Fabarta 正式加入大数据技术标准推进委员会,共同推动大数据技术标准化进程

Fabarta作为新成员参加CCSATC601会议,展示其在图智能领域的技术实力,致力于推动大数据与实体经济融合,提供包括ArcGraph图数据库引擎在内的图智能解决方案,旨在提升数据管理和应用效率。

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近日,中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会(以下简称“CCSA TC601”)在杭州召开了 2023 年度第一次全体工作会议。本次会议为期两天,共有来自各成员单位的 230 余位专家、代表参会。本次会议上 Fabarta 作为新成员单位之一,由产品总监陈振代表公司进行了介绍发言。 

大数据技术标准推进委员会(CCSA TC601)是中国通信标准化协会(CCSA)下的内设组织,旨在凝聚产业链各个环节,识别和解决大数据发展面临的重大问题,开展大数据技术、数据资产管理、数据共享与流通、数据安全等共性基础标准研究,以标准推进工作为纽带,推动大数据与实体经济深度融合。

顺利加入中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会(CCSA TC601),不仅是对 Fabarta 技术实力与产品价值的充分认可,同时也是对 Fabarta 在推动大数据技术与产业融合发展方面的肯定和支持。

Fabarta (北京枫清科技有限公司)作为一家专注于图智能领域的国际化公司,相信通过挖掘数据连接的价值可以改变世界。Fabarta 致力于解决在大规模增长的多源异构数据环境下的图智能难题,赋能企业客户和业务合作伙伴更加便捷地在图智能分析平台之上沉淀业务价值,梳理与治理数据资产,帮助企业快速高效地构建丰富的图智能领域应用,构建基于数据编织的下一代企业数据智能平台。

目前 Fabarta 的产品体系分为三层:基础层是 ArcGraph 图数据库引擎,融合了图数据库和图计算能力,采用完全分布式的架构设计,为企业提供更高速的查询性能和一体化使用体验,已经通过中国信通院“可信数据库”评测;中间层是低代码化的图分析平台,简化复杂的图技术细节,让图技术快速落地于业务场景中;最上层是围绕垂直领域打造的变革型应用,目前已有图增强数据治理平台产品,利用图和 AI 技术切实解决数据治理难题,帮助企业提高数据质量,有效指导业务发展。

​作为新成员单位,Fabarta 将积极与其他成员单位进行交流合作,共同推动大数据技术的创新和应用,推动大数据技术标准化进程,促进行业的良性发展与进步,加速大数据技术在各行业的应用和发展,为社会和客户创造更多的价值。

### 自然语言处理技术的最新进展与应用场景 #### 最新进展 自然语言处理(NLP)已经从传统的逻辑规则发展到了现代的统计模型和深度学习方法。这一转变使得 NLP 可以更高效地解决复杂的语言理解问题[^1]。近年来,多模态预训练模型成为研究热点之一,这些模型能够同时处理多种类型的信息,例如文本、图像以及视频等。具体来说: - **Unicoder** 是一种用于跨语言理解和生成任务的有效工具; - **Unicoder VL** 主要针对视频片段及其对应的自然语言描述进行联合建模; - **CodeBERT** 则专注于代码相关的任务。 以上三种模型代表了当前多模态预训练领域的前沿成果,并且它们各自解决了特定领域内的挑战[^2]。 另外,在实际应用层面,一些新型框架也开始探索如何结合文本与其他形式的内容来增强用户体验。比如有一种基于 Transformer 的端到端模型 Divter,它可以通过独立预训练的方式分别完成文本回复生成和图片生成两项功能[^3]。 #### 应用场景 随着技术的进步,NLP 已经渗透进了多个行业并展现出巨大潜力。以下是几个典型的应用实例: 1. **医疗健康** “素问 GPT”是一款专门面向中医领域的大型语言模型,现已投入临床实践当中。它可以服务于各类康养场所、药店诊所以及其他关联产业,从而构建起全面的服务体系。不仅如此,“素问 GPT”还计划进一步拓展其适用范围,并支持个性化定制需求[^4]。 2. **商业智能** Fabarta 提供了一套完整的解决方案——即所谓的“以数据为核心”的 LLM 架构(Data-Centric LLM),旨在帮助企业利用大数据资源开发智能化应用程序。借助该公司的核心技术力量,客户可以轻松搭建属于自己的智能分析平台,进而推动业务模式转型与发展升级[^5]。 ```python # 示例代码展示了一个简单的文本分类器实现过程 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB def train_text_classifier(corpus, labels): vectorizer = TfidfVectorizer() X_train_tfidf = vectorizer.fit_transform(corpus) clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, labels) return clf, vectorizer corpus = ["This is a sample sentence.", "Another example here."] labels = ['positive', 'negative'] clf, vec = train_text_classifier(corpus, labels) ``` 此段 Python 代码演示了如何使用 TF-IDF 向量化技术和朴素贝叶斯算法创建基本的文本分类器。尽管这是一个非常基础的例子,但它反映了传统机器学习方法在 NLP 中的基础作用。 ---
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