《全球数智化指数（GDII）2025》由华为联合 IDC 等机构发布，基于古典经济学 “生产三要素” 理论拓展出数据、ICT 人才、数智化生产工具三大新生产要素...

在大规模环境下，Zabbix 平台的用户数量也越来越多。由于金融行业对安全要求极高，必须对用户账号进行严格的全生命周期管理。例如：要求用户定期修改密码，密码到期...

在实际应用中，新TBDS在金融场景展现出显著价值。例如，信贷自动审批中，平台可基于国家、行业及银行内部政策快速构建知识库，实现贷款信息智能评估与审批，帮助金融机...

该计划是腾讯云数据库深化“产学研用”协同的关键举措，旨在以开放生态之力打造腾讯云数据库与行业技术专家的交流平台，促进腾讯云数据库与技术专家、行业用户之间的有效沟...

深圳金证科技成立于1998年，是国内领先的金融科技全领域服务商，我们拥有三大园区、6800+员工，以及逾三十家子公司，公司深度聚焦金融IT领域，为证券、基金、银...

Apache Doris 作为被 5000 + 企业采用的 OLAP 引擎，从互联网的万亿级日志分析到金融行业的净值计算，从实时监控的毫秒级响应到数据湖的 PB...

一种用于计算一组数值的平均值的统计方法，它特别适用于处理那些包含倒数关系或速率的情况。与算术平均（Arithmetic Mean）和几何平均（Geometric...

作者介绍：崔鹏，计算机学博士，专注 AI 与大数据管理领域研究，拥有十五年数据库、操作系统及存储领域实战经验，兼具 ORACLE OCM、MySQL OCP 等...

在这场关乎金融未来的变革中，以Agentar-Fin-R1为代表的专业化金融推理大模型，正引领行业走向“可信智能”，为金融数智化转型开辟出一条扎实可行的路径。这...

金融数据分析面临实时处理、高频采集和非结构化特性的多重挑战。传统的使用自组织映射(SOM)进行异常检测存在几个关键性局限：

在数据行业干了二十多年，金融、制造、电信这些业务领域我都跑过一圈。而让我觉得最有趣的，还得是一些金融行业相关的项目。尤其锻炼人——压力大到掉头发，还得装作没事人...

数据挖掘的公开数据集资源非常丰富，覆盖多个领域（金融、医疗、社交网络、图像、文本等）。以下是一些方便实用且广泛认可的公开数据集平台和经典数据集，适合快速验证模型...

AI-Compass 强化学习模块：理论到实战完整RL技术生态，涵盖10+主流框架、多智能体算法、游戏AI与金融量化应用

随着大模型、智能体技术的快速演进，金融行业正迎来营销获客、风控、运营、合规、系统支撑等方方面面智能化升级的全新阶段。那么，金融智能体真的是“最后一公里”吗？从尽...

近日，由中国信息通信研究院重磅发布的《2025数字金融（上云赋智）产品目录》 正式出炉。该目录旨在落实中央金融工作会议对科技金融与数字金融的战略部署，甄选助力金...

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在金融科技领域，系统的稳定性、安全性与开发效率始终是难以平衡的三角。从早期 “AI 生成代码逻辑混乱” 的质疑，到中期 “日常开发效率提升 3 倍” 的实践验证...

邮件推送作为数字化营销的核心工具，在金融、游戏、电商等行业的应用场景存在显著差异。本文通过横向对比三大行业的邮件推送策略，结合腾讯云邮件推送服务（SES）的最新...