9 月 23 日，由欧科云链主办的《趣说金融史》新书推介会在北京成功举行。此次新书推介会汇聚了业界各大主流媒体，中央财经大学法学院教授，金融法研究所所长黄震、著名财经作家李霁月、欧科云链副总裁张超均出席推介会，共话金融历史。据介绍，《趣说金融史》一书由欧科云链创始人
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世界正处于从商业文明转向价值文明的时代，作为人类历史上最伟大的发明之一，互联网也面临着变革和发展，价值互联网被称为人类社会网络系统进化的最高形式Web3则被认为是最接近价值互联网的产业形态。在元宇宙、NFT等热潮涌起之下，Web3看似并不遥远，作为下一代互联网存在方式的最大可能性，Web3已经构建了完整的模式概念，最为大众所熟知的是其强调用户在互联网拥有自主权，用户与建设者共建共享，以此完成数据资产权属的回归。随着Web3时代的加速来临，区块链多链生态逐步发展，像欧科云链这样的拥有核心优势且不断深耕探索的区块链大数据企业必将迎来属于自己的黄金时代。
近日《互联网周刊》、中国社会科学院信息化研究中心、eNet研究院和德本咨询等机构联合评选出了2023中国新科技100强暨秋季金i奖的名单。欧科云链的智慧助警产品链上天眼荣获了“2023中国区块链安全创新奖”。欧科云链将以荣获中国区块链安全创新奖为动力，不断超越自我，为推动区块链安全事业的发展贡献更多力量，为构建数字经济新格局贡献更多智慧。
在今日的金融生态中，随着技术进步和市场环境的变革，供应链金融的概念也正在经历深刻的变革。供应链金融的本质在于，通过整合供应链各环节的信用，为企业提供更为高效、低成本的金融服务，从达到优化资源配置、降低融资成本、提高资金使用效率的目的。通过其数字化平台，百融云创希望服务更多的产业链、供应链企业，推动整个金融生态的高质量发展。
供应链是一个复杂的经营和管理过程，几乎每一个供应链运营的环节都会伴随着大量的金融活动。供应链金融以产业链为依托、以交易环节为重点、以资金调配为主线、以风险管理为保证、以实现共赢为目标，为整条供应链提供融资等整体金融解决方案，是将链上的核心企业及其相关的上下游配套企业捏合成为一个整体的重要环节。国内供应链金融经历了1. 0 的线下模式、2. 0 �
2023年9月8日，由IDC主办的“2023IDC中国数字金融论坛”在北京举办。IDC为金融行业技术应用场景创新案例及获奖企业进行颁奖。2023IDC中国数字金融论坛论坛以“生态驱动、数智进阶、开放金融”为研究主线，基于IDC在全球金融科技发展及行业趋势的研究，为客户提供及时且有洞察力的、基于现实的研究与咨询服务，协助金融机构做出技术决策，为金融技术服务商提供对金融市场
2023年9月19日，理光投资有限公司位于北京中央商务区的北京中海广场的新办公室正式投入使用。全新办公场所的设计集人性化、多元性、数字化和可持续性等多个元素于一身，其目标是将传统的办公模式边界推向新的高度，以实现理光“悦享工作”的美好愿景。通过提供更优质的办公体验、更高效的工作流程以及更先进的数字化解决方案，理光希望以此次乔迁为契机，进一步推动中国业务的拓展和发展，引领业内混合办公的全新风尚。
当前，中国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段，低碳环保绿色发展是高质量发展之题中应有之义。“十四五”规划再次重申经济社会发展的主要目标之一，是生态文明建设实现新进步，而随着中国在环保和应对气候变化方面的政策持续深化、行动力度不断加大，对绿色金融发展的重视提高到了前所未有的高度。作为绿色金融的倡导者和推动者，百融云创主动地将自身的�
在数字化转型的大背景下，大模型逐渐成为焦点，但其如何更好地与特定产业结合以解决实际问题却是一个亟待解决的难题。特别是在像医疗和金融这样的专业领域，大模型面临如何能够真正地“知行合一”。随着技术的进一步发展，百融云创有望在数字金融领域创造更多的价值和可能。
在当今时代，金融行业正面临着诸多挑战——竞争日益激烈，用户需求日益多样化，这使得金融机构在用户获取、服务和运营方面感受到了前所未有的压力。随着科技的飞速发展，数字化转型逐渐成为金融业的重要发展趋势。尽管金融行业在数字化转型的道路上仍有漫漫长路，但百融智汇云仍然坚持深耕技术，走向长远，让未来金融行业的数字化转型将更加顺畅，推动整个行业在数字化转型中不断迈向新的高峰。
数字经济在我国经济发展中有着举足轻重的地位，对于传统企业、行业来说，完成数字化转型才可能形成中国经济发展的内核力。如果不能让企业乃至行业快速地实施数字化，仍旧采用传统的低效运营、管理、市场、销售方式，这样的企业将失去可持续发展的能力。正是依托其行业深耕累积的用户洞察能力，榕树贷款连接海量用户群体，并通过独特的智网AI技术构建智能算法模型，帮助金融机构实现数字化营销，使之更有效地覆盖及服务目标客户，减少无效的营销成本和费用。
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Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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