互联网金融发展程度微观影响因素的实证研究

本文引入 “互联网金融平台发展程度” 概念，研究细分业态下平台发展程度影响因素，把互联网金融平台分为 P2P 网贷、众筹、第三方支付平台。利用 165 家互联网金融平台数据进行实证分析，结果表明：对 P2P 网贷平台发展程度影响最大的前 3 位因素是：平台类型、借款期限和运营时间；影响众筹平台发展程度的前 3 位因素是：公司规模、平台类型及媒体曝光度；创新业务能力、平台业务范围及注册资本则是第三方支付平台发展程度的主要影响因素。不同细分业态互联网金融平台发展影响因素存在较大差异，第三方支付平台较其他两个平台差别更大。最后，针对细分业态下平台自身情况，从监管者和经营者视角提出提升平台发展绩效的建议。

2021-04-21
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备份和容灾技术白皮书

京东云依托京东集团在云计算、大数据、物联网和移动互联网应用等多方面的长期业务实践和技术积淀，形成了从基础平台搭建、业务咨询规划，到业务平台建设及运营等全产业链的云生态格局，为用户提供一站式全方位的云计算解决方案

2021-04-24
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华大基因区块链白皮书

前言大千世界的万物生长和生老病死都受控于生命的遗传密码——基因组。基因，记录了地球生命几十亿年的演化历史，基因资源的多样性是生命进化和物种分化的物质基础。亿万物种的多样化基因信息就是最天然的、高度压缩的，包合了时空维度的分布式数据库，海量生命数据的相互融合、变异与传承，共同造就了纷繁复杂的生物多样性。科学家们正是通过基因测序技术将物种数字化，然后进行数据分析和价值挖掘，用硅基比特记录和分析碳基生物沧海桑田的变迁，从而认知人类自身与地球万物。

2021-03-26
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信利国际：消费电子零组件业务焕发新生机，OLED显示业务打开新空间

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2022-11-15
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信利国际：东风至OLED渐起,车载屏驱动未来

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2022-11-15
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病态不确定性平差模型的岭估计算法_鲁铁定

测量数据在获取的过程中,常存在不确定性,它们会影响参数估计结果,不确定性平差模型的解算方法可以有效提高参数估计的有效性和可靠性。当观测方程的系数矩阵存在接近零的奇异值,采用岭估计可有效抑制观测方程病态性对参数估值结果的影响。当不确定性平差模型出现病态,其受系数矩阵误差和观测值误差的影响更为严重,本文将岭估计法应用于病态不确定性平差模型,推导了迭代算法,以提高解的稳定性,并用算例验证,结果表明了新方法的有效性和可行性。

2021-05-06
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基于C3D_GRNN模型的人群异常行为识别算法_彭月平

针对传统人群行为识别算法受人工主观因素影响较大等问题,综合三维卷积神经网络（C3D）与广义回归神经网络（GRNN）的优势和特点,提出并实现了基于C3D-GRNN模型的人群异常行为识别算法。该算法首先采用ViBe算法确定运动目标区域,然后通过改进C3D网络提取目标的HOG时空特征,再加入GRNN层进行分类训练,最后根据训练好的C3D-GRNN模型完成人群异常行为的识别与分类。实验结果表明:所提算法的HOG时空特征能够明显提升对人群行为的表达能力,减少了特征提取工作量,并且该方法的准确度和鲁棒性均高于支持向量机等其他同类方法,为小样本数据集的分类问题提供解决新思路,具有较高的应用价值。

2021-04-25
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智能建筑IB常用缩写

FDDI（Fiber Distributed Data Inter face）光纤分布数据接口 FTTD（Fiber to The Desk）光纤到桌面 FTTH（Fiber to The system）光纤到家庭 FS（File Server）文件服务器 FAS（Fire Alarm System）火警系统 FAS（Fire-fighting Automation System）消防自动化系统 FTP（Foil Twisted Pair）金属箔对绞线 FR（Frame relay）帧中继 FDMA（Frequency Modulation）多址连接方式频分多址

2021-04-21
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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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