AI赋能肝脏疾病诊疗的临床进展与前景
慢性肝脏疾病已成为全球性重大公共卫生挑战，其涵盖感染性与非感染性两大类别，具体包括慢性病毒性肝炎（如乙型、丙型肝炎）、代谢相关脂肪性肝病、酒精性肝病、血吸虫性肝病及自身免疫性肝病等。当前，我国仍面临沉重的病毒性肝炎疾病压力，据统计现有慢性乙肝患者超过8600万例，慢性丙肝患者约1000万例。随着公共卫生条件的改善和疫苗接种的推广，近20年来我国肝脏疾病谱发生了显著变化。病毒性肝病的发病率呈下降趋势，而以非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）为代表的非病毒性肝病则日益增多，全国患病率高达29.2%。肝脏被称为"沉
喜讯：我院项目跻身省首批‘人工智能 + 文旅’试点名单
热烈祝贺近日，由本校牵头申报、我院负责具体执行，并携手杭州追形视频科技有限公司共同打造的《“形影智拍·平急两用”文旅低空 AI 服务应用试点》项目，历经自主申报、专家严格评审及综合评议，最终成功入围浙江省首期“人工智能 + 文化和旅游”应用试点名单。本次试点申报工作由浙江省文化广电和旅游厅统筹组织，旨在深度落实浙江省“数据要素×文化旅游”三年行动规划，加速推动文旅行业的数字化转型与智能化升级。全省首批共遴选 28 个应用试点，试点执行周期通常为两年。此次成功入围，不仅是我院深化产教融合、利用人工智能赋能文
AI Native 产品设计：选错路径将酿成致命错误
近期我正在开发一款项目管理 Agent，目标是打通整个研发链路：从需求创建起步，历经产品方案、技术方案，再到借助 AI Coding 完成前后端代码编写，最终通过测试、验证直至上线交付。起初我的理解是，AI Native 即由一个 Agent 全盘掌控研发链路。人类仅需设定目标，Agent 则包揽规划、工具调用、任务推进与问题解决。然而深入实践后，我发现实际情况远比预想的复杂。在真实场景中，至少存在三种截然不同的 Agent 工程架构。即整个系统仅有一个核心 Agent，例如项目经理 Agent。它承担需
AI算力过剩论？半导体暴跌背后的真相
AI算力是否已经过剩？7月2日，我的科技持仓遭遇了重创。科创50单日大跌7.7%，存储芯片、半导体设备及光模块全线溃败。北方华创、兆易创新、长电科技纷纷跌停——自选股一片惨绿，半天市值蒸发了一辆Model Y。群聊瞬间炸裂。“科技见顶？”“AI泡沫破裂？”“是不是该止损？”消息提示99+，恐慌情绪达到顶点。说实话，那一刻我也有些动摇。但收盘后冷静复盘数据，我发现——这次暴跌更像是一场被“谣言”吓出的恐慌性踩踏。一、起因很简单：Meta计划出售算力。据财联社消息，Meta正筹备推出名为“MetaComput
智能建筑新突破：PKPM实现户型图自动识别与结构设计
智能建筑新突破：PKPM实现户型图自动识别与结构设计不久前我向 PKPM 上传了一张户型图，它直接生成了一套完整的梁柱配筋图纸。我停顿了好几秒。不是因为出现差错，而是结果过于精准。以往需要三人团队忙碌两周的任务，如今一杯咖啡的功夫就完成了。我核查了几个关键节点的配筋情况，与手工计算的偏差在 3% 以内。我果断又验证了一次。这次特意选择了异形柱、转角窗、飘窗上翻梁——这些都是资深工程师认为“AI 无法应对”的难题。它不仅全部识别，还把连梁的刚度折减、边缘构件的箍筋加密区都配置妥当。我深感震惊。这已超越辅助工
AI行业日报：巨头博弈与成本革命
AIdianping.com· AI点评不出门,i平天下3分钟每天，20条点评，可行业定制2026-07-03★ 头条TOP STORY微软注资 25 亿美元设立新实体，提供企业级 AI 整合服务ithome.com微软宣布成立 Microsoft Frontier Company 并初期注资 25 亿美元，旨在为企业客户提供跨模型、跨厂商的 AI 技术整合与定制服务。此举被视为微软应对企业客户对单一模型依赖的顾虑，并与 Palantir、AWS 等在企业 AI 落地市场展开竞争。[AI点评] 微软终于意
2026年，可信赖的AI智能体源头厂商究竟具备哪些核心优势？
在当今商业环境下，企业在API调用层面遭遇着多重挑战。统计数据表明，将近七成企业深陷API调用无序的困境，各部门及各业务线所采用的API接口规范参差不齐，致使接口适配工作异常艰巨。以部分大型企业为例，其内部系统林立，各系统调用的API接口源自各异的供应商，接口的参数格式与返回值类型均缺乏统一标准，开发人员不得不耗费巨量精力开展适配作业。多源接口标准不一亦是普遍现象，企业为满足多元化业务需求，通常会接入众多第三方API，而这些API的调用方式与认证机制千差万别，大幅提升了开发与管理的复杂程度。并发性能波动与
全球首创AI出海智能体集群：三引擎联动开启早鸟红利
