一项由丹麦、美国、加拿大和韩国联合团队开展的国际合作研究，首次通过实验证明了量子技术在特定 任务中远超经典方法的能力，完成任务时间从2000万年缩短到15分钟，真正实现了"量子优势"。该成果 发表在新一期的《科学报告》上。 研究的核心问题源于一个普遍存在的挑战：如何高效地了解一个复杂且充满噪声的物理系统。在传统方 法中，科学家需要反复测量系统，通过大量数据来推断其行为特征，比如设备的"噪声指纹"。但对于量 子系统而言，这一过程变得异常困难——不仅因为测量本身会扰动系统，更因为随着系统规模增大，所 需测量次数呈指数级增长，很快就会超出实际可行的范围。 为突破这一瓶颈，丹麦工业大学研究团队尝试引入一种独特的量子资源：纠缠光。量子纠缠是量子力学 中一种奇特现象，两个粒子或光束一旦纠缠，无论相隔多远，对其中一个的测量结果会立即揭示另一个 的状态。利用这一特性，团队设计了一个实验，使用纠缠的光脉冲来探测一个具有共享噪声模式的光学 系统。 实验采用的是标准的光学元件和通信波段的光。团队制备了两束相互纠缠的压缩光，其中一束用于探测 目标系统，另一束作为参考。通过对这两束光进行联合测量，他们能够一次性提取出更多有效信息，显 ...

全球顶尖科学家榜单发布 - 斯坦福大学与爱思唯尔联合发布2025全球前2%顶尖科学家榜单 基于标准化引文指标识别全球顶尖2%科学家 使用终身职业生涯和单一年度引文数据 在22个科学领域和174个子领域评估研究影响[1][20][22] - 排序基于复合指标c-score 综合考虑总引用次数 NC 引用次数的Hirsch H指数 H 引用次数的Schreiber合作作者调整后的Hm指数 Hm 科学家作为唯一作者的论文总引用次数 NCS 科学家作为唯一作者或第一作者的论文总引用次数 NCSF 科学家作为唯一作者 第一作者或最后作者的论文总引用次数 NCSFL[22] - 通过六个单调递增指标选出排名前3万名科学家 计算职业生涯整体影响力的复合指标公式通过对6个指标求和得出[22] 中国学者表现 - 中国共有1435人入选终身影响力榜单 2270人入选年度影响力榜单[2] - 清华大学以746位学者入选 全球大学排名第四 仅次于哈佛医学院 工程学院和牛津大学 超越斯坦福大学的718位[3][5] - 南京大学周志华教授全球排名526位 腾讯张正友博士全球排名969位 入选终身科学影响力排行榜前1000[5] - 周志华教授同时位列年度科学影响力排行榜第182位 张正友博士位列第588位[6][7] 顶尖科学家个人成就 - 周志华教授现任南京大学副校长 国际人工智能联合会理事会主席 ACM AAAAI IEEE Fellow 谷歌学术引用总数超过108,482次 h指数132 i10指数492 主要研究人工智能 机器学习与数据挖掘 著有《机器学习》等四部中英文著作[7][9][10] - 张正友博士现任腾讯首席科学家 腾讯Robotics X实验室主任 ACM/IEEE Fellow 谷歌学术引用总数80,397次 h指数108 i10指数346 是世界著名计算机视觉 语音处理 多媒体技术和机器人专家 发明了普遍采用的"张氏方法"摄像机标定法 2013年获IEEE Helmholtz时间考验奖 2025年获AISTATS时间考验奖[12][13][14] 全球顶尖科学家排名 - 中国科学院王中林教授以2,836篇论文位列全球第一[6] - 图灵奖得主Yoshua Bengio入选年度Top 10科学家 因深度学习开创性工作与Geoffrey Hinton和Yann LeCun共同获得2018年图灵奖 是引用次数最多 h指数最高的计算机科学家之一[17][19]

