和规律。除了具备技术上的优势，Sophon平台还从业务场景出发，积极沉淀金融、保险等白皮书和知识图谱选型与实施指南。这些标准的制定对于行业的规范发展起到了积极的推动作用。星环知识图谱平台Sophon为企业和机构在知识处理、智能决策等方面提供了强有力的支持。未来，星环科技将继续致力于知识图谱技术的创新和应用，为各行业提供更加智能化和个性化的解决方案，推动人工智能领域的进一步发展。备智能化知识抽取功能，能够从大量的文本数据中自动提取出结构化的知识，并将其与已有的知识进行融合。Sophon平台还具备多模态知识存储与融合的能力，能够处理不同形式、不同来源的知识数据，并将其融合为一张全面

）：明确行业领域：明确要构建哪个行业的知识图谱。例如，可以选择金融、医疗、零售、教育等行业。收集数据：收集有关该行业的相关数据，包括行业报告、研究论文、新闻文章、公司年报等。数据应尽可能全面，涵盖各种来源知识图谱。这包括添加新的实体、关系和属性，以及删除或修改旧的实体、关系和属性。应用开发：基于行业知识图谱，可以开发各种应用，如智能搜索、智能推荐、风险评估工具等。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon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、多形式知识计算如何基于行业通识知识建立行业知识图谱？建立行业知识图谱需要深入了解特定行业的背景和知识，以下是基于行业通识知识建立行业知识图谱的基本步骤（实际操作中需根据具体的行业和数据具体情况做出相应的调整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

。医学教育和培训：提供便捷的医学知识获取和学习资源，帮助医学生、医生和其他医学专业人员提升专业知识和技能。医学知识图谱的发展具有重要的意义，能够促进医学研究和临床实践的进一步深入和智能化，并为医学领域的发展提供更广阔的空间。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon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，可以帮助用户快速医学知识图谱是通过机器学习和自然语言处理等技术，将医学知识组织成图谱结构，形成一个可视化和可查询的知识系统。医学知识图谱旨在将医学知识的碎片化信息整合起来，形成一种结构化的、语义化的知识表达形式，使得人们能够更方便地获取、理解和应用医学知识。医学知识图谱的构建过程通常包括以下个步骤：知识抽取：从医学文献、临床南、医学数据库等信息源中提取出医学知识的实体、关系和属性。知识表示：将抽取到的医学知识

辅助人们处理和用大量的知识和信息，提供更智能和便捷的服务。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon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知识图谱的作用包括：语义理解：知识图谱可以帮助机器理解文本和语言，进行语义分析、关系判断、命名实体识别等。智能答：利用知识图谱可以进行智能问答，帮助用户快速获取定制答案。信息检索：通过运用知识图谱，可以提高搜索结果的质量和准确性，能够帮助用户快速地找到所需信息。推荐系统：知识图谱提供个性化的推荐，从而提升用户体验。自然语言处理：知识图谱将文本和语言变成可以理解的结构数据，实现了机器与人类之间的自然语言交互。决策辅助：结合知识图谱的智能分析能力，可以帮助人们更快速地进行决策。数据融合：知识图谱可以将来自不同数据源的信息进行整合和融合，建立一个统一的知识集合，提供一致性和完整性的数据支持。知识

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、...

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...