面向科技咨询的数据智能服务开发平台研究与实现
这是一篇关于科技咨询,数据智能,自动化生产线,表达式即服务的论文, 主要内容为科技咨询数据智能服务开发平台是为科技咨询业务专家、数据分析专家、算法专家等角色提供的,基于云原生技术、大数据技术和AI技术搭建的简单易用的辅助工具,平台以过程自动化的方式提高科技咨询业务落地的效率,助力科技咨询行业在当前信息过载的互联网环境下满足数据说话、精准定位、快捷响应的新需求。国内外现有的数据智能服务开发平台在科技咨询场景下功能过于臃肿、过程过于复杂,无法有效提高生产力,这些存在的问题和挑战主要包括:1)海量多源异构数据集中管理与利用的问题。科技咨询的数据来源广且量大,不同的数据源供应商所属领域不同,它们提供的数据呈分散、异构的特点,缺乏了统一的数据资源组织与管理。2)服务开发过程依旧繁琐、开发周期依旧长的问题。科技咨询数据智能服务的落地需要经过大数据存储与处理、模型设计与训练、模型性能评估、应用部署运维等过程,现有平台无法完美契合这些过程,需要投入大量的人力分工协作,且不同工作间具有依赖性,对于后期发现问题的返工修正的不断更新,导致更高的时间和经济成本。另一方面,前期研发所形成的算法资产,对于新的数据和特定的场景,都有持续训练、集成和部署的需求,重复的过程给工作人员增加了更多的负担。3)服务之间的可重复利用问题。在科技咨询新场景的服务开发中,复用多个已构建数据智能服务的原子能力形成新的服务,是一种提高生产力的有效方式。但是服务之间的依赖关系、重复调用导致了更长的响应时间和系统资源占用量,如何设计出高效的组合服务显得格外重要。针对以上问题与挑战,本文重点面向科技咨询场景对数据智能服务的自动化开发流程和复合型数据智能服务的构建模型进行了研究与分析,并完成了面向科技咨询的数据智能服务开发平台的研究与实现,主要研究内容有:1)设计并实现了科技咨询数据智能服务自动化生产线。该生产线实现了从多源异构的海量科技咨询数据资产存储与管理,到多版本人工智能模型资产的生产与管理,再到数据智能服务资产部署与管理的自动化生产流程,有效降低了数据智能服务的开发周期和减少了人力投入,达到了降本增效的目的。2)设计并实现了分布式数据智能服务引擎。一方面,引擎实现了数据智能服务实例根据负载状况自动扩缩容,提高服务的稳定性和响应速度;另一方面,引擎以表达式即服务的方式,实现了对数据智能服务原子能力的复用,并对表达式的构建与调用进行了优化,解决了服务编排时服务依赖问题带来的响应时间过长和服务重复调用导致的系统资源浪费的问题。3)设计并实现了面向科技咨询的数据智能服务开发平台。该平台提供了多源数据管理、算子在线开发与版本管理、图像化工作流拖拽开发与版本管理、模型评估部署与版本管理、服务健康监测、表达式服务在线编辑与测试等功能,以过程自动化的方式提高了相关人员开发科技咨询数据智能服务的效率。最后,本平台应用于国家重点研发计划课题“科技咨询数据资源体系研究与资源建设”中,基于海量科技咨询数据,开发了若干数据智能标引服务,验证了本文所设计平台的应用价值。
面向科技咨询的数据智能服务开发平台研究与实现
这是一篇关于科技咨询,数据智能,自动化生产线,表达式即服务的论文, 主要内容为科技咨询数据智能服务开发平台是为科技咨询业务专家、数据分析专家、算法专家等角色提供的,基于云原生技术、大数据技术和AI技术搭建的简单易用的辅助工具,平台以过程自动化的方式提高科技咨询业务落地的效率,助力科技咨询行业在当前信息过载的互联网环境下满足数据说话、精准定位、快捷响应的新需求。国内外现有的数据智能服务开发平台在科技咨询场景下功能过于臃肿、过程过于复杂,无法有效提高生产力,这些存在的问题和挑战主要包括:1)海量多源异构数据集中管理与利用的问题。科技咨询的数据来源广且量大,不同的数据源供应商所属领域不同,它们提供的数据呈分散、异构的特点,缺乏了统一的数据资源组织与管理。2)服务开发过程依旧繁琐、开发周期依旧长的问题。科技咨询数据智能服务的落地需要经过大数据存储与处理、模型设计与训练、模型性能评估、应用部署运维等过程,现有平台无法完美契合这些过程,需要投入大量的人力分工协作,且不同工作间具有依赖性,对于后期发现问题的返工修正的不断更新,导致更高的时间和经济成本。另一方面,前期研发所形成的算法资产,对于新的数据和特定的场景,都有持续训练、集成和部署的需求,重复的过程给工作人员增加了更多的负担。