多模态语料在自动驾驶中的应用

星环大模型运营平台
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全链路流程。星环大模型运营平台(Sophon LLMOps)是星环科技推出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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场景:自然语言处理:社交媒体平台利用模态模型分析用户上传图片和相关评论,提供更准确内容标签和推荐。计算机视觉:自动驾驶模态模型结合雷达、激光雷达和摄像头数据,实现对车辆周围环境精确感知。多态大模型应用场景广泛,涵盖自然语言处理、计算机视觉、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。以下是一些主要应用历史喜好信息,不同模态数据提供个性化推荐,如根据看过电影推荐相关商品。跨模态问答:问答系统模态大模型能够处理和回应跨模态查询,如图像和文本组合查询。办公自动化:模态大模型应用偶像等场景,创造沉浸式游戏体验和支持虚拟偶像实时交互。教育:教育领域,模态大模型提供生动学习资源和个性化学习建议,辅助智能教学。医疗健康:模态大模型疾病诊断、治疗方案制定等场景,结合医学影像、病历文本和生理信号等数据,实现更准确诊断。智能安防:视频监控、异常行为检测等场景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:模态大模型风险评估、欺诈检测等场景
。边缘计算应用场景以下是边缘计算一些应用场景:自动驾驶自动驾驶车辆需要实时处理和分析传感器数据,做决策。边缘计算通过将计算和机器学习算法部署车辆上,可以将数据实时处理和决策推向车辆边缘出异常行为并出预警,提高监控系统效率和准确性。边缘计算应用场景非常广泛,可以涵盖从自动驾驶到智能城市到物联网等各个领域。通过将计算和存储能力推向离数据源更近地方,边缘计算可以提供更快响应速度、更好数据隐私保护和更高效率。星环边缘计算平台-Sophon边缘计算领域,星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决模态数据集成和治理过程边缘化、智能化云端-边缘端融合购物车和个性化推荐等应用。商店传感器和摄像头可以实时监测商品库存和顾客购物行为,从而提供更好购物体验和服务。无人机技术:边缘计算可以用于无人机自主飞行和任务规划。通过无人机上部署边缘设备管理、智能路灯和社区安全监控等应用。通过路灯、摄像头等边缘设备上部署计算能,可以实时监测交通流量、人群活动和异常行为,提供可靠城市管理和安全保障。医疗保健:边缘计算可以实现远程监护、智能医疗设备和实时
关联。模态知识图谱在社交推荐、自动驾驶和智能问答等领域具有广泛应用前景,可以提供更全面、更丰富知识推荐和查询服务。星环科技知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发知识图谱平台Sophon是什么是模态知识图谱?模态知识图谱是一种基于种数据源和模态信息进行建模知识图谱,除了传统文本、结构化数据和关系数据外,还包括图像、视频、音频等多种形式非结构化数据。模态知识图谱,每个一款覆盖知识全生命周期,集知识采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、模态知识存储与融合、形式知识计算和推理以及维度图谱分析。除了具备链、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应用。同时星环科技推动知识图谱技术创新和成功落地过程,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner实体和关系都可能包含不同数据模态,这些数据之间通过共同特征和属性进行关联和建模,可以更全面、更准确地描述复杂现实世界。模态知识图谱建模过程需要包括多个方面,如数据融合、特征提取、实体识别和
语料更好组织推动和推动起来。数交所在这方面具有很大优势,可以跟不同行业,不同类型企业,包括政府机构等去连接,能够组织高质量不同行业、不同细分领域素材供应。国内垂直应用应用语料数据包括自动驾驶、气象、金融、教育等,每个细分行业都有非常大量数据需求。、金融类数据等。海外高质量语料数据来源主要来自开源组织、学术界、互联网巨头、政府机构、种类型机构合作几个方面,语料数据类型也是覆盖如上提到四大模态。每个类型都有相应主要语料供应商,如论坛社交平台数据四大模态方面均有海量数据来源,包括国有企业、大型机构、民营企业等,数据种类丰富,来源广泛。例如,国内顶尖高校拥有非常好视频材料,这些视频数据可以在学术语料方面构建良好基础,这就需要我们把这些Reddit可提供社交论坛数据、社交媒体网络平台Twitter可提供媒体网络数据等。这些都为我们中国找到高质量语料供应和行业细分领域语料素材提供了参考。早期大模型训练语料很多都是开源免费,但是从近语料类型通常可以分为通用类型数据和垂直行业数据两大类型,以及文本数据、音频数据、图像数据、视频数据四大模态。根据内容模型又可以进行详细划分,如教育类数据、汽车类数据、医疗类数据、城市治理类数据
级融合则是先对各模态数据分别进行处理和决策,然后将这些决策结果进行融合。自动驾驶系统,激光雷达数据和摄像头图像数据分别进行处理,得到关于前方路况判断结果,再将这些结果融合起来,做出最终驾驶决策,如加速、减速或转向等。这种方法灵活性较高,不同模态数据处理可以相对独立进行。上图文分享,到电影音视频内容,模态数据在生活随处可见。例如,你短视频平台上刷到一个美食制作视频,其中有食材展示图像、主播讲解音频、下方文字介绍以及动态视频画面,这就是典型模态文本建立索引,当用户输入关键词搜索时,能够迅速从海量网页找到相关内容。数据计算技术处理模态数据离不开各种强大数据计算技术,深度学习和机器学习便是其中佼佼者。图像识别领域,基于深度学习卷积算法则在模态数据分类、聚类和预测任务发挥着重要作用。以分类任务来说,支持向量机(SVM)可以根据文本、图像等模态数据特征,将数据分类到不同类别医学诊断领域,结合患者病历文本信息和解锁模态数据存储与计算平台:AI时代“超级大脑”模态数据存储与计算平台是什么?数字化时代,数据类型愈发丰富多样。模态数据,便是包含了文本、图像、音频、视频等种类型信息数据。从社交媒体
