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基于云原生及MLOps（机器学习运维）的一站式机器学习平台，提供数据管理、模型训练、模型管理、模型部署、监控预警和模型评估迭代的全流程服务。
提供了全面精准的数据管理能力，包括数据查询、ETL编排、数据集管理、数据模型构建等，帮助用户高效驾驭数据资产，释放数据价值。
基于aiEF开发的软件可形成智能应用程序，以插件形式集成到原业务系统上，提供智能插件功能；提供通用API，增强业务系统智能化水平。
提供标准化建模流程和丰富的内置算子，用户可快速搭建契合需求的模型。
提供了完善的管理功能和应用类型，赋能用户实现模型的高效部署、精准运维以及动态优化。
搭建起面向资源利用和应用效能的全方位监控体系，实时精准把握运行状态，保障平台运行稳定安全。
基于大语言模型的智能体平台，提供可视化编排、RAG检索、智能体开发及运维、知识库等核心功能，全面接入Deepseek等开源模型，帮助开发者快速构建生成式AI应用。
可视化编排生成式 AI 应用的专业工作站 All in One Place
安全构建私有数据与大型语言模型之间的数据通道，包括各种基于全文索引或向量数据库嵌入的 RAG 能力，支持直接上传PDF、TXT等各种文本格式
为提示词工程师匠心打造的友好型提示词开发利器，支持无缝切换多种大型语言模型
开发者可以观测推理过程、精准记录日志、高效标注数据、灵活训练并精细微调模型。支持实时监控和优化模型推理，标注数据和微调模型。
支持自主封装 API 为实用工具，也可集成第三方工具，将API打包成工具，为LLM提供扩展功能
基于后端及服务理念打造的 API 设计，大幅简化生成式 AI 应用研发流程，通过全面的后端API，将人工智能无缝嵌入到企业高频应用场景
自主调用预先定义的工具与数据，高效解决复杂场景任务。
对AI工作过程进行灵活编排，无缝接入企业现有的各类系统工具
涵盖客户服务、语义搜索和其他多步骤逻辑的对话应用程序。
支持观测推理过程、记录日志和标注数据，针对性训练与微调模型
支持以安全可靠的方式对接企业内部知识库，能够将海量业务数据转化为智能搜索问答
增强LLM（大语言模型）的多模态能力，帮助高效构建和扩展复杂场景。
通过对试车数据的二次分析，可以发现发动机在不同工况下的性能特点和潜在问题，框定工艺参数范围和包络分析上下限；
探索智能诊断分析能力，通过对发动机运行数据的实时监测和分析，结合机器学习和大数据分析技术，建立发动机故障智能诊断模型；
利用工艺参数、包络分析以及发动机故障智能诊断模型形成综合判据，结合专家经验建立发动机故障诊断流程，形成业务闭环。
对文本数据进行标注，区分业务分类、文本存储类型、内容描述差异、提取数据及标准化要求；
包括构建分类器、分类提示词、参数提取器、标准文件生成等节点及流程关系；
在TDM中上传各类经过标注的文本文本，系统后台会调用智能体进行解析并转为标准格式，并完成存储；
TDM系统中可直接查看原始文件及解析后的原始文件。
航空发动机的核心机电部件包括：燃油泵调节阀和电子控制器，其寿命会随着部件老化，性能会逐渐衰减，其表征主要包括：燃油滤前后压差、燃油进口压力、燃油泵出口温度。项目需求：根据监测的数据能够预测发动机发生故障的时间，从而提前安排维修计划。
数据准备：包括训练数据（80%）和校验数据(20%)；
数据探索：进行统计分析、相关性分析，以便调整用于训练的特征变量，减少训练时间；
模型训练：选择神经网络、进行训练，直到满足精度要求；
模型应用：利用训练好的模型进行机电设备寿命预测。
随着遥感卫星、无人机技术的快速发展，遥感图像的数量也呈现爆炸式增长，对于图像的处理依靠人工去标注费事费力，需要借助人工智能手段实现具备多元特征的实体识别，如跑道、机库、码头、干船坞、飞机、舰艇、燃料库、雷达站等
数据标注：利用数据标注进行图像实体标注；根据实体识别需求，选择图像实体识别模型；
模型训练：利用标注好的图像对图像识别模型进行训练，直到满足精度要求；
推理服务：然后利用训练好的模型进行遥感图像的实体识别。
随着装备保障需求多元化，多类资源管理面临动态优化挑战。传统人工调度存在响应滞后缺陷，而遗传算法通过生物进化机制实现全局优化，在资源智能配置中展现显著优势，实践验证有效。
算法定制化开发：根据试验资源管理的具体需求，定制开发遗传算法。
系统集成：将遗传算法集成到资源管理平台中，实现算法驱动的智能调度。
算法测试与优化：通过模拟和实际运行数据测试算法性能，并进行优化调整。
用户反馈机制：建立用户反馈机制，根据用户使用体验对算法进行迭代改进。
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探索智能诊断分析能力，通过对发动机运行数据的实时监测和分析，结合机器学习和大数据分析技术，建立发动机故障智能诊断模型；
利用工艺参数、包络分析以及发动机故障智能诊断模型形成综合判据，结合专家经验建立发动机故障诊断流程，形成业务闭环。
对文本数据进行标注，区分业务分类、文本存储类型、内容描述差异、提取数据及标准化要求；
包括构建分类器、分类提示词、参数提取器、标准文件生成等节点及流程关系；
在TDM中上传各类经过标注的文本文本，系统后台会调用智能体进行解析并转为标准格式，并完成存储；
TDM系统中可直接查看原始文件及解析后的原始文件。
航空发动机的核心机电部件包括：燃油泵调节阀和电子控制器，其寿命会随着部件老化，性能会逐渐衰减，其表征主要包括：燃油滤前后压差、燃油进口压力、燃油泵出口温度。项目需求：根据监测的数据能够预测发动机发生故障的时间，从而提前安排维修计划。
数据准备：包括训练数据（80%）和校验数据(20%)；
数据探索：进行统计分析、相关性分析，以便调整用于训练的特征变量，减少训练时间；
模型训练：选择神经网络、进行训练，直到满足精度要求；
模型应用：利用训练好的模型进行机电设备寿命预测。
随着遥感卫星、无人机技术的快速发展，遥感图像的数量也呈现爆炸式增长，对于图像的处理依靠人工去标注费事费力，需要借助人工智能手段实现具备多元特征的实体识别，如跑道、机库、码头、干船坞、飞机、舰艇、燃料库、雷达站等
数据标注：利用数据标注进行图像实体标注；根据实体识别需求，选择图像实体识别模型；
模型训练：利用标注好的图像对图像识别模型进行训练，直到满足精度要求；
推理服务：然后利用训练好的模型进行遥感图像的实体识别。
随着装备保障需求多元化，多类资源管理面临动态优化挑战。传统人工调度存在响应滞后缺陷，而遗传算法通过生物进化机制实现全局优化，在资源智能配置中展现显著优势，实践验证有效。
算法定制化开发：根据试验资源管理的具体需求，定制开发遗传算法。
系统集成：将遗传算法集成到资源管理平台中，实现算法驱动的智能调度。
算法测试与优化：通过模拟和实际运行数据测试算法性能，并进行优化调整。
用户反馈机制：建立用户反馈机制，根据用户使用体验对算法进行迭代改进。
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