三大工程机械巨头净利增速放缓？
2026年首季，工程机械三大巨头净利润增长明显放缓。根据财报，徐工机械(9.970, -0.40, -3.86%)（000425）营收达到297.91亿元，同比上升9.26%，归属于母公司股东的净利润为20.56亿元，仅增长0.86%；三一重工(20.530, -0.45, -2.14%)（600031）营收240.42亿元，同比提升14.22%，归母净利润24.81亿元，微增0.46%；中联重科(7.780, -0.28, -3.47%)（000157）营收129.52亿元，同比上涨6.89%，归母净利
小满 AI Reach 追踪效果：触达效率待观察
今天我开通了小满的AI Reach。大概在早上7点左右，系统自动搜索了大约9个客户，但准确率显示为零。现在我想再确认一下：它这次到底又搜到了多少客户，准确率又是多少？目前时间是晚上11:24，AI一共挖掘了12个客户，其中触达7个、已打开3个。我查看了这12个里面对应的网站，整体来看大约只有3个更符合预期。换算下来就是大概用了10个小时，最终触达了3个客户。整体来看，效率似乎并不高。我们先拭目以待，等到一个月后再看看具体情况。如果大家想了解AI Reach的使用效果，我也欢迎随时联系我。
AI共生：别抗拒
人工智能的浪潮正在以不可逆的势头席卷而来。在这场大变革里，人类原本依赖的基础算力以及重复性的逻辑运算能力，终将逐步被AI覆盖替代。从数据整理、文案输出到各类专业场景的辅助决策，AI正深入渗透到行业运作的每一个细节。效率的提升早已超过传统人力，这也意味着许多建立在标准化与重复劳动之上的岗位，正在面临转型甚至被淘汰的压力。对于时代更迭，人们的恐惧与抗拒往往缺乏理性。技术演进本就符合社会发展的客观规律，就像工业革命改变了手工劳作方式、互联网重塑了沟通结构一样，AI的出现并非注定要将人类完全取而代之，而是会重塑“
AI共情力：四大跨学科项目解锁智能新维度
AI与艺术史的融合：文化遗产的数字化与风格重塑可作为课题研究方向◎ 故宫瓷器纹样的数字化修复：运用Stable Diffusion技术，智能修复残缺的瓷器图案，深入解读其中蕴含的宫廷等级象征。◎ 圆明园的三维数字重建：基于AI技术，以三维建模的方式重现被毁前的圆明园风貌，在虚拟现实中体验其建筑功能与历史场景。北京中轴线的变迁可获得的学习成果◎技术技能：熟练掌握Stable Diffusion、DeOldify等生成式AI工具，全面掌握图像修复、色彩还原及风格迁移的技术流程。◎项目经验：独立完成数字文化遗产
Python驱动临床科研：机器学习与深度学习实战训练营
第一部分AI智能体与多模态医学研究设计ØAI Agent在医学研究领域的前沿应用及发展趋势ØAgent架构：ReAct / Plan-and-Execute / Multi-AgenØ多模态数据（影像+基因组+电子病历）的整合研究设计Ø研究选题策略：从临床问题到AI解决方案的转化第二部分Python编程基础及AI智能体工作流ØPython环境配置（Anaconda / Jupyter / VS Code）Ø数据处理核心语法实践ØDataFrame操作 · 缺失值处理 · 数据可视化Ø医学统计图表：Kapl
AI漏洞风暴：四大组织预警攻击窗口缩至小时级
过去三十载，软件安全领域秉持一个默认前提：漏洞从曝光到被武器化，往往存在数周或数月的缓冲期。这并非自然法则，而是源于过往挖掘成本高昂。组织借此进行风险评估、灰度发布、补丁分发及通知，整个安全治理体系——涵盖应急响应、补丁管理及合规审计——皆以此为基础。换言之，过往的安全博弈本质上是“双方皆慢”。然而近期，SANS Institute、Cloud Security Alliance、un[prompted] 及 OWASP GenAI Security Project 四大权威机构联手，发布了《The AI
生兴控股附属拟分批采购机械
立足香港、面向全球，生兴控股(0.115, 0.00, 3.60%)（01472）发布公告。于2026年5月4日，公司间接全资附属公司生兴土木分别向卖方A安百拓香港有限公司送达第二份安百拓采购订单，拟以总代价215万港元采购第二批安百拓机械（1台安百拓露天钻机）。同日，生兴土木向卖方B南荣机械有限公司送达第二份住友商事采购订单，拟以总代价710万港元采购第二批住友商事机械（2台住友商事液压挖掘机）。 责任编辑：卢昱君
AI自动找漏洞：你以为安全的系统早被扒透
凌晨两点，某位安全研究员盯着屏幕，神情一滞。他让一个新模型去摸索某个疑似漏洞，结果一觉醒来——发现到的那套完整漏洞利用代码已经就绪停在那儿了。从定位问题到生成攻击程序，期间几乎不用他动手。这个模型的名字叫 Claude Mythos。Anthropic 给它冠以“神话”的说法，但真正的代号更像无害外号：Capybara，水豚。据说它能与水蟒和平相处，且以情绪稳定著称。可这只“最稳”的动物，做了网络安全圈前所未见的事——短短几周内，把主流操作系统和浏览器里数千个长期未被察觉的漏洞逐一挖出。其中一些漏洞在代码
