随着AI与云技术的演进融合，在全球企业加速数字化转型的浪潮中，数据基础设施建设正成为企业推 动业务创新、保障合规运营的核心支柱。 在此背景下，如何构建安全合规、高效可扩展的数据基座，并借力前沿的生成式AI技术加速创新，成 为企业决胜未来的关键。尤其是对于近年来决定大幅在中国加码投资的跨国企业而言，解决在地数据化 挑战，成为业内聚焦的热点议题。 据Gartner发布的报告，全球公共云服务终端用户支出预计将在2025年达到7234亿美元，较2024年增长 21.5%。其中，基础设施即服务（IaaS）与平台即服务（PaaS）将分别增长24.8%和21.6%，显示出企业 在基础IT架构和数据平台能力上的持续加码。 在日前举行的2025亚马逊云科技中国峰会期间，辉瑞投资有限公司数字化中国交付负责人陈勇向《中国 经营报》记者分享了辉瑞中国的经验。陈勇表示，随着数据重要性越来越高，数据在资产化的过程中， 很多企业甚至现在注册的时候只有数据资产。但在现代化的数据战略构架下，基础的云架构应是高度可 扩展伸缩、安全稳定的基础设施，已成为基本共识。 与此同时，各国日趋完善的数据隐私和安全法规，如中国的《个人信息保护法》（PIPL） ...

机器之心报道 编辑：杜伟 知名 AI 技术博主、《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又来放福利了！ 今天，他宣布，正值夏季实习和技术面试之际，自己著作《机器学习 Q 与 AI：30 个必备问答》的全部 30 章内容免费开放。他希望能为大家带来帮助，并 祝面试的小伙伴好运。 这本书纸质版（+ 电子版）原价 49.99 美元（约合 358 元），电子版原价 39.9 美元（约合 286 元）。 如今，机器学习和人工智能领域正以前所未有的速度发展。研究人员和从业者常常疲于追赶层出不穷的概念与技术。 本书为你的成长旅途提供了碎片化的知识精华 —— 从机器学习新手到专家，涵盖多个领域的主题。即便是经验丰富的机器学习研究者和从业者，也能从中 发现可纳入自身技能库的新内容 。 评论区有人问，「这本书是用 AI 写的吗？」Sebastian 称当然不是，这样做违背他的个人伦理。有趣的是：这本书的大部分内容写于 2022 年 11 月第一 版 ChatGPT 发布前的几个月，最开始是在 LeanPub 上发布，后来在 2024 年由 No Starch 出版社出版。这本书可能曾是 ChatGPT ...

智通财经APP获悉，摩根士丹利周二发布研报，首次将云数据分析公司Snowflake(SNOW.US)股票评级 定为"增持"，并给出262美元的目标价。报告指出，在新任首席执行官斯里达尔·拉马斯瓦米的领导下， 这家云数据巨头正展现出更强的战略执行力和产品迭代速度，其业务转型已取得实质性进展。 这家华尔街投行强调，人工智能技术正在为Snowflake的核心业务构筑长期增长曲线。通过向数据工程 和人工智能领域的战略延伸，公司有望在2030年前实现超过20%的复合年均增长率。研报特别指出，拉 马斯瓦米执掌后，Snowflake在销售体系优化、市场策略调整及产品研发流程三大关键环节实现质效提 升，产品收入增速已稳定在20%量级。 尽管人工智能相关业务和应用市场仍处于发展初期，但公司通过将AI技术深度融入核心产品，叠加企 业客户加速推进数据基础设施现代化改造的强劲需求，其基础数据仓库业务已呈现企稳态势。 市场表现方面，Snowflake股价年初至今累计上涨37%，显著跑赢同期剔除Palantir(PLTR.US)后大型软件 股9%的平均涨幅。虽然投资者对该公司人工智能战略的认知存在合理分歧，但摩根士丹利认为，随着 后续季 ...

