模型训练推理一体化

什么是湖仓一体化？湖仓一体化是指将数据仓库和数据湖进行集成，实现数据的统一管理和处理。这种一体化架构可以实现数据的高效存储、计算和分析，为企业提供更加全面的数据支持。随着数据量的不断增加，企业需要一些问题。因此，将数据仓库和数据湖进行集成，可以取长补短，实现数据的全面优化。湖仓一体化架构可以实现以下几方面的优势：数据统一管理：将数据仓库和数据湖进行集成，可以实现数据的统一管理和维护，避免数据准确性，减少数据处理的时间和成本。更好地支持数据分析和决策：通过湖仓一体化架构，可以更好地支持企业的数据分析和决策，为企业提供更加全面和准确的数据支持。星环科技湖仓一体解决方案星环科技湖仓集一体架构建设。相比于开源湖仓，TDH湖仓集一体具有支持四种事务隔离级别，支持小文件灵活自动合并、实时数据快速读写、无需流转，湖仓集一体化存储等优势，帮助用户降低开发运维成本，提高开发分析效率，提升数据处理分析性能。，打破数据湖、数据仓库、数据集市的边界，基于湖仓集一体平台，所有人都可以访问实时的数据、历史的数据、原始的数据、加工过的数据，如业务分析师可以直接访问原始的数据，数据工程师可以更高效地建模，数据科学家

一体化数仓是一种将数据仓库的多种功能和组件进行深度整合的架构模式。它打破了传统数据仓库中各模块之间的界限，构建一个统一的、高效的数据处理和存储环境。一、特点统一的数据平台一体化数仓提供了一个单一的数据分析任务，也支持实时数据处理，用于对时效性要求很高的场景。智能化的数据管理一体化数仓通常配备了自动化的数据质量管理、元数据管理和数据安全管理等功能。二、架构组成部分数据接入层负责从各种数据源采集数据。这一层使用了多种数据采集技术，如ETL工具、日志收集工具等。数据存储层一体化数仓通常采用混合存储方式。它会有高性能的关系型数据库部分，用于存储结构化数据，如用户基本信息、订单详情等。同时，也会有支持企业管理者可以通过一体化数仓快速获取全面、准确的业务数据，进行战略决策。客户关系管理（CRM）一体化数仓可以帮助企业整合客户数据，包括客户基本信息、购买历史、服务记录等。通过对这些数据的分析，企业可以更好地了解客户需求，提供个性化的服务和营销。供应链优化在供应链领域，一体化数仓可以整合供应商数据、库存数据、物流数据等。通过实时和批量数据处理，企业可以优化库存管理、降低物流成本、提高供应链的响应速度。

一体化；数据处理-多模型一体化；数据分析-历史与实时数据一体化；资源管理-多集群应用、资源和数据一体化。数据架构：湖仓集一体化过去，企业在建设数据平台时通常使用传统的Hadoop湖+MPP仓的混合架构数智融合时代下大模型应用和各类数据智能场景。数据处理：多模型一体化过去，不同的数据模型往往需要独立的平台来处理，而这些不同的产品在接口标准上不一致，开发者和业务分析人员需要掌握不同的语言。同样，这些，需要通过检索外置知识库的方式来增强大模型能力。通过多种模型一体化处理的平台，在增强大模型的同时，可以降低系统搭建、开发、运维等方面难度，因此多模数据库成为大模型时代的刚需。星环科技从2020年实现了多数据开放共享和创新应用，成为企业关注的核心问题。一站式大数据平台，旨在通过一个平台即可满足各类业务需求，成为数智融合时代下数据基础设施的发展趋势，并从四个维度向四个“一体化”方向演进：数据架构-湖仓集架构下，湖仓集对用户来说，仅仅是业务逻辑上的区分，底层使用统一的技术栈，真正实现湖仓集一体化。新发布的TDH9.4在资源隔离、端到端性能、统一运维管理等方面升级，帮助用户构建真一体化、高性能、易运维的

