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立即咨询 业务挑战 方案架构 方案优势 客户案例 商业合作 业务挑战 数据资产化 企业数据资产化过程中存在着数据采集难、数据治理难、价值呈现难、成本控制难四大难点。 知识挖掘 企业从海量结构化及非结构化数据中提取知识的技术及能力不足,导致数据价值难以被挖掘,造成数据的浪费。 知识体系化 企业知识大多处在离散状态,不成体系,需要以人为主系统为辅来解决问题,难以支撑系统为主的智能化应用。
帮助客户构建融合了数据清洗及集成、数据存储及管理、数据加工及治理、数据展现及分析,数据共享及服务等能力的大数据底座,助力企业发挥数据价值推进业务创新 立即咨询 行业趋势 方案架构 应用场景 方案优势 客户案例 行业趋势 政策引导 政策以及行业共识形成,银行业需要通过建立健全企业级大数据平台,不断提升数据洞察能力和基于场景的数据挖掘能力,以期充分释放大数据作为基础性战略资源的核心价值。
某精密制造企业 采用百度先进的大数据和数据挖掘技术,采集并整合现有业务系统数据,实现管理和业务数据的大集中,支撑人机料法环数据实时分析。 某市工业互联网 通过大数据平台汇聚区域企业生产、设备、能耗、供应链等数据,构建行业数据模型,支撑产业地图、产业链协同、能耗管理等应用。
领先技术应用 词义相似度是自然语言处理中的重要基础技术,是专名挖掘、query改写、词性标注等常用技术的基础之一 应用场景 专名挖掘 query改写 专名挖掘 通过词语间语义相关性计算寻找人名、地名、机构名等词的相关词,扩大专有名词的词典,更好的辅助应用 技术特色 词表覆盖广 使用百度大规模网页数据进行模型训练,样本数据丰富且时效性高,收录词汇覆盖度广,召回率高 深度学习训练 基于DNN深度学习大量样本训练模型
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