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。

 

大会精彩瞬间

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内容概要:本文聚焦于考虑经济性的储能运行优化问题,以实现经济效益最大化为核心目标,系统性地研究并实现了储能系统在电力环境中的最优充放电策略。通过Matlab编程平台,采用线性规划、动态规划及智能优化算法(如粒子群、遗传算法等)三种不同方法求解储能运行优化模型,对比分析各算法在求解效率、收敛性与实用性方面的表现。资源内容涵盖完整的模型构建流程、目标函数与约束条件的设计、算法实现代码及仿真结果可视化,重点突出在峰谷电价机制下储能系统的经济调度能力,为相关科研与工程应用提供可复现的技术参考。; 适合人群:具备电力系统基础理论知识和Matlab编程能力的高校研究生、从事新能源与储能系统优化研究的科研人员,以及参与微电网、综合能源系统设计与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究储能系统在分时电价机制下的经济运行特性与收益模型;②对比不同数学优化方法在储能调度问题中的适用性与性能差异;③为综合能源系统、智能微网中的储能配置与运行控制提供仿真验证工具与决策支持方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块学习,深入理解目标函数与运行约束的数学建模过程,尝试调整负荷数据、电价曲线或储能参数以观察策略变化,并鼓励拓引入更多实际限制(如寿命损耗、功率爬坡率)以提升模型工程实用性。
内容概要:本文围绕“基于共享储能服务的智能楼宇双层优化配置”开研究,通过Matlab代码实现,旨在提升智能楼宇在能源利用方面的效率与经济性。研究构建了上层优化共享储能资源配置与下层优化楼宇内部用能设备调度的双层协同优化模型,综合考虑分时电价、可再生能源出力不确定性、用户舒适度约束及储能运行特性等因素,以实现系统综合能源成本最小化与供需平衡的双重目标。文中详细阐述了双层优化问题的数学建模过程、求解算法(如智能优化算法或数学规划方法)的选择与实现策略,并通过仿真验证了所提模型在削峰填谷、降低电费支出、提高可再生能源消纳能力等方面的显著有效性,为共享储能模式在智能建筑中的应用提供了理论依据与技术支撑。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员和工程技术人员,特别适用于从事智能电网、综合能源系统、需求响应、建筑节能及共享经济模式研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于智能楼宇、商业园区等场景的能源管理系统设计与运行优化;②支撑共享储能项目的规划、投资决策与商业化运营;③作为高校与科研机构在能源互联网、多能协同优化等方向的教学案例与科研参考;④复现高水平EI期刊研究成果,推动先进能源优化技术的实际转化与应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与技术文档进行逐行调试与仿真分析,深入理解双层优化架构的建模逻辑、变量耦合关系及求解流程;可尝试替换不同优化算法或调整参数设置,对比分析其对求解效率与结果的影响,从而深化对模型性能边界与适用条件的认识,并为进一步的模型拓与创新奠定基础。

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