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 14:45:17

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:本文围绕“【SCUC】N-1故障集+安全约束机组组合研究(Matlab代码实现)”开,系统探讨电力系统在N-1故障场景下的安全约束机组组合(SCUC)问题,旨在实现系统安全性与运行经济性的协同优化。研究通过构建包含机组启停、出力计划、潮流约束、备用容量及N-1安全准则的数学模型,结合混合整数线性规划等优化算法,利用Matlab平台完成仿真求解,并引入YALMIP等建模工具提升建模效率。文档提供了完整的代码实现方案与测试案例,涵盖故障集的生成与处理方法,帮助用户掌握鲁棒性和分布鲁棒优化的基本思想,适用于电力系统安全校核与调度决策支持。; 适合人群:电力系统及相关专业的研究生、从事电力调度、能源优化的科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握N-1安全准则在机组组合中的建模方法与实现流程;② 开安全约束机组组合(SCUC)与安全约束经济调度(SCED)的仿真分析;③ 利用Matlab/YALMIP快速搭建电力系统优化模型并进行求解与验证。; 阅读建议:建议读者结合文档内容与网盘提供的完整资源(含代码与数据),动手实践建模与调试过程,重点关注约束条件的设定、故障场景的枚举与处理策略,同时参考相关文献深化对鲁棒优化与分布鲁棒方法的理解。

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