ai大模型的主要应用场景

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AI大模型的应用场景
AI大模型的应用场景非常广泛,涵盖了多个行业和领域。以下是一些具体的应用场景:金融领域风险评估与信用评级:通过对海量金融数据的分析,包括客户的交易记录、信用历史、收入情况等,AI大模型能够更准确地投资建议和组合优化方案,帮助投资者做出更明智的投资决策。金融欺诈检测:识别和防范各类金融欺诈行为,如信用卡盗刷、保险欺诈、洗钱等。通过对交易数据和用户行为的实时监测和分析,AI大模型能够发现异常模式和和兴趣,推荐适合的学习资源,如教材、课件、视频、练习题等,丰富学生的学习素材,提高学习资源的利用效率。虚拟教学环境与仿真实验:创建虚拟的教学环境和仿真实验场景,让学生在虚拟世界中进行实践操作和体验,提高:利用AI技术对文化遗产进行数字化保护和修复,如对古建筑、文物等进行三维重建、图像修复、病害监测等,延长文化遗产的寿命,传承和弘扬优秀传统文化。政务领域智能政务服务:为政府部门提供智能政务服务,如智能、公众舆情等,及时了解公众的意见和诉求,为政府决策提供参考依据,帮助政府部门更好地应对突发事件和社会热点问题。公共安全与应急管理:在公共安全和应急管理领域发挥重要作用,如犯罪预测、灾害预警、应急救援等
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大语言模型应用场景
大语言模型的应用场景非常广泛,以下是一些主要的领域:自然语言处理(NLP):大语言模型在自然语言处理领域有广泛的应用,如文本分类、情感分析、机器翻译等。计算机视觉(CV):大语言模型可以应用于计算机,预测其可能感兴趣的内容,并为其提供个性化的推荐。金融领域:大语言模型在金融领域也有着广泛的应用,如投资策略、风险评估、财务报告分析等。除了上述提到的应用场景,大语言模型还可以应用于其他领域,如医疗、法律等。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。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”。视觉任务,如图像和视频分类、目标检测、图像生成等。语音识别:大语言模型可以用于语音识别,将语音转化为文字,以及语音合成,将文字转化为语音。推荐系统:大语言模型可以用于推荐系统,根据用户的历史行为和偏好

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大模型的主要应用场景

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AI大模型应用场景
AI大模型可以应用于许多领域,包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、人工智能游戏、机器译等等。以下是部分具体的应用场景:自然语言处理:AI大模型可以更准确地完成文本分类、情感分析、实体识别、语义数据分析,从而实现更准确和智能的金融风险管理。医疗诊断:AI大模型可以基于大数据应用于医疗领域,帮助医生提高诊断准确性和医疗效率。智能客服:AI大模型可以帮助企业实现智能客服的自动化,在解决客户问题的应用创新场景,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,星环科技推出匹配等任务。计算机视觉:AI大模型可以大幅提高计算机视领域的图像识别、分割、人脸识别和目标检测的精度与效率。语音识别:AI大模型能够更精准地识别语音信号,提高语音识别的准确率和响应速度。人工智能游戏:AI大模型有助于实现更强大的AI玩家,更真实和智能的游戏情境以及更高质量的游戏体验。机器翻译:AI大模型可以获得更高的机器翻译质量,从而提高翻译的效率和可靠性。金融风控:AI大模型可以自动化地进行大量

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大模型的应用场景
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

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ai大模型应用场景
随着人工智能技术的不断发展,越来越多的AI大模型迅速发展。这些模型具有大量的、层数较深和较高的模型复杂度,能够通过处理海量的数据进行学习和预测。那么,AI大模型应用于哪些场景呢?AI大模型有许多应用场景可应用于欺诈检测、信用评估、风险预测等金融风控场景。医疗辅助:AI大模型可用于医学影分析、疾病诊断、药物研发等医疗辅助应用。虚拟现实与增强现实:AI大模型可用于虚拟现实与增强现实技术的感知、交互、渲染等方面。尽管AI大模型在许多领域有潜力应用但由于大模型的计算资源需求较高,实际落地用仍面临挑战。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,以下是一些常见的应用:语理解与处理:AI大模型可以用于自然语言处理(NLP)任务,如文本分类、命名实体识别、机器翻译、对话系统等。图像识别与处理:AI大模型可以用于图像识别、物体检测、图像分割、图像生成等。语音识别与处理:AI大模型可以用于语音识别、语音合成、情感分析等。推荐系统:AI大模型可以用于根据用户的历史行为和个人特征,进行个性化推荐,如商品推荐、内容推荐等。金融风控:AI大模型

