蚂蚁摩斯入选波士顿《数据价值网络》白皮书

蚂蚁摩斯隐私计算论坛 2024-05-07 17:07:50

数据已成为数字经济时代的重要生产要素。随着《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》的发布以及数据资产入表正式落地,数据要素市场发展正驶入快车道。

“数据作为新型生产要素,是发展‘新质生产力’的重要组成,已成为优化资源配置、提高生产效率、驱动创新发展的关键。”22日,在信百会“数据要素X”论坛上,信百会学术委员、中国电子信息行业联合会常务副会长周子学如是说。

会上,信百会研究院与波士顿咨询(BCG)联合发布的《数据价值网络》白皮书(下称“白皮书”)指出,受益于政策积极推动和AI大模型等前沿科技革新,整个数据市场正处于重要变革期,数据流通链路正在被重塑,将在新应用、新供给和新基建方面催生三大千亿级市场。

波士顿咨询全球合伙人於晨表示,中国企业越来越重视数据资产,对数据的充分开发和高效利用,尤其是通过发掘数据价值,产生新的应用和服务,已成为企业竞争力的重要体现。

白皮书认为,传统应用场景升级叠加AI大模型发展带来的新需求,正在催生千亿级数据应用与解决方案市场,其中,营销、风控和交易决策等场景是目前最主要、也是市场规模最大的需求场景。比如,在营销领域,蚂蚁数科旗下摩斯平台通过隐私计算技术实现多方数据联合建模,为某消费品牌制定智能营销解决方案,有效提高营销精准度,在成本降低80%的同时实现效果提升50%以上。

除了新应用带来的市场机会外,白皮书认为,由AI、云和安全合规驱动的数据技术创新升级将在未来五年迎来巨大增长,并带来千亿级市场。此外,公共机构、运营商等存量数据合规开放以及其他行业的新数据供给涌现,预计推动供给侧千亿数据价值释放。

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内容概要:本文提出了一种基于加权稀疏矩阵恢复与加速交替方向乘子法(ADMM)的单通道盲解混响算法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在从仅有的单路接收信号中有效分离出原始声源信号,克服传统多通道方法对硬件的依赖。核心技术结合了信号在时频域的稀疏性先验,通过构建加权机制以增强稀疏矩阵恢复的准确性,并引入加速ADMM算法来优化求解过程,显著提升了算法的收敛速度与计算效率。该算法特别适用于麦克风阵列受限或无法部署的复杂声学环境,能够有效抑制混响干扰,从而显著提升语音信号的清晰度与后续语音识别系统的性能。; 适合人群:具备扎实的数字信号处理、凸优化理论及稀疏表示基础,从事音频信号处理、语音增强、盲源分离或相关领域研究与开发工作的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决单麦克风场景下的语音混响去除难题,提升语音通信质量;②应用于智能助听器、车载语音系统、远程视频会议、人机交互等存在严重混响的实际应用场景;③为盲解卷积、稀疏信号恢复等领域的研究提供一种高效的算法实现范例与优化思路。; 阅读建议:建议读者在深入理解信号稀疏性、ADMM优化框架等理论基础上,结合所提供的Matlab代码进行实践,重点分析加权策略的设计原理及其对恢复性能的影响,并通过调整正则化参数、权重因子等关键变量,探究其在不同混响强度和噪声条件下的鲁棒性与泛化能力。

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