思通数科研发了一款多模态AI能力引擎，专注于提供自然语言处理（NLP）、情感分析、实体识别、图像识别与分类、OCR识别和语音识别等接口服务。该平台功能强大，支持本地化部署，并鼓励用户体验和开发者共同完善，以实现开源共享。

思通舆情 在线生产环境 使用了24个节点的 Elasticsearch集群存储，每天在互联网上采集的2亿多条数据，每个月下来抓取的数据量2TB左右。

解决方案：使用分布式爬虫框架，如Scrapy，它提供了分布式爬取的能力。解决方案：使用支持这些协议的爬虫工具，如Selenium或Puppeteer，模拟浏览器行为来获取数据。使用数据验证规则，如正则表达式，来确保数据的格式和内容符合预期。解决方案：限制爬虫的并发请求数，使用异步请求和延迟策略来控制请求频率。问题：封IP是最常见的问题，抓取的目标网站会识别并封锁频繁请求的IP地址。问题：在分布式环

本文深入探讨了思通数科如何利用大语言模型和知识图谱技术，构建企业知识库智能问答系统，以促进知识的高效获取、共享、应用和创新，从而提升企业的知识管理水平和业务价值。随着人工智能技术的快速发展，尤其是大语言模型和知识图谱技术的兴起，企业知识管理正迎来新的变革机遇。此外，系统还能够根据业务需求，提供个性化的知识推荐和决策支持，创造更大的业务价值。知识图谱能够将非结构化数据转换为结构化知识，便于检索和分析

思通数科研发了一款多模态AI能力引擎，专注于提供自然语言处理（NLP）、情感分析、实体识别、图像识别与分类、OCR识别和语音识别等接口服务。该平台功能强大，支持本地化部署，并鼓励用户体验和开发者共同完善，以实现开源共享。

中文的表达方式五花八门，比如成语、俗语、还有那些让人哭笑不得的双关语，这些都让情感分析变得复杂。再者，中文里头的情感表达很多时候得看上下文，一句话放在不同的情景里，意思可能就大相径庭了。而且，现在网络用语更新得飞快，新词层出不穷，情感分析的模型得不断学习才能跟上节奏。公司通过不断的技术革新和大量的数据训练，让中文情感分析越来越精准，应用场景也越来越广泛。如果你想要合作，得根据你的具体需求和预算，还

思通数科研发了一款多模态AI能力引擎，专注于提供自然语言处理（NLP）、情感分析、实体识别、图像识别与分类、OCR识别和语音识别等接口服务。该平台功能强大，支持本地化部署，并鼓励用户体验和开发者共同完善，以实现开源共享。智能文本分析技术是指利用自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）等方法，对文本数据进行分析和理解的技术。通过该技术，可以从非结构化的文本数据中提取出结构化的信息，进而进行有效的数据

这些模型通过学习大量的图像数据，能够识别出图像中的关键特征，如形状、纹理和颜色等，从而实现对垃圾的准确分类。通过以上步骤，我们成功地将图像分类技术应用于垃圾分类项目中，提高了处理效率，促进了资源的可持续利用，并减少了对环境的负面影响。在环保项目中，图像分类技术的应用不仅提高了垃圾分类的效率，还有助于资源的回收利用，减少了环境污染。首先，我们进行了数据预处理。此外，我们的图像识别服务还支持颜色识别和

AI智能守护系统通过多模态技术实现校园情绪异常监测，部署视觉与音频传感器实时捕捉学生肢体动作、面部表情及语音特征，结合时序分析、NLP等算法进行高精度识别。系统具备毫秒级预警能力，可推送事件详情和干预建议，同时建立心理健康数据库为校园管理提供决策依据。采用匿名化处理确保隐私安全，误报率低于3%，支持与现有平台对接，形成监测-干预-跟踪闭环，有效提升校园心理危机响应效率。

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