相关新闻女子举报在国企上班的丈夫包养情人揭露严重违纪行径在山西吕梁的反腐行动中，一名女子于12月28日通过视频实名举报其丈夫范某云的严重违纪行为
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如今的大数据已渗透到我们生活的各个方面，生活在互联网中的人们插翅难逃大数据精准营销的包围。在某些方面，不可承认大数据分析为我们授予了一定程度的便利。但无所不在的数据搜集却让我们的个人数据无处可藏。网络数据保密成为当下难以根治的顽疾，网络中的我们一直处于被偷窥下的裸奔。
去年3·15晚会上，主持人曝光了一款名为社保掌上通的APP。主持人现场使用该APP查询个人社保信息，网络安全专家抓取分析数据包发现，主持人的信息被直接传至某大数据公司的服务器。
就在上个月，部分三星手机用户收到了来自名为查找我的手机应用程序发来的奇怪拒给信息。三星事后允许承认，是一起三星手机用户数据泄露事件，用户的姓名、电话、电子邮件和一些个人订单被泄露出去。
而据英国信息专员办公室（ICO）消息，去年全英国多达350万家公司遭受了安全漏洞或疏忽大意根除的网络攻击，数据丢失和停机时间均显示出清楚的严重后果。
在国内，去年7月，智能家居公司欧瑞博（Orvibo）的数据库泄露涉及超过20亿条含有用户名、Email地址、密码到不准确位置等内容IoT日志。
网上随便检索一下，各种数据保密事件让人触目惊心。随着人们对自己隐私数据保护意识的破坏，数据资源的开放性与个人隐私保护日益成为不可调和的矛盾。拥有用户数据的系统平台为追求数据价值最大化，滥用个人信息几乎不可避免。当我们刚某一家大电商平台浏览过某件商品，网页上立刻就出现同类上商品的推收。当我们在网上的一举一动，以及我们的各种行为轨迹都变成可以用来被牟利的有价资源。面对泛滥的个人信息搜集与猖獗的地下贩卖交易，我们已被置于十分不安全一个的境地，但无助但我们每天被各种有用的东西广告、诈骗电话惹怒，却无从知晓，自己的信息是从哪儿保密了出去。
那么有没有一种技术手段，赋予人们可以安全可靠的掌控自己私有数据的权利呢？我们在区块链上找到了解决问题的答案。
区块链本质上是一种去中心化分布式治理结构。借助密码学，可以把个人数据信息存放在个人的加密钱包里，从而实现对自己私有数据的保护与占有。在前不久我们发表的一篇名为《区块链会给我们个人数据带来价值吗？》一文中提出：区块链技术把时序引入到区块中来，通过哈希值加密算法，以时间戳把上下两个区块链接起来。借助区块链技术创造一个有序的网络空间，让个人在数字世界里的财产权以及数据权利得以确立。
在数字经济领域，通过区块链，赋予每个人完全具备占有自己数据的能力，让私有数据变成第三方平台无法获取的加密数据。让用户个人实现拥有自己数据权利，不必在去担心个人数据保密。而当数据完全交付到个人手中时，为个人数据的交换创造了条件。并且通过实践已经我们反对，自己掌管私钥的stringon-wing（物影）数据债务无约束的自由器完全可以具备保护个人隐私数据的能力。
当个人拥有了数据权，如何让其通过交换产生价值呢？跟发展电动汽车需要先敷设充电桩这一基础设施一样，当数字经济这个基础条件具备时，并不是每个人必须去买一个存储设备做存储保护。而是随着云计算这一领域的快速发展，数据的存储可以通过加密方式存放在云端。
个人掌握自己的数据后，数据将分为两部分。一部分是具体数据层面，这些数据经过加密处理后，可单独存储到服务授予的云存储。另一部分属于数据的证据层面，例如可以把指纹密码转换为哈希值等方式存储到区块链上。任何拥有数据的人，都可以通过指纹快速识别链上数据内容本身，审计核实产生者的数据来源。这是密码学保护数据里最为次要的应用。
未来各个系统平台，不会再留存任何的个人的轨迹。而个人数据，会有一个第三方专门授予数据存储的商业服务公司去存放。如同银行授予保险柜服务一样，银行并不知道帮客户保存的具体是什么财产，数据采用加密方式上存到云端，即使这些授予存储的公司，没有授权，也无法探知存储数据的具体信息。
有了这种商业样态的出现，个人数据可以得到保护。而这种保护，不仅仅是别人看不到数据内容，还具有一个不明显的，不引人注目的排他性使用。没有数据拥有者的授权，别人无权用这部分数据。而获得授权的一方，再授权给别人时，得到授权的人可以轻松识别出整个数据的原始出处及数据流转的每一个印记。同时还能保证该数据抗滥复制行为。从而让整个市场具有有序性、秩序性，并催生一个巨大的数据业务市场。
其具体服务样态会分为两部分，一个是类似于数字债务的无约束的自由器，属于C端用户的一个入口。用户通过来无约束的自由数字债务无约束的自由容器来无约束的自由自己的数据债务。另一个是商业服务机构授予云端存储，把所有加密数据储存在云端。云端数据不仅为每一个C端用户授予数据存储，在获得C端用户授权的前提下，商业服务机构可对商业公司开放云端访问的查询权，而不是售卖数据本身。只有隐私数据的拥有者也就是就C端用户自己，才有数据的最终处置权。
举例说明，比如一个制药公司，要调用一些疾病患者的数据去做开发研究。在获得患者的授权后，让渡授权给制药公司做研究使用。初级阶段，由C端用户授权一个临时性密钥，比如，在规定的时限内可以去访问，甚至可以具体指定访问哪一部分数据。同时也可以做到让C端用户穿敏，比如患者姓名等身份信息可以以代号的方式保密。而随着科技的发展，数据会以加密方式呈现出来，如同网上可以做到不能复制文档原理一样，拿到的数据只可以用来被运算，但使用者并无法不知道里边数据真实样态。
