如今，我国人工智能产业正在与实体经济深度融合，成为经济社会发展新的增长引擎。在这个过程中，国内涌现出了一批以人工智能技术见长的知名企业，量化派就是其中之一。
近期，量化派在人工智能领域接连获得殊荣，成为人工智能技术成功落地应用的典范企业。
量化派获“人工智能创新产品”奖
可以看到，近些年人工智能技术已经开始在社会发展的各个环节当中发挥巨大作用，从设计到生产、从管理到营销，人工智能技术的“触角”已经深入到了社会经济的方方面面。
前段时间，2022中国数字化年会在北京拉开帷幕，大会以“向变而生”为主题，邀请数字科技领域“政、产、学、研、用、金”领先机构，围绕数字科技解决方案及赋能案例展开深度交流，推动企业创新以及行业变革。
会上，2022 中国数字化转型与创新评选榜单重磅发布，由量化派自主研发的 AI 赋能数字技术平台“量星球”从 1410 家参评企业中脱颖而出，荣膺“年度产品奖项TOP50——人工智能创新产品”奖，同期获奖的企业还有阿里巴巴、微软等。
作为国内场景化数字解决方案的领先者，量化派以 AI 技术为驱动，为多行业提供场景化数字赋能服务。近年来，量化派持续致力于城市内各消费场景的数字化运营，利用自身的技术优势和数据运营能力，在优化城市消费生态和赋能商业营销推广方面释放出澎湃动能。量化派将 AI 能力整合至量星球，为客户提供集成 AI 解决方案。量星球能够赋予客户高效的 AI管理能力，其低代码及非代码特性能够有效降低客户的使用门槛。
量星球目前包含五个模块，分别为运营、算法、营销、客服、商品与服务，这些模块将为客户提供的所有服务互相连接，使其能够通过量星球上的界面对其运营流程、营销工具、终端客户、商品及服务进行有效管理。凭借AI 及数字能力、模块化架构、高效分析等能力，量星球可为客户提供一站式数字化解决方案。
通过量星球，企业可通过社交裂变及精准营销提高营销效率，透过销售订单及数据分析更好地了解客户偏好，提高客户转化率，并透过个性化推荐来提高用户参与度，帮助企业更好地服务终端用户，从而透过不同数字化场景提高运营效率。凭借卓越的AI力量，量化派已与众多行业达成深度业务合作，成为数字化赋能领域的佼佼者。
量化派创始人兼CEO周灏获人工智能领域年度人物
3月16日,由中国科学院旗下权威媒体《互联网周刊》、中国社会科学院信息化研究中心、eNet研究院、德本咨询联合主办的“2023(第八届)思维实验室论坛”举办，并公布了2022年度人物、企业、品牌、产品、解决方案、服务等重磅奖项。其中人工智能领域，量化派创始人兼CEO周灏获2022年度人物。
此次人工智能年度人物的颁奖词中提到，成立于2014年的量化派秉承着“数字驱动世界，智能点亮生活”的企业使命，致力于成为全球领先的场景化数字赋能公司。作为创始人的周灏，带领企业发展屡创佳绩，为推动国内数字化进程不断务实、有效地深耕。
目前，量化派在赋能城市消费、电商、餐饮、汽车服务等多个领域均有不俗的表现。这背后离不开掌舵者的强大牵引。在量化派八周年庆典上，创始人兼CEO周灏曾表示：“我希望大家不要沉浸在8年的过往中，而是真正的抬头看看未来的、最远的地方。面对时刻在变的移动互联⽹时代，带给我们的永远都是挑战和机遇并行。”可以看到，量化派在新技术的应用和突破方面，以及在新场景的创新方面，均表现出高涨的爆发力，也同时表现出不懈的进取力。
2月21日，量化派重新递交了上市申请，中金公司、中信证券为其联席保荐人。根据招股书披露信息，截至2021年12月31日止年度，量化派的年内经调整EBITDA（非国际财务报告准则计量）及经调整溢利（非国际财务报告准则计量）分别为人民币78.2百万元及人民币66.6百万元，而截至2022年12月31日止年度分别为人民币137.4百万元及人民币126.3百万元。也就是说，对比2021年，公司于2022年实现了收入盈利双增长。
从量化派以AI赋能行业，到Chatgpt火爆全网，人们看到了人工智能的强大能量和潜力。根据中国信通院的最新测算，到2030年，我国人工智能产业规模将达到1万亿元。人工智能的黄金时代已然到来。
老胡说科技
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运营人：老胡，知名互联网评论人士，观察家。沉积科技领域13年，历任《IT时代周刊》主笔，腾讯科技首席记者，迅雷、滴滴公关总监；写过大型书籍《黑马首富王传福》；他是中国科技自媒体top 10，2016自媒体人百强；【具备创造：10万+阅读，文章能力】；文章见今日头条、界面、钛媒体、新浪科技、搜狐、腾讯、网易、艾瑞等60余家顶级专栏，单篇文章曝光量百万，整体文章阅读量超过10亿；文章转载与商务合作请加个人微信号：taiyangfeixue。
我正在使用这个:4.times{|i|assert_not_equal("content#{i+2}".constantize,object.first_content)}我之前声明过局部变量content1content2content3content4content5我得到的错误NameError:wrongconstantnamecontent2这个错误是什么意思？我很确定我想要content2=\ 最佳答案 你必须用一个大字母来调用ruby常量:Content2而不是content2。Aconstantnamestart
