中国大数据、人工智能、区块链发展趋势及应用场景研究报告_光环大数据培训

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专业技术人员继续教育《人工智能技术发展趋势及应用》试题和答案

专业技术人员继续教育《人工智能技术发展趋势及应用》试题和答案

《人工智能技术发展趋向及应用》试题及答案( 一 )单项选择题,每题2分,共20题。

1.以下有关人工智能的说法中,不正确的选项是()。

(A)人工智能是以机器为载体的智能(B)人工智能是以人为载体的智能(C)人工智能是有关于动物的智能(D)人工智能也叫机器智能2.以部下于修养性知识的是()。

(A)为人办事方面的知识(B)行业性知识(C)剖析性知识(D)创建性知识3.本课程提到,人工智能皇冠上的明珠是()。

(A)数据智能(B)读写智能(C)逻辑智能(D)语言智能4.依据本课程,以下哪项不属于感情剖析四维模型的内容()。

(A)读音知情(B)读脸知情(C)读搏知情(D)念书知情5.人工神经网络发展的第一次热潮是()。

(A)1986 年启动“ 863 计划”(B)1977 年,吴文俊创办吴方法(C)1957 年,罗森布拉特提出感知机神经元关系(D)1985-1986 年提出偏差反向流传算法6.人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo 经过()获取“棋感”。

(A)视觉感知(B)扩大储存空间(C)听觉感知(D)提升运算速度7.以下哪项不属于教育信息化的三个阶段()。

(A)教育创新化(B)教育技术化(C)教育智能化(D)教育智慧化8.以下不属于人工智能对目前经济社会冲击最大的四个领域的是()。

(A)制造(B)教育(C)艺术(D)金融9.2013 年,麻省理工学院的基础议论把()列为第一大技术打破。

(A)机器学习(B)人工智能(C)智能围棋(D)深度学习10.依据本课程,过去生产一台哈雷机车需要 21 天,但在工业时代,只要要()就能够把个人定制的摩托车交给客户,极大提升了生产效率,同时知足用户的个性化需求。

(A) 2 天(B)24 小时(C)12 小时(D) 6 小时11.依据本课程,依据有关机构数据剖析,中国制造业整体成本与美国对比()(A)远远低于美国(B)远远高于美国(C)已经几乎相等同(D)没法判断12.依据本课程,高速公路自动驾驶属于智能网联汽车的哪个发展阶段?()(A)驾驶协助(B)部分自动驾驶(C)有条件自动驾驶(D)高度 / 完整自动驾驶13.依据本课程, 2011 年,美国正式推出(),并提出优先发展三大代表性技术。

