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數(shù)據(jù)雷達提供了多種分類分級算法，包括AI大模型算法、正則算法、字典算法和應用算法，旨在滿足用戶不同的分類需求，提高數(shù)據(jù)分類的準確性和效率。自定義算法分組：通過自定義算法分組，用戶可以根據(jù)算法的功能、用途或者行業(yè)領域等因素進行分類，將具有相似特性或者功能的算法歸類到同一個分組下。這樣一來，用戶可以更快速地找到需要的算法，同時也可以更清晰地了解系統(tǒng)中各個算法的分類和屬性。分類分級算法共享：所有用戶均可在分類分級算法組織架構下共享這些算法，提升了協(xié)作效率和資源利用率。數(shù)據(jù)分類分級算法能夠為企業(yè)提供高效、準確的數(shù)據(jù)分類和分級服務，幫助企業(yè)更好地管理和保護數(shù)據(jù)資產(chǎn)，降低數(shù)據(jù)泄露和濫用的風險，提升數(shù)據(jù)安全性和合規(guī)性水平，增強企業(yè)對數(shù)據(jù)的控制能力，從而提升企業(yè)的運營效率和競爭力。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關 DG 的實時監(jiān)控功能，讓企業(yè)隨時掌握數(shù)據(jù)流動狀態(tài)，便于及時做出決策。哪個上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關五星服務

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數(shù)據(jù)雷達提供了多種分類分級算法，包括AI大模型算法、正則算法、字典算法和應用算法，旨在滿足用戶不同的分類需求，提高數(shù)據(jù)分類的準確性和效率。AI大模型算法:(1)特征提取與模型訓練：用戶可根據(jù)業(yè)務需要新建AI算法名稱，并支持數(shù)據(jù)庫或文件兩種方式的特征提取，提取的算法特征用于訓練AI算法模型。(2)自動化分類分級：訓練完成后，系統(tǒng)自動切換至該算法模型，利用AI大模型實現(xiàn)自動化打標，降低人工干預和成本，提高工作效率。(3)支持多組特征數(shù)據(jù)操作：用戶可進行多組特征數(shù)據(jù)的追加和覆蓋操作，靈活應對不同的數(shù)據(jù)特征需求。

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