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大数据、AI平台支撑下的智慧金融产品研发与实践

为提升大数据、人工智能等技术的金融场景应用质效,提高金融服务敏捷化、智能化水平,搭建整合数据采集存储、批流一体化计算能力的大数据基础服务平台,建设集成主流机器学习框架及基础算法模型、具备全流程建模能力的人工智能基础服务平台,并在平台基础上构建场景化数据资产及应用算法模型,推出面向不同业务场景的智能化产品。实践结果表明,不同场景的智能化产品使投研效率提高数十倍,助力理财业务实现 15% 左右增长,会计风险核查准确率提高到 90% 以上。基于大数据、AI平台的研发范式,能推动智慧金融产品高效、敏捷落地与应用,有助于推动银行智慧化转型、高质量发展。

  • 2021-04-22
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AI全科教师主讲课程学习成效试验研究

智能技术的发展和全科教学的需求催生了 AI 全科教师主讲课程。本研究以广州市某小学四年级 两个班 79 名学生为样本,采用深度访谈、课堂观察和问卷调查等研究方法,基于拟人化学习过程理论框架探究 AI 全科教师主讲课程学生学习成效。研究结果表明,AI 全科教师主讲课程能显著增强学生学习动机(包括内在 动机和外在动机)、增加学生学习投入(包括行为投入、认知投入和情感投入)和提升学生学习结果(包括知识与 技能、过程与方法、情感态度与价值观)。本研究发现证实了 AI 全科教师作为教学主体促进学生高效学习的重 要作用,为解决师资匮乏、教师减负增能等问题提供了重要启发。

  • 2021-04-22
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AI设计下的文本视觉问答技术

目的 分析基于 AI 设计的文本视觉问答模型的有效性,旨在利用 AI 设计更好地指导当前 AI 模型的构建,提升模型效果和用户体验。方法 以传统文本视觉问答框架为基础,结合 AI 设计改进当前模型。具体包括加强基于场景设计原则的关系挖掘,根据不同理解层次需求的答案关键词预测,并对模型被投入应用所将面临的问题的分析。结果 基于 AI 设计完善模型可进一步提升模型效果;同时,通过 AI 设计对不同年龄认知差异的建模可指导回复生成,提升整体用户体验。结论 通过理论分析和实验对比,可以得出 AI 设计是 AI 技术投入到应用的一个重要步骤。基于 AI 设计对模型进行重构,可提高当前模型的效果,解决 AI 技术落地中将面临的用户体验问题,满足不同人群的需求。

  • 2021-04-22
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清华大学互联网产业研究院区块链技术应用白皮书2018

近年来,区块链技术在全球范围内受到了极大的关注。各国政府在区块链领域积极 发力,企图抢占下一个产业创新的制高点。2016 年,国务院发布《“十三五”国家信息 化规划》首次将区块链定为战略发展方向。2018 年 5 月,习近平主席在中国科学院第十 九次院士大会、中国工程院第十四次院士大会上发表讲话,将区块链与人工智能、量子 信息、移动通信、物联网等并列为新一代信息技术代表,对区块链技术的前景寄予厚望。

  • 2021-04-22
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中国电子学会2018区块链产业图谱及增长点研究报告

一是明确区块链发展主要驱动因素及技术、产业发展趋势。 二是探索区块链的产业边界,划分产业类别,分领域阐述核心技术和市场应用场景。 三是研判下一轮区块链产业增长点,为相关行业主管部门、企业提供决策参考,为行业健康有序发展提供指导依据。

  • 2021-04-22
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中国科学院大学2018区块链金融产业全景及趋势报告

本报告基于对传统金融业务发展现状、趋势及痛点的研究,重点分析其能够 以区块链技术实现改造的业务领域及具体模式。试图回答: 1、传统金融业务在发展中存在哪些需求? 2、区块链技术能够满足哪些需求? 3、 目前有哪些区块链+金融应用,它们发展的怎么样了? 经过长达3个月的资料学习研究及行业走访调研,我们将在本报告中重点分析 区块链改造力最为突出的4个领域:支付清结算、供应链金融、保险及征信。

  • 2021-04-22
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2020中国区块链垃圾分类回收行业现状市场案例产业分析研究报告

2019 年 6 月,习近平总书记对垃圾分类工作做出重要指示,“实行垃圾分类,关系广大 人民群众生活环境,关系节约使用资源,也是社会文明水平的一个重要体现。”

  • 2021-04-22
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德勤区块链VS供应链天生一对

区块链行业级应用的推广与人们对区块链技术认知的加深密不可分。区块链数据不可伪造篡改、智能合约、稳定可靠 等技术特征可以完美解决行业的一系列痛点,包括:复杂程度高、网络参与主体较多、需要数据高协同性、网络结构 不断吐故纳新等等。区块链作为一个全新的去中心化体系,拥有巨大应用前景与众多应用场景,在建设和运行模式上 高度灵活,使商业世界建立一个全新、高效的信任体系成为可能。

  • 2021-04-22
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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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