人工智能行业调研报告人工智能应用和发展趋势

人工智能行业调研报告人工智能应用和发展趋势

人工智能行业调研报告人工智能应用和发展趋势人工智能行业调研报告人工智能(Artificial Intelligence,AI)是当今科技领域最热门的话题之一。

它以模拟人类智能和学习能力为目标,通过计算机技术来实现智能化的人类行为。

近年来,随着大数据、云计算和硬件技术的飞速发展,人工智能行业得以迅猛发展,并在众多领域中得到广泛应用。

本报告旨在对人工智能应用和发展趋势进行调研分析。

一、人工智能应用领域1.1 语音识别技术语音识别技术是人工智能中的重要应用领域。

通过使用语音识别技术,计算机可以将人类的声音转化为文字,从而实现自动化的语音识别和处理。

这项技术在智能助理、语音搜索和自动驾驶等领域得到广泛应用。

1.2 图像识别技术图像识别技术是人工智能中的另一个重要应用领域。

通过使用图像识别技术,计算机可以识别和理解图像中的对象和场景。

这项技术在人脸识别、安防监控和智能交通等领域发挥了重要作用。

1.3 自然语言处理技术自然语言处理技术是人工智能中的核心应用领域之一。

通过使用自然语言处理技术,计算机可以理解和处理人类的自然语言,实现自动化的语言分析和处理。

这项技术在机器翻译、智能客服和舆情分析等领域具有广泛的应用前景。

1.4 聊天机器人技术聊天机器人技术是近年来人工智能领域中的新兴应用。

通过使用聊天机器人技术,计算机可以模拟人类的对话过程,与用户进行语言交互。

这项技术在智能客服、虚拟助手和智能教育等领域有着巨大的潜力。

二、人工智能发展趋势2.1 强化学习强化学习是人工智能发展的重要方向之一。

通过使用强化学习算法,计算机可以通过试错的方式不断优化自己的决策和行为,实现自主学习和智能化的决策能力。

强化学习在智能游戏和自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。

2.2 深度学习深度学习是人工智能发展的另一个重要方向。

通过使用深度神经网络模型,计算机可以模拟人脑的神经网络结构,从而实现对大规模数据的学习和分析。

深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了重大突破。

人工智能技术应用与发展规划研究报告

人工智能技术应用与发展规划研究报告

人工智能技术应用与发展规划研究报告第一章绪论 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.1.1 背景分析 (3)1.1.2 意义阐述 (3)1.2 研究目的与内容 (3)1.2.1 研究目的 (3)1.2.2 研究内容 (4)1.3 研究方法与技术路线 (4)1.3.1 研究方法 (4)1.3.2 技术路线 (4)第二章人工智能技术概述 (4)2.1 人工智能技术定义 (5)2.2 人工智能技术分类 (5)2.3 人工智能技术发展历程 (5)第三章人工智能技术应用现状 (6)3.1 人工智能技术在工业领域的应用 (6)3.1.1 智能制造 (6)3.1.2 智能物流 (6)3.2 人工智能技术在医疗领域的应用 (6)3.2.1 医疗诊断 (6)3.2.2 药物研发 (7)3.3 人工智能技术在金融领域的应用 (7)3.3.1 风险管理 (7)3.3.2 资产管理 (7)第四章人工智能技术发展态势分析 (7)4.1 国内外人工智能技术发展概况 (7)4.2 人工智能技术发展趋势 (8)4.3 人工智能技术发展挑战 (8)第五章人工智能技术核心技术研发 (9)5.1 机器学习技术 (9)5.1.1 技术概述 (9)5.1.2 技术发展现状 (9)5.1.3 技术研发重点 (9)5.2 自然语言处理技术 (9)5.2.1 技术概述 (9)5.2.2 技术发展现状 (9)5.2.3 技术研发重点 (9)5.3 计算机视觉技术 (10)5.3.1 技术概述 (10)5.3.2 技术发展现状 (10)5.3.3 技术研发重点 (10)第六章人工智能技术在行业中的应用案例分析 (10)6.1 人工智能在智能制造中的应用案例 (10)6.1.1 案例背景 (10)6.1.2 案例内容 (10)6.2 人工智能在医疗健康中的应用案例 (11)6.2.1 案例背景 (11)6.2.2 案例内容 (11)6.3 人工智能在智慧城市中的应用案例 (11)6.3.1 案例背景 (11)6.3.2 案例内容 (11)第七章人工智能技术产业发展政策与规划 (12)7.1 国内外政策环境分析 (12)7.1.1 国内政策环境 (12)7.1.2 国际政策环境 (12)7.2 人工智能技术产业规划与布局 (12)7.2.1 产业规划 (12)7.2.2 产业布局 (12)7.3 产业链分析与产业政策建议 (13)7.3.1 产业链分析 (13)7.3.2 产业政策建议 (13)第八章人工智能技术人才培养与教育 (13)8.1 人工智能技术人才培养现状 (13)8.2 人工智能技术教育体系建设 (14)8.3 人工智能技术人才培养策略 (14)第九章人工智能技术安全与伦理问题 (14)9.1 人工智能技术安全风险 (15)9.1.1 数据安全风险 (15)9.1.2 算法安全风险 (15)9.1.3 系统安全风险 (15)9.1.4 法律法规风险 (15)9.2 人工智能技术伦理问题 (15)9.2.1 隐私保护问题 (15)9.2.2 劳动就业问题 (15)9.2.3 社会公平问题 (15)9.2.4 人工智能道德责任问题 (15)9.3 人工智能技术安全与伦理对策 (16)9.3.1 建立健全法律法规体系 (16)9.3.2 加强数据安全保护 (16)9.3.3 提高算法透明度和公平性 (16)9.3.4 促进产业升级与就业保障 (16)9.3.5 强化伦理教育与培训 (16)第十章人工智能技术发展前景与展望 (16)10.1 人工智能技术发展前景分析 (16)10.1.1 经济领域 (16)10.1.2 社会领域 (16)10.1.3 民生领域 (17)10.2 人工智能技术发展关键领域 (17)10.2.1 基础研究领域 (17)10.2.2 关键技术领域 (17)10.2.3 应用场景领域 (17)10.3 人工智能技术发展趋势预测 (17)10.3.1 技术融合与创新 (17)10.3.2 产业应用拓展 (17)10.3.3 国际竞争加剧 (17)10.3.4 法律法规完善 (17)第一章绪论1.1 研究背景与意义计算机技术、大数据、云计算和互联网的飞速发展,人工智能(Artificial Intelligence,)逐渐成为我国科技领域的研究热点。