数十年来，多数外贸企业的数字化转型步调一致：先部署ERP、CRM、独立站及投放后台等全套IT系统，再逐级梳理流程、录入数据，最后期盼系统逐步带来业务回报。这套体系工程浩大、架构严密，堪称传统IT系统的典范。然而，外贸企业主普遍面临一个无解难题：系统日益繁杂，部门墙愈发厚重，业务价值需穿越预算、采购、IT及运营等多重组织屏障，方能勉强传导至利润表。传统软件仅能管理已标准化的客户、订单、库存等业务结果，却难以沉淀一线业务员脑海中的核心决策智慧：如何辨别真假询盘、如何评估客户采购意向、如何在比价竞争中寻找突破口
AI时代，谁来守护人性温度
当机器学会‘思考’，人类该守护什么？ABSTRACT当AI为留学生推荐院校、批改论文、甚至模拟心理疏导时，我们不得不追问：技术的边界在哪？人性的底线何在？本文基于六大哲学原则，结合国际教育真实案例，探讨AI时代的人文坚守。As AI begins recommending schools, grading essays, and even simulating psychological counseling for international students, we must ask: Where a
AI服务器三大隐形支柱：MLCC、PCB、ABF为何集体爆发？
深耕载板、PCB、被动元件高景气赛道，拆解AI硬件底层红利，把握产业迭代核心机遇，尽在【载板之家】！很多人紧盯AI芯片、GPU、大模型的风口，却忽略了支撑AI算力落地的三大隐形核心底座。2026年行业最大的结构性红利，从来不是终端应用，而是AI服务器硬件底层升级。近期资本市场与产业端同步出现明显趋势：MLCC、高端PCB、ABF载板三大细分赛道集体量价齐升、产能紧缺、订单爆满，走出远超消费电子的独立牛市。为什么这三类看似传统的电子元器件，会成为AI算力时代的隐形冠军？三者爆发逻辑有何异同？未来谁的成长空间
银行AI落地真相：咨询话术与工程实现的双重视角
阅读指南：本文面向银行高管、业务负责人、架构师、产品经理及AI解决方案提供商。如果你看了无数架构图仍不知下午该写哪行代码，本文正是为你而作。核心摘要：咨询派推崇“语义脱耦层”，工程派主张“结构化工单+MCP封装ESB”。本文揭示两者背后的统一本质，拒绝空谈——我们将抽象的“任务工厂”转化为一段真实的Java Config工单模板，并附上一份从0到1的“7天极简实操指南”，让架构师阅后即动。🎁 阅读本文你将获得三样关键成果：1. 一张认知地图——咨询派的“语义脱耦层”与工程派的“结构化工单+MCP+@Too
揭开AI资本支出经济学的面纱
评估人工智能经济，不能只盯着三个指标：模型的强大程度、英伟达GPU的销量、科技巨头投入的资本支出。这三项固然关键，但并非最终目的。核心问题其实只有一个：消费者愿意为AI服务支付多少费用？这些收益能否抵消芯片、数据中心、电力、模型开发和资金成本？如果可以，AI就代表一次真正的平台转型。如果不行，那不过是一场代价高昂的算力竞赛。目前来看，答案已不再是“无人买单”。AI需求确实存在，且增速迅猛。但另一个问题同样不容忽视：整个产业才刚开始弥补基础设施折旧，安全边际还很薄弱。换言之，AI并非泡沫叙事，但也远未达到稳
三十岁数据人的职业困境与破局之路
近期AI焦虑的情绪时常袭来，担心时代进步太迅速，自己难以跟上步伐、被行业遗弃。 三十岁上下，我仍在职业抉择中反复徘徊。从未坚定过自己的职业路径，时常冒出这样的念头：某些领域的发展前景必定更广阔（例如，十五五规划中，将会高度倾斜于人工智能、人机交互、新能源、脑机接口等方向），现有的行业或专业会被淘汰。一种明知未来趋势，却难以对接的感受。 大学专业选择的原则，便是选当前所谓的热门。赌一把，希望毕业之后这个专业依旧热门，能让自己顺利找到一份理想工作。 曾经的我，似乎从未想过：进入职场以后，以前的热门专业会逐渐降
AI时代颠覆传统用户界面
真正的入口，不一定是App，而是客户每天都打开的群。真正的AI Agent入口，可能不是App。而是客户每天都打开的群。这句话听起来有些激进。但我近期做企业AI落地，越做越觉得它是事实。以前做软件，大家脑海中默认有一个概念：做系统，就要有界面。要有登录页，要有菜单，要有按钮，要有后台，要有数据看板。所以很多人一做AI产品，第一反应还是开发一个App，或者做一个SaaS页面。然后让客户注册、登录、学习、配置、填写、点击。听起来很规范。但真实世界里，很多客户根本不想再打开一个新东西。他每天已经很疲惫了。老板每
科技巨头启动岗位补偿计划
科技巨头启动岗位补偿计划这次最引人注目的数据，不是某个算法又提升了多少性能，而是 5 亿美金。一项名为 Raise Us 的新倡议获得了首批 5 亿美金资金承诺，背后支持者包括 OpenAI、Anthropic、微软、亚马逊等积极推动 AI 融入业务流程的公司。它的目标同样宏大，未来计划将资金池扩展至 10 亿美金，用于协助受 AI 影响岗位变动的人进行重新培训、职业转换和寻找新机遇。坦诚地说，这比任何一次算法发布都更值得关注。以往 AI 企业谈论就业时，常见论调是新兴技术会催生新职位，原有岗位会升级，人