国产大模型底座
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国产化大数据底座平台
国产化大数据底座平台是指在大数据领域,从硬件到软件全部或主要采用国产自主研发的技术和产品构建的大数据基础平台,以实现自主可控和安全可靠的数据处理与管理。以下是对其的具体介绍:特点自主可控:核心技术和研发的工具或系统对数据进行全生命周期的管理和监控。应用场景政府领域:政府部门需要处理大量的政务数据,如人口信息、经济数据、城市运行数据等,国产化大数据底座平台可确保数据的安全和自主可控,为政府决策、公共服务、社会治理等提供有力支持。金融行业:金融机构对数据的安全性和稳定性要求极高,国产化大数据底座平台可以满足金融数据的存储、分析和风险管控等需求,同时也符合金融信创的要求。能源行业:能源企业需要处理大量的生产数据、设备运行数据等,国产化大数据底座平台可以帮助能源企业实现数据的高效管理和分析,提高能源生产效率和管理水平。工业领域:在工业互联网、智能制造等场景中,国产化大数据底座平台可以实现对工业生产过程中的海量数据进行采集、存储、分析和应用,助力企业实现智能化生产和管理。存储系统等。关键技术和组件硬件层:采用国产的服务器、存储设备等,这些服务器基于国产的CPU芯片,具有高性能、高可靠性等特点。操作系统层:使用国产操作系统,为大数据平台提供稳定、安全的运行环境。数据存储

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国产化大数据底座平台
国产化大数据底座平台是指在大数据领域,从硬件到软件全部或主要采用国产自主研发的技术和产品构建的大数据基础平台,以实现自主可控和安全可靠的数据处理与管理。以下是对其的具体介绍:特点自主可控:核心技术和生命周期的管理和监控。应用场景政府领域:政府部门需要处理大量的政务数据,如人口信息、经济数据、城市运行数据等,国产化大数据底座平台可确保数据的安全和自主可控,为政府决策、公共服务、社会治理等提供有力支持。金融行业:金融机构对数据的安全性和稳定性要求极高,国产化大数据底座平台可以满足金融数据的存储、分析和风险管控等需求,同时也符合金融信创的要求。能源行业:能源企业需要处理大量的生产数据、设备运行数据等,国产化大数据底座平台可以帮助能源企业实现数据的高效管理和分析,提高能源生产效率和管理水平。工业领域:在工业互联网、智能制造等场景中,国产化大数据底座平台可以实现对工业生产过程中的海量数据进行采集、存储、分析和应用,助力企业实现智能化生产和管理。存储系统等。关键技术和组件硬件层:采用国产的服务器、存储设备等,这些服务器基于国产的CPU芯片,具有高性能、高可靠性等特点。操作系统层:使用国产操作系统,为大数据平台提供稳定、安全的运行环境。数据存储

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大模型底座
大模型底座是支撑大模型训练和应用的基础设施和技术框架,是构建大模型的基础支撑部分。AI大底座作为大模型时代的基础设施,不仅提供从数据管理到模型部署的全方位服务,还在各个行业中展现出广泛的应用潜力。作用与意义提供基础架构支持:大模型底座为整个大模型的构建提供了底层的技术框架和基础设施,包括硬件架构、软件架构、通信机制等,确保模型能够高效地运行和处理大规模的数据。承载和预处理数据:负责数据的收集模型的训练过程,提高训练效率,同时通过各种优化手段,如调整参数、改进架构等,不断提升模型的性能和表现。实现模型的通用性和扩展性:一个好的大模型底座能够使模型具备较强的通用性,适用于多种不同的应用场景和、存储、清洗、标注等预处理工作,将海量的原始数据转化为适合模型训练的格式,为模型提供高质量的数据输入,从而保障模型学习到准确、有用的知识。支持模型训练与优化:底座提供了强大的计算资源和优化算法,能够加速和共享。算力层:硬件设备:包括高性能的、计算芯片,以及大规模的存储设备和高速网络设备,为模型训练和推理提供强大的计算能力和数据传输能力。算力调度与管理:通过分布式计算、云计算等技术,实现对计算资源的灵活