容量存储设备和优化的软件环境，让用户能够在本地完成大语言模型的训练和推理任务。这种一体化的设计使得人工智能技术的应用更加便捷和安全。从硬件组成来看，这类设备通常配备多个高性能GPU或专用AI加速芯片还提供可视化管理界面，降低了使用门槛，让不具备专业机器学习知识的用户也能进行模型训练和调优。更重要的是，这些系统通常会内置模型压缩和量化工具，帮助用户在有限的计算资源下运行更大的模型。自训练大模型一体自训练大模型一体机近年来，人工智能技术快速发展，大语言模型展现出惊人的能力。这些模型能够理解并生成自然语言，完成翻译、写作、编程等多种任务。然而，训练和使用这些大模型通常需要依赖云计算服务，这对数据隐私、使用成本和网络稳定性都提出了挑战。自训练大模型一体机就是为了解决这些问题而出现的新型解决方案。自训练大模型一体机是一种将硬件设备与人工智能训练框架深度整合的独立系统。它集成了高性能计算单元、大数据集。部分高端机型还会配备高速网络接口，便于多台设备协同训练更大规模的模型。在软件层面，自训练大模型一体机预装了完整的机器学习开发环境。这包括主流的深度学习框架，以及各种模型优化工具和算法库。系统

ETL流程完成；数据科学家能够方便地获取经过一定处理的干净数据用于模型训练；业务用户则可以继续使用熟悉的BI工具获取可靠报表。湖仓一体化代表了数据管理领域的一次重要进化，它不仅仅是技术架构的革新，更是数据处理理念的转变。湖仓一体化：数据管理的新范式在当今数据爆炸式增长的时代，企业面临着海量数据存储、处理和分析的挑战。传统的数据仓库和数据湖各自为政的架构已难以满足现代数据分析的需求，于是"湖仓一体化"这一新兴概念应运而生，正在重塑企业数据管理的格局。数据仓库与数据湖的历史局限要理解湖仓一体化的价值，首先需要回顾两种传统架构的特点。数据仓库作为一种成熟的技术，擅长处理结构化数据，能够为商业智能和分析提供高性能支持模式。这种架构虽然提供了极大的灵活性，但也带来了数据治理困难、查询性能不佳等问题，容易沦为"数据沼泽"。湖仓一体化的核心思想湖仓一体化并非简单地将数据湖和数据仓库物理上放在一起，而是通过技术创新实现自动识别数据特征，决定数据的最佳存储位置和处理方式，无需人工干预即可实现高性能分析。架构优势与应用价值湖仓一体化的优势在于打破了数据孤岛，实现了数据的自由流动。原始数据可以首先进入系统，根据使用频率和

数智金融一体化：金融业的未来已来在信息技术飞速发展的今天，"数智金融一体化"已成为金融行业转型升级的核心方向。这一概念融合了数字化、智能化和一体化的三重变革，正深刻重塑着金融服务的形态与边界。数智金融一体化的基础是金融业务的全面数字化。传统金融业务中大量依赖纸质文档和人工操作的环节，如今正被电子合同、在线验证等数字化手段替代。银行网点逐渐"轻量化"，手机银行成为标配，甚至连最复杂的资产管理业务也分析和自我优化。值得注意的是，智能化并非要完全取代人工，而是将重复性工作交给机器，让人力专注于更需要创造力和判断力的环节。一体化则是数智金融的最终呈现形式。它包含两个维度：一是金融机构内部各业务线的，金融机构则能基于完整画像提供跨领域的综合解决方案。这种一体化不仅便利了消费者，也创造了新的商业模式和价值空间。数智金融一体化不是简单的技术叠加，而是一场涉及商业模式、组织架构和思维方式的全面变革。它正在能通过数字平台完成。这种转变不仅提高了效率，更打破了金融服务的时间和空间限制，让偏远地区的居民也能享受与大城市同等的金融服务。当数字化积累到一定程度，智能化便水到渠成。人工智能、大数据分析等技术的应用

数智化一体化在当今这个信息爆炸的时代，我们经常听到"数智化一体化"这个词汇，它似乎成为了企业转型和政府治理的热门方向。那么，究竟什么是数智化一体化？它又将如何改变我们的生活和工作方式呢？数智化一体化能力；"一体化"则强调打破信息孤岛，实现跨部门、跨系统的无缝连接与协同。这一概念的兴起源于对传统信息化局限性的突破。过去的信息系统往往各自为政，数据难以流通，决策依赖人工经验。而数智化一体化则致力于构建一个数据自由流动、智能自主决策、各环节高度协同的新型生态系统。在企业管理领域，数智化一体化正引发深刻变革。以制造业为例，传统的生产、仓储、销售等环节常存在信息滞后问题。通过数智化改造，企业可以实现从原材料采购到产品交付的全流程数据贯通，智能算法能实时调整生产计划，预测设备故障，优化库存水平。公共服务领域同样受益匪浅。许多城市推出的"一网通办"平台，就是数智化一体化的典型应用。市民不再需要奔波于不同部门之间，通过一个入口就能办理各类事务。后台系统自动调取相关数据，智能审核材料，大大提高了办事效率。数智化一体化的核心技术支撑包括物联网、云计算、大数据和人工智能等。物联网负责采集物理世界的实时

