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        智能知識圖譜產品功能
        智能構建平臺
        支持知識圖譜全流程的
        快速設計與靈活構建
                  
        智能圖析挖掘
        多種圖譜分析挖掘算法,
        助力知識發現
                  
        智能知識問答
        結合自然語言理解能力自動解析出問題答案,呈現多維度業務知識
        失效歸因分析
        便捷準確地定位失效故障原因,
        有效提升質量管理能力
                  
        智能構建平臺,支持多源數據管理與圖譜構建
        針對傳感器、OA系統、經營性數據、專家規則、統計報表等各類結構化數據,實現自動映射式構建;針對研報、財報、百科、新聞、 公告等非結構化文件,實現基于自然語言處理技術和OCR技術的智能抽取、語義分析與模型構建,實現的抽取式構建
        智能圖析挖掘,提供圖計算與圖算法應用
        圖遍歷
        廣度優先遍歷,深度優先遍歷
        路徑計算
        節點間的路徑搜索,包括最短路徑,路徑搜索器 Dijkstra Floyd
        統計計算
        標簽統計,關系統計,屬性統計,三角形計數統計, 標簽云,關鍵詞云等
        路徑探尋
        給定兩個或多個節點,發現他們之間的關聯關系。
        中心度分析
        中心度分析,PageRank等
        群體分析
        全圖分析,社區發現(標簽傳播、隨機游走等),最大流算法。
        智能知識問答,直擊答案知識溯源一秒解惑
        知識圖譜作為知識融合的載體,所有知識點被具有語義信息的邊所關聯。從問句到知識圖譜的知識點的匹配關聯過程中,可以用到大量其關聯節點的關聯信息。這種關聯信息讓問句的語義理解更加精確。
        失效歸因分析,自動定位原因和解決方案
        基于知識圖譜技術,將過往積累的設備和產品失效知識如FMEA、FTA、FA等構建關系圖譜,實現智能故障診斷和失效歸因分析,以降低故障帶來的損失,并形成專家經驗。
        先進的深度語義理解技術,圖譜問答更準確
        針對客戶所在行業,應用行業語言模型和領域語料庫,采用國內領先的NLP訓練模型,助力海量數據的自動化抽取和構建,深度分析用戶意圖,結合圖譜探索,給出更準確的回答。
        中文分詞是計算機根據語義模型自動將漢字串切分為符合人類語義理解的詞匯,并進一步運用詞性標注 POS 技術自動識別相應的詞性。
        對專有名詞進行識別,如人名、地名、時間等,可根據用戶行業進行定制,對領域專有名詞進行識別。
        通過分析詞語之間的搭配與依存關系來解釋句法結構,使計算機模擬人類理解句子語義。
        綜合考慮詞頻、詞性、詞語位置等特征因子,提取重要信息形成語義標簽,并計算出每個標簽的重要程度。
        更完備的知識圖譜全生命周期構建與管理
        行業內首次實現了知識圖譜全流程的構建、應用和管理,實現一體化的圖譜模式設計,全面的輔助客戶進行圖譜的管理、權限控制、任務調度。
        獨創的基于知識圖譜的專家經驗知識庫構建
        行業內首個將知識圖譜技術應用于制造業的質量管理體系中,實現對失效相關的文檔資料中的知識和經驗圖譜化,并首次實現知識與知識、知識與人、知識在時間維度上的多維度連接,將無序的知識有序地關聯起來。
        自研系統具有更強的兼容性與擴展性
        達觀知識圖譜已獲得軟件著作權與PCT專利授權,已針對多模態知識表示和存儲、高可用冗余架構、分布式存儲架構、國產化支持等做了向上與向下兼容優化處理,最大限度地滿足系統要求。同時針對知識圖譜基礎平臺具有更強的二次開發能力,系統調整更加靈活、快速。
        入選頂尖科技創新榜單,榮獲國內外技術競賽大獎
        戰支“智能爭鋒”語言信息處理競賽冠軍
