知识模型的应用实例

知识工程应用实例知识工程在实际应用中展现出强大的价值，以下是几个典型的应用实例。医疗诊断领域是知识工程应用最为成熟的场景之一。通过构建医疗知识图谱和临床决策支持系统，将医学教科书、临床指南和专家经验降低到1.5小时，设备停机时间减少了62%。金融风控领域也广泛应用知识工程技术。通过整合各类金融法规、风险案例和专家经验，构建风险知识库和决策模型。在信贷审批过程中，系统可以自动识别申请材料中的风险点知识工程系统后，常见病的诊断准确率提升了15%，诊断时间缩短了30%。工业设备故障诊断是知识工程另一个成功应用领域。针对复杂的生产设备，知识工程师与设备专家合作，将设备结构、工作原理、常见故障模式及解决方案等知识系统化。构建的故障诊断系统可以实时监测设备状态参数，当出现异常时自动匹配知识库中的故障模式，给出可能原因和处理建议。某大型制造企业的应用数据显示，这种系统将平均故障修复时间从原来的4小时，结合行业知识和历史数据给出风险评估。某商业银行应用知识工程系统后，不良贷款率下降了2.3个百分点，同时审批效率提高了40%。系统还能持续学习新的风险模式，不断优化风险识别能力。

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。知识图谱的应用实例交易反欺诈需求&痛点星环知识图谱平台-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分析图谱，运用商户群体的聚类、分类模型，基于商户群的行为数据结合业务规则进行分析并挖掘出存在信用卡套利套现行为的商户个体及商户团伙2.基于商户的知识图谱，运用LPA社区聚类算法，配置商户间关联的共同结构完成计算，终获得的舆情传播数值辅助业务决策输出。应用效果1.通过交叉验证的模型训练，实现模型精度达0.84，召回率达0.63。2.支持主流的图查询语言openCypher,并融合星环自研舆情传播算法

近日，IDC发布《大模型背景下的政府行业知识图谱市场分析，2023》报告，分析了政务知识应用的主要场景及面临的挑战，大语言模型和知识图谱在知识应用市场的作用，未来如何演进。星环科技作为政府行业知识应用主流供应商入选IDC《大模型背景下的政府行业知识图谱市场分析，2023》报告。报告指出，大语言模型正在重塑政府行业知识应用。大模型的本质是文本生成，基于上下文进行内容扩充，基于已知知识概率大推测，真实性不能保证。知识图谱的本质是利用结构化的数据提供准确的知识，通过知识图谱保证准确，消除大模型的幻觉。知识图谱能够为通用大模型的行业化应用提供行业领域知识支撑，弥补通用大模型语料里专业领域知识的不足。结合知识图谱的知识关联和大模型的推理生成能力，将解决在具体行业场景落地过程中的准确性、安全性、交互性等多方面的应用要求。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。星环科技在知识图谱领域深耕多年，有着深厚的技术沉淀和实践经验，同时积极探索大语言模型结合知识图谱在政府知识管理中的应用。

基于大模型的知识工程建设：开启智能时代的知识新纪元在人工智能技术快速发展的今天，基于大模型的知识工程建设正在重塑人类知识的生产、组织和应用方式。这项技术突破不仅带来了知识处理效率的质的飞跃，更开启了人机协同的知识创新新模式。大模型通过深度学习海量数据，构建起复杂的知识表示体系。这种能力使得大模型可以理解自然语言中的隐含知识，进行知识推理和创造性应用。在知识获取方面，大模型展现出前所未有的优势应用层面，大模型展现出强大的创新能力。它能够将不同领域的知识进行跨域融合，产生新的知识发现。例如，在药物研发中，大模型可以结合化学、生物学、医学等多学科知识，预测药物分子特性，加速新药开发进程。基于大。传统知识工程需要人工构建知识库，而大模型可以直接从非结构化数据中提取知识。例如，在医疗领域，大模型能够快速阅读海量医学文献，提取疾病特征、治疗方案等关键信息，构建起动态更新的医学知识库。知识组织方式也发生了革命性变化。大模型不再依赖传统的树状分类结构，而是采用分布式表示方法，通过高维向量空间中的位置关系来表达知识间的关联。这种表示方法更接近人类大脑的工作方式，能够支持更灵活的知识检索和推理。在知识

基于大模型的私有化本地知识问答是一种利用大型语言模型技术，在本地部署并针对特定组织或个人的私有知识进行问答的应用模式。原理数据收集与整理：首先需要收集组织或个人本地的各种知识数据，如企业内部的产品知识相结合，使模型能够更好地理解和处理与本地相关的问题。在微调过程中，模型会学习本地数据中的语言模式、概念关系和业务逻辑等，从而适应特定的知识领域和应用场景。问答交互：经过训练和微调后的大模型，能够接收手册、技术文档、操作流程、客户案例，或者个人的学习资料、研究笔记等。这些数据是构建私有化知识问答系统的基础。模型训练与微调：利用收集到的本地数据，对预训练的大模型进行微调。通过将本地知识与大模型的通用，提供更贴合实际需求的个性化服务。高效准确：借助大模型的强大语言理解和生成能力，能够快速准确地回答各种复杂问题，提高知识获取的效率。可扩展性：随着组织或个人知识的不断积累和更新，可以方便地对系统进行扩展和升级，添加新的知识数据，进一步提升系统的性能和覆盖范围。应用场景企业内部知识管理：企业可以利用私有化本地知识问答系统，为员工提供快速获取内部知识的渠道，帮助新员工快速熟悉业务流程、产品信息等

