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 2024-08-01 15:49:09

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:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其需求响应策略的优化开研究,利用Matlab进行代码实现与仿真分析。研究聚焦于冰蓄冷系统在电力负荷削峰填谷中的关键作用,通过构建系统的能耗模型与需求响应机制,优化冷负荷调度策略,旨在降低用电成本、提升能源利用效率,并增强电网运行的稳定性与灵活性。文中系统阐述了系统建模方法、多目标优化问题的构建(涵盖经济性与舒适性)、约束条件的设定以及智能优化算法(如遗传算法、粒子群优化等)的应用过程,最终求解出在分时电价等激励政策下的系统最优运行方案,为实际工程应用提供理论支持与技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、暖通空调(HVAC)、能源管理或自动化控制背景,熟悉Matlab编程语言与基本优化算法,从事相关领域科研或工程应用的研究生、工程师及技术人员。; 使用场景及目标:①应用于工业园区、大型商业综合体、公共建筑等配备冰蓄冷系统的场所,进行节能优化设计与运行策略制定;②支撑电力系统需求侧管理、虚拟电厂构建及智能调度的研究与实践;③为实现“双碳”战略目标下的低碳、高效、灵活的综合能源系统提供关键技术参考与仿真验证工具。; 阅读建议:读者应结合提供的Matlab代码与理论模型进行同步学习,重点关注系统建模的物理逻辑、目标函数的设计思路与优化算法的具体实现细节,建议动手调试不同参数(如电价信号、负荷水平)以深入理解需求响应机制对系统调度效果的影响。

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