CooVally 1.0 版本上线——快速构建AI模型平台

3月8日上午，CooVally 1.0版本正式上线仪式在研究院举行。该平台的上线，标志着我院在打造高效率、安全可靠的AI公共技术服务平台上再一次步入行业前列。

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CooVally概况

CooVally是一款面向企业开发者的新生产工具，提供数据预处理、智能标注、分布式模型训练、多维度模型评估、一键式模型部署服务，帮助用户快速批量验证多种机器学习和深度学习模型的性能，极大降低AI模型工程化应用门槛，并且用户企业可通过AI shop分享模型、获得收益。

图像分类模型共4个：

ResNet18

ResNet34

ResNet50

ResNet101

目标检测模型共27个：

FasterRCN

Retinanet

SSD

CascadeRCNN

FCOS

YoloV3

FSAF

Cornernet等

实例分隔模型共9个：

MaskRCNN

Cascade MaskRCNN

Mask Scoring RCNN

SOLO

SCNet

PointRend等

语义分割模型共2个：

PSPNet

FCN

表格数据预处理算法模型共14个：

FastICA

FeatureAgglomeration

StandardScaler

ZeroCount

Normalizer

MaxAbsScaler等

表格数据特征抽取算法模型共5个：

VarianceThreshold

SelectFromModel

RFE

SelectPercentile

SelectFwe

表格数据分类算法模型共18个：

LinearSVC

NearestCentroid

AdaBoostClassifier

GaussianNB

BernoulliNB

Perceptron

LogisticRegression

LGBMClassifier等

回归算法模型共21个：

AdaBoostRegressor

RANSACRegressor

BaggingRegressor

LassoCV

DecisionTreeRegressor

LinearSVR

ExtraTreesRegressor

ElasticNetCV等

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CooVally优势

不仅如此，CooVally还具有以下特点：内置丰富数据预处理工具、可私有部署、离线运行；数据本地计算处理，无需上传至互联网，确保数据隐私；支持本地部署，不依赖于任何云平台。

还具有丰富的模型类型和广阔的应用场景，例如：可以识别图中是否是某类物体/状态/场景，图中物体位置、名称、轮廓等，适用于安防监控、工业质检、医疗诊断、卫星图像分析等。

提供文字检测和识别服务，包括识别个性化卡证、票据、二维码等，适用于证照电子化审批、财税报销电子化、保险智能理赔、车辆、车主信息管理等。

平台可对数据进行可视化统计分析，自动进行数据预处理、自动选择重要特征,并生成机器学习模型。适用于回归、分类等任务类型分析，应用于水质预测、机器设备故障时间、用电需量分析、欺诈检测、价格预测、客户流失预测等。

院长王国栋 致辞

总工程师郭晓杰 讲话

在科研的浩瀚星空中，每个人就像一颗渺小的星星，只有聚集起来才能闪耀太空。

王国栋院长和郭晓杰总工程师特意感谢了研究院各位小伙伴的努力付出，王院长强调，CooVally1.0版本的正式上线是对研究院各位的肯定与鼓励。下一步，我院将继续紧跟国家重大战略需求，继续在公共服务智能化领域不断突破。