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 16:01:39

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:本文系统研究了基于交替方向乘子法(ADMM)的多主体综合能源系统分布式协同优化方法,旨在实现多个能源主体之间的高效、隐私保护的能量协同管理。通过建立各主体的局部优化模型,并引入一致性约束条件,利用ADMM算法将集中式优化问题分解为多个分布式子问题进行迭代求解,从而在保证各主体数据隐私的同时达成全局协同优化目标。研究涵盖了模型构建、算法实现、收敛性分析及数值仿真全过程,并提供了完整的Matlab代码实现,有效复现了相关学术成果,具有较强的可验证性与可拓性。; 适合人群:具备一定数学建模能力与优化理论基础,熟悉Matlab编程,从事综合能源系统、分布式优化算法、电力系统调度等相关方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握ADMM算法在多主体能源系统协同优化中的建模与实现方法;② 构建支持隐私保护的分布式能源调度系统;③ 利用开源代码开算法改进、性能测试或应用于实际系统的二次开发与科研论文复现; 阅读建议:建议结合凸优化与分布式计算的基础知识,深入理解增广拉格朗日函数构造、对偶更新与收敛判据的设计原理,在代码调试过程中重点关注惩罚参数选取、变量分裂策略及通信机制的实现细节,以全面掌握算法的核心机制与工程应用要点。

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