新闻动态-北京科技股份有限公司

糖尿病共病高血压显著加剧认知障碍风险
时间：2025/09/10

【导语】近日，南方医科大学杜庆锋团队联合中国疾控中心吴静团队，基于大规模人群数据首次发现，糖尿病共病高血压会显著提升老年人认知障碍风险，共病超10年患者痴呆风险激增73%，且两种疾病存在协同放大效应，早期发病及病程延长会加剧认知障碍进展，该研究为认知障碍高风险人群早期干预提供重要依据。近日，南方医科大学中西医结合医院教授杜庆锋团队联合中国疾病预防控制中心慢性非传染性疾病预防控制中心主任吴静团队，首

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史上最薄iPhone来了，支持eSIM！苹果新机发布：这次大变样，加量不加价
时间：2025/09/10

【导(dǎo)语(yǔ)】北(běi)京(jīng)时(shí)间(jiān)9月(yuè)10日(rì)凌(líng)晨(chen)1点(diǎn)，苹(píng)果(guǒ)秋(qiū)季(jì)发(fā)布(bù)会(huì)在(zài)库(kù)比(bǐ)蒂诺苹果总部举行，推出iPhone 17系列，包括(kuò)iPhone 17、iPhone 17 Pro、iPhone 17 Pro

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AFAC2025大赛闭幕：近5000支队伍报名参赛，“00后”登上主舞台
时间：2025/09/10

【导语】9月10日，AFAC2025金融智能创新大赛总决赛在上海圆满落幕，近5000支队伍、上万名选手历经数月激烈角逐，挑战组与初创组共45支队伍脱颖而出。本届大赛以“技术硬核、实用性强”为特点，展现出青年科技人才在金融场景中的跨学科创新实力，更成为“00后”AI创业者崭露头角的舞台。赛事聚焦技术落地与商业化，推动金融科技与产业深度融合，为行业创新生态注入新动能。黄浦江边涌动数字浪潮。9月10日，

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今日科普|生信数据挖掘新路径
时间：2025/09/10

生物信息学（生信）的浪潮正以每年超30%的速度席卷科研界，但面对动辄PB级的基因组、转录组数据，如何避免“数据爆炸却信息匮乏”的困境？2025年的生信领域给出了新答案——通过多组学整合、机器学习与单细胞技术的深度融合，生信数据挖掘正从“被动分析”转向“主动预测”。以近期西湖大学团队在《Nature Communications》发表的蛋白质组图谱研究为例，他们整合了1000多个样本的蛋白质组数据，

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数据挖掘流程全解析
时间：2025/09/10

当你在电商APP上刷到“猜你喜欢”的商品，或是银行风控系统精准拦截了可疑交易，背后都藏着一套复杂的技术流程——数据挖掘。简单来说，数据挖掘就是从海量数据中“淘金”的过程：通过清洗、建模、分析等步骤，把杂乱无章的原始数据转化为可指导决策的知识。根据IEEE Transactions on Knowledge 🍬and Data Engineering（TKDE）2025年6月刊的统计，全球数

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今日科普|常用数据挖掘方法有哪些
时间：2025/09/10

想象一下，你手机里的购物APP总能在你浏览商品时精准推荐“猜你喜欢”，这背后就是分类算法的“魔法”。分类算法的核心逻辑是：通过学习已有数据的特征，将新数据归类到预定义的类别中。比如，在医疗领域，支持向量机算法通过分析患者的症状、检查指标等数据，构建疾病诊断模型，准确率可达90%以上。以肺炎诊断为例，某三甲医院利用该模型对1000例患者的CT影像和血液检测数据进行分类，模型将患者分为“疑似肺炎”和“

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成都数据深度分析挖掘
时间：2025/09/09

成都的公交系统每天承载着数百万人的出行需求，客流数据就像城市的“心跳图”。根据2025年5月发布的成都公交客流分析，早高峰7:30-9:📀登录00的客流量占全天35%，其中天府广场、春熙路等商圈周边线路单日客流超5万人次。这些数据不仅反映了上班族的通勤压力，更揭示了城市功能分区的合理性——比

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今日科普|数据挖掘数据源何来
时间：2025/09/09

提到数据挖掘，很多人第一反应就是“数据库”。这可不是空穴来风——从电商平台的用户购买记录，到银行的客户交易流水，再到医疗机构的病历数据🔺登录，数据库就像一个“数据仓库”，把企业的核心信息都装进了“保险箱”。以零售企业为例，亚马逊通过分析用户历史购买数据，能精准预测用户需求，甚至能预测到“用户可能

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今日科普|数据挖掘在线速成培训
时间：2025/09/09

在2025年的今天，数据早已🈯全站不是冰冷的数字堆砌，而是驱动商业决策、优化用户体验、甚至预测社会趋势的“黄金燃料”。据统计，全球每天产生的数据量已突破500亿GB，相当于每个人每天“生产”60GB信息。但数据本身只是原材料，如何从海量数据中提炼出有价值的信息？答案就是数据挖掘——这项被《IEE

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AI教父辛顿：AI正在压缩入门级岗位，变富的只会是少数人
时间：2025/09/08

【导语】“AI教父”杰弗里·辛顿预测，AI将致失业率上升与企业利润激增，且已压缩入门级岗位，AI造富规模和速度史无前例。他驳斥全民基本收入观点，称AI或致医疗外行业就业受冲击，还警告AI有10%到20%可能性毁灭人类，呼吁加强监管，同时坦言AI发展结果难测，并解释了2023年离开谷歌的真实原因。被誉为“AI教父”的计算机科学家、诺贝尔奖得主杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）日前预测，随

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