撰文丨王聪 编辑丨王多鱼 排版丨水成文 由于遗传密码系统的 简并性 （不止一个密码子对应同一个氨基酸） ，并非所有的单碱基突变都会导致氨基酸序列的改变。这类突变被称为 同义突变 ，在进化理 论中传统上被视为中性的。 2022 年，密歇根大学 张建之 教授团队在 Nature 期刊发表论文，指出酿酒酵母的同义突变可能大多是非中性的，同义突变和非同义突同样会破坏细胞适应性 【1】 。但这些发现仍存争议，重新激起了研究人员对于同义突变的生物学效应的兴趣和讨论。此外，一些早期研究显示， 病毒和原核生物中的同义突变可能会影 响它们的适应性。 然而，在非真核生物和酵母中得出的这些发现是否适用于哺乳动物，尤其是人类，目前仍不清楚。 2025 年 6 月 24 日，北京大学 魏文胜 教授、 刘莹 副研究员作为共同通讯作者，在 Nature Biotechnology 期刊发表了题为： Prime editor-based high- throughput screening reveals functional synonymous mutations in human cells 的研究论文 【2】 。 该研究开发了一种名 ...

（原标题：金融领域中AI如何走过通用鸿沟？） 6月18日至20日的2025年中国国际金融展期间，"大模型金融应用及创新"主题论坛的讨论现场被围得水 泄不通。 "人工智能应用何时全面落地？""金融机构如何构建通用人工智能体系？"等话题成为关注焦点，现场的 多位业内专家和资深从业者们围绕这些话题展开了热烈的讨论。 人工智能应用仍在早期阶段 近年来，随着AI大模型的快速发展，国内金融领域迎来前所未有的智能化浪潮。大模型凭借强大的自 然语言处理能力，已在部分金融应用场景中崭露头角，并正越来越向更复杂场景和全业务流程中渗透。 根据IDC发布的《中国金融行业生成式AI平台及应用解决方案市场份额，2024：风云初启》报告显示， 2024 年中国金融行业生成式 AI(Generative AI)平台及应用解决方案市场总规模约为 9.14 亿元人民币， 约占整体 AI平台及应用市场规模的14%。并预测，2027 年市场规模将攀升至 35.09 亿元人民币，相较 2024 年实现 384% 的增幅。 然而，不少业内专家也同时指出，当前行业内对于人工智能的应用实践仍处于早期阶段，通用性较差。 上海新金融研究院理事长、上海交通大学上 ...

有，你别说还真有。 那就是 大模型变现 。而且更细分的赛道已经很明确了—— 这不最近硅谷大厂都盯上了用 AI打广告 这门生意。 ChatGPT聊着聊着开始带货： 谷歌劈柴哥在IO大会宣布要用AI将内容和广告深度融合。Meta已经披露了实打实的数据，2024第四季度广告营收 增长21% ，都是得益于AI 的优化。 生成式AI一来，打广告的姿势变了，商业模式底层技术的探索空间，空前巨大。 普通人有机会吗？有，而且是专门面向 在校学生 的那种。 明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 就说当今之势，还有比搞大模型 更有前途 的吗？ 不仅有业内资深专家指导、接触实际工业数据，从小白直接变成领域内小专家，还能有奖金以及直通offer。 用大模型打广告搞钱，有啥机遇？ 用大模型搞钱姿势千千万，为啥生成式AI+广告这条路值得关注？ 最首要的，有人已经赚到钱了，实打实的营收增长正在发生。 Meta的2024年Q4财报数据显示， 广告收入占整体营收的96.7%，约468亿美元，同比增长21% 。 背后核心驱动因素是 AI 。 2024年12月，Meta官方披露了与英伟达合作的广告投放系统Andromeda。这是一 ...

广发证券首席金工分析师 安宁宁 SAC: S0260512020003 anningning@gf.com.cn 广发证券资深金工分析师 陈原文 SAC: S0260517080003 chenyuanwen@gf.com.cn 广发证券资深金工分析师 王小康 SAC: S0260525020002 wangxiaokang@gf.com.cn 广发金工安宁宁陈原文团队 摘要 模型选择 ： 机器学习在量化选股领域多年来被各类投资者广泛应用，近些年随着传统因子的大面积失 效，量化策略中机器学习使用的占比还在不断提高。我们选择应用广泛、具有代表性的GBDT类树模型 和神经网络模型进行训练测试。其中GBDT类模型主要包括LGBM, XGBoost和CatBoost，神经网络模型 主要包括GRU,TCN和Transformer。 特征数据准备 ： 量价与基本面类特征适用模型类型不同，树模型能有效处理手工构造的量价和基本 面特征，而神经网络类模型由于需要捕捉特征的时序变化，低频变化的基本面因子喂入会导致效果 较差。此外，鉴于目前投资者积累的各类特征越来越多，进行一定程度的特征筛选再投喂模型也能 提升模型的训练效率。我们 ...