人工智能与大数据实训课程学习总结利用大数据分析解决实际问题的经验分享

人工智能与大数据实训课程学习总结利用大数据分析解决实际问题的经验分享

人工智能与大数据实训课程学习总结利用大数据分析解决实际问题的经验分享在人工智能和大数据时代的浪潮中,学习人工智能与大数据分析已经成为一种必然的趋势。

作为我个人的学习经历总结,本文将分享我在人工智能与大数据实训课程中学到的知识和经验,以及利用大数据分析解决实际问题的方法和技巧。

首先,人工智能与大数据实训课程为我打开了一扇通往未来的大门。

通过学习这门课程,我充分认识到人工智能和大数据分析在各行各业中的广泛应用。

无论是金融领域的风险管理与投资决策,还是医疗领域的疾病预测与诊断,人工智能与大数据分析都扮演着重要的角色。

在实训课程中,我们不仅学习了相关的理论知识,还通过实践项目的方式,深入了解了大数据分析的整个流程。

其次,我从实训课程中学到了一些基本的大数据分析技巧。

首先是数据清洗和预处理。

在实际项目中,大部分数据都存在不完整、错误或冗余的情况,因此必须进行数据清洗和预处理。

这包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。

其次是特征工程和特征选择。

在进行数据分析时,选择合适的特征对于建立准确的模型非常重要。

因此,我们需要学会对数据进行适当的变换和选择,以提取有用的特征。

最后是模型选择和评估。

实训课程中我们学习了多种常用的机器学习模型,包括决策树、支持向量机、神经网络等。

通过对这些模型的学习和实践,我们能够选择最适合具体问题的模型,并通过评估指标来衡量模型的性能。

在实训课程中,我们还进行了一些实际的大数据分析项目,并利用大数据解决了一些实际问题。

其中一个项目是利用大数据分析销售数据,预测下一个季度的销售额。

在这个项目中,我们首先进行了数据清洗和预处理,然后选择了适当的特征进行训练和建模。

最后,我们通过交叉验证和评估指标对模型的性能进行了验证。

通过这个项目,我学会了如何利用大数据分析方法预测销售额,并能够为企业提供准确的决策支持。

除了以上的经验分享,还有一些值得注意的问题。

首先,大数据分析并非一蹴而就,需要不断积累和学习。

人工智能产业发展趋势及投融资特征

人工智能产业发展趋势及投融资特征

一、单选题【本题型共2道题】
1.随着我国产业转型升级的逐步推进,对()为代表的智能装备需求也迎来爆发期。

A.大数据
B.云计算
C.机器人
D.消费电子
用户答案:[C] 得分:10.00
2.中国产生的数据量将占全球数据总量的近()。

A.15%
B.20%
C.25%
D.30%
用户答案:[B] 得分:0.00
二、多选题【本题型共2道题】
1.人工智能的发展带来了智能化新需求,催生(),引发经济结构重大变革。

A.新技术
B.新产品
C.新业态
D.新模式
用户答案:[ABCD] 得分:20.00
2.人工智能的快速发展得益于()
A.数据量的快速增长
B.计算能力的大幅提升
C.机器学习算法的持续优化
D.互联网的普及
用户答案:[ABC] 得分:0.00
三、判断题【本题型共2道题】
1.人工智能领域富集了海量数据,传统的数据处理技术能够满足高强度、高频次的处理需求。

()
Y.对
N.错
用户答案:[N] 得分:20.00
2.国家提出以信息技术与制造技术深度融合为主线,以新一代人工智能技术的产业化和集成应用为重点,推进人工智能和制造业深度融合。