3)服务之间的可重复利用问题。在科技咨询新场景的服务开发中,复用多个已构建数据智能服务的原子能力形成新的服务,是一种提高生产力的有效方式。但是服务之间的依赖关系、重复调用导致了更长的响应时间和系统资源占用量,如何设计出高效的组合服务显得格外重要。针对以上问题与挑战,本文重点面向科技咨询场景对数据智能服务的自动化开发流程和复合型数据智能服务的构建模型进行了研究与分析,并完成了面向科技咨询的数据智能服务开发平台的研究与实现,主要研究内容有:1)设计并实现了科技咨询数据智能服务自动化生产线。该生产线实现了从多源异构的海量科技咨询数据资产存储与管理,到多版本人工智能模型资产的生产与管理,再到数据智能服务资产部署与管理的自动化生产流程,有效降低了数据智能服务的开发周期和减少了人力投入,达到了降本增效的目的。2)设计并实现了分布式数据智能服务引擎。一方面,引擎实现了数据智能服务实例根据负载状况自动扩缩容,提高服务的稳定性和响应速度;另一方面,引擎以表达式即服务的方式,实现了对数据智能服务原子能力的复用,并对表达式的构建与调用进行了优化,解决了服务编排时服务依赖问题带来的响应时间过长和服务重复调用导致的系统资源浪费的问题。3)设计并实现了面向科技咨询的数据智能服务开发平台。该平台提供了多源数据管理、算子在线开发与版本管理、图像化工作流拖拽开发与版本管理、模型评估部署与版本管理、服务健康监测、表达式服务在线编辑与测试等功能,以过程自动化的方式提高了相关人员开发科技咨询数据智能服务的效率。最后,本平台应用于国家重点研发计划课题“科技咨询数据资源体系研究与资源建设”中,基于海量科技咨询数据,开发了若干数据智能标引服务,验证了本文所设计平台的应用价值。
面向科技咨询的产业链智能构建及迭代平台的研究与实现
这是一篇关于科技咨询,产业链智能构建,新词发现,层次关系抽取,产业链存储和更新的论文, 主要内容为在科技咨询应用场景下,产业链依据产业整体发展情况,构建产业知识图谱,洞察重点产业运行态势,厘清产业链上下游企业动向,为政府和企业等各阶层客户的产业决策提供科学依据。而面向科技咨询的产业链智能构建及迭代平台则是科技咨询决策服务中所需要借助的产业链构建辅助工具。虽然国内外研究人员在产业链构建方面都进行了大量研究并取得了一定成效,但面对产业链智能构建与迭代更新的需求,目前大多数据产业分析平台仍然存在着以下问题与挑战:1)科技咨询资源中蕴含的产业链标签数据量庞大且更新迭代快,现有的开源产业分析工具难以支持产业词库智能更新的能力,无法满足科技咨询场景中产业动态变化、演进过程等需求;2)科技咨询场景下产业关系错综复杂,人工分析产业层次关系费时费力、精准度低,缺乏专门针对产业链的层次关系智能抽取服务;3)目前在产业链构建方面的数据组织管理方式各不相同,难以组织管理,缺乏通用的开发方法,不利于提高工程化开发效率,给科技咨询场景产业链构建工作带来巨大挑战。针对以上问题与挑战,本论文重点围绕面向科技咨询的产业链新词挖掘、产业链层次关系抽取、产业链数据资源管理进行研究与分析,完成了面向科技咨询的产业链智能构建和迭代平台的设计与实现,主要研究内容有以下四项:1)设计并实现一种面向科技咨询的产业新词挖掘方法,基于统计和无监督的设计思想,输出高质量的产业新词词库,及时捕捉产业的动态发展情况,确认产业链更新任务的产业实体。2)设计并实现一种面向科技咨询的产业链层次关系抽取方法,针对科技咨询场景下产业关系错综复杂的问题,提出一套产业链层次关系自动化抽取方法,进一步确定产业实体在产业链上下游的层级位置。3)设计并实现一种面向科技咨询的产业链数据资源管理方案,针对产业链构建过程中面临多源、异构、主观性较强、数据表示不规范统一、跨域融合困难等问题,设计一种统一的产业链数据资源存储组织模式。同时,针对产业数据随时间维度的频繁变化导致的渲染时间过长、计算资源占用率高等问题,提出了一种数据处理与产业链更新优化策略。4)设计并实现一种面向科技咨询的产业链智能构建和迭代平台,提供具备产业链新词智能挖掘、产业关系智能抽取、图谱编辑、可视化分析等能力的产业链平台。同时,将产业链构建能力与科技咨询场景相结合,构建面向科技咨询大数据的产业大脑应用示范平台。最后,本平台应用于国家重点研发计划课题“科技咨询数据资源体系研究与资源建设”中,为课题中产业数据应用与服务部分提供技术支撑,验证了本文提出方法的有效性与平台的实际应用价值。
