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2021年中国人工智能在银行业中的应用行业概览 -头豹

从2016年起,中国各银行机构都在使用裁员,缩减招聘规模等手段以减少基层员工的数量,利用人工智能技术替代人工完成各项业务,该举措不但削减银行的人力成本,更提升了银行的运营效率。银行业数字化、智能化转型将是保持产长久活力的必由途径。人工智能的应用将为银行业生产经营活动带来革命性的转变,将是推动银行业数字化、智能化转的核心动力。人工智能应用的持续深化将是中国银行业未来发展的主要趋

  • 2021-06-04
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白话数字化-什么是数字化?-王健

第一次听到这个词儿,是在几年前的北京办公室,脑海中仍残留的画面是:当时我正运键如飞的敲着代码,胡MD不知道是刚从国外出差回来,还是刚开了Global的会,跟打了鸡血一样,在我身边不远处龙飞凤舞的同别人大谈特谈什么“Digital”…… 作为一个脚踏实地的老Dev,一听到“Digital”这个词儿,我的内心就是拒绝的,心想:“这人哪……不能当领导……当了领导果然就整这虚头巴脑的了………”

  • 2021-06-04
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5G-VoNR白皮书

UPF(user plane function)作为5G核心网的网络功能网元,承担了数据流量处理、路由转发等核心网络处理功能,是5G用户数据流量接入运营商网络的桥梁。

  • 2021-06-03
  • 阅读312
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5G基站型RSU白皮书

随着车辆智能化的发展以及通信技术快速演进,联网从支持载息 随着车辆智能化的发展以及通信技术快速演进,联网从支持载息 服务为主向以支持智能化和网联基础的辅助驾驶、自动慧 服务为主向以支持智能化和网联基础的辅助驾驶、自动慧交通的应用发展。

  • 2021-06-03
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5G-室内融合定位白皮书

随着5G 网络规模建设,网络运营商主导的5G 二期建设完成后将为全国所有地级以上城市提供5G 商用服务,部分发达省份实现县城热点区域的5G 覆盖,预计到2022 年底,将基本建成一张全国连续的5G 网络。5G 网络的大带宽、低时延、高可靠的特性,为业务提供必要的网络基础,推动业务的不断丰富。业务应用场所有80%以上发生在室内,而室内定位GPS 信号弱无法满足室内业务位置服务的需求,随着5G 网络促进业务丰富发展,室内定位的需求越来越强烈。

  • 2021-06-03
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5G智能终端切片白皮书

作为通信技术发展的一个里程碑,5G网络预计将实现重大的数字化转型,成为一系列新兴互联网应用的商用基础,为个人、企业提供强大的信息服务能力。目前,业界普遍认为5G不仅应具有先进的无线接入技术,还应具有灵活、开放和可定制的网络服务能力,以便运营商能够根据服务需求,为个人用户或者行业用户提供大带宽、低延迟、高可靠性、海量连接等差异化的网络服务。

  • 2021-06-03
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2030网络架构展望白皮书

第五代移动通信技术(英语:5th Generation Mobile Communication Technology简称5G)是具有高速率、低时延和大连接特点的新一代宽带移动通信技术,是实现人机物互联的网络基础设施。

  • 2021-06-03
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云计算技术在制造行业的典型应用

“华为云技术私享会”系列活动,旨在打造一个前沿、开放的云技术交流平台,广泛聚集云领域的技术骨干和开发者。通过业界及华为技术大咖的交流分享,动手体验华为云产品,让大家更加熟悉并使用华为云。

  • 2021-06-03
  • 阅读170
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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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