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 2024-07-30 14:25:12

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

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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。

 

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内容概要:本文研究了基于元胞神经网络配流与DQN强化学习的公交线网扰动韧性恢复方法,提出了一种协同模型,通过元胞神经网络进行交通流量分配,并结合DQN(深度Q网络)强化学习优化调度策略,以应对公交网络中突发扰动(如线路中断、客流突变等)下的系统恢复问题。该模型在Matlab平台上实现了仿真验证,结果表明其在提升公交线网运行韧性、加快系统恢复速度、优化资源配置方面具有显著效果。研究涵盖模型构建、算法设计、仿真实验与结果分析全过程,体现了智能算法在城市交通管理中的深度融合与应用价值。; 适合人群:具备一定交通工程、智能优化算法或强化学习基础知识,从事智慧交通、城市规划、运筹优化等相关领域研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①解决城市公交网络在突发事件下的快速恢复与调度优化问题;②探索元胞神经网络与DQN强化学习在复杂交通系统建模与决策中的协同机制;③为智能公共交通管理系统提供算法支持与仿真验证工具。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与文中模型框架同步阅读,重点关注元胞神经网络的配流机制与DQN奖励函数的设计逻辑,通过调整扰动场景参数进行仿真实验,深入理解算法在不同工况下的适应性与优化效果。

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