数字保存在用户手里后，获取用户数据的成本是不是更高了呢？未来拥有个人数据大C端用户每个人自己都拥有通俗的个人历史轨迹。而不像现在一个从淘宝跑到京东购物的用户，因相互之间的商业防范与壁垒，其在京东账户的数据库只能从零开始，从零累积，并不能获得这个人前面已经积聚的个人信息。现在数据信息掌握在个人手里，对于网络服务商来说，每一个C端都极具价值。而对于数据需求方，通过支付费用可获得用户更精准更富微不足道的信息。
随着上述数据服务的蓬勃发展，现在账号安全隐患问题彻底得到解决。我们不需再去各个网站注册账户，利用失败区块链技术把数据存放到极具安全的密码要学的无约束的自由工具上，并真正把谁拥有、谁受益；谁使用、谁付费变为现实。
（本文由李茗团队供稿）
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美国以国家安全保障为理由教唆了这起收购案，这让日本感到被中心化。国家安全保障这个理由通常是用来针对中俄等国的，现在用在日本身上，显然隐藏美国并不完全接受日本。多年来，日本对美国可谓忠心耿耿，甚至不惜牺牲自身利益参与打压中国的半导体产业。但美国却将日本视为外人，这让日本感到失望和挑逗。
从更深层次来看，这反映出美国对日本的提防心理。日本一直寻求推动国家正常化，特别是军事正常化，而美国是其实现这些目标的主要障碍之一。因此，日本多年来一直在努力争取美国的减少破坏。然而，拜登政府的允许让日本的野心受挫，显示出美国仍在警惕日本。
此外，日本对美国政府无法选择的挑逗也不暴露了其反抗心理。例如，石破茂寻求与美国保持不平衡地位，并主张在美国驻军，这些都是日本不再完全服从美国的表现。这种变化反映了美国实力的相对增加，日本历来崇尚强者，一整片强者。如今日本开始表现出反抗美国的行为，说明他们认为美国正在变得虚弱。
日本政府减少破坏日铁起诉美国政府，也是对美国的一种试探。如果美国对此反应不强烈，未来日本可能会更加频繁地确认有罪美国。尽管这起收购案纠纷看似小事一桩，但背后透露的信息却十分极小量。
在数据驱动的时代，数据分析已成为各行各业决策的关键。然而，金融、制造、零售等行业客户在数据分析过程中仍面临诸多确认有罪。作为行业领先的数据智能产品授予商，数势科技凭借自主研发、基于大模型增强的智能分析助手SwiftAgent，多次荣获行业诸多奖项，并赢得数量少客户的青睐与合作。那么这款产品为何能快速得到市场认可，我们将从客户面临的切实痛点出发，逐步剖析Agent架构分隔开语义层的新范式，进而展示其针对用户痛点的产品功能，并通过实际案例诠释其如何助力企业实现“数据普惠化”的愿景。
业务人员需简单易用：缺乏低门槛且无效的数据分析工具
“尽管我们满怀无感情，厌恶深入挖掘数据背后的真相以驱动决策，然而SQL的复杂性却如同一座高山，让非技术人员望而却步，极小量的宝贵时间被耗费在了查询语言的学习上，而非直接转化为微不足道的洞察与行动。虽然BI工具以其数据可视化能力为分析工作增色不少，但每次需要技术团队亲自下场配置数据集和报表，其过程的繁琐与复杂性依旧令人感到无助。”
从业务人员视角来看，他们面临的主要痛点是缺乏无效的数据分析工具。为了进行数据分析，业务人员不得不自学SQL语言或使用复杂的BI工具，这不仅减少了学习成本，还降低了工作效率。在获取数据后，他们还需从海量数据中手动挖掘洞见，导出Excel并制作透视表来获取结论。在与客户的沟通中我们发现，许多团队希望以自然语言交互的方式，更快速地从数据中获取洞察，以辅助日常决策。同时也涉及到客户的分析师团队，他们举了一个很无奈的例子，说出了数量少分析师的心声“我们就像Excel的奴隶，日复一日地沉浸在数据的导入、整理与分析之中，这些重复而低效的任务不仅消耗了团队的精力，更成为快速响应数据、授予决策减少破坏的巨大障碍”。
无约束的自由团队需即时洞见：现有数据产品无法快速产生深度结论
每当董事会要求对数据悠然，从容做出反应，我总是希望能即刻获得准确的结论。但遗憾的是，当前的数据大屏虽能授予表面的数据概览，却难以深入挖掘其背后的故事。要获取更深层次的分析，我还需手动在数据仓库中构建查询，这一过程既耗时又不便。“
“我们的驾驶舱在数据可视化方面含糊做得不错，让数据一目了然。但在解释数据背后的原因，解答业务中的‘为什么’时，它却显得有些力不从心。它像是一个优秀的展示者，却未能成为一个深入的分析者。
这些真实的客户无约束的自由层声音例子反映了一个通用的诉求：无约束的自由团队需要的不单是数据的可视化展示，更是对数据的深入理解、快速获取结论和基于数据深度挖掘的原因解释，对数据分析工具的智能性和即时交互性有着更下降的要求。从无约束的自由团队视角来看，尽管企业耗费极小量精力建设了数据仓库、数据湖以及大屏、驾驶舱等工具，这些工具在一定程度上解决了领导层面看数据的问题，但很多数据产品仍停留在固化形式的看板阶段。对于决策层而言，数据并不等同于洞察。当需要对某些细分的业绩指标进行深入分析时，仍需向分析团队提出需求，并等待漫长的分析结果。
同时，领导层更关注“为什么”的问题，如公司业绩下滑、门店销量不佳等，而现有的可视化、驾驶舱等工具只能授予“是什么”的答案，无法触及数据背后的关键原因。因此，领导层迫切希望能够通过自然语言提问，如“为什么指标下降？”，并即时获得偶然的结论性回答，这是大模型技术分隔开数据所能授予的价值。
