金融业绿色数据中心白皮书 2023

本文主要从金融业绿色数据中心的设计、建造、运行、评价与监管等方面展开，梳理了当前阶段金融业数据中心绿色发展情况，整理并收录了实践案例和前沿探索，供金融业数据中心从业者参考。由于经验学识所限，本文仍有诸多不足，恳请各界批评指正。

2024-01-22
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【ASC】基于滑动窗口经验模式分解的自组织模块化神经网络用于时间序列预测

时间序列在实际世界中大多具有混沌性和非平稳性，难以准确建模和预测。为了解决这个问题，我们引入了一种新的基于滑动窗口机制的经验模式分解的自组织模块化神经网络（SWEMD-MNN）用于时间序列预测。在SWEMD-MNN中，开发了改进的滑动窗口经验模式分解（SWEMD）来在线分解时间序列，可以有效地缓解传统的基于EMD的模型无法处理长期或在线问题和终端效应的局限性。因此，SWEMD-MNN可以有效、动态地分解基于时间特征的时间序列，提高基于样本空间划分时间序列的经典模块化神经网络的预测精度。然后，利用样本熵和欧氏距离，利用单层前馈神经网络将时间子序列动态分配给子网络进行学习。使用基准混沌和真实世界时间序列的实验研究表明，SWEMD-MNN可以有效动态地分解时间序列，并提供比全耦合网络和其他MNN模型更好的时间序列预测精度。

2024-05-26
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关于构建人工智能社会实验室推动产业核心技术发展的建议

中美博弈的主战场已经从贸易转向科技，而人工智能领域是中美科技战的最前沿。在人工智能技术的三个层级（基础层、技术层和应用层）中，美国在基础层占据了压倒性优势，这种格局在未来相当长的一段时间里不会有根本性的改变。中美在人工智能领域竞争的重点在于谁能率先在产业端具备解决问题的能力，关键在于谁能抢得产业核心技术发展的先机。因此，探索新形势下发展产业核心技术的路径和模式显得尤为重要。

2023-08-22
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追踪美国人工智能专利扩散_2021-06-09

2020年10月27日，美国专利商标局（USPTO）发布《人工智能发明：追踪美国人工智能专利扩散》（Inventing AI Tracing the diffusion of artificial intelligence with U.S. patents）分析报告。该报告显示，从 2002 年到 2018年，美国人工智能专利的年申请量增长超过 100%，从每年3万件增加到6万多件，含人工智能的专利申请所占份额从9%上升到近16%。同时，活跃于人工智能领域的发明人和专利权人比例从1976年的 1% 上升到2018年的 25%。此外，排名前 30 位的人工智能公司大多来自信息和通信技术领域，只有少数例外，如美国银行、波音和通用电气。本报告对其主要内容进行摘编。

2023-02-11
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变频器的安装、原理、接线、维护及故障处理

2023-02-16
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网络安全人才市场发展趋势_

2022-01-10
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图计算与图深度学习在风控交易场景中的应用

像素深度和图像深度是两个相互关联但又有所不同的两个概念。像素深度是指存储每个像素所需要的比特数。假定存储每个像素需要8bit，则图像的像素深度为8。图像深度是指像素深度中实际用于存储图像的灰度或色彩所需要的比特位数。假定图像的像素深度为16bit，但用于表示图像的灰度或色彩的位数只有15位，则图像的图像深度为15。图像深度决定了图像的每个像素可能的颜色数，或可能的灰度级数。例如，彩色图像每个像素用R,G,B三个分量表示,每个分量用8位，像素深度为24位

2022-01-11
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互联网+政务服务”

搭建“互联网+政务服务”标准体系，推动行政机关依法运用标准化原理、方法和技术，优化行政权力运行流程，约束权力尺度。以标准化体系的形式提升政府服务的集成化、高效化、便捷化、精准化、智慧化、普惠化水平，是下阶段政务信息化建设的重要指导思想。

2021-02-17
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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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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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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。