基于llm的教育应用
并优化了语料接入和开发、提示工程、大模型训练、知识抽取和融合、模型管理、应用和智能体构建、应用部署、运维和监控,以及业务效果对齐提升的全链路流程。星环大模型运营平台(Sophon LLMOps)是星环科技推出的企业级大模型全生命周期运营管理平台,旨在赋能企业用户能敏捷、高效、有闭环地将大模型落地到生产和业务中去。Sophon LLMOps打通
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大模型LLM
大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel)是一种基于深度学习技术的语言处理模型,其核心是通过对大量语料库的学习,来理解和生成自然语言文本。LLM被广泛应用于自然语言处理、语音识别的文本,包括摘要、翻译、创作等。同时,LLM还可以根据用户输入的上下文信息,进行智能问答、情感分析等任务。LLM的应用非常广泛,包括:自然语言处理:LLM被广泛应用于自然语言处理任务,如文本分类、实体人机交互”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、机器翻译等领域,是当前人工智能领域的重要研究方向之一。LLM的主要特点包括:大规模数据:LLM的训练数据通常来自于互联网、文献、书籍、新闻等多种渠道,数据量达到数十亿甚至更多。通过对这些数据的训练,LLM可以掌握丰富的语言知识和信息。深度学习技术:LLM采用深度学习技术,通过多层的神经网络结构,对语言文本进行编码和解码,实现自然语言的理解和生成。自回归和预训练:LLM通常采用自回归模型和预训练方法

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人工智能LLM
人工智能LLM(LargeLanguageModel)是一种基于深度学习的大型语言模型,有强大的自然语言处理能力。通过学习海量的文本数据,LLM能够理解和生成自然语言的文本,实自然语言的智能处理。它可以应用于自动回复、文本分类、情感分析、机器翻译等领域,为人们提供更好的语言交互和理解服务。由于大型语言模型的出现,LLM在自然语言处理领域备受关注,并且不断推动着人工智能技术的进步。人工智能LLM的功能和应用不仅限于理解和生成自然语言文本,它还能够帮助进行智能问答、信息提取、摘要生成等任务。深度学习算法,LLM能够模拟人类的语言处理能,从而对复杂的语义和上下文进行理解和推理。人工智能LLM的发展大模型基础设施,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,它解决离不开大数据和强大的计算能力。通过处理海量的文本数据,LLM能够学习和握大量的语言模式和知识,并能够根据数据进行自我训练和改进。同时,现代计算机的高性能和分布式计算技术也为LLM的训练和推理提供了重要

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LLM 大模型,什么是LLM 大模型?
提升翻译的准确性和畅度。此外,LLM大模型还可以应用于问答系统的构建。通过将问题和上下文输入到LLM大模型中,可以有效地提取上下文中的答案,并生成有逻辑结构和连贯性的回答。这种基于LLM大模型的问答系统大型语言模型(LargeLanguageModel,简称LLM)是一种基于深度学习的自然语言处理(NLP)技术,LLM大模型通常基于神经网络模型,特别适合处理大规模的文本数据,可以发现语言文字中的规律,并根据提示自动生成符合这些规律的内容。LLM模型通常拥有数十亿到数万亿个参数,能够处理各种自然语言处理任务,如自然语言生成、文本分类、文本摘要、机器翻译、语音识别等。LLM大模型的应用非常泛,通过预训练和微调的方式,可以用于生成文本,有很强的语言表达能力,能够生成流畅、连贯的句子,并且在许多自然语言处理任务中取得了很好的效果。LLM大模型还被广泛应用于机器翻译任务。通过使用大规模的双语对齐数据进行预训练,LLM大模型可以在源语言和目标语言之间建立起一个中间表示空间,从而实现高质量的翻译。相比传统的基于统计的机器翻译模型,LLM大模型能够更好地处理长句子、复杂的语法结构和上下文信息,从而

