今天分享的AI系列深度研究报告：《AI终端行业专题报告：从大模型到智能体，端侧算力助力AI规模化应用》。（报告出品方：国信证券）报告共计：28页AIAgent元年，端侧AI支撑规模化扩张从大模型(LLM)到智能体(Agent)，智能助手的下一程人工智能(AI)在用户软件使用方式上即将带来的根本性变革。比尔·盖茨在今年11月提出，尽管软件已经经过了几十年的迭代，但使用方式仍然较原始，例如，当用户需要完成特定的任务时，需要告诉设备应该使用哪个应用程序。未来，用户不必再为不同的任务使用不同的应用程序，只需以日常语言告诉设备想要做什么，软件将能够因其对用户生活的深入了解而作出个性化响应。任何在线的人都

在数字化浪潮下，金融行业正转向技术领域。AIGC在金融行业软件开发中发挥重要作用，从需求分析到系统运营都有涉及。AIGC提升编码阶段的效能，如智能数据建模、生成业务流程图等，并使系统具备自学习、自我适应能力，更好地满足用户需求。目  录 01 AIGC在软件工程各个阶段的应用02 AIGC在软件工程领域遇到的问题03 问题的解决方案‍‍‍01AIGC在软件工程各个阶段的应用首先，AIGC在编码阶段发挥了巨大作用，并且在当下低代码开发方式的盛行的情况下，AIGC对软件开发的效能有了大幅的提升，比如利用Prompt进行智能化的数据建模、通过人机对话的方式生成业务流程图等等；再比如在让开发人员头疼的

在线工具推荐：3D数字孪生场景编辑器 - GLTF/GLB材质纹理编辑器 - 3D模型在线转换 - Three.jsAI自动纹理开发包 - YOLO虚幻合成数据生成器 - 三维模型预览图生成器 - 3D模型语义搜索引擎通过采用高质量的3D模型，企业可以提供更加身临其境的体验，使利益相关者能够虚拟触摸、旋转和与所展示的服装物品互动。这不仅丰富了观众的理解，而且创造了一个令人难忘的印象，可以带来更有利的商业成果。随着3D建模技术的不断发展，创建更具吸引力和信息量的演示文稿的机会也在增加。通过详细的探索，我们将揭示结合服装3D模型和 GLTF编辑器-NSDT 换肤工具如何改变您的业务演示的游戏规则以

当iOS应用程序在后台模式下运行时，model.GetPrediction方法返回一个空对象。当应用程序处于前台时，该方法返回正确的预测。还有其他人遇到过这个问题吗？ 最佳答案 一些事情:当应用程序处于后台时，您执行任意代码的时间非常有限。您可以检查BackgroundTimeRemaining以确定您还剩多少时间。您必须在BeginBackgroundTask操作中执行您的预测前台应用(包括Springboard)优先于GPU。前台应用GPU处理不会被中断以执行基于后台任务的预测。您可以通过向预测调用提供MLPredictionO

🤵‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍🏻作者简介：Python学习者🐋希望大家多多支持，我们一起进步！😄如果文章对你有帮助的话，欢迎评论💬点赞👍🏻收藏📂加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命大数据分析案例-基于随机森林算法的商品评价情感分析大数据分析案例-用RFM模型对客户价值分析(聚类)大数据分析案例-对电信客户流失分析预警预测大数据分析案例-基于随机森林模型对北京房价进行预测大数据分析案例-基于RFM模型对电商客户价值分析大数据分析案例-基于逻辑回归算法构建垃圾邮件分类器模型大数据分析案例-基于

本人股市多年的老韭菜，各种股票分析书籍，技术指标书籍阅历无数，萌发想法，何不自己开发个股票预测分析软件，选择python因为够强大，它提供了很多高效便捷的数据分析工具包。我们已经初步的接触与学习其中数据分析中常见的3大利器---Numpy,Pandas，Matplotlib库。也简单介绍一下数据获取的二种方法，通过金融数据接口和爬虫获取。介绍了指标之王MACD，随机指标KDJ和BOLL指标线的详细用法这一章我们学习一下量价指标，如果有人问我所有指标哪个最值得学习，我首推的就是这个量价指标，股市上所有的都可能骗人，除了成交量，通过成交量的突然放大等异常走势，我们最有可能判断主力的下一步动作。 量

网络基础设施和安全公司Cloudflare在上周发布的2023年第四季度DDoS威胁报告中指出，基于HTTP的分布式拒绝服务（DDoS）攻击在环境服务行业出现了"前所未有的激增"，占其所有HTTP流量的一半。这标志着DDoS攻击流量同比增长了61839%。安全研究人员奥马尔OmerYoachimik和豪尔赫-帕切科JorgePacheco表示：网络攻击的激增时期恰逢2023年11月30日至12月12日的COP28（《联合国气候变化框架公约》第28次缔约方大会）期间，他们将其描述为"网络威胁格局中令人不安的趋势"。针对环境服务网站的HTTP攻击上升是过去几年中每年观察到的更大趋势的一部分，特别是

数据分析一直是现代社会中的重要工具，它帮助我们洞察本质、发现规律并指导决策。然而，数据分析过程往往复杂且费时，因此我们期望存在一个智能助手助力用户直接“与数据对话“。得益于大语言模型（LLM）的发展，虚拟助手和Copilot等智能Agent纷纷涌现，它们在自然语言理解和生成方面的表现令人叹为观止。但遗憾的是，在处理复杂数据结构（如DataFrame,ndarray等）和引入领域知识方面，现有的Agent框架仍然举步维艰，而这恰恰是数据分析和专业领域中的核心需求。为了突破这一瓶颈，微软推出了TaskWeaver——一款代码优先的Agent框架。TaskWeaver能够将用户的自然语言请求巧妙地转

0.简介作为基于视觉感知的基本任务，3D占据预测重建了周围环境的3D结构。它为自动驾驶规划和导航提供了详细信息。然而，大多数现有方法严重依赖于激光雷达点云来生成占据地面真实性，而这在基于视觉的系统中是不可用的。之前我们介绍了《经典文献阅读之–RenderOcc(使用2D标签训练多视图3DOccupancy模型)》。这里本文《OccNeRF:Self-SupervisedMulti-CameraOccupancyPredictionwithNeuralRadianceFields》提出了一种名为OccNeRF的方法，用于自监督多相机3D占用预测。该方法通过参数化重建的占用场来表示无限空间，并通过

中华人民共和国工业和信息化部公告2023年第38号文件正式发布行业标准：YD/T4598.2-2023《面向云计算的零信任体系第2部分：关键能力要求》及YD/T4598.3-2023《面向云计算的零信任体系第3部分：安全访问服务边缘能力要求》，并于2024年4月1日正式施行。该标准由中国信通院牵头，易安联等多家相关企事业单位共同参与，汇集大量来自云用户、云厂商、安全厂商的专家建议与实践经验，齐聚行业智慧完成了标准的制定。YD/T4598.2-2023标准介绍《面向云计算的零信任体系第2部分：关键能力要求》从用户零信任访问场景和工作负载零信任访问两个场景展开：用户零信任访问场景主要侧重对南北向流