大模型赋能行业应用

,数据中台可以实时采集电池状态、环境参数、运行数据等信息,为故障预警、性能优化提供数据支撑。数据中台在储能行业应用价值显著。在设备管理方面,通过对海量运行数据的分析,可以精准预测设备寿命,优化维护策略系统安全稳定运行。构建储能行业数据中台需要克服数据质量、技术架构、人才储备等多方面挑战。企业需要建立完善的数据治理体系,确保数据的准确性和一致性;采用先进的数据技术和人工智能算法,提升数据处理和分析能力储能行业数据中台:释放数据价值,驱动行业变革在能源革命和数字化转型的双重驱动下,储能行业正经历着前所未有的变革。数据中台作为新一代信息技术架构,正在成为储企业数字化转型的核心引擎,推动行业向智能化、精细化方向发展。储能行业数据中台是一个集数据采集、存储、处理、分析和服务于一体的技术平台。它通过统一的数据标准和接口,打通企业内部各业务系统的数据孤岛,实现数据的集中管理和共享。在储电站运营中;培养既懂储业务又精通数据技术的复合型人才,为数据中台的建设和运营提供人才保障。随着储能行业的快速发展,数据中台将成为企业核心竞争力的重要组成部分。通过数据中台的建设,储企业能够充分挖掘数据价值

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,以及典型案例进行深入分析,全面展开产业AI智能化全景。星环科技凭借在数据和人工智能领域的技术优势和实践积累,持续千行百业,此次成功入选“数字政府AI应用图谱”和“金融行业AI应用图谱”两图谱数字底座,深度金融全行业数智化转型。同时星环科技还基于长期深耕金融领域、服务大量金融行业客户的丰富经验和技术优势,推出了业界首创的金融模型“星环无涯Infinity”。星环无涯金融模型,人工智能技术正在不断向各个领域渗透,加速产业深度融合。随着科技和生产力的飞速革新,AI模型迈入规模应用的新阶段,人工智能成为助推科技高质量发展、千行百业的重要推手。在党和国家高质量发展的蓝图下,星环科技将继续深耕技术创新,积极寻求多场景应用、垂直化和产业化的落地,助力加快形成新质生产力。政府发展的关键引擎;金融行业进行数字化转型建设的起步早,当前行业整体数字化成熟度较高,具备人工智能深入应用的良好土壤,也是生成式AI模型率先实现行业落地的重点领域。结合业务云化趋势,“AI+金融”正在作为引领新一轮科技革命和产业变革的关键技术,人工智能被视为推动“发展新质生产力”的主要阵地。近日,易观分析发布了《中国人工智能行业应用发展图谱2023》,对主要行业AI应用发展背景、关键价值与挑战
展示企业风险分又可展示动态风险传播路径。——爱分析屡获肯定:积极拓展知识图谱能力,能行业用户2020年9月,星环科技“基于图数据库知识图谱平台”获2020服贸会科技创新服务示范案例;2020年8月知识图谱能力银行对公风控与营销场景。以某股份制商业银行为例,与星环科技合作建设知识图谱分析应用体系,知识图谱平台功能主要包括图谱存储、图谱分析、图谱可视化和图谱应用四个方面,用于客户精准营销、风险,入选《2020爱分析·知识图谱厂商全景报告》中金融、政府与公共事务、能源与工业多个行业场景地图,共七应用场景。2019年,星环科技知识图谱通过中国信息通信研究院全面严格的技术考核,获得权威评审委员团的已经在二十多个行业应用落地,超过2000家企业级用户使用星环科技的产品。随着机器学习等人工智能技术与知识图谱技术在知识构建、知识推理、知识存储以及知识应用等多方面更加深度融合,算法模型将更好的支持全流程关系图谱,涵盖银行客户千万个实体与实体之间的关系,并提供八类关系检索(法人、实控、集团、任职、担保、投资、股东、交易关系)。目前平台此项功能应用于新客拓展以及集团关系认定等业务场景中。实际计算中