        戰略支援部隊2019 年舉辦的“智能爭鋒杯”智能語言信息處理大賽,達觀數據在4個比賽科目中獲總成績第一名
        CCKS 中國知識圖譜與語義計算大賽亞軍
        中國中文信息學會語言與知識計算專委會發起的面向全國研究人員的年度評測,達觀數據憑借在語義理解領域出色的技術實力,獲得CCKS 2019“公眾公司公告信息抽取”大賽任務亞軍
        EMI黑客馬拉松算法競賽國際冠軍
        參加EMI在英國倫敦舉辦的國際推薦算法黑客馬拉松競賽,開發的推薦系統預測精度力壓劍橋、牛津、密歇根大學等知名團隊,以優異的效果榮獲冠軍。
        KDD CUP 數據競賽國際亞軍
        參加國際計算機學會ACM主辦的全球最高級別的ACM KDD-Cup國際數據競賽,開發的社交網絡推薦算法,在全球1000支競賽隊伍中榮獲亞軍,創大陸企業15年來的歷史最好成績
        擁有數百項論文、技術發明專利及軟件著作權
        知識圖譜應用場景
        故障分析與質量風險控制
        通過對關鍵設備運行參數、生產環節建模,對產品失效知識解析構建關系圖譜,快速精準定位故障原因,實現智能故障診斷和失效歸因分析,形成專家經驗,有效降低故障損失,提升質量風險控制能力。
        文檔知識庫與輔助知識獲取
        通過運用NLP自然語言解析技術,結合半自動校驗平臺、數據管理系統實現文本知識到結構化知識提煉全流程方案,提升知識獲取、解析效率,降低知識管理運營成本。
        智能風控與智能營銷
        通過內外部數據源解析融合,構建金融知識圖譜及多場景業務模型,實現智能風控與智能營銷,提升金融風控能力與運營效率。
        知識圖譜應用案例
        某運營商集團基于知識圖譜的智能制度審計
        利用知識圖譜、語義理解等AI技術,充分挖掘制度規范的關聯性及層次性,實現制度審計能力,并開展制度間一致性校驗和制度沖突點檢查,此外通過建立制度推薦機器人,實現制度智能搜索和相關推薦
        某頭部電池制造公司基于知識圖譜故障分析
        通過失效知識圖譜技術,將過往積累的設備和產品失效知識如FMEA、FTA、FA等構建關系圖譜,實現基于知識圖譜的智能故障診斷和失效歸因分析
        中船重工某所基于知識圖譜的數據分析平臺
        分析軍用知識圖譜典型的在軍事應用場景及和功能需求,研制面向典型軍事智能應用的知識圖譜構建、演化和推理平臺,設計基于知識圖譜的知識管理平臺
        智能知識圖譜產品功能
        智能構建平臺
        支持知識圖譜全流程的快速設計與靈活構建
        智能圖析挖掘
        多種圖譜分析挖掘算法,助力知識發現
        智能知識問答
        結合自然語言理解能力自動解析出問題答案,呈現多維度業務知識
        失效歸因分析
        便捷準確地定位失效故障原因,有效提升質量管理能力
        智能構建平臺
        支持多源數據管理與圖譜構建
        針對傳感器、OA系統、經營性數據、專家規則、統計報表等各類結構化數據,實現自動映射式構建;針對研報、財報、百科、新聞、公告等非結構化文件,實現基于自然語言處理技術和OCR技術的智能抽取、語義分析與模型構建,實現的抽取式構建
        智能圖析挖掘
        提供圖計算與圖算法應用
        圖遍歷
        廣度優先遍歷,深度優先遍歷
        路徑計算
        節點間的路徑搜索,包括最短路徑,路徑搜索器 Dijkstra Floyd
        統計計算
        標簽統計,關系統計,屬性統計,三角形計數統計, 標簽云,關鍵詞云等
        路徑探尋
        給定兩個或多個節點,發現他們之間的關聯關系
        中心度分析
        中心度分析,PageRank等
        群體分析
        全圖分析,社區發現(標簽傳播、隨機游走等),最大流算法
        智能知識問答
        直擊答案知識溯源一秒解惑
        知識圖譜作為知識融合的載體,所有知識點被具有語義信息的邊所關聯。從問句到知識圖譜的知識點的匹配關聯過程中,可以用到大量其關聯節點的關聯信息。這種關聯信息讓問句的語義理解更加精確