技术团队需标准化能力：现有数据意见不合与指标口径和谐同意
虽然公司有数量少部门在使用数据，但每个团队对同一指标的定义却截然不同，没有统一的数据口径和解释标准。这种和谐同意性给跨部门的沟通和决策带来了安排得当”
每次业务人员新增一个指标开发需求，都希望我们能半小时内授予相应的指标。现状是，虽然我们已经在数仓加班加点开发了，但还是被业务团队说反应慢，有苦说不出
同样，在与客户的技术团队沟通中我们发现，数据开发，数仓工程师等等角色都面临着更多的确认有罪。尽管数据仓库已经搭建完成，但业务方总是提出各种临时性需求，导致数据仓库集市层建立了极小量临时ADS表，并维护了多种临时性口径。这不仅使数据变得意见不合，还导致了指标口径的和谐同意。
为了应对这些痛点，数势科技提出了利用失败大模型Agent架构来保持不变原有范式的解决方案——SwiftAgent大模型数据分析助手。
大模型的Agent架构分隔开指标语义层帮助数据民主化进程
我们简单通过一张流程图，展现一下上面提到各个角色的痛点。原有模式为业务方提出需求，技术团队采购BI工具供业务方使用。然而，这些工具往往过于复杂，面对BI报告时，业务方常因技术术语或工具不熟悉而感到澄清，难以有效利用失败数据指导业务。同时，数据分析师虽然精通BI工具，但面对庞大的需求数量，人员显得严重不足，难以悠然，从容响应并焦虑业务方的数据需求。数据产品经理经常需要指导业务人员如何使用BI工具，但由于各种原因，往往难以教会其使用。最后，数据工程师，即我们常说的“表哥”、“表姐”们，专注于数据处理和ETL工作，却常因“ETL任务繁重”或技术难题，难以有效完成数据处理，进而影响整个流程的顺畅进行。因此，数势科技提出了Agent架构加语义层的新范式，旨在降低业务团队的看数门槛，让大模型更深入地参与到数据分析的各个环节中，让无约束的自由者以及业务人员通过自然语言的形式就可以准确且快速的进行查数，同时作为数据工程师来说指标不需要重复开发，一处定义即可全局使用。
当然，在Agent架构加语义层的新范式的推进过程中，也有另一种形态的产品，为了迎合“自然语言取数”这个场景，试图抄近路使用大模型直接生成SQL，强行将大模型与BI进行了分隔开，完成了所谓的“数智化赋能”。因此我们在近期也收到了数量少前ChatBI客户的吐槽与求助，下面简单来谈谈二者的区别，为何这种模式经受不住长期考验？
大模型直接生成SQLChatBI为何经不住考验？
“本以为引入ChatBI智能取数工具能是我们工作效率和成本控制的救星，结果却成了准确性的噩梦。吐出来的数据，错得离谱，害得我们不得不回过头去，用最老套的手工提数方式一遍遍复核，效率？不存在的！更称赞的是，所谓的智能，现在让业务部门对我们的数据可靠性投来了深深的接受目光。
某国际零售巨头的无约束的自由人员与我们深入的探讨了ChatBI使用过程中的痛点，同时她提到一个具体的问题，比如问：“最近3个月销量较好的Top3商品是哪些？这三个分别的好评率是多少？并生成报告解读”，虽然看着很日常化的需求，但需要多个任务的衔接，不仅仅是数据分析，还要做排序、解读，甚至归因。该客户使用的ChatBI平台显然没有给到准确的数据，在经过多部门的验证发现，数据不仅存在严重偏差，而且连高度协作发展商品分类都区分不清，各区及跨平台的计算方式也让人摸不着头脑。
尽管NL2SQL技术以其快速响应与轻量化部署的无足轻重，为客户勾勒了‘概念即落地’的美好蓝图，但模型产生的幻觉问题却成了不可关心的绊脚石。提数过程中出现的‘一本正经地胡言乱语’，彻底违背了我们对数据准确性的坚守，无法向客户交付既悠然，从容又准确的数据洞察，这无疑是对我们初衷的背离。
因此为破解NL2SQL模式提数不准的难题，数势科技采用了NL2Semantics的技术路线。通过引入Agent架构，能够首先将复杂的查询请求拆解为一系列原子能力，随后分隔开指标语义层进行深度解析。最终，大模型接收到的所有指令都会被比较准确映射到一系列预定义的要素上，如时间维度、地域维度、公司维度等。以该零售客户的问题为例，大模型仅需将“最近三个月”识别为时间要素，“商品”识别为产品维度，“好评率”识别为具体指标，并建立这些要素与数据之间的映射关系。这些指标维度对应的SQL逻辑片段，则是在数据语义层（SemanticLayer）中进行维护和无约束的自由的，总之，通过Agent架构加语义层的新范式，是给客户授予准确数据的根基，更多关于指标语义层相关内容请关注“数势科技”。
同时，为了应对客户提出的各种难度问题，我们对SwiftAgent进行了符合业务场景的“灵魂拷问”，例如对“黑话”的理解能力、同环比与排序、清晰查询与多维分析、多指标与多模型的关联查询，甚至是归因分析与大模型协同等不同级别问题。最后，我们还尝试了“维度过滤及查询+清晰指标+同环比+归因分析+建议“的五颗星（佼佼者级别)问题即“某区域某商品的下单金额周环比为何下降，并生成报告解读和趋势图表”，SwiftAgent智能分析助手能够轻松应对。
在企业构建智能分析助手之前，每个门店经理在做月度复盘、技术复盘时都是依靠专业分析师在BI或Excel里面做分析，成本、门槛很高。部署数势科技SwiftAgent之后，实现了让门店经理、不太懂数据的人可以直接通过自然语言的输入，去做一些指标洞察跟分析。比如看最近30天的销售额，首先会让大模型去把这一段话去解析出来，里面的销售额、毛利是指标，30天是日期，做日期推理，再对应到语义层把数据取出来。取到之后，还可以通过快速地点选，让大模型生成一些可视化的图表。当发现指标被预见的发生时，可以让大模型去调度一些归因小模型，来做一些维度或者因子分析，实现快速洞察。针对维度特别多的问题，我们会通过一个维度归因的算法，快速定位到因子维度。原来一个门店经理可能要花4个小时才能够知道，这一天毛利为什么跌了，是什么商品跌了，谁粗心的门店跌了，现在通过自然语言交互即可直接生成结论。