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AI大模型底座
AI大模型底座:智能时代的“数字地基”在人工智能技术快速发展的今天,AI大模型底座正悄然成为支撑智能时代的"数字地基"。这个看似专业的名词,实际上与每个人的生活息息相关。从手机里的语音助手,到街头的智能交通系统,再到医院的AI辅助诊断,背后都离不开AI大模型底座的支撑。AI大模型底座是一个复杂的系统工程,主要由三大核心要素构成:算法框架、计算能力和数据资源。算法框架如同大脑的神经网络,决定着AI的思考方式;计算能力好比肌肉,提供强大的运算支持;数据资源则是养分,让AI不断学习成长。这三者相互配合,共同构建起AI大模型的坚实基础。在技术特征方面,AI大模型底座展现出三大特点:强大的泛化能力、有效的迁移学习能力和持续的自进化能力。泛化能力使AI能够处理各种复杂场景,迁移学习能力让AI可以快速适应新任务,自进化能力则确保AI系统能够与时俱进。这些特性使得AI大模型底座成为推动智能化应用的核心引擎。当前,AI大模型底座已经在多个领域展现其价值。在医疗领域,它帮助医生更快更准确地诊断疾病;在教育领域,它为学生提供个性化的学习方案;在工业生产中,它优化生产流程,提高效率。这些应用不仅提高了社会

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国产大模型
国产大模型是指由中国企业研发的、具有大规模计算和数据处理能力的大型人工智能模型。这些模型旨在解决特定的问题或领域,例如自然语言处理、图像识别、智能推荐等。在国产大模型领域,一些知名的企业不仅在研发大模型方面具有丰富的经验和技术实力,同时也为其他企业提供大模型服务。随着技术的进步和应用场景的不断扩大,国产大模型有望在更多领域得到应用和发展。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”。

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信创数字底座
信创数字底座是指在信息技术应用创新(简称信创)背景下,以国产化的CPU、操作系统为底座,自主研发的云平台和其他相关技术产品,它们共同构成了支持数字化转型的基础设施。以下是信创数字底座的定义、功能、技术特征和案例的概述:定义信创数字底座是基于国产根技术构建的数字基础设施,特别强调国产基础软件如操作系统、数据库和中间件的重要性,它们是数字化转型的“数字底座”。功能信创数字底座的功能包括但不限于:自主特征包括:一云多芯、异构兼容:能够对包括国产6大芯片、服务器以及企业原有国外基础设施进行统一池化管理和资源调用。全栈信创云产品与服务:通过基于数字原生引擎的新一代数字原生架构,在企业级数据中心中统一承载可控:确保关键技术不受外部控制,降低对外部技术的依赖。安全可靠:提供安全稳定的技术基础环境,保障数据和信息安全。支持数字化转型:为企业数字化提供全方位的数据支持与技术保障。技术特征信创数字底座的技术

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基于国产基础软件的水电数据底座方案
的开发接口,为数字化场景应用提供数据底座支撑。星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验,能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座方案,实现海量数据实时接入及应用结束时间,故障类型等拿出来,关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值,这些值要提取出来,作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体,按照上面的例子,训练完模型后,需要部署在实时计算引擎上,与离线库中的档案数据表等,构建实时故障预警模型,对同步到Ⅲ区的实时数据进行分析预警,一旦设备故障,能马上识别出来。整体技术架构优势:分布式时序数据库TimeLyre支持实时、批量等多种数据写入方式;相较于Hadoop体系的Hive等分析库,TimeLyre采用列式存储,内置多种索引结构,时序数据的检索将达到毫秒级的低延迟响应;TimeLyre拥有超高的数据压缩率;统一服务层:提供各类数据查询、分析的统一SQL接口,为前端BI、实时大屏、填报系统、设备预警系统等提供数据服务。

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国产大模型推理
国产大模型推理:人工智能的新篇章近年来,人工智能领域迎来了一场前所未有的变革,其中大语言模型的出现尤为引人注目。在这场全球性的技术竞赛中,中国的科研团队和企业也交出了令人瞩目的答卷。国产大模型的崛起不仅代表着技术上的突破,更彰显了中国在人工智能领域的自主创新能力。本文将带您了解国产大模型推理的基本原理、发展现状以及应用前景。大模型推理的本质,是让计算机模拟人类的思维过程,根据输入的提示生成连贯循环往复,形成完整的回答。在推理能力方面,国产大模型已经能够胜任多种复杂任务。从基础的问答对话,到需要多步推理的数学题解答;从文学创作到代码生成,这些模型的表现日益接近人类水平。应用场景的拓展是国产大模型发展的另一个亮点。在教育领域,大模型可以充当个性化辅导老师;在医疗行业,它能辅助医生进行诊断;在创意产业,模型可以帮助撰写文案、生成设计。更令人期待的是,随着多模态技术的发展,国产大模型开始具备处理图像、音频等多种信息的能力,这为更丰富的应用场景打开了大门。展望未来,国产大模型推理技术还将继续进化。一方面,模型规模可能会进一步扩大,以获取更强的推理能力;另一方面,小型化、专业化也将成为重要方向,使大
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国产化替代升级实践
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。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,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

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基于数据安全网关的跨境安全流通方案
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,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,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...

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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。...

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分布式隐私计算平台
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...

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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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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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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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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银行图数据库应用场景有哪些?
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。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...

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数据要素安全流通服务
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。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。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...