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数字金融专刊:全场景金融云

金融企业正在以数字化思维重塑业务流程、产品服务及客户体验。探其背后原因,一方面是新技术驱动为金融机构打破传统的服务和流程、提升客户体验、提高经营能力带来全新的可能。一方面是开放生态来临 , 金融企业开始以客户为中心营造新的生态环境,在开放、合作、共生的关系中寻求关键性的位置 , 从而提升综合竞争力。

  • 2021-05-06
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基于多模型判决的红外运动小目标检测算法_范鹏程

针对空中红外运动小目标检测虚警率较高的问题,提出了利用多种模型联合判决来实现红外运动小目标的检测方法。首先依据红外小目标的成像模型特点,采用背景预测算法逐像素判断是否为疑似目标点;然后依据目标知识模型,用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器对疑似目标点进行二次判决,进一步滤除虚假目标点;最后依据运动模型来判断目标点在相邻帧之间的相对运动,筛除掉相对静止的虚假目标点,最终检测结果即为红外运动小目标。实验表明,该方法能有效降低对空红外运动小目标检测的虚警率,可用于强杂波环境下的红外运动小目标检测。

  • 2021-05-06
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数字金融专刊第二期:主动安全

数字经济时代来临,金融行业得益于长期以来的投入和建设,其自身业务的数字化能力处于业界领先位置。随着各行各业 数字化的不断推进,出现了更多的数字化外部场景,推动了金融科技围绕着网络化、数字化、智能化等相关方向的技术快 速演进,大大拓展了金融服务的数字化外延,打开了金融服务的新空间。数字货币,移动支付,开放金融等进一步拓展了数字金融的边界。外部边界的变化,数字金融领域的广泛对接,也同时带来与之前不一样的风险和安全需求。而金融行业作为社会经济活动的重要支柱,如果安全得不到保障,将给生产、经营、资产、隐私等方面带来严重损害,直接影响社会稳定和国家安全。因而迫切需要在金融数字化安全领域具备能打硬仗的能力。

  • 2021-05-06
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数字金融专刊第三期:智能化

当前,新一代人工智能正在全球范围内蓬勃发展,为经济社会发展注入了新动能,并深刻改变着人们的生产生活方式。作为高度数据化的行业,金融是智能技术重塑业务价值的最佳场景之一,在大数据、人工智能、物联网、区块链等一系列创新技术的加持下,正在实现管理模式、运营模式、服务模式的全方位重塑,推动自身向智能化方向快速演进。如今,网络支付、供应链金融、智慧网点、开放银行等概念的兴起,赋予了社会发展更加智慧的金融服务,未来的金融业更将进一步实现全面的网络化、数字化、智能化,金融服务将无感知、无摩擦地存在于社会经济生活的方方面面。

  • 2021-05-06
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数字金融:全场景金融云最佳实践

金融信息化建设起步早,业务自动化与管理信息化已在三十年间建立完毕。虽然储备了大量 IT 技术能力。但依旧无法规避业务种类繁多而引起的 IT 资产庞大、架构复杂、整体无法有效联动。造成运维体系割裂,成本开销不可控。无法有效判断投资回报率。更让资本预算支出与管理支出无从参考有效数据。与全新建设云平台相比,现有架构云化难度巨大,技术要求极为苛刻。人行清算总中心全方位无死角调研了北京NPC(生产)与开发测试多个数据中心整体软硬件情况,确定各类业务平台改造云化的具体需求。为后续数据中心整体上云打下坚实基础。

  • 2021-05-06
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工业大数据深度挖掘应用与技术实现

我们回忆一下商业大数据,从BAT开始,把一件商品摆在这个地方,把另外一个商品摆在旁边的位置上,其中一个商品热销,发现另外一个商品也跟着热销。这不是通过肉眼观察得到的,是通过后台数据找出的关联性从而发现的。可以把有关联性的两个商品连带去卖,捆绑销售,可以提高销售量。这是最简单的商业大数据。

  • 2021-05-06
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工业大数据:下一个提升制造业生产力的技术前沿

德国“工业4.0”强调通过信息网络与物理生产系统的融合,即建设信息物理融合系统(Cyber-PhysicalSystem,CPS)来改变当前的工业生产与服务模式。美国GE公司倡导的“工业互联网”,则强调通过智能机器间的连接并最终将人机连接,结合软件和大数据分析,来重构全球工业。

  • 2021-05-06
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工业大数据在纺纱厂的应用构建

本文探讨了工业大数据在棉纺厂的应用。介绍工业大数据的定义,目前棉纺企业现状及工业大数据的基础。通过介绍智能化设备、生产系统、实时数据采集(SCADA)平台、设备智能监控系统、生产管理系统等方面展开配棉工艺模型分析与探索,结果表明工业大数据在棉纺企业实现数据采集分析及应用,对推进棉纺企业转型升级有重要意义。

  • 2021-05-06
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