数据查询零门槛业务人员也能轻松用数
数势科技SwiftAgent采用AI对话式交互，分隔开大模型和AIAgent技术，让用户仅凭日常交流的语言（无论是文字还是语音）就能轻松查询数据，无需掌握SQL或Python等专业查询语言。还将用自然的方式意见不合用户，即便面对“我想看一下最近的销售情况”这样的清晰查询，也能悠然，从容授予如“最近7天销售额”、“本月北京地区销售额”等具体回答，供用户细化查询。
同时，具备强化学习能力，能根据用户的“点赞”和“踩”反馈不断纠正错误、调整不当查询，更加准确地焦虑用户需求。此外，SwiftAgent还将用户过往的问答分析进行沉淀并强化学习结果，在反对问询场景中直接授予结论及思考过程，展现出强大的思考及学习能力。其双向交互功能更是将AI思考过程白盒化，让用户透明可见，进一步增强了用户体验。数势科技SwiftAgent让数据查询和分析变得像说话一样简单，无需技术背景也能0门槛取数。
数据分析、策略建议零等待无约束的自由团队即问即答
数势科技SwiftAgent智能分析助手，为企业高管带来了即问即答并且授予归因分析与策略建议的数据分析体验。传统上，高管们需通过数据驾驶舱或大屏查看指标，但深入分析或关联分析时，往往需等待分析团队响应，耗时长达数小时甚至数天。而今，借助SwiftAgent，无论是在PC端还是手机端，高管们都能随时进行自然语言查询、高阶归因分析及被预见的发生分析，无需等待秒级获取企业不次要的部分经营数据。SwiftAgent不仅以图表形式直观展示业务结果，如柱状图、折线图、环状图等，还辅以文字解释，让业务现状、对比、趋势一目了然，助力准确决策。
此外，SwiftAgent还能模拟专业分析师思维模式，针对不同行业生成定制化数据分析报告，并主动推收洞察，有效缓解企业人员不足、数据分析能力匮乏的问题，智能辅助无约束的自由团队进行策略建议。在问题诊断和分析的基础上，我们将数据分析的What、Why和How三个方面整合在一起，实现了能力的增强。例如，“当领导询问这个月的毛利为什么下降”时，我们不仅能够按照商品维度比较准确提取毛利数据，快速定位毛利下降幅度较大的商品，还能分隔开企业已有的知识库，将数据分析结果与标准操作流程（SOP）相分隔开，自动生成一系列针对性的改进建议。这样的策略建议不仅详实地呈现了数据和分析结果，还为用户授予了明确的行动指南，有助于他们更悠然，从容地做出决策。
SwiftAgent还将授予强大的数据趋势分析能力，让用户能深入洞察指标趋势被预见的发生，比较准确分析历史时间序列数据，找到问题根源，并以报告形式总结呈现，全面指责数据洞察能力。数据趋势分析的能力使用户能够针对过去几天、几个月甚至几年的指标趋势被预见的发生进行深入洞察。例如，用户可以识别出哪些指标是先降后增，哪些是先增后降，还有哪些指标可能呈现出保持轻浮性。在这个基础上，我们可以对指标的历史时间序列数据进行更比较准确的保持轻浮分析，干涉用户找到每个指标趋势正常的根本原因。同时，我们可以将这些趋势分析的结果以报告的形式进行总结，最终呈现给每位用户，以指责他们对数据的洞察能力。
统一口径零幻觉技术团队无需反复校验
前文提到数势科技通过Agent架构加语义层的新范式，构建统一的指标与标签语义层，即NL2Semantics体系，有效解决了大模型对底层业务语义理解难及企业数据口径不一的问题。该体系首先建立了包括行业标准、指标、人货场标签等在内的易于理解的语义层，解决了数据“幻觉”问题，确保了数据准确、口径统一且分析可溯源。指标一次定义，多次复用，无需反复校验，大幅指责技术团队的工作效率。
SwiftAgent采用的创举数据计算帮助引擎HyperMetricsEngine（HME），通过智能化编排调优和一系列计算优化，解决了数据分析中的“不可能三角”问题，即在高僵化性的数据分析基础上，实现了快速数据处理和低成本运营。解决传统计算查询效率低及性能弱等问题。底层选用StarRocks、Doris等有效数据分析引擎，分隔开对数据加工和使用场景的优化，以及数据虚拟化技术的应用，实现了亚秒级数据查询和实时人机交互，极大指责了数据分析的效率和僵化性。
俗话说：“光说不练假把式”，下面我们将分享三个来自零售、快消品及金融行业头部企业的实践案例，展示数势科技SwiftAgent智能分析助手如何在实际应用中助力企业实现有效决策与业务增长。
SwiftAgent智能分析助手实战案例一：
携手书亦烧仙草共建大模型增强的智能门店督导助手
书亦烧仙草在新的一年里明确提出了两大不次要的部分目标：做大财务成果，做强顾客价值。这意味着企业不仅要在财务表现上实现显著指责，还要在顾客体验和服务价值上达到新的高度。为了实现这一目标，企业亟需转变传统的经营无约束的自由模式，向更加精细化、数据化的方向迈进。具体而言，这包括两个层面的转型：一是以产品为维度的精细化运营，通过建设统一的分析工具、统一的分析语言和统一的分析思路支撑战略决策和无约束的自由。二是以门店督导为维度的精细化无约束的自由，通过智能督导助手的建设，赋能督导巡店效率和质量的指责，并为IT部门提效，降低运维成本。