行业资讯
机器学习应用
推荐、内容推荐等。医疗诊断:机器学习可以应用于癌症诊断、疾病预测等。金融风控:金融领域,机器学习被用于欺诈检测、信用评估等。工业制造:质量控制、异常检测等方面,机器学习也有着广泛应用自动驾驶、图像检索、物体跟踪应用。语音识别:机器学习被广泛应用自动语音转换为文字场景,例如在我们使用微信、QQ时,可以通过语音输入,然后转换为文字。推荐系统:电商、社交媒体等平台中,机器学习被用于商品:这是机器学习令人兴奋应用之一,机器学习被用于视觉感知、路况识别等。游戏智能:游戏领域,机器学习被用于游戏AI、机器人足球等。网络安全:机器学习可以应用于恶意代码检测、网络攻击识别等。环境保护:机器机器学习是一种利用统计学和计算机科学方法来让机器具备从数据学习、进化和改进能力。它是人工智能领域一个重要分支。机器学习目标是设计并开发能够通过学习和自适应实现任务算法和模型。这些算法和模型可以通过数据来推断规律和模式,并用于预测、分类、识别等任务。机器学习应用非常广泛,包括但不限于以下领域:图像识别:这是机器学习常见应用之一,用于识别物体、人、地点、数字图像等,例如在人脸识别
模态数据存储指的是存储同时包含种类型数据系统。模态数据可以包含文字、图像、音频、视频等多种形式信息。模态数据存储,需要考虑如何有效地存储和访问这些不同类型数据。模数分析、联邦计算、数据仓库、实时数仓、湖仓集一体等场景。2019年8月,ArgoDB成为全球第四个通过TPC-DS基准测试并经过TPC官方审计数据库产品。架构上,模态数据库ArgoDB基于存算解耦据库ArgoDB“一库多用“TranswarpArgoDB是星环科技自主研发分布式数据库,基于模型统一架构支持关系型存储,宽表存储、搜索引擎、事件存储、图存储、键值存储、时序数据存储等10种数据模型,模态,实现了模态数据库“四个统一”:统一SQL编译引擎,支持SQL99/2003标准语法,兼容TD,Oracle,DB2等多种方言,对不同模式数据提供统一接口,将多个操作访问入口变为一个入口,将管理变为统一存储管理,极大简化系统架构,减少开发运维成本。统一星环云原生操作系统,支持ARM+X86混合架构,用户可以利旧硬件,大幅降低成本。统一元数据管理+统一事务管理+完备模优化器支撑了对不同模态数据统一读取调度,高效便捷地实现模态融合分析。
和关联,不断优化模型以提高准确性和效率。结果可视化与应用:将分析结果通过图表、图形或其他视觉格式展示,以便于理解和解释,并将这些结果应用于实际业务。安全与隐私保护:模态数据治理过程,保护数据:通过数据服务接口,为业务提供及时、准确、可靠数据支持,推动数据业务创新应用。数据治理与持续改进:建立数据治理体系,明确数据治理责任和流程,持续优化数据治理措施,提高数据治理效果。模态数据模态数据治理是指对种类型、多种来源、多种结构数据进行有效管理、存储、处理、分析和应用过程。以下是模态数据治理主要步骤和策略:数据采集与预处理:模态大数据处理流程第一步是数据采集视觉向量、音频频谱特征等。数据分析与建模:利用数据处理技术和数据分析方法,对模态数据进行清洗、转换、整合等操作,挖掘数据价值,为业务提供数据支持。模型训练与优化:训练模型以识别模态数据模式,包括文本、图片、视频和音频等不同模态数据。预处理可能包括数据清洗、去重、归一化等操作,以提升数据整体质量。数据融合与特征提取:将模态数据整合为统一数据视图,并进行特征提取,如文本向量、图片
(如余弦相似度)来计算各种类型数据之间相似性。实际应用,我们常常面对模态数据,这些数据由不同类型或来源信息组成,如文本、图像、音频、视频等。如何将这些不同模态数据映射到统一或兼容模态向量索引是一种用于模态数据集中检索相似项技术。模态数据集包含不同类型数据,如文本、图像和音频等。模态向量索引目的是将不同类型数据映射到一个向量空间中,然后使用向量相似性度量方法向量空间,并实现跨模态或联合模态检索,是一个既有趣又具挑战性问题。这就像在超市,商品不仅包括食品、饮料、日用品和电器等不同类型,还有中文、英文、日文、韩文等不同来源标签。如何将这些不同类型和来源分布式向量数据库,基于分布式特性,可以对文档、图片、音视频等源、海量数据转化后多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术,充分发挥并行检索能力,实现毫秒级高性能数据检索,结合相似度检索等技术,帮助用户快速挖掘数据价值。商品分类到统一或兼容区域,并实现跨类型或联合类型服务,同样是一个既有趣又具挑战性问题。星环分布式向量数据库-TranswarpHippo星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生
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...
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。
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...
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...
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...
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...
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。...
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...
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...