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 10:14:10

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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下方可见数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[桅杆(mast)] · 训练集:2043 张 · 验证集:195 张 · 测试集:97 张 · 总计:2335 张 该数据集聚焦于运动场场景中的桅杆目标检测,通过采集多样化环境下的图像数据,为智能监控系统提供精准的检测基础,有效提升场景管理效率与安全性。数据集包含训练集2043张、验证集195张和测试集97张,训练集占比合理,验证集与测试集比例科学,充分保障模型训练的充分性和评估结果的可靠性。标注工作严谨规范,所有桅杆目标均被精确框定,边界框与物体轮廓高度吻合,标注质量达到行业高标准,为模型训练提供坚实保障。该... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 34 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9948** mAP50-95 | 0.8617 Precision | 0.9899 Recall | 0.9999 train/box_loss | 0.6284 train/cls_loss | 0.2131 val/box_loss | 0.6118 val/cls_loss | 0.1750 【训练过程分析】 34 轮训练后 mAP50 达到 0.9948,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.8617,和 mAP50 差距仅 0.13,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9899、Recall 0.9999,精召双高,模型对桅杆的检测能力强。...

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