可以用的大模型app

内部数据。在矢量数据结构中，点数据可以直接用坐标值描述；线数据可以用均匀或不均匀间隔的顺序坐标链描述；表面数据（或多边形数据）可以用边界线描述。点用一个坐标对（x、y）或（x、y、x）表示；线作为点之间的连接，用一系列坐标对表示线的转折位置，并根据程序中的点连接成线；多边形与线的区别在于，多边形是首尾连接的线，因此与线的表达方式相同，也用一系列转折位置的坐标表示。同时，后一个坐标与首点坐标相同。这样矢量又称向量，是指既有大小又有方向的量。在力学中，矢量用来表达力的大小和方向，在物理学中称为矢量，在数学中称为向量。在数学直角坐标系中，图形通常用点坐标来表示。矢量数据是以矢量结构存储在计算机中的，由点、线和多边形组成的图形称为矢量图。矢量数据是记录图形坐标特征点位置的数据。虽然线和表面在数据形式上没有直观的区别，但在数据内部本质上是不同的。对于多边形，表达一个内部点，作为多边形位置识别的标志，也作为多边形符号绘制的定位点。对于线，没有内部问题。矢量数据的组织形式比较复杂，以弧段为基本逻辑单元，每个弧段受到两个或两个以上相交点的限制，并被描述为两个相邻的多边形属性。在计算机中，矢量数据的使用具有存储量小、数据项之间拓扑关系从点坐标链中提取某些特征的优点。

医疗大模型是指通过对医学数据进行深度学习训练得到的具有度复杂性和高准确性的数学模型。这些模型可以用于疾病预测、医学图像识别、仿真和治疗方案制定等医学领域的任务。医疗大模型的建立需要大量高质量的医学数据，包括病人的基本信息、体征数据、生理指标、影像图像、实验室检验结果等。通过人工智能算法对这些数据进行训练，可以学习到庞大的医学知识和经验，从而实现对疾病的准确预测和治疗方案的优化。医疗大模型的用涵盖了很多医疗场景和疾病类型，随着人工智能技术不断发展和医疗数据的不断积累，医疗大模型将逐渐成为医学领域的重要工具。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。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了SophonLLMOps，帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看，它解决了客户三个核心痛点：第一，提供一站式工具链，帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调，得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”；第二，帮助

NLP大模型是一种拥有巨大模型参数和复杂结构的自然语言处理模型，其使用深度神经网络作为模型结构，利用海量的语言数据进行训练，可以用于各种NLP任务，例如文本分类、命名实体识别、语言模型等。NLP大模型的发展，极大地推进了自然语言处理技术的进步，因为这些模型可以以更普适和更高效的方式处理日益增长的海量自然语言数据。NLP大模型是属于人工智能大模型的一种，与其他大模型相比，它在对语言的理解和表示上有独特的优势。它可以更好地处理自然语言的复杂性和歧义性，并且可以直接部署在真实环境中，支持处理海量然语言信息流，如搜索、聊天机器人、智能客服和智能文档管理等应用场景。虽然NLP大模型在某些领域表现出会对NLP大模型的性能产生一定的负影响，调优和改进仍然需要持续努力。NLP大模型是自然语言处理领域的重要进步之一，它为实现人工智能中的完全语言理解提供了一种新的方法，也为在实际场景中处理自然语言信息提供了的可能性。了强大的性能，但是也存在一些挑战。首先，在海量数据的基础上，这些模型需要庞大的训练参数和计算资源，对于中小型企业、小型团队或个人开发者来说可能不太实用。其次，一些NLP任务本的困难性和训练数据的不充分

LLM大模型是指基于大量数据集和复法构建的机器学习模型。这种模型通常需要使用多个参数和变量，以便追踪和分析各个数据点或输入。LLM大模型可以用于各种任务，如自然语言处理、图像识别、语音识别和推荐系统“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、大数据分析大等。在实际应用中，LLM大模型需要高度优化的软件架构和处理能力，以处理大量数据和实现快速训练和推理。在构建LLM大模型时，需要从数据的特征工程和预处理开始，并使用度学习算法进行模型的训练和优化。对于非常大的数据集，还需要使用分布式计算进行训练，并采用高效的数据并行算法实现模型的分布式推理。由于LLM大模型的规模和复杂性，需要更多的注意和测试，以确保模型的准确性和效率。对于任何一项任务，构建并调整模型都需要经验丰富的机器学习专家和领域专家的合作。LLM大模型作为机器学习技术的前沿应用，已经在各种行业和领域中拥有广泛的应用。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

了人们和数据的交互方式，企业知识库的建设，让数据可以用自然语言进行对话和检索，企业可以集中式地管理和利用知识资源，提高运营效率和创新能力。基于此类诉求，星环科技推出知识库产品、知识应用等端到端的产品，可提供多模知识构建、多模知识存储与服务、知识工程、知识权限管理与灾备、大模型应用助手等关键能力。企业用户利用TKH平台，可以将企业内部数据、个人经验数据和公开信息数据转化为知识，让数据平台更加智能化，同时可以将AIPC端和云端资源联动，确保数据安全性。个人经验数据的知识转化和不断的模型微调让知识库建设更具个人化，真正实现个人化、专家级大模型应用。在大模型领域，星环科技拥有AIPC版、企业版、云端版等不同版本，企业版本进行本地化私有部署，保证企业内部数据安全性，可形成员工个人与企业数据中心的云边算力联动，简单问题可以由本地模型快速处理，而复杂疑难问题则可以提交给云端大模型进行随着企业业务的快速发展，数据量呈爆炸式增长，有效的知识管理成为企业面临的重要问题。企业遇到的普遍问题是大量的结构化、半结构化数据存储在不同的系统中，需要用多种计算机语言进行检索。而大模型彻底改变

