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神策数据Bank4.0_数字化运营体系构建的方法与实践

神策数据·用户行为洞察研究院对银行业品牌形象和产品品牌形象调研显示,从用户感知的层面暴露了我国银行业长期存在的同质化问题。尽管许多从业者在过去的几年内做出了有益的探索,但是大数据在提升银行业务绩效、降低运营成本、优化风控和决策、改善监管数据效率及提升客户体验方面,应用仍有明显不足。除战略、业务和产品方面的调整外,银行应积极构建以用户为中心的数字化运营体系,方能构建长久的核心竞争力。

  • 2021-06-23
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实时大数据挖掘系统的设计与实现

针对海量视频人脸数据的场景限制和 1∶N 结果过多的困境,结合其他非视距信息采集手段,设计并实 现一个大规模实时数据碰撞系统,解决了专门机关实际工作中依靠单一手段研判的诸多缺陷。进行分布式大数 据系统的架构设计和组件选取,设计人脸结构化数据和车牌、手机采集信息的实时碰撞比对算法。多地实际运行 的结果表明,该系统实时可靠,效果显著,满足一线专门机关案情及时研判和精准挖掘的需求。

  • 2021-06-23
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医疗大数据对医患关系的影响

检索了大量与医疗大数据对医患关系的影响研究相关的文献,并在此基础上进行了综述.大数 据技术在改善医患关系中有精准医疗、精益管理、健康管理、科学研究和数字医疗这五方面的着力点.大数 据技术可以通过自我参与、信息共享和精准医学这三方面来改善医患关系.然而,大数据在改善医患关系 方面仍存在技术落后、大数据的所有权备受质疑、获取数据的安全性无法保障、成本过高等难题.

  • 2021-06-23
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大数据时代我国数据意识培养路径探析

身处大数据时代 ,如何有效运用大数据使其切实发挥更大的社会效益与经济效益是一个重大的现实课题 。 其中 ,培养良好的数据意识尤为重要 ,因为数据意识是“数据强国”实现的关键因素 。 要改变我国现实发展中数据拥有和 数据价值发挥失衡的现状 ,就需扭转人文与科学失衡 ,惯用直觉思维以及重视经验的“取道中庸 、不善精准”的传统思维 模式 ,强化“以人为本”理念 ,坚持理论联系实际原则 ,从理论建树 、行为实践 、制度完善以及人才培养等方面切实培育良 好的数据意识 。

  • 2021-06-23
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大学生网络信息行为综合指标体系构建研究_——基于改进数据包络分析法

[目的/意义]结合现阶段大学生网络信息行为研究成果,提取出大学生网络信息行为的 5 类构成要素, 即大学生个体、信息素养、信息查询活动、信息使用活动和信息交互活动,从而构建用于描述大学生网络信息 行为的综合指标体系。[方法/过程]采用后退法思想对数据包络模型中的投入变量及产出变量的效率向量进行 剔除,最终得出 31 个三级指标作为大学生网络信息行为评价的依据。[结果/结论]研究结果表明对于大学生网 络信息行为而言,大学生个体及大学生网络信息需求两个一级投入指标对于大学生网络信息行为 3 个一级产 出指标信息查询活动、信息使用活动、信息交互活动具有显著影响,这 5 类要素共同构成了大学生网络信息行 为指标体系。

  • 2021-06-23
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精选2021年汽车行业芯片短缺改善与电动智能趋势分析报告40页

2021 年初至今,汽车行业受芯片短缺及原材料涨价影响,板块整体承压,Wind香港汽车与汽车零部件指数收益率低于恒生指数。年初至 5 月 20 日,Wind 香港汽车与汽车零部件指数收益率为-19.0%,同期恒生指数收益率为 4.1%。板块整体表现自二月开始弱于恒生指数,主要是受到芯片短缺带来的整车厂产能削减以及原材料涨价带来的成本压力双重影响,行业产销及盈利能力恢复不及预期

  • 2021-06-23
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大数据与监视型资本主义

本文首先介绍了监视型资本主义的概念,描述信息时代的资本是如何通过 收集个人数据,无视私隐,筛选用户,在不受法律监控的情况下进行帝国式扩展的。进 而,本文提出数据的附身性和数码资本错位这两个特征,用以分析技术如何在数据收集 和应用上激活数据的私人财产属性,以及资本如何利用价值错位和技术优势去诱使用 户参与这一资本增值的进程。数据的附身性揭示了个体如何被卷入大数据时代的生产 关系,数码资本错位揭示了资本具体实现监视型资本主义的技术。这两个概念将完善 监视型资本主义这一理论体系,进一步展现这个时代隐蔽的不平等状况。

  • 2021-06-23
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活在大数据时代培训

大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

  • 2021-06-23
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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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