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LLM大型语言模型
大型语言模型(LLM)是一种基于深度学习技术的语言处理模型,其目的是理解和生成自然语言文本。LLM主要应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域。大型语言模型LLM的核心是神经网络,其基本结构是训练过程中,需要不断地调整模型的参数,以提高其性能。大型语言模型LLM的应用非常广泛,例如在自然语言处理领域中,LLM可以用于文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。在机器翻译领域中,LLM可以用于翻译短文本或生成翻译建议。此外,LLM还可以用于智能客服、智能推荐、语音识别等领域。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,帮助企业构建层次化的神经网络,包括输入层、隐藏层和输出层。其中,隐藏层是神经网络的核心部分,用于从输入数据中学习特征表示。在LLM中,隐藏层的数量和每层的神经元数量是非常重要的参数,直接影响模型的性能和表达能力

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教育知识图谱
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、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

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教育大模型,教育大模型的功能、特点及优势
教育大模型是应用于教育领域的大型预训练模型,通常基于深度学习技术。可以处理自然语言并执行多种与教育相关的任务,如生成学习内容、提供个性化辅导、自动批改作业以及回答学生问题。这些模型利用大量的数据进行知识支持。自适应学习:通过机器学习算法,自适应不同学生的学习风格和需求,提供更精确的教育资源和路径。实时更新:能够持续学习和更新知识库,保持新的教育内容和教学方法。可扩展性:容易集成到不同的教育平台和工具中,灵活应用于各种教育场景。成本效益:通过自动化和智能化减少人工成本,提高教育资源的使用效率。训练,从而具备理解和生成教育内容的能力,实现更高效和智能的教育服务。教育大模型通常包括以下几个关键功能:内容生成:能够自动生成课件、习题和试卷等教育资源,大大减少教师的工作量。个性化辅导:根据学生的学习的自主性和灵活性。数据分析:收集和分析学生的学习数据,帮助教育机构进行教学效果评估和策略调整。教育大模型一般具备如下特点和优势:跨学科能力:可以处理多种学科内容,包括数学、科学、文学等,提供广泛的学习进度和知识水平,提供定制化的学习建议和辅导,提高学习效果。评估与反馈:自动批改作业和考试,并给出详细的反馈,帮助学生及时发现和纠正错误。互动学习:通过聊天界面与学生互动,解答问题和提供学习支持,增加

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教育大模型
教育大模型是一种基于大规模数据训练的人工智能模型,专门为教育领域的各种应用场景而设计和优化。教育大模型特点强大的语义理解和文本生成能力:能够准确理解教育相关文本的含义,如学生的问题、教学内容等,并领域不断变化的需求。教育大模型应用场景个性化学习:根据学生的学习进度、知识掌握情况、学习风格等因素,为每个学生制定个性化的学习计划和提供针对性的学习内容推荐,帮助学生更高效地学习知识,弥补知识漏洞生成高质量、通顺自然的文本回答,可用于解答问题、提供解释、生成教学文案等。多模态融合能力:部分教育大模型不仅能够处理文本信息,还可以融合图像、音频等多种模态的数据,更加全面地理解和生成与教育相关的内容,例如通过图像识别来辅助理解物理、化学等学科中的实验现象,或通过音频分析来进行语言发音的评估和指导。高度的灵活性和适应性:可以根据不同的教育场景、学科领域和用户需求进行定制和微调,从而更好地适应各种具体的教育任务,如针对不同年龄段、不同学习水平的学生提供个性化的学习支持。持续学习和优化能力:随着新的数据不断输入和技术的不断发展,教育大模型能够不断学习和更新知识,提高自身的性能和表现,以更好地满足教育

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大型语言模型(LLM)
大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM)是一种基于深度学习技术的强大的自然语言处理工具。是一种模仿人类言能力的人工智能系统,可以根据输入的上下文生成连贯的、语义合理的文本。大型词义、语法关系、上下文语境等。这样,LLM就能够生成更加准确、连贯的文本另外,LLM还可以基于训练数据中的统计规律进行概率推断。通过统计学习,LLM可以根据先前出现的文本片段预测后续的文本内容。这种基于统计规律的推断能力使得LLM可以在生成文本的过程中更好地控制语气、风格等。大型语言模型(LLM)是一种强大的自然语言处理工具,具有广泛的应用前景。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语言模型(LLM)可以用于各种自然语言处理任务,如文本生成、文本摘要、语言翻译。大型语言模型(LLM)的核心是深度学习技术,特别是自然语言处理领域的神经网络模型。通过大规模训练,LLM可以学习到丰富的

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LLM大模型
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,构建并调整平台SophonLLMOps,支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程,结合自研向量数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB,能够赋予大模型
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数据底座解决方案实践应用
星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用:广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台,实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态,实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务;PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成,为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑,未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台;SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用,并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用,跟水电比较像,比如区域监控中心一体化大数据应用...

