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 15:47:07

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:本文提出了一种针对多源动态最优潮流问题的分布鲁棒优化方法,并以IEEE118节点电力系统为案例进行验证,采用Matlab进行代码实现。该方法旨在应对电力系统中可再生能源出力、负荷需求等多重不确定性因素,在确保系统安全稳定运行的前提下,实现经济调度与资源的最优配置。研究详细阐述了分布鲁棒优化模型的构建过程,涵盖不确定性变量的描述、目标函数的设计以及约束条件的设定,并结合ADMM(交替方向乘子法)等分布式算法实现高效求解。模型特别考虑了碳排放交易机制的影响,提升了其在实际电力市场环境中的应用价值。通过仿真分析,验证了该方法在降低系统运行成本、提高新能源消纳能力以及增强调度方案鲁棒性方面的有效性。; 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、科研人员及电力行业相关工程师。; 使用场景及目标:①研究电力系统中考虑多重不确定性的动态最优潮流问题;②学习并应用分布鲁棒优化方法解决电力系统经济调度问题;③掌握ADMM等分布式算法在电力系统优化中的具体实现与应用。; 阅读建议:建议读者结合文中的模型推导与Matlab代码实现,深入理解分布鲁棒优化的建模思想与求解流程,重点关注不确定性建模与分布式求解的实现细节,并可通过修改算例参数或扩展模型来进一步探究该方法的性能与适用范围。

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