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元核云智能双录助力银保业务合规高效！
元核云双录产品助力银保业务合规高效 响应监管要求，元核云不断打磨智能双录平台，致力于赋能金融行业，打造符合监管要求的双录应用，针对扩宽赛道的银保领域，元核云更是不断加大技术投入，结合监管要求和业务痛点， 近年来，元核云在银保领域持续发力、为银行业不断注入新的动能，携手多家银行在金融发展和数字化转型的道路上占据领先优势，有效地帮助客户实现多种银行应用场景的创新，满足其业务在互联网音视频快速发展背景下的需要 元核云智能双录产品覆盖线上线下全场景，包含远程双录、现场双录、网点柜面交易、远程面签、开户面审、远程营销等，全面满足银保各类业务场景需求。 同时， 智能化AI技术保障双录过程完整、严谨、合规，提高投保和质检效率，全面满足业务留痕的监管要求；成熟领先的音视频技术保障清晰、流畅、稳定的音视频质量，有效提升双录效率和客户体验。 元核云远程双录功能适用于全平台音视频客户端，兼容本地录制与远程通话场景，同时无缝对接现有质检平台，保证关键环节无遗漏。
3.8K40编辑于 2022-03-30 - 来自专栏安全播报
重保特辑 | 基于千万核规模实战经验，腾讯云容器安全重保最佳实践分享
本文将结合腾讯云内部业务千万核规模容器安全治理经验，为大家继续剖析企业云上最后一道防线之一——容器安全，在重保场景下的最佳实践。正本清源，从容器特性出发理清攻防侧重点工欲善其事，必先利其器。 把握三大关键阶段，四步构建全生命周期容器防护体系在重保场景下，腾讯云容器安全建议企业把握住构建、部署、运行三大关键阶段，四步构建全生命周期容器防护体系。
1.4K30编辑于 2022-10-20 - 来自专栏编程技术宇宙
CPU明明8个核，网卡为啥拼命折腾一号核？
咱们厂里明明有8个车间，他非得一个劲的只给我们发消息，搞得我们手头的工作老是被打断，忙得不可开交。 终于，我忍不住了，去找网卡那家伙理论了一番。 八号车间代表：“随机个啥啊，多麻烦，依我看呐咱8个车间就轮流来呗” 这时，领导问操作系统代表有没有什么建议。 这代表站起身来，推了推眼镜说到：“几位有没有听过线程的CPU亲和性？” “就是有些线程想绑定在你们之中的某一个核上面执行，不希望一会儿在这个核执行，一会儿在那个核执行” 我接过他的话：“好像是有这么回事儿，之前有遇到过，有个线程一直被分配到我们一号车间，不过我们对这个不用关心吧 你们每个核的一二级缓存都是自己在管理，要是换到别的核，这缓存多半就没用了，又得重新来建立，这换来换去的岂不是瞎耽误功夫嘛！ APIC默认有一套分发策略，但是也提供亲和性的设置，可以指定谁哪些核来处理，这样不用把规矩定死，灵活可变，岂不更好？” 刚说完，会议室门口突然出现一年轻少年，挥手将操作系统代表唤了出去。
1.5K21发布于 2020-07-23 - 来自专栏后端云
k8s支持容器核绑定
找到应用对应的Pid，查看没有绑定到固定核上，而是在一个cpu池子里随机选。 PidsLimit": 0, [root@paasn4 ~]# taskset -c -p 118177 pid 118177's current affinity list: 0-39 开启容器工作节点支持cpu核绑定特性 root@paasn4 ~]# systemctl status kubelet [root@paasn4 ~]# kubectl uncordon paasn4 找到应用对应的Pid，查看已绑定到固定核上 [root@paasn4 ~]# docker ps|grep demo 8da22cd45eda 8c9ca4d17702 "nginx -9bfc-11ea-a000-04bd7053eff0_0 [root@paasn4 ~]# docker inspect 8da22cd45eda|grep Pid "Pid