企业知识库对接大模型是指将企业内部积累的大量知识数据与大型语言模型或其他类型的大模型进行集成和交互，以实现更智能、高效的知识管理和应用，以下从对接的目的、方式和价值等方面为你详细介绍：对接目的提升对接：利用大模型提供的应用程序接口（API），将企业的业务系统或知识管理平台与大模型进行连接。通过API，企业系统可以向大模型发送查询请求，并接收大模型返回的结果，实现实时的知识交互和应用。插件或扩展知识检索与获取效率：企业知识库中的数据可能非常庞大和复杂，员工在查找信息时可能面临困难。对接大模型后，利用大模型强大的自然语言处理能力和检索功能，员工可以通过自然语言提问的方式快速获取准确的知识，无需在大量文档和数据中手动查找。增强知识理解与分析能力：大模型能够对知识库中的知识进行深度理解和分析，不仅可以提供表面的信息，还能挖掘知识之间的关联和潜在含义，帮助员工更好地理解业务知识，为决策提供更有价值的支持。促进知识创新与共享：通过大模型的交互功能，员工可以与模型进行对话，激发新的想法和思路，促进知识的创新。同时，也方便员工将自己的知识和经验分享到知识库中，实现知识的共享和传承。对接方式数据集成

大模型知识库是一种基于大规模预训练语言模型构建的新型知识库系统，它将大模型的强大语言理解和生成能力与知识库的知识储备和管理功能相结合，为用户提供更智能、高效和便捷的知识服务。以下是具体介绍：技术原理与架构核心引擎：以大规模预训练语言模型，利用其对自然语言的理解和生成能力来处理用户的查询和提供答案。知识存储：采用非结构化文本数据的形式，通过自然语言处理技术将知识转化为模型可以理解的格式，能够容纳更广泛、更丰富的信息，包括文本、图像、音频等多种形式。检索与生成：借助深度学习技术和自然语言处理技术，实现对用户查询意图的自动识别和解析，将用户的自然语言查询转化为模型可理解的输入，并从知识库中检索相关信息，生成自然语言回答。与传统知识库的区别知识表示与存储：传统知识库主要以结构化数据形式存储知识，如实体、属性、关系等；而大模型知识库采用非结构化文本数据，能处理更广泛的知识形式，如文本、图像、音频等。查询与检索：传统知识库依赖精确匹配或基于规则的语义分析检索信息，用户需准确表达查询意图并使用特定查询语句或关键词；大模型知识库则可自动识别和解析用户的自然语言查询意图，无需考虑特定语法或关键词

。这些优化可以不断提升模型的抽取性能和实用性。未来知识抽取模型的发展将更加注重：小样本学习能力，减少对标注数据的依赖；多模态理解能力，处理图文等多源信息；可解释性设计，增强结果的可信度；以及持续学习机制，适应知识的变化和增长。这些进步将扩大知识抽取模型的应用范围和实用价值。知识抽取模型知识抽取模型是从文本数据中自动识别和提取结构化知识的算法实现，是知识抽取系统的核心组件。随着人工智能技术的发展，知识抽取模型经历了从规则系统到统计模型再到神经网络的演进过程，性能不断提升。传统知识抽取模型主要基于监督学习框架。线性链条件随机场（Linear-chainCRF）是命名实体识别的经典模型，通过建模标签序列的依赖关系提高预测准确性。支持向量机（SVM）常用于关系分类任务，利用核函数处理非线性特征。这些模型依赖人工设计的语言特征，如词形、词性、句法路径等，特征工程的质量直接影响模型效果。神经网络模型开启了知识抽取的新阶段。循环神经网络（RNN）及其变体LSTM、GRU能够可以自动学习文本表示，减少了特征工程的工作量。预训练语言模型是目前最先进的知识抽取模型架构。基于Transformer的大规模预训练模型如BERT、GPT等，通过自监督学习获得通用的语言理解能力，经过

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。，同时还要整合医学文献、临床指南等非结构化数据。这些数据经过清洗、标注、关联等处理，形成一个有机的知识网络。在这个过程中，知识工程师需要与领域专家密切合作，确保知识的准确性和实用性。模型调优是知识库发挥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

知识图谱在医疗行业也有着广泛的应用。可以构建医疗专家、医学文献、临床数据等知识库，用于描述医疗领域中的医学概念、实体及其之间的关系。医疗知识图谱可以为医学研究、临床决策和医疗管理提供支持。医疗知识图谱的应用场景：疾病诊断和治疗方案推荐：医疗知识图谱通过整合各种医学领域的数据和知识，为医生提供更加准确和个性化的临床决策支持。疾病预测和风险评估：医疗知识图谱可以为医疗机构和保险机构提供更加全面和准确服务质量。星环知识图谱平台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

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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、...