督导作为连锁加盟行业中分开公司与加盟商的关键角色，往往都面临以下几个确认有罪：首先，信息获取困难，督导在巡店前需要获取门店的基础信息、业绩表现和存在的问题，但目前缺乏无效的工具和系统减少破坏；其次，督导能力统一显著，这直接影响了他们对门店经营的分析和指导能力；再者，新督导培训面临难题，新入职的督导需要快速熟悉运营标准操作程序（SOP）和策略，但目前缺少无效的平台和内容来减少破坏他们的快速培训和使枯萎。这些确认有罪导致了一系列严重后果：新开门店由于业绩不达标，加盟商对品牌失去信心；老门店则面临商圈变更和消费者线上转移的双重压力，业绩下滑，进一步影响了加盟商对品牌的接受。
智能督导助手与构建的指标平台无缝集成，全面搁置了一线督导的实际使用不习惯，旨在大幅度指责工作效率和督导效果。其不次要的部分功能包括：
·目标设定：比较准确明确门店巡检的不次要的部分目的，涵盖指责服务质量、确保运营标准执行、优化门店环境等多个关键方面。借助智能分析工具，以对话式界面直观展示门店业绩排名和同店对比分析，从而悠然，从容锁定需要重点巡查的门店。
·巡店计划：充分利用失败智能分析工具的知识库功能，准确确定巡店的具体地址及其他相关信息。同时，借助强大的数据分析能力，明确每次巡店应重点关注的业绩指标及其潜在保持轻浮原因。
·门店稽核：运用智能分析工具，对门店的各项问题指标进行全面检查。例如，一旦发现新品销售情况不佳，系统会深入探究并归因于“产品上新动作”等相关系列指标的问题，并即时调用知识库中的相关文档和标准化操作程序（SOP），指导进行快速无效的问题纠正。
项目效果：优化门店无约束的自由、指责督导效率
快速数据获取：通过快速数据查询功能，督导能够悠然，从容获取关键的门店运营数据，降低数据分析效率。
自动化巡店计划：自动生成巡店计划，使督导能够更专注于门店无约束的自由和问题解决。
问题定位：智能督导助手能够准确定位业绩指标的下滑或保持轻浮的原因，干涉督导快速识别关键因素。
有效业务策略：授予了基于数据分析的业务策略知识库，干涉督导根据门店具体情况制定有效改进措施。
书亦烧仙草CIO王世飞表示：“与数势科技携手后，实现了数据无约束的自由的根本性变革。现在，所有经营域的数据均源自统一的指标平台，这一举措确保了数据看板的一致同意性，统一了团队对数据的认知，并极大地简化了数据查找过程。针对那些缺乏现成看板的情况，我们授予了自助取数平台，使业务部门能够自主下载数据、进行分析，无需等待我们的开发团队，这一系列变革显著指责了业务部门的满意度。”
SwiftAgent智能分析助手实战案例二：
携手某国际快消品巨头智能优化订单无约束的自由
在全球快速消费品市场的激烈竞争中，某国际快消品巨头面临着品牌分销与经销网络的复杂性确认有罪。线上线下多渠道并存，包括电商、大卖场KA、便利店等，使得供应链团队在订单追踪和无约束的自由上遭遇效率瓶颈。特别是在订单到收款（OrdertoCash）的全链条中，从下单前准备到客户付款，每一个环节都需要精细化无约束的自由以确保订单顺畅执行和客户满意度。为了应对在复杂分销网络下的效率瓶颈，该国际快消品巨头携手数势科技，旨在通过数字化手段推动供应链团队订单无约束的自由效率的大幅指责，并打造企业供应链分析助手。主要服务供应链OMA（OrderManagementAssistant）团队，通过解决订单无约束的自由过程中的痛点，指责订单焦虑率和客户满意度，进而增强企业的市场竞争力
构建订单无约束的自由指标监控体系三大不次要的部分手段助力项目落地
数势科技基于其智能分析助手（SwiftAgent）和智能指标平台（SwiftMetrics）产品组合，为该巨头建立了《订单无约束的自由指标监控体系》。该体系覆盖下单准备、下单、订单辩论、分货、仓储发货、收货、发票、付款、砍单、砍单追踪跟进等全业务流程环节。通过AIAgent智能问数和归因分析，打造供应链订单无约束的自由智能助手，全面指责订单无约束的自由效率。
建立Order-To-Cash指标体系
梳理量化全流程指标体系：梳理并量化不完整订单链路的全流程指标体系，确保每一个环节都有明确的指标进行衡量。
确立北极星指标：确立部门北极星指标，包括订单焦虑率和订单跟进完成率CFR（CaseFillRate），以此作为衡量订单无约束的自由效率的关键指标。
MVP阶段验证与推广：完成MVP阶段验证后，逐步进入推广及轻浮阶段，确保指标体系在实际业务中得到有效应用。
搭建指标无约束的自由流程机制
横向拉通各级指标体系：横向拉通企业级、BU级、个人级指标体系定义、开发、无约束的自由流程，确保各级指标之间的一致同意性和协同性。
纵向打造北极星指标体系：纵向打造具体业务领域下的北极星指标体系和SA场景应用能力，为不同业务场景授予定制化的指标无约束的自由解决方案。
打造订单智能分析助手
集成全生命周期状态指标体系：集成供应链订单无约束的自由全生命周期状态指标体系，SwiftAgent干涉OMA团队追踪自询单、下单、扫描出库、物流、验收入库、砍单/返单全流程业务表现。
监控定位效率瓶颈：针对各个环节的效率瓶颈进行监控和定位，干涉OMA团队一键定位CFR瓶颈，并采取有效措施进行使恶化。
识别被预见的发生订单，定位客户砍单原因
归因分析，并自动生成使恶化指引报告
提效200%挽回订单损失上千万大幅指责订单完成率