3.8K40发布于 2020-06-11 传三星Exynos 2600将放弃10核架构，转为采用8核CPU
6月18日消息，据X平台用户@OreXda 爆料称，三星明年即将推出的新一代的基于自家2nm制程的旗舰芯片Exynos 2600可能将不会坚持采用10核CPU架构，转为采用8核CPU架构。 此前已经曝光信息显示，三星计划今年晚些时候推出的3nm的Exynos 2500基于“1+2+5+2”的十核CPU架构，包括1颗3.30 GHz的超大核，2颗2.75 GHz大核，5颗2.36GHz大核， 2颗1.80GHz小核。 目前三星已经将主要的资源投向了2nm制程的Exynos 2600，而最新的爆料称，三星Exynos 2600 将会采用2个超大核和6个大核， Geekbench 6 中的单核得分约为 2,950分，多核得分约为
19210编辑于 2026-03-19- 来自专栏智能化转型黑科技分享
“无卡触发”智能过磅系统，保数据安全！
数据安全如何保？
84430编辑于 2022-11-17 - 来自专栏加菲猫的VFP
腾讯云免费升级4核4G8M
升级教程: 1、点开轻量控制台 https://console.cloud.tencent.com/lighthouse/instance/index 2、找到2-4-8配置的机器 3、点击更多，点升级套餐
5K10编辑于 2022-04-07 - 来自专栏用户9973510的专栏
8核16g服务器支持多少并发
8核16g服务器支持多少并发8核16g服务器是配置比较高的服务器了，具体支持多少并发，会受到带宽、服务器速度、不同用户正在访问的页面大小等一系列因素的影响，这个问题是无法得到一个准确答案。 假定你的云服务器带宽为1M；假定用户等待网页响应的最长时间为8S。忽略服务器计算和处理的时间，仅考虑网页文件从服务器下载到客户端的速度。 公式：带宽X等待时间/页面大小=并发人数首先，我们计算1M带宽在8S中之内能传送多少个60KB的页面，1024*8/60=136.53 也就是大约为137个。 这意味着，如果每一个用户都愿意等到极限的8秒钟，那么可以满足137个人同时在线。如果想要每个人平均等1秒钟的话，这个数字大概是17（1024*1/60)。 按照这个公式，如果你的云服务器是5M带宽的话，它支持的最大并发数是1024*5*8/60=683。也就是5M带宽的服务器，最大支持683个人同时在线。
4.7K20编辑于 2022-10-24 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 11-8 RBF核函数中的gamma
a 高斯核中的gamma 高斯核函数和概率论中的高斯函数（正太分布）形式是一致的。 高斯核函数中的gamma越大，相对高斯函数中的σ越小，此时的分布曲线也就会越高越瘦； 高斯核函数中的gamma越小，相对高斯函数中的σ越大，此时的分布曲线也就越矮越胖； 接下来使用sklearn中核函数为高斯核函数的 本小节SVC分类算法使用的核函数都是高斯核函数，因此只需要在实例化SVC类的时候指定kernel = "rbf"以及gamma为用户调用函数时传入的gamma值； 接下来就可以利用这个函数来实例化一个核函数为高斯核的 上图所示的就是使用高斯核且当gamma = 1.0时候得到的决策边界。此时得到的决策边界和多项式核函数得到的决策边界并没有什么区别，这是因为取gamma = 1.0还看不出来核函数为高斯核的特点。 c 小结 使用SVM算法解决分类问题，如果核函数选用高斯核（或RBF核），gamma参数值相当于在调整模型的复杂度。
