摩斯荣获2024中国国际金融展“金鼎奖”

蚂蚁摩斯隐私计算论坛 2024-07-23 10:02:20

摩斯获得“金鼎奖”

7月21日2024中国国际金融展闭幕式上揭晓本届大会“金鼎奖”,摩斯凭借隐私计算在金融行业营销和风控领域的数智化创新方案和规模化应用,获得“金鼎奖*优秀金融科技赋能业务创新案例奖”

 

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走进摩斯

摩斯作为国内最早开始布局隐私计算技术的厂商,团队自主研发相关专利300多项,结合多年在金融行业深耕,打造出隐私计算在精准营销和风控场景的最佳实践,至今已服务300+机构,被IDC评为“中国隐私计算平台市场份额第一”。

今年以来,摩斯最新推出“大模型隐私保护方案”,解决大模型应用过程中的数据和模型的隐私安全问题。在原有大模型使用链路上叠加隐私计算能力,实现微调精度无损秒级隐私推理,支持云部署、一体机、自有算力多种部署方式,支持算力扩展,可供企业灵活选购。目前该产品已获得“信通院首批大模型TEE产品专项测评认证,可以应用在智能化服务工具、金融产品分析和推荐、生物医学研究、法律推理决策等领域,提升业务决策效率和精准度。

 

大会精彩瞬间

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这个是完整源码 java实现 大数据 Spark 可视化大屏+Kafka+SpringBoot+Vue3 【大数据毕业设计】基于Spark实时社交媒体舆情分析与趋势预测(Java版本+可视化大屏+Kafka+SpringBoot+Vue3) 源码+论文 完整版 数据库Mysql 随着微博、抖音、知乎、小红书等社交媒体平台的快速发,网络舆情呈现出数据规模大、传播速度快、情绪演化复杂等特点。传统离线批处理方式难以满足舆情监测对时效性的要求,亟需构建一套能够支撑实时采集、流式计算、情感分析与趋势预测的综合系统。本文围绕“基于Spark实时社交媒体舆情分析与趋势预测”课题,设计并实现了一套前后端分离的舆情分析平台。系统后端采用Java语言与Spring Boot框架构建RESTful服务,结合JWT完成管理员身份认证与权限控制;数据处理层引入Spark思想的流式窗口统计与Kafka消息缓冲机制,对社交媒体帖文进行情感倾向识别、热度指数计算和按小时窗口聚合;趋势预测模块基于历史热度序列构建多元线性回归模型,输出未来窗口的热度预测值,并采用RMSE、MAE、MAPE等指标评价预测效果;前端采用Vue3、Vue Router、Pinia、Element Plus与ECharts实现管理后台与数据可视化大屏,支持帖文管理、话题管理、实时舆情查看、趋势对比和个人中心维护等功能。数据库选用MySQL,库名为db_social_opinion,核心业务表均以t_前缀命名,覆盖管理员、用户、平台、话题、帖文、实时统计、预测结果与误差指标等实体。测试结果表明,系统能够稳定完成舆情事件模拟、实时统计刷新与趋势预测示,界面日期时间统一采用“2026-11-02 17:25:17”格式,满足本科毕业设计对完整性、规范性与可演示性的要求。本文工作对高校舆情教学实验、中小规模舆情监测系统原型开发具有一定

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