面向科技咨询的数据智能服务开发平台研究与实现
这是一篇关于科技咨询,数据智能,自动化生产线,表达式即服务的论文, 主要内容为科技咨询数据智能服务开发平台是为科技咨询业务专家、数据分析专家、算法专家等角色提供的,基于云原生技术、大数据技术和AI技术搭建的简单易用的辅助工具,平台以过程自动化的方式提高科技咨询业务落地的效率,助力科技咨询行业在当前信息过载的互联网环境下满足数据说话、精准定位、快捷响应的新需求。国内外现有的数据智能服务开发平台在科技咨询场景下功能过于臃肿、过程过于复杂,无法有效提高生产力,这些存在的问题和挑战主要包括:1)海量多源异构数据集中管理与利用的问题。科技咨询的数据来源广且量大,不同的数据源供应商所属领域不同,它们提供的数据呈分散、异构的特点,缺乏了统一的数据资源组织与管理。2)服务开发过程依旧繁琐、开发周期依旧长的问题。科技咨询数据智能服务的落地需要经过大数据存储与处理、模型设计与训练、模型性能评估、应用部署运维等过程,现有平台无法完美契合这些过程,需要投入大量的人力分工协作,且不同工作间具有依赖性,对于后期发现问题的返工修正的不断更新,导致更高的时间和经济成本。另一方面,前期研发所形成的算法资产,对于新的数据和特定的场景,都有持续训练、集成和部署的需求,重复的过程给工作人员增加了更多的负担。3)服务之间的可重复利用问题。在科技咨询新场景的服务开发中,复用多个已构建数据智能服务的原子能力形成新的服务,是一种提高生产力的有效方式。但是服务之间的依赖关系、重复调用导致了更长的响应时间和系统资源占用量,如何设计出高效的组合服务显得格外重要。针对以上问题与挑战,本文重点面向科技咨询场景对数据智能服务的自动化开发流程和复合型数据智能服务的构建模型进行了研究与分析,并完成了面向科技咨询的数据智能服务开发平台的研究与实现,主要研究内容有:1)设计并实现了科技咨询数据智能服务自动化生产线。该生产线实现了从多源异构的海量科技咨询数据资产存储与管理,到多版本人工智能模型资产的生产与管理,再到数据智能服务资产部署与管理的自动化生产流程,有效降低了数据智能服务的开发周期和减少了人力投入,达到了降本增效的目的。2)设计并实现了分布式数据智能服务引擎。一方面,引擎实现了数据智能服务实例根据负载状况自动扩缩容,提高服务的稳定性和响应速度;另一方面,引擎以表达式即服务的方式,实现了对数据智能服务原子能力的复用,并对表达式的构建与调用进行了优化,解决了服务编排时服务依赖问题带来的响应时间过长和服务重复调用导致的系统资源浪费的问题。3)设计并实现了面向科技咨询的数据智能服务开发平台。该平台提供了多源数据管理、算子在线开发与版本管理、图像化工作流拖拽开发与版本管理、模型评估部署与版本管理、服务健康监测、表达式服务在线编辑与测试等功能,以过程自动化的方式提高了相关人员开发科技咨询数据智能服务的效率。最后,本平台应用于国家重点研发计划课题“科技咨询数据资源体系研究与资源建设”中,基于海量科技咨询数据,开发了若干数据智能标引服务,验证了本文所设计平台的应用价值。
面向科技咨询的产业链智能构建及迭代平台的研究与实现
这是一篇关于科技咨询,产业链智能构建,新词发现,层次关系抽取,产业链存储和更新的论文, 主要内容为在科技咨询应用场景下,产业链依据产业整体发展情况,构建产业知识图谱,洞察重点产业运行态势,厘清产业链上下游企业动向,为政府和企业等各阶层客户的产业决策提供科学依据。而面向科技咨询的产业链智能构建及迭代平台则是科技咨询决策服务中所需要借助的产业链构建辅助工具。虽然国内外研究人员在产业链构建方面都进行了大量研究并取得了一定成效,但面对产业链智能构建与迭代更新的需求,目前大多数据产业分析平台仍然存在着以下问题与挑战:1)科技咨询资源中蕴含的产业链标签数据量庞大且更新迭代快,现有的开源产业分析工具难以支持产业词库智能更新的能力,无法满足科技咨询场景中产业动态变化、演进过程等需求;2)科技咨询场景下产业关系错综复杂,人工分析产业层次关系费时费力、精准度低,缺乏专门针对产业链的层次关系智能抽取服务;3)目前在产业链构建方面的数据组织管理方式各不相同,难以组织管理,缺乏通用的开发方法,不利于提高工程化开发效率,给科技咨询场景产业链构建工作带来巨大挑战。