AI重塑档案业：从人工处理迈向智能决策
近日，国家档案局办公室发布了《关于推进人工智能在档案行业应用的意见》（简称《意见》），标志着档案行业正式告别“数字化存储”的后端管理阶段，全面进入“数智化激活”的前端价值创造新时代。一直以来，档案卷宗被视为静态的“故纸堆”，即便蕴含着巨大的政务参考、社会记忆和商业决策价值，也因技术手段的局限而未能充分发挥。此次《意见》的出台，不仅为人工智能技术在档案收集、管理、存储、利用全流程的深度应用提供了顶层设计，更明确了档案数据作为新型生产要素的战略定位。本系列文章将围绕《意见》精神，从数据挖掘、场景重构、技术基础
AI究竟是啥
AI能画图、能配音、能做视频、能写文案，甚至还能被拿来行骗……到了2023到2024年，AI几乎刷屏全网。有人对它几乎没概念，觉得AI就是机器人；也有人充满忧虑，担心AI一旦普及，人类会失业、被替代，甚至走向灭绝……那么，AI究竟是个什么东西？眼下，AI技术正在各个行业不断释放惊人的创造力。无论你是否关注AI，都会隔三差五看到相关热点，比如围棋九段柯洁与人工智能AlphaGo的人机对决，柯洁在0:3失利后泪崩，直言AlphaGo太完美，看不到希望。这也让我们对人工智能充满好奇：它到底是什么？一、AI的概念
AI焦虑下的程序员
最近刷到 AI 相关视频时，我有个很明显的感觉：大家表面上聊的是工具升级，心里惦记的其实是“我这份饭碗还稳不稳”。这种感觉不只是来自宏观新闻。我更真实的一次焦虑，是把代码交给几个主流大模型之后。我是程序员，学 Python 也有六七年了，一直在做数据挖掘一类的工作。以前我对“写代码”这件事多少是有底气的。不是说自己写得多漂亮，但至少知道怎么拆问题，怎么把数据跑通，怎么把结果交出来。可这两年我反复试了几个主流大模型，心里确实有点发紧：大多数时候，它们写出来的代码真的比我强。不是那种“能运行就行”的强，而是在
AI赋能：智能预警系统的开发新动向
在数字化浪潮中，数据量呈爆炸式增长。如何从海量数据中快速锁定关键信息并精准预警，已成为软件开发的当务之急。AI智能提醒与预警系统应运而生，正在重塑各行各业。该系统的核心在于先进的人工智能算法。从早期的简单规则设定，到如今基于机器学习和深度学习的深度挖掘，系统表现更佳。例如，利用卷积神经网络处理图像，循环神经网络分析序列，再结合自然语言处理技术，系统能更精准地识别模式和趋势，实现智能预警。一个成熟的AI智能提醒与预警系统通常涵盖数据采集、处理、模型训练和应用四大层级。采集层负责汇聚各类数据源，处理层负责清洗
AI如何重塑水资源管理：技术、场景与未来展望
在水资源管理领域，我们每天都会接触到海量信息：关于洪水的新闻报道、水质检测报告、水利政策文件、水库维护记录、公众舆论反馈……然而，绝大多数文本属于非结构化数据，零散且混乱，无法直接用于分析或决策，长期闲置且无法释放其价值。随着Transformer模型和大语言模型（LLMs）的快速发展，NLP技术日益成熟，完美契合水利行业处理海量文本的需求。如今，自然语言处理已成为解决复杂水文问题、实现水资源管理数字化和智能化的关键工具，帮助从业者打破数据孤岛，优化决策体系并降低维护成本。本文将深入探讨核心技术、实际应用
AI时代病案统计人会被取代吗?
点击蓝色字体 关注我们面对AI编码准确率突破90%的现状，病案人的未来在何方？“AI会取代我的工作吗？”这恐怕是每一位病案统计科人员心中挥之不去的焦虑。近期，复旦大学附属中山医院传来喜讯：其试用的AI智能编码系统，人机匹配度高达92%，正努力打造“媲美资深专家的超级编码员”。与此同时，中山大学附属第八医院的AI系统准确率也超90%，工作效率更是翻倍增长。这些数据令人震惊，焦虑感也确实存在。作为病案从业者，我们该如何面对这场变革？是被动等待被淘汰，还是主动寻求转型？1AI在病案科的“超能力”：那些已经发生的
震惊！AI多智能体框架AgentFlow发现10个Chrome零日漏洞
栏目：AI 前沿 | 深度思考，洞见未来人类安全专家耗费数年未能攻克的难题，AI 仅用数日便迎刃而解。这并非科幻小说，而是 2026 年 4 月 22 日刚刚发生于 arXiv 上的真实案例。4 月 22 日，Hanzhi Liu 等研究者在 arXiv 上发表了题为《Synthesizing Multi-Agent Harnesses for Vulnerability Discovery》的论文。其核心成果令人瞩目：一款名为 AgentFlow 的多智能体编排框架，成功在 Google Chrome