模型在数据治理领域的主要体现在以下几个方面:自动化数据标准管理:模型可基于企业现有标准、改进需求和外部标准,自动制定适合企业的数据标准。例如,某企业有海量数据需标准化,人工制定标准耗时费力且易出错,模型快速分析数据特征,生成符合业务需求的标准,经专家审定后发布使用。元数据管理:在元数据采集时,模型基于基础技术元数据和业务样例数据,自动填充其他核心元数据信息,如表的中文名、业务口径数据质量规则。通过分析数据血缘链路和质量校验结果,自动定位数据质量异常的源头,并基于正常业务样例数据自动修复数据中的异常。数据安全管理:基于数据对象的元数据、业务样例数据和企业的数据分级策略,模型数据治理的知识,成为数据治理的“行业专家”。企业可将已有的数据治理经验和专业知识输入模型,使其掌握数据建模、数据清洗、数据安全等方面的技能。当企业面临新的数据治理问题时,模型能够提供专业的建议的便捷度和友好度。用户可以通过自然语言与模型进行交互,表达数据治理的需求和问题,模型能够理解并给出相应的反馈和解决方案。这种交互式操作模式使得非专业人员也轻松参与到数据治理工作中,提升了数据治理
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数据
数据是指通过对海量、多源、异构数据的收集、存储、分析和挖掘,为各行业、各领域的业务发展和决策提供强大动力和支持,实现数据价值的最大化。在企业决策方面提供全面准确的信息:数据能够整合企业信息及时调整营销策略,抓住市场机遇,提升市场竞争力。在客户体验优化方面个性化服务体验:根据客户的历史行为和偏好,数据企业为客户提供个性化的服务体验。例如,电商平台可以根据客户的浏览和购买记录推荐推荐给合适的客户,提高营销效果和转化率。市场洞察与趋势分析:数据可以帮助企业实时监测市场动态和竞争对手情况,收集和分析市场上的各种信息,如消费者反馈、行业趋势、竞争对手的营销策略等。企业可以根据这些和风险评估:利用数据分析技术,企业可以对市场趋势、客户行为、产品需求等进行精准预测。同时,通过对历史数据和实时数据的分析,能够及时发现潜在的风险和问题,并进行风险评估和预警,帮助企业提前制定应对措施的问题和不足。企业可以根据客户反馈进行针对性的改进和优化,提升产品质量和服务水平,增强客户体验。在生产运营环节优化供应链管理:数据可以实现对供应链各环节数据的实时监控和分析,包括原材料采购、生产进度
,助力科研突破,孵化应用创新,实现产业汇聚,全方位助力长三角地区人工智能产业发展。上海人工智能生态中心将在人工智能算力、算法、模型及人工智能人才培养、人工智能行业产业政策引导领域展开全方位运营,为上海9月2日,昇腾人工智能生态会在上海举行。会上,上海人工智能生态中心正式成立,并宣布首批15家伙伴入驻。华为将联合产学研用等各领域伙伴,共同建设人工智能创新策源、应用示范、制度供给和人才集聚的,上海人工智能生态中心已与多家企业及高校科研机构达成合作意向,将基于昇腾AI,在飞机流体仿真、视频内容理解分析、智能抗体药物设计等领域共同孵化AI应用。此前,华为已与上海人工智能研究院签署全面合作“上海高地”。同时,上海算力联合体正式成立,未来将为上海构建自主创新的算力体系,打造互联互通、协同调度和高效计算的算力基础设施,为各行业的发展提供坚实基础。上海人工智能生态中心,由华为与上海人各大实验室,科研院校提供算力,开展算法联创,形成行业数据集,加速科研到产业落地的过程,共同繁荣AI生态,助力各行业高质量发展。本次大会上,上海人工智能实验室、上海脑科学与类脑研究中心、中国科学院
数据平台是指利用数据技术为各行各业提供支持和服务的平台,它们通过数据的收集、整合、处理和分析,帮助企业提升业务效率、优化决策和创新业务模式。以下是一些数据平台的典型应用案例和行业应用:金融行业:风险评估与管理:金融机构通过收集客户的信用记录、交易数据、资产状况等多源信息,利用数据分析技术评估客户的信用风险、市场风险等。零售行业:商品推荐:电商平台和零售商根据用户的购买历史、浏览行为、搜索记录等数据,为用户提供个性化的商品推荐,提高用户的购买转化率和客单价。供应链管理:对销售数据、库存数据、供应商信息等进行分析,优化供应链流程,实现精准的库存管理、采购决策和物流配送。医疗保健行业:疾病预测与预防:收集和分析大量的医疗数据,包括患者的病历、症状、基因信息、生活习惯等,预测疾病的发生风险和流行趋势,提前采取预防措施。辅助诊断:医生可以利用数据分析技术,结合患者的临床数据和医学知识库,辅助诊断疾病,提高诊断的准确性和效率。交通物流行业:物流配送优化:物流企业通过收集和分析物流过程中的数据,如货物的运输路线、运输时间、车辆的位置和状态等,优化物流配送方案,提高物流效率和
