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 2024-08-20 13:45:49

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*优秀金融科技赋能业务创新案例奖

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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:本文围绕水陆两栖无人机的任务规划与执行问题,提出了一种基于Matlab实现的智能路径规划解决方案,重点融合粒子群优化算法(PSO)与遗传算法(GA)进行三维环境下的避障路径规划。研究系统性地构建了从复杂地形建模、任务需求分析到算法设计与仿真实验的完整流程,实现了在多约束、动态障碍物等复杂环境下无人机的高效任务调度。通过对GA与PSO两种智能优化算法在路径长度、收敛速度、路径平滑度及稳定性等方面的对比分析,深入探讨了各自在无人机路径规划中的适用场景与性能差异,验证了所提方法在提升任务执行效率与安全性方面的有效性。该方案不仅适用于水陆交互通用场景,也为多模态无人系统自主导航提供了可扩的技术框架。; 适合人群:具备一定Matlab编程能力和算法基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究、自动化控制或相关领域科研工作的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于水陆两栖无人机在复杂自然环境(如江河湖海与陆地交错区域)中的自主巡航与任务执行;②比较遗传算法与粒子群算法在三维动态路径规划中的优化性能,指导实际工程中算法选型;③为多约束条件下无人系统的自主决策与实时避障提供算法支持与仿真验证平台。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行动手实践,重点关注两种算法的数学建模过程、适应度函数设计、参数调优策略及路径生成逻辑,通过仿真实验直观对比算法性能差异,深入理解智能优化算法在复杂路径规划问题中的应用机制与优化潜力。

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