【叮咚】摩斯年度报告,请查收~

蚂蚁摩斯隐私计算论坛 2025-01-22 17:28:26

正值一年新春来临之际!摩斯提前给大家拜年啦~

不知不觉中,这已经是摩斯技术社区陪伴大家的第二年。今年,摩斯依旧遵循之前的节奏,奔走参加大会、积极申报奖项、持续挖掘技术。下面就让小编带大家回顾下摩斯这一年的足迹与收获。

 

大会详情

2024年摩斯从杭州到上海到北京,共参加了4场行业大会、2场主办活动、1场内部技术展、1场内部产品力集市,聚焦隐私计算与实际场景的结合、在行业侧的落地。吸引了超2W+人次参观,多家主流媒体报道。

 

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行业成果

今年,蚂蚁凭借摩斯再次被IDC评为中国隐私计算市场份额第一。获得金创奖、金鼎奖、艾瑞金瑞营销奖3个行业奖项。入选了IDC《数据要素全景研究报告》、波士顿咨询《数据价值网络》白皮书、《2024年中国金融科技(fintech)行业发展洞察报告》3个行业报告,并参与编制《金融业“隐私计算平台互联互通”团体标准》。目前,摩斯合作报告累计10+、贡献标准10+。

 

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技术沉淀

24年摩斯在技术上又有了新突破。全新推出大模型隐私保护方案、大模型推理服务,保护大模型推理过程中的数据安全和模型信息安全,一篇关于大模型方向论文被国际顶级会议AAAI录用。在另一国际会议NeurIPS举办的大语言模型隐私挑战赛(LLM-PC)上,分别获得攻击赛道冠军跟防御赛道特别奖。除此之外,还获得金融密码杯“第二阶段赛事一等奖”、“创新赛团体三等奖”,世界顶级赛事iDash联邦学习赛道第二名。至此,摩斯已获得iDash赛事8个奖项,其中包括5个冠军。

 

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社区运营

今年以来,摩斯矩阵搭建完成,社区越发成熟,共达成57w+曝光。粉丝涵盖20~50+多个年龄层,对python、人工智能、计算机技术等对多个领域感兴趣,遍布北京、上海、杭州等多地。

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24年摩斯合作数十家客户,助力企业间数据安全流通与价值释放,为客户提供更精确的营销方案,持续优化经营成本,进一步升级客户体验。截至目前,摩斯隐私计算平台已累计在上百家银行、证券等金融机构部署使用,助力数据安全流通,业务增长。

未来,摩斯将积极探索前沿技术落地和应用场景,不断提升客群分析与精准营销服务能力。根据客户实际需求场景为客户提供对应的精准营销方案。为金融行业提供数据安全增强、数据智能增强的全域智能解决方案。

 

感谢这一路走来,粉丝们的陪伴和包容。

新的一年即将开启

摩斯也会继续通过各个社区和大家交流!

 

摩斯全体同学在此祝大家

新年快乐!

 

END

 

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内容概要:本文系统介绍了基于核主成分分析(KPCA)的故障检测方法,重点实现了T²和Q统计指数的可视化,并提供了完整的Matlab代码实现与仿真分析流程。该方法通过核函数映射将原始非线性过程数据转换至高维特征空间,进行主成分提取与降维处理,进而构建T²和Q两种统计量用于监控系统运行状态,有效识别工业过程中的早期故障与异常行为。文中详细阐述了KPCA的数学原理、故障检测机制、控制限计算方法,并结合实际案例展示其在复杂非线性系统中的应用效果与优越性,具有较强的工程实用性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员和工程技术人员,特别适用于从事工业过程监控、故障诊断、智能制造等相关领域的研究人员。; 使用场景及目标:①应用于化工、电力、制造等行业中关键设备的在线故障监测与早期预警;②作为学术研究中非线性降维与异常检测算法的对比基准;③帮助开发者掌握KPCA模型构建、参数调优及T²-Q统计图可视化等核心技术环节。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解KPCA算法的核心步骤,重点关注核函数选择、主成分数确定及统计量阈值设定等关键参数的影响,以提升故障检测的灵敏度与准确性。
内容概要:本文详细阐述了基于非线性反步法(Backstepping)与Lyapunov函数引导的模型预测控制(Lyapunov-MPC)相结合的自主水下航行器(AUV)轨迹跟踪控制策略,并完整集成了经典的Fossen水下航行器动力学模型。通过Matlab代码实现,精准复现了高水平期刊的研究成果,重点攻克了AUV在强非线性、强耦合及外部干扰复杂的海洋环境中实现高精度轨迹跟踪的技术难题。该方法充分发挥反步法在系统化构造控制器方面的优势,利用虚拟控制律逐层推进,并结合Lyapunov函数严格证明系统的全局渐近稳定性,同时引入MPC优化未来时域内的控制输入,有效处理系统约束,显著增强了控制器的鲁棒性与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制原理、非线性系统分析、现代控制理论基础,并熟练掌握Matlab/Simulink编程的研究生、博士生、科研人员及从事水下机器人、无人艇等复杂系统控制算法研发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入研究并掌握非线性反步控制的设计思想、虚拟控制量构建方法及Lyapunov稳定性分析的核心技巧;②理解如何将Lyapunov稳定性判据与模型预测控制框架有机结合,实现稳定性与最优性的统一;③应用于自主水下航行器、无人潜航器(UUV)、水面无人艇(USV)等复杂动力学系统的高精度运动控制、路径跟踪与自主导航的算法开发与仿真验证;④作为撰写高水平学术论文或学位论文的理论与代码参考。; 阅读建议:建议读者首先深入理解Fossen动力学模型的物理意义与数学表达,然后循序渐进地分析控制器设计的每一步推导过程,重点关注虚拟控制律的选取、Lyapunov候选函数的构造以及MPC优化问题的建立与求解。务必动手调试提供的Matlab代码,结合Simulink进行可视化仿真,对比不同工况下的控制效果,以全面掌握该复合控制策略的精髓与实际应用要点。

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