关于我们
广东海启星海洋科技有限公司是一家面向海洋大数据应用的整体解决方案服务商,业务汇集海洋经济、生态保护、调查监测、遥感应用、气象地质、应急减灾、军民融合等领域,通过推动新一代信息技术与海洋智能装备、海洋经济深度融合,打造“美丽与发展共赢”、人与自然和谐发展的“美丽蓝海”业务体系。
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龘思®数据集
■ 龘思数据平台面向防灾减灾、生态保护、资源管理业务以及公司人工智能研发需求,采集、管理、应用各种专业数据集。目前有 11 种数据集,960746 个数据,总大小为:24282080
MB (23712.97 GB/23.16 TB)。
■ 点击下面卡片数据集名称访问对应的数据子平台。
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智能数据监控标准
为了提高海洋漂流浮标观测数据的质量,采取将基于统计学的数据质控方法、基于机器学习的数据质控方法和基于深度学习的数据质控方法结合使用从而实现监测数据智能数据质控,公司形成了一些列的标准规范。
模型算法
大语言模型
大语言模型(Large Language Model,简称LLM、大模型)。基于大模型搭建的知识库是一个重要的应用方向。目前海启星积极探索各种本地大模型知识库工具(例如:Anything LLM、Open WebUI、MaxKB、RAGFlow、FastGPT(海小星|海小星Ⅰ(微调7B-Q4)|海小星Ⅱ(微调7B-F16))、Dify(海小星)等开展相关研究开发,并开通的本地大模型应用系统(海小星)。
算力存储
海启星拥有高性能计算机(联想)、近50台服务器(集群)、阿里云服务器、天河二号(广东省水文局系统),作为数值模型、人工智能算法研发(训练)的算力资源。同时开展边缘计算(端侧)盒子研发,积极探索应用GPU、TPU等处理器的应用。
公司应用Hadoop分布式系统架构,搭建分布式计算、存储系统,用于解决海量数据的存储及分析计算问题。
说明:本网站系统的数据、应用均在公司自行搭建的分布式存储计算系统中。
■ 执行标准:
Q/HQX/Z 31.2-2024 分布式集群技术应用规程 第2部分 分布式存储集群搭建(Hadoop)
监控算法(统计学算法)
监控算法(机器学习算法)
DBSCAN检验法
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种广泛使用的聚类算法,特别适用于数据质控领域,因为它能有效地处理大量数据并识别其中的异常值和结构。
AI团队
海启星有一个AI、卫星遥感、地理信息、信息开发的专业团队。
Y. Z.X.
ManagerT. K.F.
RS EngineerF. N.
RS EngineerL. T.
GIS EngineerFrequently Asked Questions
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