        失效歸因分析
        自動定位原因和解決方案
        基于知識圖譜技術,將過往積累的設備和產品失效知識如FMEA、FTA、FA等構建關系圖譜,實現智能故障診斷和失效歸因分析,以降低故障帶來的損失,并形成專家經驗
        先進的深度語義理解技術
        圖譜問答更準確
        針對客戶所在行業,應用行業語言模型和領域語料庫,采用國內領先的NLP訓練模型,助力海量數據的自動化抽取和構建,深度分析用戶意圖,結合圖譜探索,給出更準確的回答
        更完備的知識圖譜
        全生命周期構建與管理
        行業內首次實現了知識圖譜全流程的構建、應用和管理,實現一體化的圖譜模式設計,全面的輔助客戶進行圖譜的管理、權限控制、任務調度
        獨創的基于知識圖譜的
        專家經驗知識庫構建系統
        行業內首個將知識圖譜技術應用于制造業的質量管理體系中,實現對失效相關的文檔資料中的知識和經驗圖譜化,并首次實現知識與知識、知識與人、知識在時間維度上的多維度連接,將無序的知識有序地關聯起來
        自研系統具有
        更強的兼容性與擴展性
        達觀知識圖譜已獲得軟件著作權與PCT專利授權,已針對多模態知識表示和存儲、高可用冗余架構、分布式存儲架構、國產化支持等做了向上與向下兼容優化處理,最大限度地滿足系統要求。同時針對知識圖譜基礎平臺具有更強的二次開發能力,系統調整更加靈活、快速
        入選頂尖科技創新榜單
        榮獲國內外技術競賽大獎
        戰支“智能爭鋒”語言信息處理競賽冠軍
        戰略支援部隊2019年舉辦的“智能爭鋒杯”智能語言信息處理大賽,達觀數據在4個比賽中獲總成績第一名
        CCKS 中國知識圖譜與語義計算大賽亞軍
        中國中文信息學會語言與知識計算專委會發起的面向全國研究人員的年度評測,達觀數據憑借在語義理解領域出色的技術實力,獲得 CCKS 2019“公眾公司公告信息抽取”大賽任務亞軍
        EMI黑客馬拉松算法競賽國際冠軍
        參加 EMI 在英國倫敦舉辦的國際推薦算法黑客馬拉松競賽,開發的推薦系統預測精度力壓劍橋、牛津、密歇根大學等知名團隊,以優異的效果榮獲冠軍
        KDD CUP 數據競賽國際亞軍
        參加國際計算機學會 ACM 主辦的全球最高級別的 ACM KDD-Cup 國際數據競賽,開發的社交網絡推薦算法,在全球1000支競賽隊伍中榮獲亞軍,創大陸企業15年來的歷史最好成績
        擁有數百項論文、技術發明專利
        及軟件著作權
        知識圖譜應用場景
        故障分析與質量風險控制
        通過對關鍵設備運行參數、生產環節建模,對產品失效知識解析構建關系圖譜,快速精準定位故障原因,實現智能故障診斷和失效歸因分析,形成專家經驗,有效降低故障損失,提升質量風險控制能力。
        文檔知識庫與輔助知識獲取
        通過運用NLP自然語言解析技術,結合半自動校驗平臺、數據管理系統實現文本知識到結構化知識提煉全流程方案,提升知識獲取、解析效率,降低知識管理運營成本。
        智能風控與智能營銷
        通過內外部數據源解析融合,構建金融知識圖譜及多場景業務模型,實現智能風控與智能營銷,提升金融風控能力與運營效率。
        知識圖譜應用案例
        某運營商集團基于知識圖譜的智能制度審計
        利用知識圖譜、語義理解等AI技術,充分挖掘制度規范的關聯性及層次性,實現制度審計能力,并開展制度間一致性校驗和制度沖突點檢查,此外通過建立制度推薦機器人,實現制度智能搜索和相關推薦
        某頭部電池制造公司基于知識圖譜故障分析
        通過失效知識圖譜技術,將過往積累的設備和產品失效知識如FMEA、FTA、FA等構建關系圖譜,實現基于知識圖譜的智能故障診斷和失效歸因分析
        中船重工某所基于知識圖譜的數據分析平臺
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