区块链基础 概念 中本聪将区块链技术作为构建比特币数据结构及交易体系的基础技术,将比特币打造为一种数字货币和在线支付系统,利用加密技术实现资金转移,而不再依赖中央银行。
宏畅通科技有限公司董事长武源文和中国社会科学院金融研究所法与金融研究室副主任尹振涛做客两江,为我们揭开区块链技术、数字货币的神秘面纱。武源文主要从技术层面解析了区块链。尹振涛主要从区块链的发展引申出虚拟货币的监管难题。
我想区块链就像是那根树枝。对于局外人而言，感觉像是令人厌烦而毫无用处的数字集合。对于程序 员和企业家而言，那就是绝佳的原材料，可以实现我们的梦想。我们赋予它意义和目标。 你需要先要了解木材的特性，然后才能从一节树枝制造一张弓、一支矛或者一根手杖，同样地，你也 需要知道如何编程实现区块链。我希望，你以自己的技能和智慧，将会发现可以在多大程度上利用这 些看上去一无是处的数字集合。
这个时代变化太快！互联网金融刚刚热了几年，金融科技（FinTech）便取而代之。比特 币的矿工和炒家们刚刚结伙成帮，区块链（Blockchain）便登堂入室形成“链圈”。一波波 新概念让我们眼花缭乱，在不断鼓噪的创新颠覆中，莫名的焦虑感笼罩着所有人。极客们 彼此创造深奥晦涩的词汇来建立行业壁垒，把自己弄得云里雾里，失去了与正常人沟通的 能力。普通大众则马不停蹄地参加各种论坛沙龙，如饥似渴地汲取新知，唯恐坠入智能时 代的底层。
货币,让人类社会保持运转。它对人们日常生活有着不可估量的影响,然而我们对于其运作机制以及历史却知之甚少。 为了更好地认识货币和比特币作为最终货币形态所起到的作用,我们先来看看货币体系的发展,以及在不同时期不同地区的创新和挑战
联动阿里巴巴云上数据中台能力与阿里云云上服务，基于十年大数据亲身经历，精彩演绎数据中台之道。联动阿里巴巴云上数据中台能力与阿里云云上服务，基于十年大数据亲身经历，精彩演绎数据中台之道。
本书主要内容有识读电气图的基础知识，工厂供电系统图的识读，仪表及保护电路图的识读，建筑电气施工图的识读，电动机控制电路的识读等诸多丰富知识。
本书是一本真正从零基础开始面向电子初学者的入门读物，全书分为四个单元，分别从电子学的作用，直流电路，交流电路有源器件等方面详尽的介绍电子学的基本知识。
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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”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
腾讯云面向企业客户，打造可落地、可治理的企业级智能体解决方案；前台直接交付结果，中台稳定运行，后台纳管权限、审批、审计与运营。
2026年1月9日，财政部发布《准则》，为我国第三方鉴证机构执行可持续信息鉴证业务提供技术依据与操作规范，搭建可持续信息“披露一鉴证一应用”的关键闭环。《准则》参考国际可持续信息鉴证准则，对鉴证目标、工作要求、质量管理及鉴证业务各环节作出规定，并对可持续信息及披露、鉴证等专业术语进行定义;提出“试点先行、循序渐进”策略，现阶段由鉴证机构自愿实施，为各类机构使用准则预留了准备时间。《准则》对企业可持续信息披露质量提出了进一步要求，将提升可持续信息的公信力与市场应用价值。
可再生能源发电具有随机性、波动性和间歇性的特点，高比例接入电力系统后对系统调节的负担加剧，新能源消纳存在困难。新能源平价上网并不意味着平价利用。当新能源电量渗透率达到15%后，电网消纳可再生能源成本将显著增加，亟需对应建立公平合理的价格形成及疏导机制。
训练与推理是AI芯片的两大核心计算任务。训练需在模型投入实际应用前，处理海量数据并优化参数以完成模型构建。因此，在AISoC行业发展初期，训练是行业的核心。然而，随着AI模型(尤其是大语言模型)在性能与实用性上不断提升，市场需求持续拓展，行业如今更聚焦实际落地应用，AI推理芯片的重要性也与日俱增。
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