在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已然成为企业和社会发展的核心资产。中科泓润（广州）数据信息 技术有限公司，作为数据信息领域的新兴力量，凭借其多元且专业的服务，在市场中崭露头角，为众多 客户提供着全方位的数据信息解决方案。 专业多元服务，构筑数据信息坚实堡垒 在大数据服务方面，公司具备强大的数据采集、存储、分析和可视化能力。通过先进的技术手段，能够 从海量的数据中挖掘出有价值的信息，为企业的决策提供有力支持。例如，在为某大型零售企业提供服 务时，公司通过对消费者的购买行为、偏好等数据进行深入分析，帮助企业精准定位目标客户群体，优 化商品布局和营销策略，从而显著提高了企业的销售额和市场竞争力。 数据处理服务是公司的另一大核心业务。面对复杂多样的数据类型和格式，公司拥有专业的数据清洗、 转换和整合技术，能够将杂乱无章的数据转化为有序、可用的信息。无论是结构化数据还是非结构化数 据，公司都能高效处理，确保数据的准确性和完整性。在为一家金融机构处理客户交易数据时，公司通 过数据处理服务，及时发现了潜在的风险交易，并为金融机构提供了相应的风险预警和应对措施，有效 保障了金融机构的资金安全。 互联网安全服务是中科泓润（广州 ...

每经编辑｜金冥羽 向江林 包括李昊然在内，过去四年来，普林斯顿大学至少已发生八起学生或研究员死亡事件，其中包括四起自杀。 编辑|金冥羽 向江林 校对|陈柯名 封面图片来源：新京报 据扬子晚报，美国普林斯顿大学校内媒体9月26日报道，来自中国的该校电气与计算机工程博士后研究员李昊然（Haoran Li，音译）于9月25日在家中去 世。 李浩然本科毕业于清华大学，之后到普林斯顿大学留学，最近完成了博士学位论文答辩，在该校担任博士后研究员。目前，他的死因等更多细节尚不清 楚。 根据李昊然的社交媒体信息，他于2015年-2019年在清华大学电子工程专业学习，2019年8月-2025年6月在普林斯顿大学攻读电子和计算机专业博士，他同 时在该校担任研究助理工作。普林斯顿大学电气与计算机工程系和安德林格能源与环境中心联合聘任的副教授陈敏杰领导的研究团队，荣获2023年度 IEEE电力电子学报（TPEL）一等奖论文奖，李昊然是论文作者之一，曾与团队一起领奖。 他曾介绍自己的研究兴趣包括机器学习和数据驱动的磁损耗建模方法、耦合磁体的设计与优化以及高效高密度功率转换器设计。李昊然最近完成博士论文 答辩，根据普林斯顿大学26日发送 ...

