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 2024-08-21 14:38:02

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。

 

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【变分多谐波对偶模式追踪】从噪声信号中提取重复瞬态分量的方法(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了“变分多谐波对偶模式追踪”这一信号处理方法,旨在从含有噪声的信号中有效提取重复出现的瞬态成分。该方法结合了变分模态分解与多谐波分析的优势,通过构建对偶模式追踪模型,实现了对微弱瞬态特征的精准分离与增强,特别适用于机械故障诊断、生物医学信号处理等领域。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建及其实现步骤,并提供了基于Matlab的代码实现,便于读者复现与应用。; 适合人群:具备一定信号处理基础,从事机械故障诊断、生物医学工程或相关领域的研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①从强噪声背景中提取机械设备的周期性冲击信号以进行故障预警;②分析生物医学信号中的重复生理事件,如心电图或脑电图中的特定波形;③为需要高精度瞬态特征提取的研究提供可靠的算法支持与实现范例。; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,不仅展示了算法的具体编程细节,还强调了理论与实践的紧密结合。学习者应在理解算法原理的基础上,动手运行并调试所提供的代码,通过改变参数观察结果变化,从而深入掌握该方法的应用技巧与优化策略。
【文章复现】非线性值迭代自适应动态规划(ADP):离散时间非线性系统的策略迭代自适应动态规划算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了非线性值迭代自适应动态规划(ADP)方法,旨在解决离散时间非线性系统的最优控制问题。通过构建近似动态规划框架,结合值迭代算法,利用函数逼近器(如神经网络)对系统代价函数进行学习与优化,逐步逼近最优控制策略。文中详细阐述了算法的数学推导、收敛性分析及其实现流程,并以典型非线性系统为例,采用Matlab进行仿真验证,展示了该方法在处理复杂非线性系统优化控制方面的有效性与优越性。; 适合人群:具备自动控制理论、最优化方法及Matlab编程基础的研究生、科研人员以及从事智能控制、工业自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究和解决离散时间非线性系统的最优控制问题;②学习和掌握自适应动态规划(ADP)及值迭代算法的核心思想与实现技巧;③利用Matlab进行先进控制算法的仿真与验证,为复杂系统控制设计提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:此资源侧重于理论与实践的结合,建议读者在学习过程中,不仅关注算法的数学推导,更要动手实践Matlab代码,通过调整参数、更换被控对象等方式加深理解,并尝试将其应用于其他类型的非线性系统控制问题中。

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