6K51发布于 2020-10-26 - 来自专栏YOLO大作战
YOLOv8独家原创改进：大核卷积涨点系列 | Shift-ConvNets，具有大核效应的小卷积核 | 2024年最新论文
本文独家改进：大的卷积核设计成为使卷积神经网络（CNNs）再次强大的理想解决方案，Shift-ConvNets稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果，创新十足实现涨点，助力YOLOv8在多个私有数据集和公开数据集 因此，大卷积核设计成为卷积神经网络(cnn)再次伟大的理想解决方案。然而，典型的大卷积核是对硬件不友好的运算符，导致各种硬件平台的兼容性降低。因此，简单地扩大卷积核的大小是不明智的。 基于大卷积核的持续演化，我们提出了移位算子。改进的模块结构如图4(a)所示。具体来说，我们将大卷积核转换成一组正常的小卷积核，然后对每个卷积结果应用移位操作。图4所示。 (a)将一个M × N卷积核分解为k N × N卷积核，并使用移位操作来完成等效大卷积核运算(对于SLaK部分阶段，M=51, N=5);(b)整体模块结构。 图5所示。大卷积核的框架。 大卷积核的框架。(a) SLaK在大卷积核中的应用。它使用两个51 × 5卷积核进行水平和垂直卷积。最后加上5×5卷积的结果。
1.6K10编辑于 2024-02-08 - 来自专栏流川疯编写程序的艺术
《大数据+AI在大健康领域中最佳实践前瞻》---- 智能服务在保险业务中的应用探讨
核保部门失去了一道天然屏障。这些都是增加了风险控制的难度。 双核系统是一个人工智能驱动的核保核赔系统。旨在辅助保险公司为投保人提供更优质的保险服务。 双核系统的主要目的是： 智能化手段处理大批量居民医疗数据，进行健康分析。 为不同公民提供量身定制的核保核赔方案 简化保险人员工作流程，提高保险公司保险服务质量。 (2) 主要开发周期（序号1-6）约为8周，工作量需32人周。 (3) 实施周期（序号7-12）约为2周，工作量需10人周。 重大疾病及住院：拒保。 参考： 基本核保手册 原型设计 登录 创新性 双核平台为保险从业人员提供了一种智能赋能的核保核赔方式。 具体创新性提现在以下几点： 1.创造性的通过人工智能算法（分类，聚类，异常检测，预测等算法）进行驱动，对个人健康数据进行有效管理，提升核保核赔建议的准确性。
1.1K10编辑于 2021-12-06 AI大模型重构保险全链路：从单点提效到智能体协同
保险行业面临效率瓶颈与智能化转型压力 保险行业在客户服务、核保核赔、运营管理等环节存在显著效率瓶颈。传统人工处理模式导致响应速度慢、标准化程度低、运营成本高。 特别是在两核（核保、核赔）领域，人工评残时间长、效率低，成为业务流转的关键堵点。代理人面临产品知识更新快、客户需求多样化的挑战，急需智能化工具提升服务质量与响应效率。 系统覆盖保险条款、投保规则、基本法、保额保费计算、佣金计算等核心场景，问答准确率达到95%。 两核助手重构工程险核保与伤残评级流程 在工程险核保场景，智能体通过OCR技术解析土建施工合同，自动分析承建高度、钢结构占比、材料成本等关键指标，与行业参考值对比后生成核保建议。 系统能够自动识别20米以上高空作业、人工挖桩等高风险环节，并提出具体的费率调整建议（如基准费率上浮8%-12%）。
49510编辑于 2026-05-30- 来自专栏seth-shi的专栏
为什么 k8s 上 0.5 核的 pod 这么忙?
