AI财务官：AI+智能体赋能财务核算、分析与自动化工作流实战
AI财务官：AI+智能体—财务智能核算、分析与自动化工作流神奇构建 —全面掌握AI财务核心技能，从手工做账到自动化分析的能力升级强实操：边学边做，全景直播演示关键任务强结果：每个模块均产出明确成果强应用：内容可直接应用于日常工作强前沿：融合AI + 自动化流程（AI智能体）01课程背景随着人工智能技术的飞速进步，财务作业模式正经历深刻变革。以大模型为代表的AI技术，正逐步取代传统财务中的重复性劳动，例如数据录入、票据审核及基础对账等，推动工作重心从单纯的“执行操作”向“分析与决策支持”转移。然而，当前财务
AI 浪潮下，Python 是否已成过去式？
在人工智能技术深度嵌入科研与产业生态的当下，大模型与 Python 数据分析、机器学习及深度学习的紧密结合，正成为突破科研瓶颈、增强项目竞争力、推动高质量论文发表的关键引擎。为助力广大科研人员、高校师生及企业技术骨干掌握前沿技能，打通从理论学习到成果转化的全链路，特邀请国内顶尖 985 高校教授重磅推出《人工智能 Python 数据分析、机器学习与深度学习实战及项目申报、论文发表高级研修班》。本课程紧扣“技术落地 + 成果产出”两大核心，系统整合人工智能大模型、Python 数据分析、机器学习与深度学习的
人工智能时代，为何仍难以理解用户：行为追踪的局限与突破
探讨AI辅助设计师洞察用户时，一个自然而然的问题是：过往不是已有用户操作追踪器、热力图、转化漏斗和会话回放了吗？产品始终能记载用户点击了哪里、在哪个环节流失、驻留了多久。设计师也能回放用户操作录像，剖析行为轨迹。既然这些手段早已存在，AI真正增添的独特作用是什么？这个问题至关重要。因为AI并未重新创造用户行为记录。追踪器完成的是“将行为保存下来”，而AI实质改变的是：设计师如何从巨量记录里挖掘值得深究的线索。以往的难题并非缺乏数据，而是数据过于庞大、琐碎、难以被人工持续消化。一款产品每天可能生成数万甚至数
智能制造AI工程师
一、岗位职责：1、主导 AI 与智能制造的融合规划及实施，促进 AI 在生产现场的落地应用；2、负责 AI 应用与现有系统（MES / MOM / ERP / OA 等）的整合设计与集成；3、深入挖掘生产现场业务痛点（质量、设备、生产、管理），推动 AI 场景从 0 到 1 落地；4、参与 AI 相关项目的技术方案评估、执行推进及效果验证；5、充当制造现场、IT 团队及外部供应商间的技术纽带，促进跨部门协作；6、参与 AI 技术标准、数据治理及应用体系的构建与持续优化。二、岗位要求：1、拥有计算机、信息系
完美收官|《人工智能驱动办公效率提升》专项培训成功举办
广西裕达控股集团《人工智能驱动办公效率提升》培训顺利完结6月6日，由我方为广西裕达控股集团承办的为期一天的《人工智能驱动办公效率提升》专项培训圆满交付。此次培训由陈克福讲师主导，集团各部门核心员工积极参与。课程重点探讨人工智能在职场环境中的实践运用。上午时段，陈讲师从全球AI技术进展和本土大模型优势出发，协助参与者形成对AI工具的全面认识，并详细阐述了指令设计的策略与窍门。下午环节侧重动手实践，包含AI撰写公文、数据整理与洞察、Word/PPT/Excel高效操作、多媒体资源创作等内容，同时回应企业关注的
Codex：科研工作者的智能助手，能否真正提升学术写作效率？
科研人员掌握Codex的三个阶段阶段一：从“了解”到“上手” ——基础入门与环境配置★全面认识并比较现有主流AI智能体框架，挑选适合科研工作的解决方案。★本地化部署Codex，配置第三方模型及常用扩展程序，奠定操作基础。★领悟其“对话交互”理念，构建项目记忆体系，使AI能够持续理解你的长期研究目标。阶段二:从“上手”到“精通” ——插件功能与场景定制★熟练运用Plugins、Skills与MCP三大模块，灵活对接Gmail、MATLAB、文档、表格、演示文稿等日常办公与教学应用。★开发科研专用技能包（Sk
AI智能体赋能科研：告别重复劳动，让创新成为主旋律
同样是数据分析工作，有人耗时两周手工完成，有人借助AI智能体仅用十分钟即可交付——到2026年，这样的效率鸿沟已变为现实。新型AI正从单纯的"对话助手"进化为能够独立执行任务的智能体。研究人员仅需用自然语言阐述科研需求，AI智能体便可自动生成代码、完成数据分析、调试问题并优化结果，全程几乎无需手动编码。与此同时，多个智能体还能协同作业，并行处理海量文献，自动提炼核心观点并生成结构化综述——个人也能拥有类似研究团队的工作效能。更为关键的是，这些AI系统能够全天候运行，持续跟踪最新论文、监测研究动态，并自动生
50岁老板靠AI重燃创业激情