2022年底，OpenAI的预训练模型ChatGPT给人工智能领域的爱好者和研究人员留下了深刻的印象和启发，他展现的惊人能力将人工智能的研究和应用热度推向高潮，网上也充斥着和ChatGPT的各种聊天，他可以作诗、写小说、写代码、讨论疫情问题等。下面就是一些他的神回复：人命关天的坑： 写歌，留给词作者的机会不多了。。。 回答人类怎么样面对人工智能： 什么是ChatGPT？借用网上的一段介绍，ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动
文章目录🔥Linux系统目录结构🔥Linux用户和用户组🔥Linux用户管理🔥Linux系统目录结构文件系统组织结构⭐ /lib系统开机所需要最基本的动态链接共享库，其作用类似于Windows里的DLL文件。几乎所有的应用程序都需要用到这些共享库。⭐ /lost+found一般情况下是空的，当系统非法关机后，这里就存放了一些文件。⭐ /etc所有系统管理所需要的配置文件和子目录my.conf⭐ /usr用户的很多应用程序和文件都放在这个目录下。⭐ /bin是Binary的缩写，这个目录存放着经常使用的命令⭐ /sbin(usr/sbin、/usr/local/sbin)sbin就是peruse
“架设一个亿级高并发系统，是多数程序员、架构师的工作目标。许多的技术从业人员甚至有时会降薪去寻找这样的机会。但并不是所有人都有机会主导，甚至参与这样一个系统。今天我们用12306火车票购票这样一个业务场景来做DDD领域建模。”开篇要实现软件设计、软件开发在一个统一的思想、统一的节奏下进行，就应该有一个轻量级的框架对开发过程与代码编写做一定的约束。虽然DDD是一个软件开发的方法，而不是具体的技术或框架，但拥有一个轻量级的框架仍然是必要的，为了开发一个支持DDD的框架，首先需要理解DDD的基本概念和核心的组件。一.什么是领域驱动设计(DDD)首先要知道DDD是一种开发理念，核心是维护一个反应领域概
我有一个单表继承设置，我有一个Controller(我觉得有多个Controller会重复)。但是，对于某些方法，我想调用模型的子类。我想我可以让浏览器发送一个参数，我会针对该参数编写一个case语句。像这样的东西:case@model[:type]when"A"@results=Subclass1.search(params[:term])when"B"@results=Subclass2.search(params[:term])...end或者，我了解到Ruby的所有技巧都可以用字符串创建模型。像这样的东西:@results=params[:model].constantize.
在我的Rails应用程序中，我收到来自brakeman的以下安全警告。使用模型属性调用的不安全反射方法常量化。这是我的代码正在执行的操作。chart_type=Chart.where(id:chart_id,).pluck(:type).firstbeginChartPresenter.new(chart_type.camelize.constantize.find(chart_id))rescueraise"Unabletofindthechartpresenter"end根据我的研究，我还没有找到任何具体的解决方案。我听说你可以创建一个白名单，但我不确定brakeman在寻找什么。
我需要计算我的Rails3应用中两个字段的乘积之和(即相当于Excel的sumproduct函数)。Rails中是否有一种方法可以帮助解决这个问题？如果没有，那么使用自定义sql的Rails代码是什么？例如，酒店有很多房间。房间具有sqft(平方英尺)、数量(该尺寸)和hotel_id的属性。我想计算给定酒店中所有房间的总平方英尺。在SQL中，对于Hotel.id=8，我相信以下语句会起作用:selectsum(rooms.sqft*rooms.quantity)asSumSqftfromroomsinnerjoinhotelsonrooms.hotel_id=hotels.idwhe
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量化交易-因子有效性分析一、因子的IC分析2.信息系数3.举例4.因子处理4.1去极值4.2标准化4.3市值中性化一、因子的IC分析判断因子与收益的相关性强度分析结果因子平均收益ICmeanICstdIC>0.02：IC大约0.02的比例，越大越严格IR：信息比率（历史表现的稳定性），IR=ICmean/ICstd2.信息系数定义：某一期的IC指的是该期因子暴露度和股票下期的实际回报值在横截面上的相关系数。因子暴露度：因子本身数值周期一天：该期的因子值（2023.1.11）、下期（2023.1.12）收益率（截面数据）计算方式：斯皮尔曼相关系数（RankIC）斯皮尔曼相关系数表明X(独立变量)