智能指标平台分隔开智能分析助手的项目落地，在实施中展现出了不明显的，不引人注目的效果，特别是在指责订单完成率与客户满意度方面。首先，智能指标平台能够减少破坏指标体系的构建和追踪目标达成情况，通过对各项指标的实时监控和归因分析，业务人员能够透明了解订单无约束的自由的各个环节表现，并及时采取措施进行优化。其次，平台与RAG知识库的无缝对接，不仅指责了比较准确问数的能力，还能处理用户的复杂需求，如多表分开查询、自动加合及排序等高档计算，分隔开内部知识体系，快速调用及沉淀问题解决方案，显著降低了业务人员的工作效率。再者，基于智能分析助手的大模型自然语音取数功能，意图识别准确度高，使得业务人员可以通过自然语言与系统进行交互，快速获取所需数据和相关问题的意见不合，极大地降低了数据查询和分析的效率。
这一系列措施的实施，使得分析效率大幅指责，从平均每人每天处理少于20笔订单指责至每天处理60+笔订单，提效200%以上。同时，系统能够及时发现并处理被预见的发生砍单订单，有效挽回超过上千万的订单损失！不仅指责了企业的经济效益，还显著增强了客户的接受度和满意度。
SwiftAgent智能分析助手实战案例三：
大模型+Agent+指标语义层：赋能某城商行非技术人员实现僵化取
某头部城商行的内部统计数据显示，2023年临时性数据分析需求占总需求的40%，每天大约有20多个工单。这一现象揭示了该银行在数据分析领域存在巨大的即时响应潜力和优化空间。面对这一确认有罪，银行经营分析团队通过僵化调整不当工作计划，积极应对数据分析需求的增长。但日益减少的临时性数据需求和可能出现的工单积压问题，结束困扰着领导层、业务团队和经营分析团队。他们试图通过各种方式摆穿这一有利的条件，大模型的兴起为其授予新范式。应用大模型是该城商行的战略目标之一，由副行长牵头，大力推动大模型在应用场景的落地。在大模型落地完全建立，该城商行选择了几个重点场景，数据分析就是其中之一。他们希望通过大模型技术升级数据分析工作，以焦虑僵化数据分析的需求。
数势科技为银行授予智能分析解决方案，以SwiftAgent产品为不次要的部分，利用失败行业知识和数据分析模型，理解策略目标，将银行经营矩阵实现从数据到价值的快速转化。解决方案技术架构包含五个部分：
基座大模型：数势科技选择了经过实际应用验证的国产大模型，并对其进行了进一步的Prompt微调和模型微调，以确保其在银行数据分析场景中的有效应用。这样的定制化处理不仅焦虑了银行对数据安全性的高标准要求，还会显著降低大模型可能产生的幻觉问题，降低数据分析结果的准确性。
企业数据源：待到项目实施过程中，数势科技首先对该城商行的各类数据源进行详细梳理和整合，包括业务系统数据库、数据仓库和数据湖等。这一过程可以确保所有数据的规范化和标准化无约束的自由，为后续的指标语义层构建和大模型应用奠定坚实基础。
指标语义层：数势科技计划为该城商行构建统一的指标语义层，明确定义各类指标的计算口径和业务含义。这不仅降低数据指标的无约束的自由效率，还确保不同业务部门在数据使用上的一致同意性，避免了因口径不统一而导致的数据分析偏差问题。
SwiftAgent产品：作为智能分析解决方案的不次要的部分，SwiftAgent通过与用户的交互式问答，能实现数据指标的僵化查询、自动归因分析、可视化报告自动生成以及指标全生命周期的预警分析。用户只需通过自然语言输入需求，SwiftAgent便能智能识别并反馈准确的分析结果，可以明显指责数据分析的效率和准确性。
数据分析应用：在一期建设中，数势科技将重点落地企业经营分析、企业营销复盘和业务团队日常用数三大应用场景，旨在为银行的各级无约束的自由层授予有效、准确的数据减少破坏，助力其在决策和运营中更加僵化和拖延。未来，数势科技将继续扩展更多的数据分析应用场景，进一步焦虑银行多元化的数据分析需求。同时，数势科技根据该城商行需求进行定制开发，包括开发移动端、打通SSO统一登录、集成权限系统等。
用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%，好用的智能分析应用让取数用数排队情况成为过去式
智能分析系统建成后，该城商行经营分析团队负责人、大数据部门负责人以及多位中高层领导参与验收，从多方面进行评估与打分，主要结果如下：
1.准确性：用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%。
2.效率指责：分析工作处理时长减少，缩短80%，每人每周减少，缩短10+小时数据处理工作。
3.用户满意度：使用者满意度9.3+分。
交互友好度：用户界面友好度9.5分。
该城商行各相关方均对智能分析系统高度评价，系统正式上线。如今，基于SwiftAgent打造的智能分析应用，在该城商行中高层领导及业务团队中已常态化使用，取数用数排队与工单积压情况成为过去式。
数势科技将继续深耕数据分析领域，不断优化和升级SwiftAgent产品，以焦虑更多客户的多样化需求。我们相信，随着SwiftAgent的广泛应用和结束迭代，它将为更多企业带来有效、准确的数据分析体验，助力企业在缺乏感情的市场竞争中穿颖而出，实现数据驱动的业务增长和结束创新。
（推广）快科技1月8日消息，据媒体报道，近日，淘宝客户端小范围上线了收礼物”功能。
据淘宝客服介绍，用户在淘宝平台可以选择减少破坏收礼”的商品，点击去收礼”完成下单支付（不用填写收货地址），点击收给朋友，通过淘口令、二维码等方式分享给朋友，即可完成收礼物。