涉及的行业或公司 * 涉及公司为Intact Financial Corporation (IFCZ F) 一家保险行业公司[1] * 公司业务范围包括加拿大 英国 美国以及全球特种保险市场[16][17][28] 核心观点和论据 财务表现与ROE展望 * 公司对当前所有业务线和地区的表现感到满意 并相信能维持近期季度的ROE水平[4] * 过去五年平均ROE为16% 同期比行业表现高出650个基点 显著高于其500个基点的目标[4] * 公司的ROE比行业更稳定 在不同周期阶段都表现出更稳定的ROE[4] * 业务组合发生重大变化 高利润率的商业保险和特种保险占比从2015年的30%提升至目前的超过50% 这有助于ROE的可持续性[4] * ROE的超额表现主要源于三个领域 各贡献约三分之一 定价与风险选择 理赔管理及供应链 资本管理与投资[5] 竞争优势与战略 * 公司在理赔管理方面的内部化程度极高 加拿大99 7%的理赔由自有员工处理 包括高峰期和巨灾时期[10] * 公司拥有超过600名律师和法律专业人士的内部法律辩护团队 处理超过80%的责任索赔辩护[10] * 公司深入供应链 运营37个汽车维修服务中心 在这些地点周期时间减少了30% 净推荐值提升了10分[11] * 这些优势难以复制 需要规模和内部专业知识 公司已投入20年时间构建[11] * 公司拥有超过500名数据和AI专家 已部署超过500个AI模型 产生约1 5亿美元的经常性收益 目标是在2030年达到5亿美元经常性收益[13] * 收益的三分之二来自风险定价 三分之一来自效率提升和客户体验改善[13] 增长机会与市场扩张 * 公司整体第二季度增长率为4%[16] * 由于收购RSA 公司现在进入了一个大10倍的潜在增长市场（英国市场）[16] * 在全球特种保险领域 公司目前所在的市场总潜力达5000亿美元 但市场份额较小 正在快速增长[16] * 公司在所有市场都表现出色 包括英国商业保险 以及美国 英国和欧洲通过全球平台运营的特种保险[17] * 公司专注于中小型企业(SME)和中端市场 这部分商业保险在保险周期中比高端市场更稳定[17] * 公司预计未来几个季度及几年内保费增长将加速[17] * 公司对在美国特种保险领域的有机增长机会很感兴趣 并愿意考虑资本部署机会 但可能要求比在加拿大更高的投资回报[28] 并购(M&A)战略 * 在英国 公司目前是市场第三大参与者 目标是进一步扩大规模[21] * 出色的表现是考虑并购的关键 公司目前已处于该阶段[22] * 加拿大仍是并购的第一优先区域 其次是全球特种保险(GSL)市场[23] * 旗下BrokerLink的已赚保费已达50亿美元 约占经纪分销市场的20% 目标是在2030年增长至100亿美元[31] * 自2020年以来 BrokerLink已完成约100次整合收购 拥有良好的整合方案和运营模式 收购渠道强劲 未见放缓[31][32] 技术应用与创新 * 公司正积极将机器学习定价模型部署到商业保险和特种保险领域[6] * 正在将加拿大的理赔竞争优势引入美国和英国[6] * 公司认为生成式AI(AI)是一个加速器 但主要机会在于利用AI提升风险定价性能和通过更好的客户体验实现增长 而非仅仅专注于占收入15%的可控费用效率[14] * 公司正在加拿大个人保险中部署第四代机器学习模型用于定价和风险选择 并正将其扩展至美国和的商业保险领域[33] * 公司结合量化模型和生成式AI 致力于自动化核保流程并改善与经纪人的互动 正在加拿大经纪办公室部署自有技术[34] 其他重要内容 * 公司目的(Purpose)是帮助个人 企业和社区在顺境中繁荣 在逆境中保持韧性 理赔战略是实现此目的的基石[9] * 在英国 公司正在整合RSA和从Direct Line收购的业务 推出统一品牌 并已看到客户满意度和对经纪人服务的改善[22] * 公司正在英国内部化理赔调整 并开始建立内部律师事务所 同时探索将供应链概念应用于英国市场[25] * 公司利用数据模型识别代位追偿机会 确定水损等服务需求 这些模型正逐步在英国部署[26] * 在美国 内部化法律方面已进行五六年 但因涉及50个州且需要足够业务量 内部化程度受到限制[27]

首先，数字货币交易所通过区块链技术提高了金融交易的安全性。区块链的分布式账本技术确保了交易记 录的不可篡改性和透明性，这对于打击欺诈和洗钱行为至关重要。此外，许多交易所还采用了多重签名技 术和冷存储等安全措施，进一步保护用户资产不受黑客攻击和内部滥用的影响。其次，数字货币交易所通 过区块链技术提升了金融交易的效率。传统的金融交易往往需要通过多个中介机构，这不仅增加了交易成 本，也延长了交易时间。而区块链技术允许点对点交易，减少了中间环节，从而降低了交易成本，加快了 交易速度。这种效率的提升对于全球金融市场的流动性和活跃度有着积极的影响。在创新趋势方面，数字 货币交易所正朝着更加智能化和个性化的方向发展。通过引入人工智能和机器学习技术，交易所能够为用 户提供更加精准的市场分析和交易建议。同时，随着用户需求的多样化，交易所也在不断推出新的交易对 和金融产品，以满足不同用户的需求。未来发展方面，数字货币交易所将继续推动区块链技术的普及和应 用。随着监管环境的逐渐明朗，更多的传统金融机构可能会进入这一领域，与现有的数字货币交易所展开 竞争。这将促使交易所提供更加合规、安全和高效的服务，同时也将推动整个行业向更加成熟和 ...

选题没灵感、创新点不清的小伙伴可以学习一下这个公开课—— 基于 DeepSeek 的 CNS 论文思路深度解读 + GPT 辅助课题设计，实操课程分享 理论与实操结合，干货满满，强烈推荐 通过网盘分享的文件：AI辅助课题设计 链接: https://pan.baidu.com/s/1B3xA4NvL05HEMCYxGqigOQ?pwd=6666 提取码: 6666 1.R和Rstudio的安装、环境配置 课程一：AI助力生信入门班安排 第一节课 AI+CNS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 .Deeose ...