针对以上问题与挑战,本论文重点围绕面向科技咨询的产业链新词挖掘、产业链层次关系抽取、产业链数据资源管理进行研究与分析,完成了面向科技咨询的产业链智能构建和迭代平台的设计与实现,主要研究内容有以下四项:1)设计并实现一种面向科技咨询的产业新词挖掘方法,基于统计和无监督的设计思想,输出高质量的产业新词词库,及时捕捉产业的动态发展情况,确认产业链更新任务的产业实体。2)设计并实现一种面向科技咨询的产业链层次关系抽取方法,针对科技咨询场景下产业关系错综复杂的问题,提出一套产业链层次关系自动化抽取方法,进一步确定产业实体在产业链上下游的层级位置。3)设计并实现一种面向科技咨询的产业链数据资源管理方案,针对产业链构建过程中面临多源、异构、主观性较强、数据表示不规范统一、跨域融合困难等问题,设计一种统一的产业链数据资源存储组织模式。同时,针对产业数据随时间维度的频繁变化导致的渲染时间过长、计算资源占用率高等问题,提出了一种数据处理与产业链更新优化策略。4)设计并实现一种面向科技咨询的产业链智能构建和迭代平台,提供具备产业链新词智能挖掘、产业关系智能抽取、图谱编辑、可视化分析等能力的产业链平台。同时,将产业链构建能力与科技咨询场景相结合,构建面向科技咨询大数据的产业大脑应用示范平台。最后,本平台应用于国家重点研发计划课题“科技咨询数据资源体系研究与资源建设”中,为课题中产业数据应用与服务部分提供技术支撑,验证了本文提出方法的有效性与平台的实际应用价值。
面向科技咨询的产业链智能构建及迭代平台的研究与实现
这是一篇关于科技咨询,产业链智能构建,新词发现,层次关系抽取,产业链存储和更新的论文, 主要内容为在科技咨询应用场景下,产业链依据产业整体发展情况,构建产业知识图谱,洞察重点产业运行态势,厘清产业链上下游企业动向,为政府和企业等各阶层客户的产业决策提供科学依据。而面向科技咨询的产业链智能构建及迭代平台则是科技咨询决策服务中所需要借助的产业链构建辅助工具。虽然国内外研究人员在产业链构建方面都进行了大量研究并取得了一定成效,但面对产业链智能构建与迭代更新的需求,目前大多数据产业分析平台仍然存在着以下问题与挑战:1)科技咨询资源中蕴含的产业链标签数据量庞大且更新迭代快,现有的开源产业分析工具难以支持产业词库智能更新的能力,无法满足科技咨询场景中产业动态变化、演进过程等需求;2)科技咨询场景下产业关系错综复杂,人工分析产业层次关系费时费力、精准度低,缺乏专门针对产业链的层次关系智能抽取服务;3)目前在产业链构建方面的数据组织管理方式各不相同,难以组织管理,缺乏通用的开发方法,不利于提高工程化开发效率,给科技咨询场景产业链构建工作带来巨大挑战。针对以上问题与挑战,本论文重点围绕面向科技咨询的产业链新词挖掘、产业链层次关系抽取、产业链数据资源管理进行研究与分析,完成了面向科技咨询的产业链智能构建和迭代平台的设计与实现,主要研究内容有以下四项:1)设计并实现一种面向科技咨询的产业新词挖掘方法,基于统计和无监督的设计思想,输出高质量的产业新词词库,及时捕捉产业的动态发展情况,确认产业链更新任务的产业实体。2)设计并实现一种面向科技咨询的产业链层次关系抽取方法,针对科技咨询场景下产业关系错综复杂的问题,提出一套产业链层次关系自动化抽取方法,进一步确定产业实体在产业链上下游的层级位置。3)设计并实现一种面向科技咨询的产业链数据资源管理方案,针对产业链构建过程中面临多源、异构、主观性较强、数据表示不规范统一、跨域融合困难等问题,设计一种统一的产业链数据资源存储组织模式。同时,针对产业数据随时间维度的频繁变化导致的渲染时间过长、计算资源占用率高等问题,提出了一种数据处理与产业链更新优化策略。4)设计并实现一种面向科技咨询的产业链智能构建和迭代平台,提供具备产业链新词智能挖掘、产业关系智能抽取、图谱编辑、可视化分析等能力的产业链平台。同时,将产业链构建能力与科技咨询场景相结合,构建面向科技咨询大数据的产业大脑应用示范平台。最后,本平台应用于国家重点研发计划课题“科技咨询数据资源体系研究与资源建设”中,为课题中产业数据应用与服务部分提供技术支撑,验证了本文提出方法的有效性与平台的实际应用价值。
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