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近日，IDC正式发布了《金融行业负责任的AI实践——从治理框架到技术实现》研究报告，聚焦RAI（Responsible AI，负责任的人工智能）在金融行业的治理理念与技术实践，从数据治理、模型安全、可解释性、隐私保护等多个关键维度出发，系统总结了当前金融机构在RAI体系构建中的核心需求与代表性技术路径，并遴选出一批为金融行业RAI实践提供重要支持的技术服务商。
企业对办公效率的提升需求日益迫切。RPA（机器人流程自动化）作为自动化领域的 “数字员工”，能够高效处理重复性任务，而 AI（人工智能）则赋予机器感知、理解和决策的能力。当 RPA 与 AI 强强联手，二者的协同效应如同为企业装上 “智能引擎”，推动办公效率实现质的飞跃。本文将从技术融合逻辑、核心应用场景及实际价值等方面，解析 RPA 与 AI 结合如何重塑企业办公模式。
数字化办公已成为各行业转型升级的关键驱动力，银行行业亦不例外。数字化办公凭借其独特的优势，正深刻改变着银行的运营模式，从提升内部工作效率，到优化客户服务体验，再到强化风险管理，全方位助力银行在激烈的市场竞争中脱颖而出。
在自然语言处理（NLP）领域，词向量技术是理解和处理文本数据的关键，而 Skip-gram 模型作为 Word2Vec 框架中的重要组成部分，凭借独特的设计与卓越的性能，成为众多 NLP 任务的基础。深入探究 Skip-gram 模型的特点，有助于我们更好地理解其在语言分析中的强大作用。
文本数据如潮水般涌现在我们的生活中，从社交媒体的动态、新闻报道到学术论文，海量的文字信息蕴含着巨大的价值。然而，计算机并不能像人类一样直接理解文字的含义，文本向量化技术就像一座桥梁，将人类语言转化为计算机能够处理的数字向量形式，为自然语言处理任务奠定了基础。那么，究竟什么是文本向量化？它又是如何实现的呢？