市场动向。资产管理和投资决策：大模型也可以用于资产管理和投资决策，用历史数据和市场变化，对不同资产进行分析和比较，帮助投资者做出更明智的投资决策。信用评估和欺诈检测：金融机构需要对客户的信用进行评估和对欺诈行为进行检测，大模型可以通过各种算法和技术，对数据进行深入分析，识别和预测信用风险和欺诈行为。金融市场预测和交易决策：大模型可以利用复杂的算法和技术，对金融市场进行全面而深入的分析，帮助交易者做出更明智的交易决策，并预测未来市场走势。大模型在金融行业的应用非常广泛，它可以帮助机构更好地管理风险、投资管理、信用评估和欺诈检测，同时也可以帮助交易者做出更明智的交易决策和预测未来市场走向。星环无涯大模型在金融行业的应用有很多，包括但不限于以下几个方面：风险管理和预测：金融行业需要对风险进行管理和预测，大模型能够利用复杂的算法和数据分析技术，帮助金融机构更全面地了解市场和产品风险，并预测未来的金融大模型-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

大模型目前的应用场景大致可以分为两类，一类是利用大模型的自然语言理解能力把它作为人机交互的接口，即大模型+应用；第二类场景是用大模型来构建现有应用的大脑、决策机制，利用它的需求理解、分析、推理的能力来构建应用，做一个中枢或者控制器。未来，每个企业都能打造自己的专属大模型，而企业的每个个人都可以拥有自己的AI助理来帮助提升效率，大模型在各行各业的应用将会推动一次产业革命，从而提升整个社会的生产效率。作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技致力于为行业提供大模型应用构建的一系列工具，以及在擅长的领域研发领域基础大模型，助力企业抓住大模型时代的新机遇。为了帮助企业用户基于大模型构建应用，星环科技推出了大模型持续提升和持续开发工具SophonLLMOps，为用户打通从数据接入和开发、提示工程、大模型微调、大模型上架部署到大模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程，从而实现针对大模型的数据和分析的持续提升。同时星环科技还推出了星环无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”两大领域大模型。星环无涯融合了舆情、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

：通过使用大数据分析，金融机构可以更好地了解客户需求、管理风险和制定更有效的投资策略。例如，大数据可以用于评估贷款申请人的信用风险，以及预测市场波动和经济变化。城市管理：通过收集和分析城市的交通、能源、污染和其他数据，城市管理者可以更好地了解城市的运作方式，并制定更有效的城市规划策略。例如，大数据可以用于识别交通拥堵点和污染区域，以便决策者可以采取适当的措施来改善城市的生活质量。智能家居：通过使用广泛的应用。通过使用大数据分析，人们可以更好地了解市场和消费者趋势，管理风险和优化投资策略。此外，大数据分析还可以用于识别疾病风险因素，预测城市污染和交通状况，以及控制智能家居设备。大数据的应用非常广泛。以下是一些大数据应用的例子：健康医疗：健康医疗是大数据应用的重要领域之一。医疗数据可以被收集和分析，以提供更好的诊断、治疗和疾病预测。通过使用大数据，医疗专业人员可以更好地了解疾病模式和趋势，以及患病风险因素。例如，医疗专业人员可以使用大数据来识别癌症风险因素，并识别需要进行更频繁的筛查的人群。零售行业：零售也是大数据应用的一个重要领域。通过使用大数据，零售商可以了解

。行车模型可以用来研究交通流量对道路拥堵的影响，评估不同交通管理策略的效果，预测未来交通状况等。需求模型是指交通大模型中用来预测和模拟市民出行需求的模型。通过对人口、就业、住宅和服务设施等因素的统计分析，可以估计市民的出行需求，包括出行目的、出行方式以及出行时间等。需求模型可以帮助交通规划者了解城市交通需求的特点和变化趋势，为交通规划提供可行的方案。交通大模型的应用范围广泛，可以用于城市交通规划交通大模型是用于模拟城市交通流量的复杂网络模型。交通大模型可以帮助交通规划者更好地了解交通系统的运行情况，为城市交通治理提供科学依据。交通大模型通常包括个主要部分：路网模型、行车模型和需求模型。路网，从而帮助交通规划者更好地了解道路网络的脆弱性和瓶颈。行车模型是指交通大模型中用来描述车辆在道路上行驶的行为的数学模型。通过对车辆速度、加速度、车间距等参数的建模，可以模拟车辆在不同交通状下的运动轨迹、交通管理、交通安全等方面。可以通过交通模型分析交通拥堵的瓶颈，提出相应的改进措施，优化交通系统的运行效。交通模型还可以用于评估交通政策的果，比如建设新的道路或公共交通设施。交通模型还可以用于预测未来交通状况，为交通规划提供决策支持。

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...