中科通达688038：人工智能 AI训练 是公司的业务之一。对标科创板 海天瑞声

在大数据技术领域，持续聚焦“接存算” 引擎升级，实现了提供上百种类型的汇聚能力，支持多源异构数据源之间的海量数据汇聚清洗，对于常见的关系型数据库、ElasticSearch、TiDB、DM、 RabbitMQ、 Kafka、 FTP、Excel 以及 GAT1400 规范的接口，可一键轻松高效接入；数据仓库层面，通过组件优化，支持亿万级数据的离线数仓搭建，在统一数仓存储层之上，支持多种计算引擎，提供涵盖数据实时导入、批流计算、BI 报表、AI 模型训练等多种计算模式。可完成全链路的实时数据智能业务搭建，开箱即用。

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公司大数据处理和挖掘分析技术主要应用于海量的结构化、半结构化、非结构化数据的采集、汇聚、清洗、转化、标准化以及使用离线、实时计算的数据挖掘和数据分析。该技术的具体表征及关键衡量指标主要有以下几个方面：1、公司通过自主研发的统一数据接入技术实现了多源异构场景下的海量数据接入汇聚，支持包括关系型数据库（Or acle、MySQL、SQLServer、Libr a等）、NoSQL数据库（Redis、MongoDB、HB ase、El asticse arch、Neo4j等）、消息队列数据（K afk a、R abbitMQ、ActiveMQ、SocketMQ）、文件类数据（Excel、文本文件、音视频文件、图片文件等）、http接口类（web api、webservice）等多达20余种不同类型和方式的数据接入，适应公安各场景下的数据接入和汇聚需求。经广泛应用和测试，数据接入和汇聚峰值可达到60M/s，具备5TB/天的数据接入能力。2、在海量结构化数据的清洗、转换、标准化治理过程中，采用批量模版技术实现结构化数据的实时批量处理，可大幅度提高数据处理性能和效率，并降低内存损耗。支持10万条/s的清洗、转换能力，相比业内常用数据转换技术，降低了15-20%的内存使用率。3、通过使用多级索引、多级缓存和冷热数据分离的方法，实现100亿级数据量查询的秒级响应，有效提高了全文检索、关键字检索、一键搜、智搜等公安搜索类应用的数据检索体验和效率，搜索准确度响应速度比传统搜索引擎提升30%-40%。4、大数据处理支持20余种治理种类和规则，除常规非空校验、正则匹配、区间值校验规则外，还支持10余种公安业务类数据治理及校验规则，包括公安元数据字段校验、组织机构代码校验、行政区划校验、警区校验、经纬度校验、摄像机国标编码等。通过方便灵活的配置规则，可任意扩展和丰富公安业务数据治理规则，并根据规则生成数据质量报告，为公安部门提供数据决策依据。5、公司自主研发的大数据分析引擎是将业务主流的流计算和批量计算结合在一起，根据不同的公安数据分析业务场景实现的大数据挖掘分析技术。该技术可自动根据数据输入类型和算力情况选择合适的分析模型，从而节省数据计算的时空成本。同时，支持分类、回归、聚类等多种高效实用的机器学习算法，包含逻辑回归、决策树、随机森林、线性回归、朴素贝叶斯等多种可训练模型，为更智能的数据挖掘服务提供技术支撑。