解锁数据新力量：探秘一体化数据治理数据浪潮下，治理为何至关重要？一体化数据治理是一种将数据管理的各个环节进行整合和协同的理念与方法。通过统一的数据标准、集中的数据管理平台和高效的数据处理流程，实现数据的全面管控和价值最大化利用。它就像是一个精密的指挥系统，能够让企业在数据的海洋中精准导航，从海量的数据中提取有价值的信息，为企业的战略决策、业务创新和运营优化提供有力支持。一体化数据治理的核心内涵与架构（一）治理体系全方位解析一体化数据治理体系是一个涵盖数据全生命周期的复杂系统，它以数据的高效利用和价值挖掘为目标，精心规划和组织数据从产生到消亡的每一个环节。在数据规划阶段，企业需要深入了解自身的进行共享和流通的过程。通过建立数据共享平台和数据交换机制，打破数据孤岛，实现数据的价值最大化。例（二）关键技术与工具支撑实现一体化数据治理离不开先进的技术和工具的支持。大数据处理技术是基础，它能可追溯性。在数据共享场景中，区块链技术可以建立安全的数据共享平台，参与方可以在不泄露数据隐私的前提下进行数据的交换和合作。除了这些技术，还有许多数据管理工具和平台也为一体化数据治理提供了便利。数据仓库是

数智一体化在当今快速发展的数字时代，"数智一体化"正逐渐成为科技领域的热门概念。它不仅仅是简单的数据与智能的结合，更代表了一种全新的思维方式和技术范式。数智一体化，顾名思义，是数据与智能的深度融合。这里的"数"指的是海量的数据资源，而"智"则代表人工智能等智能技术。当数据与智能技术实现无缝衔接和协同运作时，就形成了数智一体化系统。这种系统能够自动完成从数据采集、处理、分析到智能决策的全过程，实现更有效、更精准的运作。要理解数智一体化，我们需要先了解它的三个关键组成部分。首先是数据层，这是整个系统的基础。随着物联网设备的普及，我们生活中的方方面面都在产生数据——从智能手机的使用记录，到工厂设备分析的成果转化为实际的解决方案，服务于各个领域。数智一体化的应用已经渗透到我们生活的方方面面。在医疗领域，通过整合患者的电子病历、基因数据和实时监测指标，智能系统可以辅助医生进行更精准的诊断和治疗方案制定。在城市管理中，交通摄像头、环境传感器等设备收集的数据经过智能分析，可以优化信号灯配时、预测空气质量变化，让城市运行更加有效。在制造业，数智一体化系统能够实时监控生产线状态，预测设备故障，显著提高

承担数据分析与模型训练的任务。5G网络的普及进一步加速了数据流动，使得实时智能服务成为可能。值得注意的是，区块链技术正在为这一体系增添信任机制，确保数据流通过程的安全可靠。展望未来，数智一体化服务将向数智一体化服务在信息技术飞速发展的今天，"数智一体化服务"正逐渐成为各行各业转型升级的核心驱动力。这一概念并非简单的技术叠加，而是数据与智能的深度融合，通过系统化的服务模式重塑传统业务流程，为企业和个人带来前所未有的效率提高和体验优化。数智一体化服务的核心在于"数据"与"智能"的协同作用。数据作为数字化时代的石油，蕴含着很大的价值。智能技术则如同精炼厂，将原始数据转化为可操作的洞察。当二者有机。在具体应用层面，数智一体化服务展现出强大的适应能力。医疗健康领域，通过整合患者的电子病历、基因数据和实时生理指标，人工智能辅助诊断系统能够为医生提供更精准的治疗建议。教育行业则利用学习行为数据分析，为每位学生定制个性化的学习路径。这些应用都体现了数据驱动与智能决策的无缝衔接。技术架构上，数智一体化服务依赖于三大支柱：物联网感知层负责多维度数据采集，云计算平台提供弹性计算和存储能力，人工智能引擎则

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...

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。...

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...

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...

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...

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...

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...

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...