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因果推断在客户营销领域的挑战与应用

本文主要介绍因果推断在金融用户运营领域的应用,旨在帮助大家快速地将因果模型在各自的业务场景下落地。 本文内容从三个方面展开: 1. 因果推断的典型场景 2. 因果推断面临的挑战 3. 因果推断的业务实践

  • 2024-03-19
  • 阅读238

外部数据在信贷风控和经营中的应用

本文将介绍外部数据在信贷风控经营中的应用实践。把数据用好最核心的是把握三个要点,第一点了解数据要用在什么地方、解决什么问题,于风控经营而言就是要用在什么策略/模型上,解决优胜劣汰问题;第二点,需要了解数据自身的特点及适用场景;第三点是如何应用数据,即评估和应用方法。 本次分享主要包含四个部分,首先简要概述消费信贷风控经营的框架及所需数据类型,然后介绍引入外部数据面临的问题,进一步结合度小满信贷金融科技的实践分享应用评估方法,最后介绍如何通过联合建模提升外部数据的效果。

  • 2024-03-19
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音乐驱动数字人技术详解

本文主题为音乐驱动数字人的算法和实践。 主要围绕下面四点展开: 1. 音乐驱动体系 Music XR Maker 2. 音乐生成数字人舞蹈 3. 歌声驱动数字人口型 4. 歌声驱动数字人歌唱表情

  • 2024-03-19
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清华大学彭皓:事件抽取发展脉络、前沿算法与工具包

本文将介绍事件抽取的发展脉络,最新的科研算法,以及事件抽取工具包 OmniEvent。 主要内容包括以下四大部分: 1. Event Extraction(什么是事件抽取,事件抽取的重要性) 2. Principal Methods(事件抽取发展过程中的经典算法,最前沿最常用的算法) 3. OmniEvent(工具包的特性,工具包的使用) 4. Future Work(事件抽取领域未来可能的发展方向,OmniEvent 工具包将会增添的功能)

  • 2024-03-19
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利用TuGraph图数据库搭建图应用

今天分享的主题是如何使用 TuGraph 图数据库搭建图应用,希望帮助大家快速上手 TuGraph 的使用,并搭建一个满足自己需求的图应用产品。

  • 2024-03-19
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民航机场航空通信导航及监视系统

导航系统的构成、掌握监视系统的主要内容、掌握民航机场航空通信导航及监视系统的建设要求、掌握民航机场航路工程的构成及建设要求、熟悉民用航空通信的方式、悉民用航空通信导航监视设施防雷技术及其施工要求

  • 2024-03-20
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工业节能减排技术改造储备项目

进入二十一世纪以来,循环经济理念被我国政府和社会各界高度重视,再生利用作为循环经济的重要领域,也得到国家的大力扶持,我国再生产业将随着循环经济建设的不断加强,有着更快更好的发展前景

  • 2024-03-20
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数字化校园信息化建设方案

数字校园建设方面包括校园一卡通、综合安防、信息发布数字资源池、综合布线、校园网络、中心机房、数字图书管理、统一数据中心、统一身份认证、学校门户、智慧教学、实训实习、教务管理、学生管理、教科研管理、行政与党群管理、人事管理、后勤管理、智慧校园信息综合平台等21大项内容

  • 2024-03-20
  • 阅读312
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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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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OpenClaw替我干科研

OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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智能体驾驭工程

Hamness正由静态人工配置框架,演进为具备持续学习能力的自优化系统。依托任务执行中的成败样本与运行反馈持续调整调度策略,无需更换底层模型,即可提升Agent任务完成率与环境适应性。未来智能体能力提升不再单纯依靠更强 基础模型,Harness能够沉淀每次执行经验、迭代内部规则,动态调整自己的工作方式,真正实现越用越聪明。

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2026留美中国学生现状白皮书

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