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人工智能在全球银行的应用现状与前瞻 (1)

人工智能(以下简称AI)技术正在重塑全球银行的业务模式与竟争格局,根据PrecedenceResearch预测,2025年全球银行业AI市场规模预计为345.8亿美元,预计到2035年将增长至约4,515亿美元,全球主要银行的AI部署进入规模化加速阶段。本报告聚焦信贷、账户支付、财富管理、资金运营、风控合规和运营服务六大核心领域,通过对国际国内先进金融机构的案例分析,系统梳理金融机构的AI应用实践与演进路径。

  • 2026-07-07
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人工智能+新型工业化融合应用安全解决方案

当前,人工智能与工业互联网加速融合,正成为赋能新型工业化的重要动力。大模型、智能体、具身智能等新技术深度融入工业全流程,助推产业数智化升级。在工信部融合赋能行动方案指引下,产业融合应用不断深化,坚持统筹发展与安全。然而,技术融合打破传统安全边界,工业运行模式持续革新,数据与智能模型成为新型风险载体,各类安全风险交织叠加。传统静态防护体系已难以满足全域复杂场景防护需求。在此形势下,搭建适配人工智能赋能新型工业化的融合安全体系,是工业智能化规模化落地的关键支撑。行业需破除安全壁垒,推动安全能力与业务深度融合、协同发展。

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数据中心配电系统基础知识培训

了解了数据中心配电系统的完整架构和核心概念,建立 了整体认知。 认识了变压器、断路器、发电机等关键电气设备的核心 功能、运行机制及实际应用场景。 掌握了TN、TT、IT三种常见接地系统的工作原理、技 术特点及选型依据。

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2026全新理想L9上市反馈快报

样本范围:400条关于全新理想L9的评论,时间覆盖理想L9 Livis北京车展首次亮相(2026年4月24日)至正式上市后(2026年5月15日)的用户评论特别说明:样本中自述“试驾/到店/锁单”的内容占比有限;大多数为围观者/潜在购买者的预期判断,因此本报告在身份表述上统一使用“关注者/围观用户”

  • 2026-07-07
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2026人工智能时代的中国人力资本研究报告

本文探讨了人工智能在中国的快速发展对中国人力资本研究带来的深刻挑战。中国在人工智能基础研究、技术转化与产业应用等方面取得显著进展,推动了生产方式和劳动力需求结构的变化,也对传统人力资本理论提出了新的解释要求。本文回顾了经济学研究中用于分析人工智能影响的“任务一技能分析框架”,该框架通过将生产过程分解为不同任务,考察人工智能的自动化效应、任务替代与互补效应、新任务创造效应以及全要素生产率效应。文章进一步指出,现有框架仍难以充分解释人工智能浪潮下就业结构调整、技能需求变化与收入分配差异等复杂经济后果。未来研究有必要将企业、劳动者和家庭等主体的决策行为纳入统一的均衡分析框架,以更全面地理解技术进步与人力资本积累之间的互动机制,并为制定兼顾效率提升与公平保障的公共政策提供理论依据。

  • 2026-07-07
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2026人生有趣处乐龄族兴趣学习心理洞察报告

第一层 近一半(42%)乐龄学员把"让身体更舒服一点”作为报名理由。他们走进课堂,最根本也最深层的诉求是把健康的主动权握回自己手里,这是一种温和的自我照顾,也是最朴素的主动健康。 第二层 37%把"找搭子"作为报名理由。对他们而言,兴趣是桥,人才是彼岸。他们既想学点东西,也想找到一起玩、一起陪伴的伙伴。课程之外,社交归属感同样是驱动报名的关键力量。 第三层 圆梦、价值感与利他心构成第三层动力。33%想弥补往日遗憾,24%寻求自我价值证明,23%想发挥价值、帮助别人。三者比例接近。兴趣学习不仅是娱乐,更是乐龄阶段自我实现与社会连接的重要方式。

  • 2026-07-07
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2026人与AI共同进化-人工智能发展十大趋势报告

习近平总书记深刻指出,“科技革命中,人工智能、量子技术、生物技术等前沿技术集中涌现,其中人工智能最为引人瞩目,被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后又一个划时代的重大技术变革。”党中央始终将人工智能置于推进强国建设、民族复兴伟业的战略高度,从《新一代人工智能发展规划》到“人工智能+”行动,一系列重要部署为人工智能发展指明了方向、注入了强大动力。

  • 2026-07-07
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2026视频号食饮健康滋补行业洞察

市场潜力大存在巨大的增量机会 当前国民健康意识觉醒,养生热潮盛行。微信拥有庞大的用户基础,为食饮健康市场提供了广阔的发展空间。从微信小店逐月趋势来看,传统滋补与功能食饮销售整体呈上升趋势,市场址

  • 2026-07-07
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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