()
Y.对
N.错
用户答案:[Y] 得分:20.00。

2023年中国ai大模型应用案例研究报告

2023年中国ai大模型应用案例研究报告

2023年我国本人大模型应用案例研究报告一、概述随着人工智能技术的飞速发展,大模型作为人工智能的重要组成部分,正被广泛应用于各个领域。

我国作为人工智能领域的先行者和领导者,其对大模型的研究和应用也走在了全球前列。

本报告旨在对2023年我国本人大模型应用案例展开深入研究,通过分析各个领域的应用案例,探讨大模型在不同领域的价值和实际效果,为相关研究和应用提供参考。

二、医疗健康领域1. 临床诊断辅助利用大模型结合医学影像和临床数据,对肿瘤、心脑血管等疾病进行诊断和预测,辅助医生制定更精准的治疗方案。

2. 药物研发通过大模型进行药物筛选和设计,加速新药研发过程,降低研发成本,提高研发效率。

三、金融领域1. 风险评估利用大模型对金融数据进行分析和建模,预测贷款违约、市场波动等风险,提供风险管理决策支持。

2. 欺诈检测大模型结合大规模数据,实现金融欺诈行为的快速识别和预警,保障金融交易安全。

四、智能交通领域1. 交通流量预测通过大模型分析历史交通数据,预测未来交通流量,指导交通管理和规划。

2. 智能驾驶大模型结合传感器数据,实现自动驾驶车辆的感知和决策,提高交通安全和效率。

五、教育领域1. 个性化教育利用大模型分析学生学习数据和特点,实现个性化教学和辅导,提升教学效果。

2. 学术研究大模型辅助学术研究,加快科研进展,推动学术成果转化。

六、结语通过以上案例研究,我们可以看到,2023年我国本人大模型在医疗健康、金融、智能交通、教育等多个领域展现出巨大的应用潜力和价值。

大模型的应用不仅提升了工作效率,降低了成本,还为各行业带来了新的发展机遇。

然而,我们也应充分认识到大模型应用中存在的隐私保护、数据安全等诸多挑战和问题,需要建立完善的管理和监管机制加以应对。

期待未来,我国本人大模型在更多领域发挥其作用,实现更广泛的社会价值和影响。

七、大数据分析与大模型应用除了以上所提及的领域外,大数据分析也是本人大模型应用的重要领域之一。

2024年中国中国区块链创新应用发展报告

2024年中国中国区块链创新应用发展报告

2024年中国中国区块链创新应用发展报告目录第一章中国区块链创新应用总体发展情况 (1)一、政策体系加快完善 (1)二、应用广度深度进一步拓展 (5)三、标准化工作稳步推进 (7)四、创新应用生态加快建设 (8)第二章区块链服务实体经济创新发展 (12)一、提升供应链全链协同协作能力 (12)二、赋能产品全生命周期可信溯源 (13)三、促进数据资源安全流通 (14)第三章区块链提升社会治理能力和治理水平 (16)一、以高效政务数据共享提升公共服务效能 (16)二、依托区块链打造智慧司法协同体系 (17)三、强化版权服务全链条保护与治理能力 (18)四、健全监管治理体系提升能力保障 (19)第四章区块链赋能民生服务持续革新 (21)一、提升民政领域公共服务水平 (21)二、助力打造人社服务新模式 (22)三、推动健康服务体系转型升级 (23)四、改善旅游出行服务质量 (24)第五章区块链推动金融科技守正创新 (26)一、为贸易金融构筑信任底座 (26)二、助力构建智能化风控管理系统 (29)三、支撑打造安全可信股权交易服务平台 (31)四、优化跨境金融交易模式 (33)第六章地区区块链创新发展初见成效 (36)一、重庆市渝中区 (37)二、广东省广州市 (39)三、北京市海淀区 (41)四、湖南省长沙市 (43)五、江苏省无锡市 (46)第七章中国区块链创新应用发展挑战与展望 (50)第一章中国区块链创新应用总体发展情况党中央、国务院高度重视区块链技术应用和产业创新发展。

2019年10月24日,十九届中共中央政治局就区块链技术发展现状和趋势进行第十八次集体学习,习近平总书记在主持学习时强调,“区块链技术的集成应用在新的技术革新和产业变革中起着重要作用。

