开幕倒计时3天 | 2019中国大数据技术大会(BDTC)邀您一同共赴大数据+AI盛宴!...

2019年12月5-7日,由中国计算机学会主办,CCF 大数据专家委员会承办,优快云、中科天玑数据科技股份有限公司协办的中国大数据技术大会(BDTC 2019)将于北京长城饭店隆重举行。

 

值得注意的是,在前几天国际电气和电子工程师协会(IEEE)公布的IEEE Fellow 2020中,华人近80人,来自中国大陆的入选者有23人。其中,北京大学博雅特聘教授,前沿计算研究中心执行主任陈宝权;滴滴人工智能实验室负责人叶杰平;京东集团副总裁、京东人工智能事业部总裁周伯文入选——他们也是本届BDTC 2019大会重磅嘉宾。此外,百度商业智能实验室主任、百度人才智库主任、美国罗格斯新泽西州立大学正教授 (终身教授)熊辉(BDTC 2018 大会主席)等华人学者也位列榜单。

除此之外,大会力邀了科技领域各行各业超过百位顶尖技术专家的莅临,与上千位参会者共同聚焦智能时代大数据技术的发展曲线,以及大数据与社会各行业相结合的最新实践进展,紧贴时代脉搏,走近数据与智慧前沿。

       

在会议质量上,2019 中国大数据技术大会汇集政产学研各方近 30  位专家学者组成大会主席团和大会程序委员会,在会议的主题策划、讲师邀约、议题审核等方面层层把关,不断优化议程结构,尽可能提升内容层面的参会体验,全力为与会者带来一场高水平的大数据技术盛会。

         

在30余位大会主席的严选把关之下,本届大会亮点十足,演讲内容还涵盖诸多前沿技术领域,除主论坛外,还包括13 场专题技术和行业论坛:新一代数据库转型、人工智能赋能金融科技、AutoML大数据自动化机器学习技术与系统、大数据时代的因果推断、大数据安全和治理、多模态知识图谱、大数据与AI中台、物流大数据、工业与制造业大数据、数据驱动与城市治理、智能驱动的大数据可视分析、IoT大数据技术、智能交通中的大数据技术等主题多样化组合选择的空间,让参会者制定专属自己的参会攻略。此外,大会还将邀请业内顶尖大数据应用的创建者和领航者,与观众分享最佳案例实践。

更多重磅嘉宾和演讲议题持续更新中......


特别福利

目前距大会召开仅剩3天8.3折优惠票(立减700元)限时抢购中(逾时票价将会上涨到4200元),学生票仅售599元

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内容概要:本文详细分析了全球及中国财富管理市场的发展现状与未来趋势。全球财富管理市场起源于欧洲、发展于美国,美国财富管理市场经过百年发展,形成了以商业银行、综合财富管理平台和投资服务平台为代表的三类财富管理体系。中国财富管理市场正处于快速发展期,居民财富快速增长并向金融资产倾斜,资管新规引导市场健康发展。文中还探讨了中国财富管理市场的竞争格局,包括私人银行、银行理财、公募基金、券商资管、信托、第三方财富管理机构和互联网财富管理平台的发展情况。此外,公募基金投顾试点成为财富管理市场转型的重要探索,买方投顾模式逐步取代卖方投顾模式,AI赋能投顾业务,为行业发展带来新机遇。 适合人群:对财富管理行业感兴趣的投资者、金融从业者及研究机构。 使用场景及目标:①了解全球及中国财富管理市场的发展历程与现状;②掌握中国财富管理市场竞争格局及各机构的发展特点;③探索公募基金投顾试点对财富管理市场的转型意义及AI赋能投顾业务的应用前景。 阅读建议:本文内容详实,涵盖了财富管理市场的多个方面,建议读者重点关注中国财富管理市场的现状与发展趋势,特别是私人银行、银行理财、公募基金、券商资管等机构的具体发展情况,以及公募基金投顾试点和AI赋能投顾业务的创新模式。
6.0版更新说明: 1.根据2024年鉴整理,数据更新至2023年 2.新增指标,当前214个指标 5.0版更新说明: 数据更新至2022年 4.2版更新说明: 1.更新2021年部分指标数据 4.0版更新说明: 1.数据更新至2021年 2.调整部分旧指标 3.新增指标,当前190个指标 3.0版更新说明: 1.数据更新至2020年 2.调整部分指标,当前174个指标 2.4版更新说明: 1.更新部分缺失值 2.将数据转为平衡面板 3.填补升级。内含原始版本、线性插值、ARIMA填补三个版本数据 一、数据介绍 数据名称:中国城市数据库 数据来源:中国城市统计年鉴1991-2024年、地方统计局 数据年份:1990-2023年 数据范围:300个地级市(包括直辖市) 样本数量:平衡面板10200条(300*34=10200) 更新时间:2025年2月,当前最新6.0版 二、整理方法 第一,识别年鉴。利用NLP算法识别《中国城市统计年鉴》,并转为面板数据 第二,完善数据。对比主流数据库、地方统计局,进一步完善城市数据 第三,统一地区。匹配民政部编码,统一使用2019年编码和地区名称 第四,统一单位。对不同单位的情况,进行单位换算 第五,人工验证。得到所有指标的面板数据,并人工抽样验证 第六,平衡面板。将非平衡面板转为平衡面板数据 第七,线性插值。利用线性趋势对中间缺失进行填充,得到线性插值版 第八,ARIMA填补。利用时间趋势,对剩余缺失进行预测,得到ARIMA填补版 最终,保留原始版本、线性插值版、ARIMA填补版
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