【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及芯片夹具领域，具体说是一种基于大数据交互式人工智能应用平台。
技术介绍
1、随着互联网和信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。在这个时代背景下，大数据交互式人工智能应用平台应运而生，成为新一代信息技术的重要成果，该平台集成了大数据、人工智能、交互设计等多个领域的技术，旨在为用户提供智能化、个性化、高效便捷的服务。
2、而现在的大数据人工交互平台在使用的时候无法根据用户的语言学习算法进行有效沟通，从而造成使用的时候使用体验不佳，同时在使用的算法单一，不能进行多算法进行使用，造成用户在对平台人机交互的时候体验不佳，而且现在的平台数据库在上传数据的时候都是通过后台数据库进行上传，上传数据方式单一，而且在交互的时候无法进行学习理解，具有局限性，对此有必要提出一种基于大数据交互式人工智能应用平台。
技术实现思路
1、针对现有技术中的问题，本专利技术提供了一种基于大数据交互式人工智能应用平台。
2、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于大数据交互式人工智能应用平台，包括智能交互平台，所述智能交互平台设有平台架构模块、数据采集模块、数据预处理模块、人工智能算法模块和交互反馈模块，所述平台架构模块设有数据采集模块、数据存储模块、数据处处理模块、数据分析模块和人工智能应用模块；
3、所述平台架构模块还设有模块化模块、智能化模块和安装模块；
4、所述数据采集模块数据采集模块通过负责从各种数据源获取原始数据，包括结构化和非结构
5、所述模块化模块通过模块化的设计，使得平台具有更好的可扩展性和可维护性，设计的每个模块都可以独立升级和优化，即使出现异常维修不影响其他模块的正常运行；所述智能化模块通过利用大数据和人工智能技术，为用户提供智能化的数据分析和应用服务，通过人机交互过程中，自动优化推荐算法，提高推荐的准确性和个性化程度，提供了简洁易用的界面和丰富的api接口，使用户可以轻松地管理和使用平台，同时提供了详细的文档和在线帮助，帮助用户快速上手和解决问题；所述安全性模块通过对用户数据进行模块化保护，采用了多种安全措施，如数据加密、访问控制、安全审计等，确保用户数据的安全和隐私。
6、所述数据采集模块设有网格爬虫、iot设备、api接口、日志收集、数据库导入和离线数据导入进行多样化数据采集，所述网络爬虫通过自动化程序抓取互联网上的公开数据；所述iot设备通过物联网设备能够实时收集各种传感器数据；所述api接口通过调用其他服务或应用程序的api获取数据；所述日志收集通过应用程序运行时产生的日志文件是重要的数据来源；所述数据库导入通过将结构化数据直接导入到分析数据库中；且所述离线数据导入通过使用数据导入工具，如excel、csv等格式导入数据。
7、所述数据预处理模块设有数据清洗模块、数据转换模块和特征提取模块，所述数据清洗模块是去除无效或错误数据，这包括处理缺失值、纠正异常值、去除重复数据等；所述数据转换模块将数据转换为适合分析的格式，例如归一化、标准化、离散化等，数据转换旨在使数据具有可比性和可分析性；所述特征提取模块从大量数据中提取对分析最有用的信息的过程，通过选择和构造能够代表数据特征的变量，降低数据的维度，以便于建立高效的模型。
8、所述人工智能算法模块设有机器学习算法模块、深度学习算法模块和自然语言处理算法模块，所述机器学习算法是大数据交互式人工智能应用平台的核心技术之一，通过训练数据和算法模型的自动调整，机器学习算法能够从海量数据中提取有效信息，发现数据之间的隐藏规律，并为用户提供精准的预测和推荐，所述机器学习算法可以应用于用户行为分析、个性化推荐、信用评估等方面，从而提高用户体验和满意度；所述深度学习算法作为机器学习的一个分支，在大数据交互式人工智能应用平台中发挥着重要作用，且所述深度学习算法通过构建多层神经网络，模拟人脑的认知过程，实现对复杂数据的特征提取和识别，在平台中，所述自然语言处理算法是大数据交互式人工智能应用平台的重要组成部分，通过对自然语言的语法分析、语义理解和情感分析，nlp算法能够实现人与机器之间的有效沟通，所述自然语言处理算法可以应用于智能客服、智能问答、文本分析等方面，提高用户体验和平台运营效率，所述深度学习算法可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，为用户提供更加智能化的服务。