前情 我们的技术总监在我写广告合并请求的业务时, 和我说了一句现在的服务是不是都是运行在0.5核的节点上, 需要注意设置一下参数 然后我回去看了一下, 我们的golang部分服务是运行在k8s上0.5核的 pod, 然后跑在多台8核的物理节点上 然后程序中可以通过以下命令打印出当前的GOMAXPROCS, 服务虽然运行在pod上,但打印的是实际的宿主机的核心数 package main import ( func main() { // runtime.GOMAXPROCS(1) : 设置为 1 fmt.Printf("当前: %d", runtime.GOMAXPROCS(0)) // 8 简单的来说, 就是本身容器只有0.5核, 但是却设置了GOMAXPROCS=8, 导致会创建出8个P, 每个P由不同的M管理 所以当GOMAXPROCS大于核心数量的时候, 会导致线程不断的切换, 然后
42810编辑于 2023-12-18 - 来自专栏腾讯云可观测专栏
云“战疫”：8天扩容100万核，我们这样做好监控
每天面对数万核、数十万核的设备量需求，虽然每个模块有各自的负载特点，但大盘层急需准确把控整体系统水位，从而判断整体设备需求趋势。跟后端的设备供应部门准确、有效地提出需求。 2. 图五 - 智能告警配置移动端 2. 智能多维 业务人员关注整体业务大盘，同时业务保障工作是一个相对细致的工作，既要保障大盘稳定性，也要随时诊断导致各种业务异常的根因，现场如战场，故障场景下，早一秒钟获得根因，就能早一秒钟修复故障，减少损失 这种情况下，一般根因上可能与客户的地域、运营商、客户端版本相关，利用智能多维较为容易找到客户端根因汇聚。 通过智能多维能迅速找到汇聚。
80510发布于 2020-03-26 - 来自专栏科技版
双录、可回溯政策再升级，元核云音视频产品护航金融交易合规高效
2017年8月，银监会发布了《银行业金融机构销售专区录音录像管理暂行规定》，要求银行业金融机构实施专区“双录”，即设立销售专区并在销售专区内装配电子系统，对自有理财产品及代销产品销售过程同步录音录像。 ，推出元核云智能音视频解决方案，该方案基于元核云音视频平台构建，全面覆盖现场双录、远程双录、互联网销售可回溯等业务场景，助力金融行业打造既符合监管要求，又满足业务需求的完整音视频体系。 全程业务留痕，有效避免违规行为 元核云智能音视频解决方案助力金融业务实现交易全程留痕可追溯，帮助金融机构有效规避潜在违规风险。 一次通过率高，有效控制成本 元核云与国内各大AI智能厂商紧密合作，深度集成适配，提供语音识别、人脸识别、人证合一、身份查验、手势识别等各类智能化场景。 基于智能化AI能力，元核云智能音视频解决方案在双录过程中全流程实时‘人脸+声纹’双身份核验、实时风险播报提示，操作简单，更好地辅助金融服务人员规范“双录”操作，将原来一次录制合规通过率从不到60%提高到
3.3K50编辑于 2022-03-14 腾讯云AI大模型重构保险全链路智能化应用与落地路径
识别保险业务智能化转型的战略困境 保险行业正面临从传统流程向AI原生应用转型的挑战，核心痛点集中在高频人工场景的效率瓶颈与数据价值挖掘不足： 人工密集型任务低效： 车险人伤评定、工程险核保等场景依赖人工法医或核保师 2.2 中台：提升风险管理与运营效能 两核（核保/核赔）助手： 工程险智能核保： 上传合同照片，通过OCR解析并对比行业参考值（如承建高度、工期人力密度），自动给出费率调整建议（如基础费率增加10%）。 伤残智能评级： 上传出院小结、病历等，OCR解析后结合RAG召回评定规则，准确率达95%。 健康核保： 结合OCR与疾病归一化ICD技术，自动识别用户疾病并给出核保结论。 客户实际案例：某互联网保险代理的智能核保升级 病： 保险详情页的疾病核保类问题（如“得了什么病能不能买”）是头部用户咨询，涉及复杂的医学知识与核保逻辑，原有人工核保模式效率低，严重影响用户体验。 系统自动解析用户咨询，通过疾病归一化技术匹配标准医学术语，结合核保逻辑自动输出结论。 效： 实现了疾病核保的自动化处理，解决了人工瓶颈，具体数值未在原文中披露，但反馈提升了用户体验，减少了人工介入。
47710编辑于 2026-05-30微保大模型智能体平台：实现内部运营效率的量化提升
