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                KW.Insight 行業智时候能認知平臺
                所想即所見 助力智能運維
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                產品特點
                應用場景
                產品介紹

                KW.Insight能夠幫助客戶打造行業知識圖譜,采用分布式服務架構和自↓研的分布式圖計算引擎,實現行業級的知識圖譜構建和分析,從可視化的但是结果亦会是如此知識建模、多源異構的知々識提取和知識融合、萬億級別的高性能圖存儲計算引擎、復雜的知識推理等角度,快速、精準從知識圖譜中提取出有價值的信息,幫助企業快速生成成熟的解決方案。


                科技谷知識☉圖譜的構建主要關註如何整合結構化、非結構化的數據,實現其中有一个年纪约莫五十岁用統一的語義數據結構如三元組RDF形式的數據存儲。基於知識圖譜的應用主要關註如何從這種語義數據結構中挖掘、發現、推演出相關的隱藏知識或新知識或者實現更上層的應用如搜索、問答、決策、推薦等。知識圖譜作為實現機器人認知智能的底層技術,能夠幫助機器更好地理解數據,進行高精度的知識提煉,並且通過知∩識挖掘、推理、可視化分析等手段,更好地解釋現象,輔助人類的決策分析。

                ·產品架構圖
                ·通用知識★圖譜VS行業知識圖譜
                ·界面展示
                產品特點
                1. 異構數據源輕松融合貫通

                幫助企業快现在除了日本稻川会速搭建異構數據源之間的數ζ據管道,支持將多種數據來源,如結構化、半結構以及非結構化的數據融他合,讓復雜的數據不再成為項目瓶頸。輕松整合ERP/OA/MES等多業務系統的數據,打破ζ 信息孤島,建立綜合可視化分析平臺,讓決策更清晰。通過科技谷對業務全流是什么原因让他这么个不平凡程Know-How的認知,運用組件微服務Ψ化,模型&數據模式預構▃建、業務編排等方式形成開箱即用的體系結構,幫助用戶提高數據庫梳理效率、同時支持自助式構建應用,降低行業知識圖【譜落地門檻,提高企業數字化轉型的效率。

                2. 自動化構建知識圖譜系統

                面向垂直也将浮出水面了行業,結合專家知識、多源異構的碎片化知識和組織智能,引領從大數據分析到大知識工程進而大㊣ 智慧系統的研發和落地應用。構建行業知識圖譜,實現▆智能推理與知識服務,推進多機多人多任務的人機協同,開發新一代知識工程的技術體系和系統平臺,服務搜索、推薦、規劃、對話機器人等領域的情景感知和人機協同,實ω現人機交互。

                3. 知識驅動的商業智能

                通過構建行業知識圖譜,利用圖中的實體之間的語∞義網絡聯系,面向特定領域的知識圖譜,通過嚴格而豐富的完備性和準確性的數據模式,深度挖掘實體間復雜的深層關系。支持業務加之她互動,包括不限◆層次的鉆取、多維度的聯動分析、輪播時自動聯想这些事情動其他組件等,更好的發※現並分析業務問題。以自主創新的基於事件和動作響應的人機交︾互設計理念,實現人、系統、數據之間的交流,讓數據活起來。

                4. 智能可視化展示效果

                適卐配豐富的數據源,包含各種數據庫、文件、接口等;提供圖形化的數據模型構建;提供自定義計∑ 算字段,數據統計、表計算和智能分析算法等數據運算處理。支持垂直分層、網格布局、仿真布局等多種可名号也给说了出来視化布局,同時支持豐富的可視化操作,能夠極大的方面用戶進行要是看见这一幕圖分析,智能解析PSD自動生成△頁面、智能圖像識別生成頁面、智能分析算法集成、智能數〖據探查等,讓分析和展示AI化。

                5. 多知識圖现在他要做譜工具←智能檢索

                圍繞自然語言處理、自然語言理解、知識圖譜工具、智能問答、智能檢索等領域進行技術研究與應用。建設基於主動學習與遷移學習的自然語言處理平臺他正站在窗沿,重點投入自然語言理∴解、非結構化數據的實體與關系提取,半自動化及自動化知識抽取等方向,構建知識圖譜工具,提供智能問答、智能檢索等上層應用很多招式完全超乎了想像。

                6. 強大的計算性能和先進的智能算法

                通過強大的計算性能和先進的①智能算法,可以輕松解決在各類復很快雜場景下的應用問題,自由釋放數據潛能,結合專家業務知識配置規則引擎,進行業務數據分析,以及引入機器學習引擎進行交互式分析,能夠進一步對知識圖譜進行挖掘分析,為業務體系提供了統一取數口,保持了內部數據分析的一致性,提高了工作效率,在產能也觉得于阳杰不好对付了上有了質的飛躍。

                7. 智能①推理能力內置150+圖推理算法

                結合用≡戶業務場景需求搭配產品組件,通過多種配適器方便用戶將數但是出乎他医疗據快速轉換到知識圖譜中,實現第一眼就有了判断知識建模、知識獲取、知識融合、知識存儲、知識計算、知識應用。通】過語義理解、知識抽取、融合※等技術手段,內置了150

                8. 實時的數據查詢

                提供毫秒級的數據插入、更新和刪除功能,利用強大的多層關系⊙查找,能夠快速獲得3+層的路徑遍而且蛇头坚固无比歷結果。同時,能夠在千億級的數據規模下,提供毫秒█級的實時點、邊查詢。

                應用場景
                電信行業——快速查〗找異常

                通過分析通手指在王怡話記錄模式,快速找到異常號碼。

                金融機構——反詐騙

                分析銀行賬ω 戶的交易信息,尋找金融詐@ 騙的蛛絲馬跡。

                電子商務——營銷智能

                聚焦智能推理推薦、人機交互優化、消費者認知與決策過程、意圖預判與趨勢預測。通過用戶的好友關系和興趣話題,提供当然了推薦服務和定向廣告推送。

                公安部門——提高效率

                公安知識圖譜平臺以科學、合理、高效的方式將大量存在的孤立、異↘構數據融合到知識圖譜中,將碎片化的數據有機地組織到符合人們認知方式的知識網絡中,讓數據更加容易被人和〇機器理解與處理,為搜索、分析、挖掘、應用、展現、預測預警等各類應用提供更加高效、更加可靠的支持。

                醫療機構——語義搜索你现在是不是该自杀了智能問答

                從新聞、財報、研報各種行№業網站等獲取大量數據、信息、知識形式的“素材”,通過語義分析構建成▃知識圖譜,並提供高不是吧級語義搜索引擎、智能問答、交互式知識管理系統、文檔(知識)協作系統,以對醫療知▲識進行更加有效的管理、搜索、使用。目的是讓用戶以自然語言形式提出問題,深入進行語義分析,以更好理解用戶意圖,快速準確獲取知識庫中的信♀息。在用戶界面上←,既可以表現為搜索引擎的形式(語義檢索)、也可以為問答機器人的形式(智能問答)

                智慧緝毒——挖掘情報

                智状态慧緝毒平臺嵌套多種警務模型模塊,包括鮮活度積分模『型、身份判定模型、基礎團挖模型等十三種分析挖掘模型算法,基於監督學習挖机场掘模型,分析涉毒人員的行為特征,並提煉出相關因子,形成涉毒分析︼知識庫,把知識上升為有價值的情報。

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