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水利模型
水利模型是一种以语言模型为核心,结合水利专业知识进行预训练和微调,通过水利知识图谱强化逻辑,以及水利专业模型耦合进行量化计算,构建的水利专业领域的数据处理、逻辑理解、模型调用和智能决策的行业基于知识图谱强化构建,提升了模型在水利领域的理解力和任务执行力。此外,水利模型还能驱动水利专业模型计算寻优技术,实现模型参数的自适应动态优化,提升智能算法寻优效率。同时,还能水利“天空地”监测感知能力的提升,通过水利模型驱动设备智能运行、监测数据智能汇集处理、监测误差智能识别等功能的实现。大模型。通俗来说,水利模型是解决计算机如何理解人类关于水利的语言、如何分解水利工作流程、如何运用水利专业数据推理计算、如何按照水利业务逻辑和要素进行展示等问题的辅助决策智能工具与应用。水利模型具备。5.“可驱动设施装备”:驱动水利设施和装备。水利模型能够降低水利复杂业务的门槛,减少业务人员重复工作量,为业务决策者提供更全面的决策信息和智能化决策方案建议。通过预训练和微调的行业领域训练范式,以及以下五个方面的行业落地能力:1.“听懂水利话”:理解水利专业语言。2.“会分解水利任务”:分解水利工作流程。3.“可调用水利专业模型”:调用水利专业模型进行计算。4.“可展示推演结果”:展示推演结果
规划》《“十四五”信息通信行业发展规划》等各行业“十四五”规划相继推出,明确指出要加强人工智能基础设施建设,推动人工智能能行业应用。产业层面,大型科技企业、AI创业企业、数据企业、传统软件企业等纷纷推出体系化的人工智能产品及服务,致力于推动人工智能的规模化应用,中大型行业企业纷纷组建人工智能团队,探索推进人工智能落地行业场景。人工智能工程化聚焦人工智能的工具、系统、流程和治理,致力于通过AI的规模应用,解决现实中的复杂问题。当前,人工智能工程化还处于发展早期,相关技术和产业还远未成熟。中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)云计算与数据研究所依托人工智能关键技术和应用评测工业和信息化部重点实验室,成立人工智能工程化委员会,旨在凝结产业多方力量,开展相关领域的技术产业研究、标准体系构建、产业生态搭建和国家智库支撑等工作。为全面、深入掌握我国各行业人工智能应用发展情况,分析人工智能使用方的真实需求,洞察产业发展现状及未来趋势,为政策制定、产业发展、生态构建提供有力支撑。中国信通院云计算与数据研究所联合产业合作伙伴组织人工智能工程化应用调研工作,并正式发放《人工智能工程化应用调研问卷》。调研
加一等于二,而是通过多维数据碰撞产生指数级价值跃升。值得注意的是,效果取决于数据质量而非数量,研究发现高质量数据模型比大数据量模型准确率平均高23%。从结绳记事到云存储,人类始终在寻找更有效的数据归集与数聚:数字时代的隐形推手清晨醒来,手机闹钟准时响起;通勤路上,导航软件自动规划路线;午休时间,外卖APP推荐了符合口味的餐厅——这些习以为常的场景背后,隐藏着一个不为人知却重要的过程:数据归集与数聚。它们如同数字世界的毛细血管,默默输送着信息养分,支撑起智能社会的运转。数据归集是指从分散源头系统采集、清洗、整合数据的过程。当数据完成归集,数聚便开始展现其魔力。这并非简单的一信息处理方式。数据归集与数聚作为数字化进程的双轮驱动,正在重塑我们的生活方式。它们或许隐匿在屏幕之后,却真实地让城市更智慧、医疗更精准、服务更贴心。理解这个隐形推手的运作机制,不仅有助于我们更好地使用
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...
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。
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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。...