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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

生信数据挖掘：从“数据海洋”到“精准发现”的蜕变生物信息学（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

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数据挖掘流程全解析
时间：2025/09/10

数据挖掘：从原始数据到商业价值的“炼金术”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

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今日科普|常用数据挖掘方法有哪些
时间：2025/09/10

分类算法：数据“分门别类”的智能助手想象一下，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

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成都数据深度分析挖掘
时间：2025/09/09

公交客流：城市活力的“晴雨表” 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

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今日科普|数据挖掘数据源何来
时间：2025/09/09

数据库：企业数据的“黄金矿脉”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

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今日科普|数据挖掘在线速成培训
时间：2025/09/09

数据挖掘：从“数据海洋”到“价值金矿”的魔法在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

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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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OpenAI正在重塑GPT性格
时间：2025/09/08

【导语】OpenAI正重组模型行为团队，该团队约14名成员将并入后训练团队，负责模型预训练后的持续优化。此前GPT-5性格调整引发部分用户不满，OpenAI随即调整策略，并探讨减少大模型幻觉问题，提出通过惩罚自信错误、奖励表达不确定性来提升模型表现。OpenAI 正在重组其模型行为（Model Behavior）团队。据媒体日前报道，OpenAI 的首席研究官 Mark Chen 透露，大约由14

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