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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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基于物联网技术的智能车道控制器探究

本文描述了物联网智能车道控制器和对车道机电设备进行集成化智能管理控制的软件系统平台。通过对车道设备运行状态、通信状态的智能监测,将数据实时上传至智能运维平台。通过运维平台远端控制,实现部分故障自消除功能,对于无法自消除的故障,运维平台能够通过智能分析辅助维护人员快速找到故障点,以达到降低维护成本、提升维护效率的目的。

  • 2021-04-20
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谷歌的深度学习在AI芯片中找到了一条关键路径

谷歌的深度学习在AI芯片中找到了一条关键路径 一年前,ZDNet 与谷歌大脑总监 Jeff Dean谈到 了该公司如何使用人工智能来推进定制芯片的内部开发,从而加快软件开发。Dean 指出,在有些情况下,与人类相比,人工智能的深度学习能够更好地决定如何在芯片中布置电路。

  • 2021-04-20
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人工智能(AI)改善制造业运营的三种方式

人工智能(AI)改善制造业运营的三种方式 在制造行业中,工业4.0(Industry 4.0)不仅仅是一个流行词,它已成为一种新的现实。新型冠状病毒的爆发加速了这一现实的到来。在新型冠状病毒爆发的前三个月中,企业和消费者都适应了网络世界,数字技术的发展速度相当于十年间的发展速度。

  • 2021-04-20
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混沌鲸鱼优化算法及其在有限元模型修正中的应用_赵宇

为提高基本鲸鱼优化算法的搜索速度和寻优性能,提出了一种基于混沌映射的鲸鱼优化算法.该算法分别采用5种混沌映射扰动的惯性权重以协调算法的全局和局部搜索能力,通过测试函数对比得出,5种混沌映射均能提高算法的寻优性能,尤其是Gauss映射;最后,将加入Gauss映射的鲸鱼优化算法用于有限元模型修正问题中.仿真结果表明,改进后的鲸鱼算法能进一步提高模型修正精度.

  • 2021-04-20
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OPPO数仓与数据湖融合架构升级的实践与思考

OPPO数仓与数据湖融合架构升级的实践与思考 数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时,二者之间的边界也逐渐淡化。云原生的新一代数据架构不再遵循数据湖或数据仓库的单一经典架构,而是在一定程度上结合二者的优势重新构建。在云厂商和开源技术方案的共同推动之下,2021 年我们将会看到更多“湖仓一体”的实际落地案例。

  • 2021-04-20
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大数据产业发展的新动力

大数据产业发展的新动力,当前,大数据产业已经成为我国数字经济发展的重要引擎。随着国家加大力度支持新基建发展,人工智能、5G、物联网、数据中心等产业有望驶上“高速路”,这对国内大数据产业来说也是一大关键利好。

  • 2021-04-20
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大数据治理:支撑新一代人工智能应用落地的基石

本文从大数据视角将新一-代人工智能定位为相对于大数据深化应用更高阶段的知识提取过程, 并指出了两者的明确区别:以人为学习主体的大数据深化应用阶段和以机器为学习主体的新一 代人工智能应用阶段;两者的共同之处都是从大数据到知识转化过程。在大数据转化为知识的 过程中,以应用场景为驱动,通过大数据治理各项业务活动,促进大数据、人工智能技术的深 度融合,释放“智能红利”, 推动新一-代人工智能应用逐渐落地。

  • 2021-04-19
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竞争对手分析

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)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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市场研究:专项债助力土地收储落地观察

2024年11月,自然资源部正式发文,明确允许地方政府运用专项债券资金收回收购存量闲置土地,优先覆盖企业无力开发、已供应未动工的住宅与商服类闲置用地,为盘活存量土地、优化土地供需格局提供了政策依据。

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