9、交互反馈模块设有个性化服务模块、智能化决策支持模块、平台生态化模块和数据安全与隐私保护模块，所述个性化服务：基于大数据和人工智能技术，平台将能够更加精准地了解用户需求，提供更加个性化的服务，例如，根据用户的浏览记录、消费习惯、兴趣爱好等，为用户推荐定制化的内容、产品或服务；所述智能化决策支持模块通过大数据交互式人工智能应用平台，对海量数据进行实时分析，为企业决策提供智能化的支持，例如，在金融、营销、供应链等领域，平台可以实时监测市场动态，预测趋势，为企业提供科学的决策依据；所述平台生态化模块通过大数据交互式人工智能应用平台将呈现生态化的发展趋势，即平台不再仅仅是一个单一的产品或服务，而是一个涵盖多个领域、整合各类资源的生态系统，例如，通过与物联网、云计算、边缘计算等技术的融合，打造一个全面感知、智能响应的智能生态系统；所述数据安全与隐私保护通过数据规模的持续扩大和数据应用的不断深入，数据安全和隐私保护将成为平台发展的重要挑战，平台需要采取严格的数据安全措施，确保用户数据的安全和隐私，同时，也需要建立完善的数据治理体系，加强对数据质量、数据合规性和数据伦理的管理。
10、一种基于大数据交互式人工智能应用平台的使用方法，包括以下步骤：
11、第一步：在使用交互式人工智能的时候，前期平台架构模块中的数据采集模块、数据存储模块、数据处处理模块、数据分析模块和人工智能应用模块可以在使用的时候可以在架构平台的时候将数据进行多渠道快速读写，对数据库内部数据进行处理和清洗的同时可以有效保证数据的安全性，增加数据库的整体多样性和智能化，同时在平台进行人机交互的时候，模块化模块可以控制各个模块进行单独运行，最大程度确定使用，智能化模块为用户自动优化推荐算法，提高推荐的准确性和个性化程度，使用户可以轻松地管理和使用平台，同时提供了详细的文档和在线帮助，帮助用户快速上手，而且在使用的时候安全性模块进行数据保护本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据交互式人工智能应用平台，其特征在于，包括智能交互平台，所述智能交互平台设有平台架构模块、数据采集模块、数据预处理模块、人工智能算法模块和交互反馈模块，所述平台架构模块设有数据采集模块、数据存储模块、数据处处理模块、数据分析模块和人工智能应用模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据交互式人工智能应用平台，其特征在于：所述数据采集模块设有网格爬虫、IOT设备、API接口、日志收集、数据库导入和离线数据导入进行多样化数据采集，所述网络爬虫通过自动化程序抓取互联网上的公开数据；所述IOT设备通过物联网设备能够实时收集各种传感器数据；所述API接口通过调用其他服务或应用程序的API获取数据；所述日志收集通过应用程序运行时产生的日志文件是重要的数据来源；所述数据库导入通过将结构化数据直接导入到分析数据库中；且所述离线数据导入通过使用数据导入工具，如Excel、CSV等格式导入数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据交互式人工智能应用平台，其特征在于：所述数据预处理模块设有数据清洗模块、数据转换模块和特征提取模块，所述数据清洗模块是去除无效
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据交互式人工智能应用平台，其特征在于：所述人工智能算法模块设有机器学习算法模块、深度学习算法模块和自然语言处理算法模块，所述机器学习算法是大数据交互式人工智能应用平台的核心技术之一，通过训练数据和算法模型的自动调整，机器学习算法能够从海量数据中提取有效信息，发现数据之间的隐藏规律，并为用户提供精准的预测和推荐，所述机器学习算法可以应用于用户行为分析、个性化推荐、信用评估等方面，从而提高用户体验和满意度；所述深度学习算法作为机器学习的一个分支，在大数据交互式人工智能应用平台中发挥着重要作用，且所述深度学习算法通过构建多层神经网络，模拟人脑的认知过程，实现对复杂数据的特征提取和识别，在平台中，所述自然语言处理算法是大数据交互式人工智能应用平台的重要组成部分，通过对自然语言的语法分析、语义理解和情感分析，NLP算法能够实现人与机器之间的有效沟通。