中国航空装备产业作为高端制造业的核心领域，涵盖飞机整机、航空发动机、零部件及系统等细分市场。产业链呈现"哑铃型"结构，研发设计和售后服务附加值较高。政策环境方面，《绿色航空制造业发展纲要》等政策推动产业向智能化、绿色化转型。上游材料供应中，高温合金和钛合金市场规模分别达420亿和380亿元，复合材料市场达500亿元，主要由国企主导。未来产业将向更高强度、更轻量化方向发展，3D打

思维链（Chain-of-Thought, CoT）是一种通过显式拆解推理步骤提升AI大模型复杂问题解决能力的技术。传统大模型的“黑箱”推理存在可解释性差、跳步误差高、幻觉频发等问题，而CoT通过逐步生成中间逻辑步骤（如数学计算中的分步过程），将推理过程白盒化，显著提升复杂任务准确率（如GSM8K数学任务提升20-40%）。其核心价值在于增强可解释性、支持人工干预纠错、减少幻觉，并适应少样本学习。

MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic推出的开放标准协议，旨在解决AI模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的问题。该协议采用C/S架构，包含主机、客户端和服务端三个核心组件，通过JSON-RPC 2.0实现标准化通信。MCP的主要功能包括：统一通信标准、资源共享与工具调用、会话管理、安全保障、AI智能体扩展、提示词工作流管理等。其创新性的采样功能允许服务端反向

自动驾驶核心技术体系由感知层、决策层和执行层构成。感知层通过传感器收集环境数据并处理融合；决策层基于感知数据进行定位、路径规划和行为决策；执行层将决策指令转化为车辆控制动作。此外，系统还包含云端、路端和车端协同框架，通过5G通信实现车路云协同，确保自动驾驶的安全性和可靠性。

数字医疗是以信息技术为核心，通过AI、物联网、大数据等技术重构医疗服务的现代化医疗方式，具有数字化、智能化、全流程覆盖等特征。全球市场规模预计2025年突破5000亿美元，中国2024年将达4130亿元，呈现爆发式增长。产业链涵盖上游医疗大数据/器械、中游运营服务、下游应用终端及支撑体系。美国、欧洲和中国是主要市场，分别呈现技术创新、政策规范和需求驱动特点。中国数字医疗细分市场中，基础设施占比超5

本文系统阐述了企业构建高质量大模型训练数据集的五个关键步骤：1）规划阶段需明确任务类型、数据来源及合规要求；2）数据收集阶段强调批量导出与格式统一；3）清洗阶段重点关注去噪、分段、脱敏、去重四大任务；4）标注阶段需根据任务类型选择适配的结构化格式；5）最终通过质量评估形成可直接训练的数据集。文章特别指出，数据质量而非模型参数才是微调效果的决定性因素，并提供了从文档脱敏到格式转换的具体实施方案，为企

半导体封测产业作为半导体产业链的关键环节，正经历由先进封装技术驱动的深刻变革。全球及中国市场均呈现稳健增长，尤其在人工智能、汽车电子、高性能计算等新兴应用的需求拉动下，先进封装市场增速显著。行业竞争格局高度集中，头部厂商凭借技术和规模优势占据主导，同时晶圆厂和IDM厂商也在积极布局。技术演进方面，2.5D/3D封装、Chiplet、扇出型封装等成为主流趋势，推动产业链价值重塑。尽管面临宏观经济波动

数据中台是一种基于大数据、云计算和人工智能技术的数据化创新平台，旨在解决数据开发与应用开发之间速度不匹配的问题。它通过聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台应用，从而支持企业数字业务的标准化和快速定制化。数据中台的核心是数据API接口，它作为连接前台和后台的桥梁，提供数据服务，而不是直接暴露数据库。数据中台主要解决效率、协作和能力三类问题，确保前台开发团队的效率不受后台数据开发的影响

向量数据库是专为存储、检索高维向量数据设计的数据库系统，通过嵌入模型将文本、图像等非结构化数据转换为多维向量，支持基于相似性的高效检索（如欧氏距离、余弦相似度）。其核心特征包括高维数据处理能力、动态更新支持和优化索引机制（如HNSW、IVF-PQ）。与传统数据库不同，向量数据库擅长语义搜索、图像识别、推荐系统等AI场景，而传统数据库更适用于结构化数据的精确查询。常见检索算法分为精确搜索（ENNS）

1. 概述近年来，随着大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术的快速发展，这些新技术与金融业务深度融合，释放出了金融创新活力和应用潜能，这大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了金融业整体发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，“金融云”快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化..