银行的金融服务融入各类线上线下场景，同时黑产的欺诈场景和手段亦层出不穷。银行为确保客户资金账户安全，急需利用人工智能和大数据技术，提升对用户的精准刻画能力，构建多层次的实时、智能安全防御体系。基于此，广发银行启动了大数据零售智能风控平台项目的建设。风控平台在技术上采用大数据分布式处理架构及流计算技术，确保指标计算和统计引擎、规则决策引擎等核心处理模块高效运行。平台通过使用AI强化学习、聚合排序等多种算法，深入挖掘客户习惯，构建客户画像。平台同时还对风险特征进行多维度分析，结合高维特征的机器学习模型，智能识别欺诈风险，实现对风险交易的有效干预和拦截。
近年来。随着公安信息化的不断推进，人脸识别技术不断成熟，与大数据的融合逐渐深化。同时，计算机、光学成像等相关技术高速发展，人脸识别在各个领域尤其是公共安全领域的应用不断解锁，在很大程度上提升了社会治安的智能化发展水平。
为了解决现有维护人员效率低、配置和结构不合理的突出问题,中国联通山东分公司采用大数据分析和Al智能算法等创新手段,构建基于网络资源、业务收入、用户规模、地理分布等多维度立体网络维护效能标杆模型,建立科学的网络维护效能量化评价体系,重构和增强网络线队伍能力,引领整体维护效率的提升,实现降本增效。
2020 年受疫情影响，甘蔗砍收劳动力流动性受到限制，甘蔗砍收劳动成本上涨，糖厂和蔗农以甘蔗机械化收割需求明显增加，长期以来甘蔗的扣杂政策主要是由糖厂单方面来制定，测杂的程序要求各糖厂不同，主要是以进厂甘蔗或地头收获甘蔗取样测杂为主，随着机收量的增加，测杂的人力、物力成本增加，效率比较低下，同时受取样代表性的影响，测杂的数值常常引发争议，如何找到一种各方都参与，测杂的结果相对信服，且效率较高的测杂方式成为迫切需求，本文从影响机收的主要因素出发，通过对各因素之间的关联，建立测算模型，并得出预估值，结合 AI 的相关技术。分析结果表明人工预测杂系统与 AI 机结合的扣杂方式，为解决当前的扣杂方式，协调平衡各方利益，指导蔗农、服务队降低含杂量等方面具有一定的指导意义。
“5G+AI”技术群为代表的现代科技牵引数字文化产业从高速度发展向高质量转变，以新业态创新提供更加优质的文化供给，从而满足人民日益增长的美好生活需要。“5G+AI”技术群推动下的数字文化产业业态创新呈现数据化与智能化的特点，不仅实现了对传统文化产业的行业升维，还推动了新兴文化产业的不断革新，引领新一轮文化消费。数字文化产业的未来发展要全力支撑建设文化强国的目标导向，以高质量发展为内在准线，坚持优秀文化内容供给，打造全新的数字文化消费场景，培育多元共生的数字文化产业创新生态。
研究了Al语音技术在业务领域的实践应用,梳理归纳了AI语音三大关键技术:语音识别、语音合成、自然语言处理的技术原理与技术演进路线；描述了构建在三大技术之上的AI语音产品的架构、功能特色和应用场景；详细说明了AI坐席产品、Al质检产品与云呼叫中心对接方案,并通过对比的方法给出各方案的优势劣势；最后对AI语音技术与产品进行了展望。
流量大红利正在逐步消失,运营商亟待借助大数据与 AI 技术推动数字化转型,抓住国家新基建战 略和 5G 应用泛需求突破新增长点。 首先对近年来 AI 与 5G、通信领域的研究成果进行综述,提出运营 商大数据与 AI 推动数字化转型关键事项,然后给出 AI 能力与应用建设举措。
智能教育是智能技术赋能下的教育新模式、新体系，而 AI 教育是体系中担负人工智能人才培养的重要子系统。文章基于智能教育的整体发展视角，对多层次 AI 教育体系的构建及其实施路径进行了探讨：首先，分析了 AI 教育与智能教育的关系、定位以及面向智能教育谋划 AI 教育发展的基本思路；随后，结合我国教育特色和 AI 教育实践，描述了“一个目标、四个层次、两类培养”的多层次 AI 教育体系；最后，以基础教育 AI 课程改革为例，提出了目标聚焦、内容重构、环境升级、模式创新、队伍提升的实施策略。文章的研究为中小学开展 AI 教育及其课程实施提供了参考路径。
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月
随着大模型技术的迅猛发展，数据集作为人工智能核心三要素之一，在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段，高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键，也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段，大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战，不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量，制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草，旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.
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