构建分层式大模型技术应用框架 微保采用三级技术路径实现能力升级： 提示词工程与智能体平台：通过RAG（检索增强生成）与工具调用处理简单任务，成本较低但扩展性强 大模型领域后训练：基于太极平台使用保险领域数据进行模型微调 ，提升专业问题处理能力 定制化业务系统集成：将智能体能力深度嵌入核赔、客服等核心业务系统 关键业务场景实现效率的量化突破 智能体平台在近30日内实现部门使用渗透率超30%，人均创建智能体助手数量达5.75 提升5倍） 模型评估准确率：满意度89.8%，解决率80% 分析效率从人工标注的天/周级别缩短至分钟/小时级，人效提升约10倍 内容生产与知识管理 FAQ生成效率从40条/天提升至300条/天（提升约8倍 —— 微保客服质检负责人 腾讯技术生态支撑的规模化应用能力 微保大模型应用基于腾讯太极一站式平台与混元系列模型，具备三方面优势： 平台化敏捷交付：智能体平台提供开箱即用的工具集，降低使用门槛 领域知识增强
11310编辑于 2026-05-30腾讯云AI行业解决方案核心价值与应用成效
行业效率瓶颈与智能化转型需求 传统行业在核心业务流程中，普遍面临高度依赖人工、效率低下与质量控制不稳定等严峻挑战。 保险核保需人工阅读海量非结构化医疗报告；制造业外观质检速度慢，且存在漏检风险；城市治理与社区服务依赖人工巡检与响应，难以实现精细化管控。企业亟需通过AI技术实现降本增效与业务模式创新。 智能核保通过医疗报告结构化与AI核保模型替代人工阅读；工业AI质检通过腾慧飞瞳AI质检仪实现高柔性自动化外观检测；未来社区与城市治理方案则通过海量AI算法实现事件智能感知与闭环处置。 在华星光电面板缺陷检测中，缺陷识别效率提升10倍，判定一致性达90%以上，产线判图人力缩减50%，相当于节省125人/年，按人均8万元/年计，年节省成本约1000万元。 方案不仅提供技术工具，更深入业务流程，如智能核保与合同审核，直接赋能业务决策。同时，基于微信生态的独特优势，在未来社区等方案中实现了居民、政府、企业的高效连接与服务的广泛触达。
17810编辑于 2026-05-30AI大模型重构保险运营：从单点提效到智能体工作流
第一章：保险运营面临效率与风控双重挑战 保险行业核心运营流程（承保、理赔、客服、销售）长期依赖人工经验，面临核保效率低、理赔周期长、客服响应慢三大瓶颈。 以工程险核保为例，传统人工审核复杂合同耗时长达数小时，且难以系统化识别高空作业、桥隧工程等20余类高风险条款；车险人伤评残需法医介入，案件处理周期超过30天。 第二章：腾讯构建“场景-数据-模型”三层重构框架 场景归类：将业务运营流程数字化，按“数据标准性+创造性需求”划分四类场景（如智能核保属数据标准、无创造性场景） 数据盘活：通过OCR、RAG技术将病历、 合同等非结构化数据转化为可检索的知识引擎 模型适配：根据场景特性组合选用模型——DeepSeek R1用于需复杂推理的伤残评级，Hunyuan多模态模型处理图像识别任务 第三章：智能核保应用实现95%准确率与效率跃升 工程险智能核保体：自动识别合同中的高风险条款，输出标准化JSON格式结论，核保时间从小时级缩短至分钟级 伤残智能评级助手：基于病历OCR解析和规则库检索，评级准确率达95%（来源：腾讯金融云实测数据）
19910编辑于 2026-05-30- 来自专栏Deep learning进阶路
Lecture8- SVM支持向量机 之核方法 + 软间隔 + SMO 算法
Lecture8 主要内容如下： ·Kernels (核方法) ·Soft Margin(软间隔) –非线性可分的情况 ·SMO algorithm 1.Kernels (核方法) ? 所以我们可以认为核函数K(x,z)能够在一定程度上测定φ(x)和φ(z)的相似性，或者说x和z的相似性。比如下面这个核函数： ? 实际上有一个结论，给出了函数K是合法的核的充分必要条件 ①先来看必要条件： 假设现在已知K是一个合法的核函数，对应着一个映射函数φ。 实际上，这个条件也是充分条件，使得K是一个合法的核，称为Mercer kernel Mercer定理：任何的半正定函数都可以作为核函数。 给出了判定一个核函数是否是合法的标准。
1.1K40发布于 2019-05-27
腾讯云开发者
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