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监管领域的大数据和人工智能应用探索——以虚假贸易融资行为分析为例

文从实际金融服务应用场景入手,通过大数据分析技术,借助人工智能等新兴的监管科技手段, 以虚假贸易融资为例进行多维度全景式分析,对特定金融监管规则及负面主体进行机器学习,挖掘容易被“人眼” 和海量数据忽视的异常特征,实现专家智能向机器传授和监管项目自动异常甄别,提升异常情况的精准识别率, 输出可疑主体并将其应用于日常金融监管中,优化金融服务,提升金融监管效能,最终以实证的形式论证人工智 能技术应用于金融监管的可行性和实效性,认为新型微观主体行为监管方法有效且可行。

  • 2021-06-19
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基于5G MEC的区块链规模化部署探索

梳理了区块链技术自概念诞生以来到应用部署落地的发展历程,分别从计算存储资源、互联互通、数据同步和监管等方面分析了目前区块链在规模化应用落地过程中面临的实际问题,并提出基于5G+MEC的区块链规模化部署方案,设计了纵向分层多级、横向动态分片的区块链规模化部署架构,分析了5G+MEC网络对解决区块链规模化部署中计算存储资源、实现互联互通、提高消息数据同步效率、改善监管能力等问题的技术优势。

  • 2021-06-18
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基于犹豫模糊几何算法的网络系统决策模型_郜亚丽

针对决策信息为犹豫模糊信息且准则之间存在相互关系的多准则群决策问题,提出了一种基于阿基米德T-范数和S-范数的广义的犹豫模糊信息几何B-平均(GHFGBM)集成算法,构建一种新的计算机网络系统选择决策模型,提出的GHFGBM不仅在信息集结的过程中能够考虑到输入变量之间的相互联系,还能够使得该模型方法应用于其他领域。在此过程中,研究了GHFGBM算法的几种基本特性,比如置换不变性、单调性、有界性和幂等性等等。紧接着,分别对参数和加性算子赋予不同的数值和函数,详细分析了GHFGBM算法的一系列常用算子表示。最后结合对计算机网络系统更新方案的选择实验,验证了提出的选择决策模型是合理的且是有效的。

  • 2021-06-17
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智能家居管理单元软件系统的设计与实现

智能家居一般由控制终端、设备端、云端三部分构成。智能家居管理单元是运行在设备端与云端之间的一个单元,它向下对接所有接入的设备,可接入的设备接口类型包括zigBee、wi-Fi、Rs232、Rs485、uART等;向上对接云端,负责与云端建立长连接,实现设备在云端的注册、登录、状态数据的搜集上报以及用户端控制指令的下发等功能。智能家居管理单元内部集成了设备底层驱动、协议解析、云端交互等模块,不仅实现了数据在局域网与广域网之间的转发以及设备间的多协议互操作,还实现了设备管理的功能,例如设备的注销、注册、登入、登出等。

  • 2021-06-18
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基于Arduino的智能家居系统的设计与实现

该文基于 Arduino嵌入式系统与物联网工程有机结合,设计并实现了智能家居系统。该设计主要由感知层、网络层和应用层组成。通过人工智能技术,系统可根据使用者的口令以及手势等执行相应的命令,实现了智能人机交互。同时使用逻辑回归等机器学习算法,在感知家庭环境数据的同时,为用户的行为建模,可以对家居进行人性化的管理。通过计算机和物联网的支持,智能家居成为了新型产业的佼佼者,伴随着时代发展,人工智能技术的介入,将会让人们的生活更安全、环保、智能。

  • 2021-06-18
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后人类时代人工智能体的价值观何以可能

实现人机和谐发展,一个重要的任务是为人工智能系统嵌入与人类一致的价值观,以实现价值 对齐,这是后人类时代人工智能技术发展的必然趋势.基于后人类时代人们对技术的依赖性,人工智能体的 价值观构建应秉持人本性、平等性和差异性等基本的人类价值标准,在确保可解释的前提下寻求逻辑的形式 表达与刻画方法,在此基础上弥合由伦理逻辑和技术架构的整体性所造就的人类与技术物的属性边界,最终 实现人机和谐发展。

  • 2021-06-15
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基于隐马尔可夫模型的多真值发现算法

数据量的增长加大了信息获取的难度 ,如何从大量数据中准确获得有效信息是当前的研究热 点 。 借鉴隐马尔可夫模型的状态转移概率 ,构建了基于图模型的多真值发现算法 GraphTD ,借助各数据 源中描述的可信度转移矩阵 ,计算出数据值为真的概率的收敛值 。 同时 ,提出改进的初始真值的确定算法 CVote ,可有效提高 GraphTD 的正确率 ,避免了投票法在多真值发现中存在的诸多不足 。 在书籍作者数 据集上的实验结果表明 ,基于图模型的 GraphTD 真值发现算法能够提高真值识别的准确率 ,CVote 算法 通过对初始真值选择的改良 ,可以有效提高真值发现算法的正确率 。

  • 2021-06-15
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基于修正JC模型和BP-ANN算法预测HNi55-7-4-2合金高温流变行为的对比

采用 Gleeble-3500型热模拟试验机,分别在变形温度为873,923,973,1023,1073K, 应变速率为0.01,0.1,1,10s-1 条件下对 HNi55-7-4-2合金进行等温热压缩试验,研究了该合金的 高温流变行为;基于试验数据,分别采用修正Johnson-Cook(M-JC)模型和反向传播人工神经网络 (BP-ANN)算法构建本构模型,对比分析这2个模型的预测精度。果表明:HNi55-7-4-2合金的 流变应力随着应变速率的增加而增大,随着变形温度的升高而降低。基于 M-JC 模型和 BP-ANN 算法建立的本 构 模 型 预 测 得 到 真 应 力 与试 验 结 果 间 的 平 均 相 对 误 差 绝 对 值 分 别 为 14.63%, 0.35%,相关系数分别为0.9787,0.9999;基于 BP-ANN 算法的本构模型的预测精度更高,可以较 好地描述HNi55-7-4-2合金的高温流变行为

  • 2021-06-16
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