AI银行：人工智能技术如何重塑银行业？

2016年，AlphaGo机器人击败了曾多次问鼎世界围棋冠军的李世石。时至今日，人工智能（AI）技术已取得更为长远的进步，给许多行业带来更深远的变革。麦肯锡估计，AI技术每年可为全球银行业创造高达1万亿美元的增量价值。然而，许多银行仅围绕零星用例开展AI试验，难以实现全组织范围的大规模应用。背后的原因可能是银行缺乏明确的AI战略、核心技术僵化与投资不足、数据资产分散以及运营模式过时（阻碍了业务和技术团队间的协作）。而新冠疫情加速了数字化互动趋势，金融服务领域已成为科技巨头进军的下一个相邻市场。要赢得竞争并实现蓬勃发展，传统银行必须成为“AI先行”机构，并将AI技术作为打造新价值主张和独特客户体验的基础。

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深圳赛瀚德技术有限公司MES系统

高度抽象模型——根据物理对象和逻辑对象来完成对工厂模型的创建。可以在标准产品和功能的基础上进行灵活配置，避免大量的二次开发，缩短实施周期和降低实施难度。赛瀚德实施顾问团队深耕制造业多年，将需求、产品、实施三者建立统一的业务模型和业务语言。

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国内新闻传播领域人工智能技术研究综述

作者围绕国内新闻传播领域人工智能技术研究相关的“智媒”“发展应用”“趋势和影响”“人工智能的接受”等关键词，对CNKI、万方数据库、国家哲学社会科学学术期刊数据库、SCI、EI、LISA、JSTOR、ProQuest等数据库进行了系统的检索，对相关研究成果进行梳理，全方位展示了这一领域研究的现状。

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5G技术引领下的智慧果树林业探讨

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2020年太赫兹科学与技术热点回眸

太赫兹

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厂商运用大数据和人工智能的经济学分析_何大安

大数据

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改进Faster_R_CNN方法的太赫兹图像小尺度物体检测_肖飞

太赫兹

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光电融合的三维集成人工智能视觉芯片_冯鹏

人工智能

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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。