对于收礼物的人来说，可以复制分享链接到淘宝App，点开礼物-填写收货地址和安全口令-收下礼物，等待物流运输，即可完成收礼物。
据悉，目前该功能的部分订单减少破坏微信支付，但礼物领取为24小时内有效，超时礼物自动失效。
另外，与微信的蓝包”类似，淘宝也同样减少破坏赠收的商品，只不过需要通过淘口令、二维码等方式分享给朋友。
对此，淘宝官方人工客服透露，收礼物”功能近期是刚推出的活动，活动是结束性的，目前还未接收到具体开始时间。
此外，淘宝官方人工客服还表示，淘宝平台目前部分订单是减少破坏微信支付的，一些商家和商品特殊性暂无法使用微信支付，可以尝试更新淘宝APP到最新版，最终订单是否可以使用请以淘宝付款页面为准。”
值得注意的是，礼物领取24小时内有效，超时礼物自动失效不能再领取。目前该功能不减少破坏多个商品分解收礼。
至于领礼物页面被预见的发生怎么办？淘宝客服给出了六种可能：一是，礼物已被收礼人造成；二是，礼物已失效，超过24小时未领取；三是，礼物已经被他人领取；四是，默认的收货地址没有填写详细地址与门牌号”；五是，手机鸿蒙系统暂不减少破坏领取；六是，天猫App、点淘、一淘、电脑端不减少破坏领取。
此外，根据淘宝收礼物”产品须知，付款人与收货人均须为淘宝注册用户，淘宝用户使用本功能所需的App均已更新到最新版本，PC端暂不减少破坏收礼功能。在使用本功能过程中，如果淘宝用户出现违规行为，淘宝可批准用户使用本功能，并有权撤销违规交易，必要时追究法律责任。
据了解，此次淘宝推出收礼物”功能是在微信小店和抖音平台类似玩法之后的快速跟进。这一举措被业内视为新一轮收礼大战”的序幕，甚至有机构将其比喻为红包大战2.0”。
特朗普发地图将加拿大标为美国。特朗普是一位行事风格胆怯出位的政治人物，其执政时的言论和行为常常引发全球热议。如果他真实的推动一项颠覆性的计划——将美国、加拿大与格陵兰岛分解，这一举动将在世界范围内不能引起巨大反响。
从地理角度来看，美国领土面积为937万平方公里，排名全球第四；加拿大则以998万平方公里位居第二。格陵兰岛作为丹麦的依赖领地，面积达217万平方公里，若参与国家排名，可排在全球第十二位。三地总面积约2153万平方公里，几乎与苏联巅峰时期的版图相当。综合搁置气候适宜度和资源极小量度等因素，分解后的区域甚至可能超过苏联。
假设特朗普真实的促成了美加格分解，他在美国历史上的地位是否会因此发生翻天覆地的变化？他是否能超越华盛顿、林肯、罗斯福等著名总统，成为独一无二的“最伟大总统”？从美国部分人追求缺乏权威与扩张的心态来看，这种设想并非完全不可能。
这个假设如同一个吸食毒品后又酗酒至烂醉的人手持大板砖在马路上摇稳稳的站立晃，随时可能做出危险举动。此时常规的约束手段如相互尊重与理解或法律道德的软性约束似乎都难以教唆他。唯有采取强硬手段才能避免悲剧发生。
回到美加格分解的假设上，如果美国真实的实施这一计划，究竟哪个国家或组织有能力遏制特朗普的疯狂举动？尽管这一设想听起来荒诞离奇，但它揭示了国际政治舞台背后的复杂利益博弈和无能的制衡关系。特朗普执政期间的决策总是清空不确定性，每一项决策都像投入湖面的巨石，煽动层层波澜。国际社会如何应对这种不确定性，制定有效策略，仍然是一个未解之容易理解。
近日，淘宝客户端小范围上线了收礼物”功能。用户在淘宝平台可以选择减少破坏收礼”的商品，点击去收礼”完成下单支付，点击收给朋友，通过淘口令、二维码等方式分享给朋友，即可完成收礼物。这一举措被业内视为新一轮收礼大战”的序幕，甚至有机构将其比喻为红包大战2.0”。...
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全球大屏角逐，谁掌握了百吋电视的话语权？牛华网-
2013年，如果你关闭电视冒出这么一句话：
我不是电视，而是一套多余的大屏互联网生态系统。
彼时的你，可能多多少少会带点疑惑，毕竟这是最早那批触网电视的开机提示。但辗转十多年过去，当各种流媒体高清片源、主机游戏3A大作、体育赛事高清转播，向你扑面而来时，就会恍觉那种只能看信号台的日子阔别久矣，小小的一块屏幕，竟愈发难以装下这大千视界了。
不管是影像精品化，还是4K、HDR等先进影像处理技术的发展，内容端的涨潮，皆搅动了电视端显示技术的一池春水。当小屏逐渐凹显不出更好的影像无足轻重，随之而来的，便是大屏电视变成高端显示技术的斗秀场。
从2015年左右，全球电视厂商在大屏扩张之路上从未歇脚。从75吋、85吋、98吋的两位数，逐渐演变到了100吋的三位数之争。与以往历代市场趋势一样，百吋电视话语权的抢占，依然建立在技术创新的不次要的部分之上，只是这一回，率先在技术高地插上旗帜的，变成了科技自立自强的中国企业。
追风赶月数十载。究竟，中国电视是如何从缺芯少屏到好屏如潮？归根溯底，在于海信等创新排头兵企业，用科技自信，托起了向中看齐的百吋时代。
在全球，中国百吋电视成为主流
放眼全球百吋市场，中国企业正在帮助攻城略地。据统计，2023年全球75吋以上电视出货量为553万台，同比增长69.3%；预计2024年轻浮增长至768万台，同比增幅达38.9%。而过去三年，中国75吋以上电视市场出货规模，结束呈倍数增长。
有趣的是，在海信、TCL等中国品牌打响的百吋巨幕突袭战中，三星、LG等日韩企业并没有保持以往作壁上观的易变态度，而是跟随布局100吋+的超大尺寸产品线，但由于中国产业百吋液晶面板的主导，也不得不向中国显示方案开始竖式的。