AI量化研究系列 - 深度学习应用于股指期货日内交易策略开发 [2] - 深度学习算法用于Alpha因子挖掘和再挖掘 [2] - 趋势策略通过深度学习技术进行增强 [2] - 风险中性的深度学习选股策略构建 [2] - 深度学习在指数增强策略上的应用实践 [2] - 高频数据因子在深度学习框架下进行挖掘 [2] - 基本面因子模型通过深度学习技术增强 [2] - 条件随机场应用于周频择时策略开发 [2] - 机器学习多因子动态调仓策略研究 [2] - 人工智能在资产管理行业的应用和前景展望 [2] - 涨跌模式识别用于指数和行业择时策略 [2] - 隐马尔科夫模型应用于选股策略研究 [2] - 机器学习模型在因子选股上的比较分析 [2] - 多周期机器学习选股模型构建 [2] - 卷积神经网络用于股价走势识别与分类 [2] - Transformer架构下的量价选股策略研究 [2] - Visibility Graph-CNN创新架构用于高效股价预测 [2] - 卷积神经网络应用于ETF轮动策略 [2] - 多模态多尺度股价预测方法研究 [2] - DeepSeek工具用于提高投研效率 [2] - 知识库到知识图谱转换通过DeepSeek+GraphRAG实现 [3] - 神经常微分方程与液态神经网络技术研究 [3] - AlphaForge基于梯度下降进行因子挖掘 [3] - 强化学习应用于价格择时策略 [3] - 机器学习选股训练手册编制 [3] 基本面量化研究系列 - 多视角探寻长线选股策略研究 [3] - 景气向上且持续增长企业的挖掘方法 [3] - 寻找"物美价廉"优质企业的策略研究 [3] - 高估值股中投资机会的挖掘方法 [3] - 财务指标选股策略深入研究 [3] - 叠加反转效应下的财务指标选股策略 [3] - 细分行业景气盈利轮动策略开发 [3] 转债风险管理 - 转债退市风险与信用风险监控系统构建 [6] 研究团队信息 - 广发金融工程团队负责相关研究 [4]

（原标题：越南将建设全国企业数据库） 财政部负责制定并指导数据连接、同步与共享机制，推动各部委和地方数据库与企业数据库互联互 通，确保 2025 年实现以国家企业登记数据库为核心，整合税务集中数据库、财务报表、进出口和社会 保险等信息的基础数据库稳定运行。同时，财政部还承担建设、管理、开发和保护企业数据库的职责， 确保安全稳定，并持续实时丰富数据内容。 《越通社》9月18日报道， 17 日，越南政府副总理阮志勇签发第 2074/Q?-TTg 号决定，批准《建设 企业数据库提案》。该提案将在全国范围内实施，适用对象涵盖非国有企业、国有企业及外商投资企业 等各类市场主体。 公安部则负责推动国家综合数据库与企业数据库的对接和共享，以在 2025—2030 年间形成覆盖全 国的企业大数据体系。 提案的目标是构建一个涵盖企业登记（核心来源）、税务、进出口、社会保险、信贷、劳动与就业 等六大核心数据源的企业数据库，并与相关数据库实现互联互通。此举旨在掌握企业运行状况，提升国 家管理效能；增强企业支持服务质量；推动信息透明化，逐步形成满足投资、生产、经营需求的大数据 和开放数据体系。 具体而言，2025 年将建立由企业登记 ...

近日，吴恩达（Andrew Ng）在首届Buildathon上发表主题演讲，内容围绕AI辅助编程、快速开发产品原型，以及AI工程师技能需求展开。 吴恩达是人工智能与机器学习领域的国际权威学者。他是谷歌大脑项目的创始人之一，也是在线教育平台Coursera的联合创始人。2014年，吴恩达加入百 度，担任首席科学家，2024年吴恩达进入亚马逊董事会。他近年来活跃于AI投资和创业领域，创立了AI Fund和DeepLearning.AI等项目。 吴恩达提出，原型开发对安全性、扩展性要求较低，AI进一步降低了试错门槛。他推崇"快速行动，承担责任"（Move fast and be responsible）原则，建议 在沙盒环境中大胆实验，再决定是否投入生产化改造。 2、代码正在贬值，开发者需要转型为系统设计者和AI指挥者。 编程工具已经历多代进化：从GitHub Copilot到IDE，再到高度代理化的编程助手。工具迭代速度创造实质性效率差距，落后半代即可能显著影响产出能 力。 代码价值本身正在降低。AI可自动生成代码、迁移数据库架构，使架构决策变得更可逆。开发者需要从代码编写者转型为系统设计者和AI指挥者，重点 把 ...