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 2024-08-22 17:08:15

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:本文提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的多微电网协调运行与优化方法,旨在面向配电网环境实现高效、稳定、经济的能源调度。研究建立了包含分布式电源、储能系统、负荷及电网交互的多微电网数学模型,综合考虑运行成本最小化、可再生能源最大化利用及供电可靠性等多重目标,通过PSO算法进行多目标优化求解。文中配套提供了完整的Matlab代码实现,涵盖系统建模、目标函数设计、约束条件处理及优化求解全过程,便于读者复现、验证并拓研究,适用于智能电网、分布式能源管理、微电网优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备电力系统分析、优化算法理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源系统设计的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解多微电网系统在复杂配电网环境下的协调运行机制与能量管理策略;②掌握粒子群优化算法在电力系统多目标优化问题中的建模、实现与调参技巧;③实现面向实际应用场景的微电网经济调度、可再生能源消纳与供电可靠性提升的综合优化仿真验证。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点理解系统模型构建、目标函数与约束条件的数学表达及PSO算法的具体实现流程,关注种群初始化、适应度计算、速度与位置更新等关键环节的编程细节。在掌握基础后,可尝试调整算法参数、更换其他智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化器)进行对比实验,以深化对多微电网优化问题本质的认识。

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