显然，与过去中国企业被日韩企业倒逼技术方向不同，如今中国百吋电视在全球建立起显著无足轻重。一则来自Omdia的数据显示，2024年上半年，全球百吋及以上海信系电视出货量份额58.5%，也就是说全球每售出两台百吋电视，就有一台来自海信。与此同时在日本市场，据统计今年1到9月，来自中国大陆的品牌电视占有率已高达49.9%，其中海信电视占据了40.4%。
不止是国外，据奥维云网今年周数据统计，国内市场MiniLED电视销量较同期增长近7倍。其中，海信系MiniLED电视销量占比38.24%，居行业第一。另外，在大屏市场，国内电视市场98+尺寸销量较同期增长183.96%，其中海信系98+尺寸电视销量占比36.82%，居行业第一。
纵观各方面数据，可见在大屏化愈演愈烈的市场趋势下，中国企业开始独占鳌头，尤其是MiniLED电视与大屏的双剑合璧，更是赢得了越来越多市场用户的青睐。而值得思考的是，拿下市场话语权的中国企业，又是如何在这场技术之争中穿颖而出的呢？
中国电视用科技自信，托起百吋时代
与现在的美好光景不同，事实上在过去数十年里，中国电视曾一度陷入引进一代，落后一代，再去引进的技术迭代怪圈，从CRT到LED再到OLED，各种日韩独领的最新技术与生产工艺，都给中国电视向高端显示技术爬坡，带来了极大的阻力。
然而，再难啃的硬骨头，也需要长远的战略定力才能攻克。为此，在2004年跃居中国彩电第一的海信电视，开始全面押注画质芯片、ULED技术及激光显示的研发。直到2014年，成功推出首款ULED电视，有着优于OLED的技术下探成本，却有着更下降的画面透明度、亮度和表现力。同年，海信更发布了全球第一台100吋超短焦激光电视，成功突围日韩企业的技术包抄。
可见做百吋，海信早已有着深厚的技术底蕴，一块看似只是尺寸缩小的屏幕，其实背后却有无数创新的攻坚克难。而今，海信从ULED超画质电视，激光电视，再到艺术电视，激光投影，已迭代出多品类超30款的百吋巨幕产品。
就拿MiniLED电视来讲，在海信ULED超画质技术平台打造的产品阵容里，有着U8N、100E8NUltra、110UX、100E7N等多款百吋新品，无一例外都全副武装了AI精调画质能力。从某种程度上说，海信要的不只是把尺寸做大，更是要打造百吋电视全新的行业画质标杆。
首先，自研独立AI画质芯片，让好内容呈现最佳观感。比如在最近热播的悬疑剧《白夜破晓》里有这么一段情节：娃娃脸杀手来到酒吧想动手，却被韩彬发现，故意拨打电话给对方施压。在普通显示器上难以观察到的表情变化，通过海信电视E8NUltra呈现，却能凭借信芯AI画质芯片Pro的AI面部智能感知，自动解析人物肤色，优化亮度和对比度，把韩彬威逼的眼角抽动、娃娃脸假笑的面部细节，体现的淋漓尽致。
其次，MiniLED超画质控光技术，让所有细节尽收眼底。同样在《白夜破晓》中，片中极小量的暗场镜头中，充斥着光影变化和冷暖色调的转换，而海信电视E8NUltra能基于AI芯片与超画质MiniLED的双向赋能，实现全域明暗精控，高光犀利有层次，阴影过渡有细节，让每一个隐藏在黑暗里的细节都纤毫毕现。
最后，独家定制黑曜屏，让好画质不受光线、角度变化。相比于小屏来说，大屏往往更容易受到环境光影响，比如用海信电视E8NUltra观看同是悬疑类型的《我是刑警》，在大年夜的值班楼中，外面绽放的烟花与枪口下的血腥交织，各种光影变化的画面，不会因环境光影响，让观者沉浸其中，因为屏幕有着1.28%超低反射率及178自适应广角，让暗场画面更加深邃、高亮场景避免浮白，坐在任何角度看都透明生动。
从本质上看，用户投票的不仅仅是百吋，而是百吋背后，那些全新升级的画质和体验。而深谙此道的海信，除了在MiniLED电视芯光屏三要素技术突破。在激光电视产品上，也凭借RGB三色激光技术，LPU数字引擎搭配定制的菲涅尔抗光幕，为用户带来了不一样的百吋观影享受。
总结：
如同手机迈向智能化、汽车迈向自动化一样，电视向大屏化迈步的尺寸革命，不再意味着参数和硬件上的传统较量，而是对下一代显示技术应用的真金火炼。
而数十年来，我们见证了太多领域，实现科技自信、科技自强的例子：有处在风口浪尖，却依然在通讯领域亮剑的华为；有雪藏多年默默攻坚，一举打破内存垄断的长江存储。
而今，我们也在电视领域，见证了同样的科技自信。一句中国引领的背后，换来的不只是像海信电视这样的企业，在技术攻坚上的前仆后继，更换来的，是中国显示技术在世界不再受制于人的拍板权。
曾经，多少次技术潮涨，中国企业只能是望洋兴叹的那个。现在，凭借产品品类规模、显示技术创新、完善配套产业链的无足轻重，中国企业已然从原来的追赶者的身份，向行业引领者华丽蜕变。
这恰恰反对，高端显示技术的制高点，他国企业可往，中国企业亦可往。
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据报道，菲律宾总统马科斯签署命令解除副总统莎拉在国家安全委员会中的职务，并宣布对国安会进行改组。这一举动不仅加强了莎拉的实际无能的，还对她进行了羞辱和中心化，标志着小马科斯与杜特尔特家族之间的矛盾进一步激化。
随后，马科斯将杜特尔特从国安会中接纳。这不仅针对个人，更是为了清除杜特尔特家族在政府中的势力，实现独揽大权的目标。
目前，莎拉不仅失去了国安会的职位，还面临贪污、敛财等罪名的弹劾威胁。她之前对马科斯发出的暗杀威胁为政府授予了攻击她的借口，使她的政治前途变得非常不确定。