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数据库国产化替代
数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件,是信息系统的基础、信息安全的基石,因此,数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键,自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早,在国内市场内占领了一定先机,企业经过信息化的长期积累和革新,基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品,必须对应用代码进行大量修改,各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造,这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持,降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展,在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代,除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力,首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言,尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示,“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此,这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好,但没有体系化的...

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国内隐私计算平台
星环SophonP²C是企业级隐私计算平台,拥有多项性能及安全认证,平台支持不同场景的隐私计算需求,包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等,为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题,助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下,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,提供多种开箱即用的工具,方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作,可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构,为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势:支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术,覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景,支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署,并支持实体部署、容器部署、...

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图数据库有哪些?
图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接,具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品,星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库,提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的深度链路分析能力,提供丰富的图分析算法和深度图算法;支持标准图查询语言并兼容openCypher,并具备海量数据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。TranswarpStellarDB优势: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...

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国产时空数据库有哪些?
随着科技和信息技术的快速发展,时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时,国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品,不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现,同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能,在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间:时空数据类型,针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准:提供丰富的分析函数,具备复杂分析挖掘能力。支持SQL:基于SQL完成空间分析和轨迹分析,降低产品使用门槛。兼容Po...

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构建城轨交通数据底座
利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心,为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比,PaaS模式采取集约化部署,能大大提高资源利用率;可为开发人员提供隔离的租户环境,灵活选择所需大数据与AI能力,进行探索分析和数据挖掘。技术中台:统一资源管控,灵活资源分配,快速资源申请与部署。数据中台:全量数据接入;面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台:基于人工智能、深度学习的算法模型,支撑业务分析、评估、与决策。业务中台:采用微服务架构,串联系统功能,打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据,基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测,支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用,实现行车调度精细化,促进轨道交通绿色低碳发展。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,形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座,星环科技助力政府、金融、能源、...

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数据安全出境解决方案
近年来,随着数字经济的蓬勃发展,数据跨境活动日益频繁,数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动,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、自由流动,国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》,9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度,然而企业在具体落地方面,还存在诸如数据分类分级;重要数据识别、存储、管理;数据安全监督;敏感数据防泄露等实际困难,国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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,构建明日数据世界。在数据安全与流通方面,星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业,星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案,为企业提供数据跨境一站式服务,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例,针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据,但是没有资产地图;缺乏数据分类分级策略;缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护;需要敏感资产风险评...

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边缘计算平台
在边缘计算领域,星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台,支持标准的视频和物联网协议接入,低代码的业务流程构建,高性能的数据处理和分析,企业级的云-边数据、服务治理,以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值:降低长尾应用的实施人力,降低从数据到模型,模型到应用的构建成本;改变长尾应用的落地模式,从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括:边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识,我国也高度重视边缘计算的发展,积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素,包括以下几点:数据集规模:如果需要处理大规模的图形数据,应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求:不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同,应根据实际需求选择。性能和可扩展性:不同的图数据库性能和可扩展性有所不同,应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度:选择使用支持程度好的图数据库,可以得到更好的技术支持。维护和成本:选择维护成本低、方便使用的图数据库,能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时,应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级,同时在易用...

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数字政府建设
近日,领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜,梳理出数字政府领域领先的技术供应商,评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商,成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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,形成了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。在政府领域,星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑,归集业务数据,优化业务流程,治理出有价值的数据资源,进行专题分析沉淀数据资产,服务部门之间数据共享与业务协同,服务领导决策与政策制定,服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用,助力构建数字化政府,提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑,将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集,构建三级数据共享交换体系,保障数据安全,支撑“一网通办”等数据服务能力。此外,根据不...