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2025中国银行个人金融全球资产配置白皮书

2024 年世界百年变局继续演进,美欧通胀下行,央 行开启降息周期,全球资产迎来曙光。全球股市普遍上涨,美 股迭创历史新高,中国股市定位调整,政策加力信心提振,市 场筑底成功。黄金进入主升浪,中债牛市继续,美债熊尾徘徊, 铜铝上涨原油微跌,美元又现一枝独秀,非美分化,人民币指 数保持稳定。我行策略积极应对,过去六年战略配置绩效极佳, 抓住 15 次战术配置机会,战略配置与战术择时阿尔法凸显。

  • 2025-02-20
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建立大数据时代公共服务行业的数据保护机制-ClasNeumann

建立大数据时代公共服务行业的数据保护机制-Clas Neumann

  • 2022-01-10
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智慧城市的技术与应用分析

智慧城市的技术与应用分析智慧城市的技术与应用分析

  • 2021-11-03
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2018 主数据管理实践白皮书 中国信通院

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-24
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轧钢工厂数字化和智能制造解决方案

在工业制造领域,虽然智能制造会给企业带来颠覆性的变革得到普遍认同,并被期待为新工业革命的标志,但是在实践中真正取得的突破却不多,特别是在制造过程中物料经过连续的工序产生物理及化学变化的流程型企业,智能制造的实践更少。将制造业从自动化、信息化过渡升级到数字化、网络化、智能化,是新一次工业革命的真正契机,这不仅是制造业面临的挑战,更被广泛接受认可的综合解决方案,大都仍处于高研发投入、长周期回报的培育期。目前“供给侧热、需求侧冷”,我们认为是因为供给侧还不能提供让需求侧真正热起来的技术。各行业、各专业融通发展非常欠缺,一方面制造业对于数字化及智能制造的认知还不足,更为关键的是ICT从业者往往缺少工业领域业务的专业积累和知识沉淀,缺少将制造业与ICT技术融会贯通的实践经验。

  • 2021-02-13
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中国工程院院士孙凝晖给正国级、副国级讲课的万字长稿《人工智能与智能计算的发展》

人工智能领域近年来正在迎来一场由生成式人工智能大模型引领的爆发式发展。2022年11月30日,OpenAI公司推出一款人工智能对话聊天机器人ChatGPT,其出色的自然语言生成能力引起了全世界范围的广泛关注,2个月突破1亿用户,国内外随即掀起了一场大模型浪潮,Gemini、文心一言、Copilot、LLaMA、SAM、SORA等各种大模型如雨后春笋般涌现,2022年也被誉为大模型元年。当前信息时代正加快进入智能计算的发展阶段,人工智能技术上的突破层出不穷,逐渐深入地赋能千行百业,推动人工智能与数据要素成为新质生产力的典型代表。习近平总书记指出,把新一代人工智能作为推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量,努力实现高质量发展。党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央高度重视智能经济发展,促进人工智能和实体经济深度融合,为高质量发展注入强劲动力。

  • 2024-06-06
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大型企业数字化转型路径探索

近日,中钢国际货运有限公司执行董事李红分享了“大型企业集团数字化转型路径探索”的报告。报告提出,企业信息化与数字化的理念有所不同,大型企业推动数字化转型要避免三个主要误区,不能搞成信息化工程、不能搞成老基建工程、不能搞成科技型工程。传统企业应加深对数字化转型的理解和认识,提升工业互联时代的企业竞争力,为打造新的一流企业做好准备。

  • 2021-03-11
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3P精益数字化工厂实践案例

下面我和大家分享一下世界级企业工厂布局,从这些布局里面我们可以洞察一些实践的真知。知难行易我们在做改善的时候,非常强调知行合一,也追求循序渐进的螺旋式上升,这种改善是日常进行改善所追求的,但今天我们在做布局规划的时候,这是不可以的。为什么呢?因为新工厂的布局规划是十年一遇的窗口期,每个工厂在进行规划之前,我们必须要获得真知,才能够更好的开展布局规划。所以在做布局规划时,是知难行易,也就是说一定要获得真知,在真知的基础上,才能更好的开展布局。

  • 2021-02-23
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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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