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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内容概要:本文提出了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,专门针对具有未知动态模型和重复作业特征的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统,应用于无人车路径跟踪控制问题,并配套提供了完整的Matlab代码实现。该方法巧妙融合了神经网络强大的非线性逼近能力与迭代学习控制在重复任务中不断提升精度的优势,能够在缺乏精确系统数学模型的情况下,通过多次运行迭代自主优化控制输入序列,显著提高路径跟踪的准确性与鲁棒性。文章不仅示了核心算法的设计与实现,还列举了涵盖机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研领域的技术资源,凸显其在智能控制系统仿真与科研创新中的广泛适用性和实用价值。; 适合人群:具备自动控制理论、机器人学或智能系统相关背景,正在从事科研或工程开发工作的研究生、科研人员及技术研发工程师;熟悉Matlab/Simulink编程环境者将更易于上手和深入理解。; 使用场景及目标:①应用于无人车、移动机器人等在重复轨迹任务下的高精度路径跟踪控制,特别适用于系统模型难以精确建模但任务周期性重复的实际场景;②作为数据驱动型智能控制算法的教学与实验平台,帮助研究人员深入理解神经网络与ILC的协同机制,推动先进控制策略的自主创新;③为科研工作者提供可复现的算法范例,加速控制理论研究成果的验证与转化,提升科研效率。; 阅读建议:建议结合所提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点剖析神经网络如何与ILC框架集成以实现误差补偿与控制律更新,并尝试在不同路径场景下调试参数以观察控制性能变化,同时可参考文中提及的其他技术方向拓研究思路,实现跨领域融合创新。

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