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多模态大模型应用场景
多态大模型应用场景广泛,涵盖自然语言处理、计算机视觉、多媒体处理、跨模态搜索推荐、智能办公、电商、娱乐、教育、自动驾驶、医疗、智能安防、金融、人机交互以及虚拟现实等领域。以下是一些主要的应用场景的历史喜好信息,在不同模态的数据中提供个性化推荐,如根据看过的电影推荐相关商品。跨模态问答:在问答系统中,多模态大模型能够处理和回应跨模态的查询,如图像和文本的组合查询。办公自动化:多模态大模型应用偶像等场景中,创造沉浸式游戏体验和支持虚拟偶像实时交互。教育:在教育领域,多模态大模型提供生动的学习资源和个性化学习建议,辅助智能教学。医疗健康:多模态大模型在疾病诊断、治疗方案制定等场景中,结合医学影像、病历文本和生理信号等数据,实现更准确的诊断。智能安防:在视频监控、异常行为检测等场景中,多模态大模型结合图像、声音和行为分析等数据,实现智能化监控。金融:多模态大模型在风险评估、欺诈检测等场景中,分析用户的交易记录、行为模式等数据,识别潜在的金融风险。人机交互:在智能语音助手、智能机器人等场景中,多模态大模型结合语音、图像和文本信息,实现更自然、智能的人机交互。虚拟现实与增强现实:多模态大模型在VR和AR领域中,结合多种模态数据,提供更加沉浸式的体验。

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医疗大模型的应用场景
医疗大模型的应用场景非常广泛,包括但不限于以下几个方面:生命科学领域:大模型可以用于进行蛋白质语言理解和生成任务,以及赋能DNA/RNA等生命组学计算,从而辅助生物医学研究开发工作。药械研发领域:大、智能化。医疗保险领域:大模型可以助力医疗保险数据处理自动化和信息咨询,落地场景向智能核保核赔延伸。医学教育领域:大模型可以模拟不同类型的病人与医生进行对话,带来提高学生知识、技能和能力的新机会。随着人工智能技术的不断发展,医疗大模型将会在更多领域得到应用,为医疗行业的发展带来更多可能性。模型可以服务于药品和器械从研发到上市的各个环节,包括药物发现、临床前研究、临床试验、注册申请、上市后再评价等。医疗问答和智能问诊领域:大模型可以通过对话方式回答用户的医疗健康问题,提高问诊准确性和智能化水平。辅助诊疗和临床决策领域:大模型可以预测疾病风险、生成诊断和治疗建议,为临床决策提供支持。个人健康管理领域:大模型可以帮助个人在非医院场景中解决健康问题,推动个人健康管理迈向主动化、个性化

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基于应用场景的知识库构建及模型调优
基于应用场景的知识库构建及模型调优:让AI更懂你在人工智能技术快速发展的今天,知识库作为AI系统的"大脑",其重要性日益凸显。一个优秀的AI系统,不仅需要强大的算法模型,更需要一个与应用场景深度契合的知识库。这种基于应用场景的知识库构建及模型调优,正在成为AI技术落地的关键。知识库的构建并非简单的数据堆砌,而是一个系统工程。以医疗AI为例,知识库需要包含疾病症状、治疗方案、药物信息等结构化数据价值的关键环节。通过迁移学习、微调等技术,可以使预训练模型快速适应特定场景的需求。例如,在法律AI系统中,通过对法律文本的持续训练,模型可以更准确地理解法律术语的含义,提高法律文书处理的准确性。这种调库,为投资者提供精准的投资建议。这些应用的成功,都离不开高质量的知识库和经过精细调优的模型。随着技术的进步,知识库的构建和模型调优将变得更加智能化和自动化。未来,AI系统将能够自主学习和更新知识库,实现真正的智能化应用。这种进化将推动AI技术在更多领域落地,为人类社会创造更大价值。优过程需要大量的实验和迭代,以找到最优的参数组合。场景化知识库的应用正在改变我们的生活。在教育领域,个性化学习系统通过分析学生的学习数据,为其推荐最适合的学习资源;在金融领域,智能投顾系统利用专业知识

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知识图谱应用场景
知识图谱的应用场景非常广泛,以下是部分应用场景:搜索引擎:知识图谱可以为搜索引擎提供更多的上下文、语义信息和相关知识,提高搜索的效率和准确性。智能客服:知识图谱可以为智能客服提供更加准确、快速和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。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人性化的服务,帮助用户解决疑问和问题。自然语言处理:知识图谱可以为自然语言处理提供更多的语义信息和上下文背景,提高机器对自然语言的理解能力。智能推荐:知识图谱可以为推荐系统提供更加准确和个性化的推荐服务
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省市级碳排放监测服务平台建设方案
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...

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数据中台推荐供应商
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、...

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数据中台建设
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...

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数据安全实践案例
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...

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企业级AI能力运营平台
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电力行业数字化转型服务商
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...

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国产数据库有哪些?
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...

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图计算平台代表厂商
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...

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什么是分布式时空数据库?
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。

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图数据库的应用场景
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...