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 14:41:31

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:本文详细介绍了一个基于Python的校园招聘平台的设计与实现,旨在通过信息化手段提升校园招聘的效率与精准度。平台采用Python主流框架(如Django/Flask)构建,涵盖用户权限管理、招聘与简历数据建模、智能匹配推荐、日志监控与统计分析等核心模块。系统支持学生、企业、就业部门等多角色协同,通过结构化数据模型和业务流程控制,实现了岗位发布、简历投递、状态流转、权限校验等功能,并结合TF-IDF与余弦相似度算法实现简历与岗位的智能匹配。代码示例示了用户角色模型、企业岗位模型、简历分表设计、投递状态机、权限装饰器及推荐服务等关键实现,体现了系统的可扩性与安全性设计。; 适合人群:具备Python Web开发基础,熟悉Django或Flask框架,有一定数据库设计和前后端交互经验的开发者,尤其是从事教育信息化、招聘系统开发或校园服务平台建设的研发人员;也适合计算机相关专业高年级本科生或研究生作为毕业设计参考。; 使用场景及目标:① 构建高校内部统一的校园招聘管理系统,替代传统低效的线下招聘模式;② 实现学生与企业岗位的智能匹配与个性化推荐,提升人岗匹配效率;③ 为企业和高校就业部门提供数据驱动的招聘分析与决策支持;④ 学习多角色权限控制、状态机设计、ORM建模、缓存与异步任务等实际开发技巧。; 阅读建议:此资源以实际项目为导向,不仅提供完整模型设计与代码片段,还深入剖析了系统架构与业务逻辑。建议读者结合代码示例搭建本地开发环境,动手实践模型定义、API接口开发与推荐算法集成,并重点关注权限控制、数据安全与性能优化等关键设计,以全面提升全栈开发与系统设计能力。

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