通過對各個業(yè)務系統(tǒng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行匯聚，將本來采集來源廣泛、類型豐富、缺乏關聯(lián)的數(shù)據(jù)進行融合、分析與修正，提升數(shù)據(jù)資產的可用性和易用性。
以核心業(yè)務場景切入，從結果性數(shù)據(jù)挖掘到過程性數(shù)據(jù)分析，持續(xù)完善與優(yōu)化算法庫，建立核心算法庫和模型開發(fā)應用標準，通過積累各領域知識模型，深化行業(yè)應用價值，實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫“開箱即用”。
算法庫資源豐富
過程性數(shù)據(jù)輸入，訓練算法模型
持續(xù)積累領域知識，建立行業(yè)知識體系
基于標準化數(shù)據(jù)輸入、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、業(yè)務數(shù)據(jù)持續(xù)迭代、行業(yè)數(shù)據(jù)策略泛化，實現(xiàn)核心數(shù)據(jù)分析算法的跨行業(yè)遷移和敏捷復用。
模型策略可復制
業(yè)務場景可遷移
應用效果可優(yōu)化
數(shù)字教育
數(shù)字建工
數(shù)字農業(yè)