我们要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口,明确主攻方向,加大投入力度,着力攻克一批关键核心技术,加快推动区块链技术和产业创新发展。

”2023年,我国区块链顶层设计不断完善,自主创新能力加速提升,服务实体经济、提升公共服务能力的创新应用不断涌现,产业规模持续扩大,区块链在助力网络强国、数字中国建设中的重要作用进一步显现。

人工智能与大数据融合发展调研报告

人工智能与大数据融合发展调研报告

人工智能与大数据融合发展调研报告一、引言随着科技的快速发展,人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)和大数据已成为当代社会中的热门话题。

人工智能技术以提高机器智能水平,通过模拟、延伸和扩展人类的认知和智能能力,为人类提供更智能的解决方案。

而大数据则是指当下社会中快速增长的海量数据,在解决复杂问题、进行科学研究和商业决策等方面发挥着重要作用。

本报告对人工智能与大数据融合发展的现状进行调研分析,并展望了其未来的发展趋势。

二、人工智能与大数据融合的关联性人工智能和大数据融合发展有着密不可分的关系。

在人工智能的发展中,大数据为其提供了强大的支持。

通过利用大数据,人工智能系统可以获取海量的数据,从中学习和发现规律,并用于优化算法和提升智能决策能力。

而人工智能则为大数据的处理和分析提供了更高效和准确的手段,帮助人们更好地挖掘数据中的有价值信息。

三、应用领域1. 金融领域人工智能与大数据融合在金融领域中具有巨大的潜力。

例如,通过分析大数据,人工智能系统可以实现更精确的风险评估和预测,提高金融机构的风险控制能力。

同时,借助人工智能技术,金融机构能够将客户数据进行智能化处理,实现个性化的金融产品推荐和优化投资组合管理。

2. 健康医疗领域人工智能和大数据的融合在健康医疗领域有着广泛的应用前景。

通过对大量的医疗数据进行分析,人工智能系统可以提供更准确和个性化的诊断和治疗方案。

同时,结合大数据和人工智能技术,可以实现疾病的预测和早期发现,提高医疗效率和降低医疗成本。

3. 智慧城市人工智能和大数据的融合也在智慧城市建设中发挥着重要作用。

通过利用大数据,人工智能系统可以实时分析城市中各种数据,如交通流量、空气质量等,为城市管理者提供决策支持。

同时,人工智能还可以优化城市的能源利用和资源分配,推动城市的可持续发展。

四、发展趋势1. 加强技术研发人工智能和大数据融合发展的未来离不开持续的技术研发。

需要加强对人工智能和大数据领域的基础研究,探索新的算法和方法,提升技术水平。

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中国大数据、人工智能、区块链发展趋势及应用场景研究报告_光环大数据培训
国家高度重视金融科技应用对于强化金融监管能力和促进金融转型发展的双重作用。

在强化监管方面,以降低合规成本、有效防范金融风险为目标的监管科技(Regtech)正在成为金融科技的重要组成部分。

在促进发展方面,金融科技应用能够有效提升金融服务效率,强化对实体经济的服务能力。

随着云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术在金融领域的广泛应用,金融科技正在以迅猛态势深刻改变金融行业生态和服务模式。

云计算、大数据、人工智能、区块链为四大新兴技术领域,本报告从应用价值、关键技术、应用场景和典型产品分析等四个方面,深入剖析四大新兴技术在金融领域的应用情况。

小编对报告的主要内容作如下摘要:
首先,从金融行业应用需求出发,明确技术应用的市场价值;接着,深入浅出的阐述技术基本原理,明确在金融领域技术应用的特殊属性;然后,重点分析技术应用的具体场景,详细描述应用细节;最后,对典型技术产品进行技术指标的对比分析。

一、云计算在金融领域的应用
1、有效降低金融机构IT成本
性能上,云计算通过虚拟化技术将物理IT设备虚拟成IT能力资源池,以整个资源池的能力来满足金融机构算力和存储的需求。