Core Viewpoint - Digital finance is reshaping the financial ecosystem, particularly in the futures market, through its transformative power, enhancing market efficiency and service capabilities for the real economy [1]. Current Application of Digital Finance in the Futures Market - A diversified technological system has emerged in the application of digital finance in the futures market, categorized into four core models: digital trading platforms, blockchain technology, big data analytics, and artificial intelligence [2][3][4]. Multi-Dimensional Impact of Digital Finance on the Futures Market - The integration of digital finance and the futures market is causing systemic changes in trading mechanisms, market structures, and functional positioning, leading to significant improvements in trading efficiency, market transparency, risk management capabilities, and ongoing market innovation [5][6][7][8][9]. Real Challenges of Digital Finance Applications - Despite the opportunities presented by digital finance, challenges remain in areas such as technological risks, data security, regulatory lag, and talent shortages, which need to be systematically addressed [10][11][12][13]. Future Development Trends of Digital Finance - The future integration of digital finance and the futures market is expected to evolve in several directions, including deeper technological integration, the rise of regulatory technology, gradual penetration of decentralized finance (DeFi), globalization, and accelerated product innovation [14][15][16][17][18]. Conclusion and Recommendations - The application and development of digital finance in the futures market fundamentally enhance market efficiency and functionality through the deep application of various technologies. Recommendations include strengthening technical standards, improving data governance, advancing regulatory technology applications, enhancing talent cultivation, and deepening international cooperation [19][20].

AI 助力多组学与机器学习联合分析 课题特色 ： 1. 零基础 无压力，R语言编程从入门到实战，快速打造你的生信分析基本功； 2. AI赋能 +CNS文献精读，带你高效拆解多组学科研的 经典范式与创新思路 ； 3. 全面覆盖 代谢组、蛋白组、微生物组（宏基因组和16s） 、 转录组 等热门方向，紧跟科研前沿； 机器学习分析多组学课程内容 第一节课 AI+多组学CNS论文思路解读 1.基于Deepseek高效阅读多组学的CNS生信文章 2.AI整理代谢组、蛋白组、宏基因组等多组学数据分析流程 3.Deepseek从多篇生信文献中快速总结提炼多组学数据分析方法 4.Deepseek评价多组学生信文章思路的创新性和数据分析可行性 第二节课 Deepseek辅助多组学生信课题设计 1.Deepseek辅助代谢组、蛋白组、宏基因组联合分析策略 2.AI指导代谢组、蛋白组、宏基因组、转录组交叉验证的思路 3.Deepseek汇总生信论文模板设计的层次和逻辑要点 4.Deeoseek辅助生信多组学数据研究热点挖掘 5.Deeoseek构建多个公共数据库联合验证有效策略 第三节：编程基础学习--R语言 1.R和Rstudio ...

Group 1: Job Market Trends - The job market is experiencing a peak in recruitment as summer approaches, driven by the rapid growth in industries like artificial intelligence and cloud computing, which are creating new job opportunities [1] - Internet companies are expanding their recruitment efforts, with Alibaba offering over 3,000 internship positions, and a significant portion of these roles being related to AI technologies [2][8] - Traditional manufacturing companies are also enhancing their workforce training programs to adapt to digital transformation, investing millions in employee training and skill development [5] Group 2: AI and Employment Services - The demand for technology-related talent, particularly in areas like large models, cloud computing, and big data, is at an all-time high, with nearly 90% of summer internship positions related to AI [2] - Educational institutions are leveraging AI to improve employment services, creating databases to match graduates' job preferences with employer needs, thus enhancing job placement accuracy [6][8] - Initiatives like "smart employment" services are being implemented to provide real-time assistance to job seekers, utilizing AI for job matching and resume optimization [8] Group 3: Government Initiatives - Various local governments are increasing the availability of policy-related job positions for recent graduates, with Shanghai announcing around 1,000 new positions across different sectors [9][11] - Measures are being taken to support disadvantaged groups in the job market, including targeted assistance for low-income families and individuals with disabilities [11][12] - The development of county-level economies is providing flexible employment opportunities, such as the formation of "mom rider" groups in rural areas, which cater to local delivery needs while allowing for flexible work hours [12]