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据交互式人工智能应用平台，其特征在于：交互反馈模块设有个性化服务模块、智能化决策支持模块、平台生态化模块和数据安全与隐私保护模块，所述个性化服务：基于大数据和人工智能技术，平台将能够更加精准地了解用户需求，提供更加个性化的服务，例如，根据用户的浏览记录、消费习惯、兴趣爱好等，为用户推荐定制化的内容、产品或服务；所述智能化决策支持模块通过大数据交互式人工智能应用平台，对海量数据进行实时分析，为企业决策提供智能化的支持，例如，在金融、营销、供应链等领域，平台可以实时监测市场动态，预测趋势，为企业提供科学的决策依据；所述平台生态化模块通过大数据交互式人工智能应用平台将呈现生态化的发展趋势，即平台不再仅仅是一个单一的产品或服务，而是一个涵盖多个领域、整合各类资源的生态系统，例如，通过与物联网、云计算、边缘计算等技术的融合，打造一个全面感知、智能响应的智能生态系统；所述数据安全与隐私保护通过数据规模的持续扩大和数据应用的不断深入，数据安全和隐私保护将成为平台发展的重要挑战，平台需要采取严格的数据安全措施，确保用户数据的安全和隐私，同时，也需要建立完善的数据治理体系，加强对数据质量、数据合规性和数据伦理的管理。
6.根据权利要求4所述的一种基于大数据交互式人工智能应用平台，其特征在于：所述自然语言处理算法可以应用于智能客服、智能问答、文本分析等方面，提高用户体验和平台运营效率。
7.根据权利要求4所述的一种基于大数据交互式人工智能应用平台，其特征在于：所述深度学习算法可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，为用户提供更加智能化的服务。
8.一种如权利要求1-7任一项所述的一种基于大数据交互式人工智能应用平台的使用方法，其特征在于：包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据交互式人工智能应用平台，其特征在于，包括智能交互平台，所述智能交互平台设有平台架构模块、数据采集模块、数据预处理模块、人工智能算法模块和交互反馈模块，所述平台架构模块设有数据采集模块、数据存储模块、数据处处理模块、数据分析模块和人工智能应用模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据交互式人工智能应用平台，其特征在于：所述数据采集模块设有网格爬虫、iot设备、api接口、日志收集、数据库导入和离线数据导入进行多样化数据采集，所述网络爬虫通过自动化程序抓取互联网上的公开数据；所述iot设备通过物联网设备能够实时收集各种传感器数据；所述api接口通过调用其他服务或应用程序的api获取数据；所述日志收集通过应用程序运行时产生的日志文件是重要的数据来源；所述数据库导入通过将结构化数据直接导入到分析数据库中；且所述离线数据导入通过使用数据导入工具，如excel、csv等格式导入数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据交互式人工智能应用平台，其特征在于：所述数据预处理模块设有数据清洗模块、数据转换模块和特征提取模块，所述数据清洗模块是去除无效或错误数据，这包括处理缺失值、纠正异常值、去除重复数据等；所述数据转换模块将数据转换为适合分析的格式，例如归一化、标准化、离散化等，数据转换旨在使数据具有可比性和可分析性；所述特征提取模块从大量数据中提取对分析最有用的信息的过程，通过选择和构造能够代表数据特征的变量，降低数据的维度，以便于建立高效的模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据交互式人工智能应用平台，其特征在于：所述人工智能算法模块设有机器学习算法模块、深度学习算法模块和自然语言处理算法模块，所述机器学习算法是大数据交互式人工智能应用平台的核心技术之一，通过训练数据和算法模型的自动调整，机器学习算法能够从海量数据中提取有效信息，发现数据之间的隐藏规律，并为用户提供精准的预测和推荐，所述机器学习算法可以应用于用户行为分析、个性化推荐、信用评估等方面，从而提高用户体验和满意度；所述深度学习算法作为机器学习的一个分支，在大数据交互式人工智能应用平台...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴磊，裴明丽，章宏远，刘腾，
申请(专利权)人：安徽职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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