在物理设备上,云计算采用X86服务器和磁盘阵列作为基础设施。

此外,通过云操作系统可以实现IT设备的负载均衡,提高单位IT设备的使用效率,降低单位信息化成本。

因此,在IT性能相同的情况下,云计算架构的性价比远高于以大型机和小型机作为基础设施的传统金融架构。

2、具有高可靠性和高可扩展性
传统金融架构强调稳定性,扩展能力相对较差。

在基础资源上,大型机或小型机只能纵向扩展提升能力(scale-up),不能实现更加灵活的横向扩展(scale-out)。

因此,随着业务需求增加,服务器越来越大,且交付时间越来越长。

传统应用架构强调单体应用,数据库强调数据强一致性,可扩展性差。

在可靠性上,云计算可以通过数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施,有效保障金融企业服务的可靠性。

在可扩展性上,云计算支持通过添加服务器和存储等IT设备实现性能提升,快速满足金融企业应用规模上升和用户告诉增长的需求。

二、大数据在金融领域的应用
1、提升决策效率
大数据分析可以帮助金融机构实现以事实为中心的经营方法。

大数据可以帮助金融机构,以数据为基础,逐步从静态的现象分析和预测,过渡到针对场景提供动态化的决策建议,从而更精准地对市场变化做出反应。

2、强化数据资产管理能力
金融机构大量使用传统数据库,成本较高,而且对于非结构化数据的存储分析能力不足。

通过大数据底层平台建设,可以在部分场景替换传统数据库,并实现文字、图片和视频等更加多元化数据的存储分析,有效提升金融结构数据资产管理能力。

三、人工智能在金融领域的应用价值探讨
1、进一步提升金融行业的数据处理能力与效率随着金融行业的不断发展,沉淀了大量的金融数据,主要涉及金融交易、个人信息、市场行情、风险控制、投资理财等。

这些数据容量巨大且类型丰富,占据宝贵的储存资源,而从业人员却无法对其进行有效分析以供决策。

虽然大数据技术的出现对此有所改善,但在数据的有效处理与分析挖掘上仍面临较大挑战。

随着深度学习技术的不断推进,金融机构尝试将海量数据供机器进行学习,不断完善机器的认知能力,几乎达到与人类相媲美的水平,尤其在金融交易与风险管理这类对复杂数据的处理方面,人工智能有效利用大数据进行筛选分析,帮助金融机构更高效的决策分析,提升金融业务。

2、推动金融服务模式趋向主动化、个性化、智能化
随着人工智能的飞速发展,机器能够模拟人的认知与功能,使批量实现对客户的个性化和智能化服务成为可能,这将对目前金融行业沟通客户、挖掘客户金融需求的模式发生重大改变。

整体而言,人工智能技术将显著改变金融行业现有格局,在前台可以用于提升客户体验,使服务更加个性化。

四、区块链在金融领域的应用价值探讨
1、重构信用创造机制
区块链技术基于非对称加密算法,实现了信用创造机制的重构:在金融交易系统中,通过算法为人们创造信用,从而达成共识。

交易双方无需了解对方基本信息,也无需借助第三方机构的担保,直接进行可信任的价值交换。

区块链的技术特性保证了,系统内部价值交换过程中的行为记录、传输、存储的结果都是可信的,区块链记录的信息一旦生成将无法篡改,除非占有全网总算力的51%以上才有可能对记录进行修改。

2、降低金融监管成本
金融行业在防范系统性风险上,需要借助多道审计来控制金融风险,监管成本较高。

特别是随着互联网金融等新兴金融服务模式的出现,金融管控要求逐步提升,监管的难度不断增加,整个金融系统的监管成本越来越高。

区块链通过分布式网络结构,将信息储存于全网中的每个节点,单个节点信息缺失不影响其余节点正常运转。

区块链技术,一起防篡改、高
透明的特性,保证了每个数据节点内容的真实完整性,实现了系统的可追责性,降低了金融监管的成本。

五、金融科技前沿技术应用发展趋势
新一代信息技术形成融合生态,推动金融科技发展进入新阶段。

云计算、大数据、人工智能和区块链等新兴技术并非彼此孤立,而是相互关联、相辅相成、相互促进的。

大数据是基础资源,云计算是基础设施,人工智能依托于云计算和大数据,推动金融科技发展走向智能化时代。

区块链为金融业务基础架构和交易机制的变革创造了条件,它的实现离不开数据资源和计算分析能。

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