在温州，经营着一家拥有15家分店、年入超2000万的连锁烘焙品牌的叶澄宇，今年刚好50岁。去年春节期间，他把自己关在屋里，试用了一款名为“扣子”的工具，开始亲自动手为门店构建AI系统。作为温州的第一批互联网创业者，他早年曾涉足外卖网站，见证了PC互联网的崛起。然而十几年过去，编程早已生疏。这次借助AI Vibe Coding技术，他竟然奇迹般地亲手完成了系统搭建。当工具成功运行的那一刻，他激动不已，感慨道：“我发现自己又行了。”这位年过半百的创业者，就这样被AI重新注入了活力。这种重燃并非空洞的鸡汤，而是
AI专业就业别死盯算法岗，数据分析才是普通人的最优解
当前许多大数据、人工智能专业的在校生，以及想要跨领域发展的求职者，普遍存在一个认知偏差。他们认为毕业后只能冲击算法类职位，一旦投递受挫就会陷入焦虑，甚至觉得前途渺茫。我本科学习大数据技术，研究生方向是人工智能，在行业内工作三年，目睹了大量同学和转行学弟妹的求职历程，也踩过不少弯路。今天就坦诚分享AI、大数据专业的真实就业方向，给大家提供切实可行的求职策略，帮助各位避开恶性竞争。说到底，网络上那些夸大其词的薪资宣传误导了众人，让大家误以为AI、大数据专业毕业后只能从事算法工程师这一条路。1、算法岗要求极高，
二本AI专业就业真相与普通学生出路解析
很多二本AI专业大三、大四的学生现在非常困惑，看着网上AI领域的高薪机会，自己投简历却经常没回音，甚至怀疑选错了专业。我是二本人工智能专业毕业，在技术求职领域摸爬滚打4年，接触过几百个同专业学弟学妹的求职结果，今天给大家详细分析二本AI的真实就业现状、适合的岗位和普通人能落地的方向，供参考。一、先说大实话：二本AI不是难就业，是选错方向难就业很多人被网络上AI的高薪宣传误导，以为学人工智能就能做算法、拿高薪，现实完全不是这样。猎聘2026年AI行业就业数据显示，AI核心算法岗位供需比仅为1:10，基本被9
实习机会 | AI领域机器学习与神经网络分析实习生招募
无论是求职还是升学，拥有相关的实习经验都是企业和高校高度关注的重点。对于不少学子而言，对行业的认知和职业路径的规划尚不清晰，甚至存在空缺；而在校期间尽早进入职场，能够更快地帮助自己认清行业，锁定职业目标。我们将不断推送提供的实习项目，请保持关注。inGen Dynamics Inc.项目概况职位名称机器学习与神经网络分析师适宜学科计算机科学、人工智能等领域项目周期1至3个月企业简介自2015年创立，公司秉持“运用尖端科技提升人类福祉”的崇高宗旨，凭借对这一理念的坚定践行，在全球范围内赢得了显著地位，为世界
聚焦 | 盛夏研修!人工智能助力医学研究效能提升与智能系统开发
一位大型医院的临床医师，日间忙于接诊、巡视病房、执行手术，夜间还需翻阅文献、撰写论文、修改项目申请书。这并非个别现象，而是众多医务工作者的常态。医学探索有其独特性——诊疗任务消耗了大部分精力，留给学术钻研的时间十分紧张；而科研成果的要求（职务晋升、课题申请、学位论文）却从未降低。智能技术的进步，为这一难题带来了全新的应对策略。正如北京清华长庚医院李栋教授所言：“AI为医师打造了一种类似‘超级智库’的作业模式。以往医师诊疗能力取决于个体阅历，如今，除了自身经验，世界各地的优秀诊疗方法都能被汇聚运用，这好比为
AI如何助力企业提效增收降本
以往，运营一家网店需要掌握拍照、修图、文案撰写、视频制作以及多平台运营等多项技能。如今，这些任务越来越多地可以由 AI 来承担。CRX 致力于开发 AI 商业助手，使跨境电商更加便捷、高效。只需输入商品信息，AI 就能自动生成符合 Amazon、eBay、Walmart、TikTok Shop、Shopify 等多平台规范的专业标题。一键生成产品卖点、详细介绍及多语言描述，助力客户更轻松地理解商品。普通图片也能快速处理成白底图、场景图和营销图，让商品展示效果更佳。上传商品图片后，可迅速生成适合社交媒体和直
AI浪潮来袭：财务从业者如何找到新出路？
AI浪潮席卷而来，众多财务从业者开始感到焦虑。曾经被视为"经验为王"的稳定职业，如今却成为AI取代的"高危区域"——你是否有同感？先弄清楚核心差异会计学与财务管理，名称相近，实际工作内容却截然不同。会计学教授的是账务处理，将企业资金的流入流出梳理清晰；财务管理教导的是资金运作，判断这笔钱是否值得投入、投向何处、花费后能产生多少收益。一个负责"记录历史"，一个负责"规划未来"。AI最擅长什么？程序化、标准化的事务性工作。记账、申报纳税、账目核对、发票审核——这些固定流程，AI执行得比你更迅速、更精准，而且无
AI技术驱动科研创新效能升级与智能体开发应用专题培训
围绕海洋生物品种培育、高通量测序技术、基因组数据解析、生物信息可视化与学术成果输出现场研究难题，由中国科学院人才交流开发中心承办AI技术驱动科研创新效能升级与智能体开发应用专题培训，专门面向海洋领域研究人员设计实战型系统课程。当前海洋基因组研究普遍存在海量测序数据处理复杂、文献筛选速度较慢、图表制作耗费时间、课题申报逻辑梳理繁杂、自有科研智能体构建能力不足等实际困境。本次培训拒绝空洞理论讲解，全程采用实操训练模式，完全契合海洋生物基因测序、水产种质资源调查、生物信息数据处理等日常研究工作场景。深度契合海洋