面向汇聚边缘云的固移综合承载云网架构研究和实践

介绍了面向汇聚边缘云的固移综合承载云网架构的研究实践相关内容。分别从业务需求分析、云网系统架构、现网部署技术方案、规模用户测试、后续应用演进等角度入手，对5G时代面向汇聚边缘云的固移综合承载云网架构部署和商用进行了分析和研究，为运营商进行规划建设和规模商用提供了决策依据。

2022-01-16
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网易严选nlp-预训练语言模型的应用

文本的表征经历了漫长的发展历程，从最简单经典的bow词袋模型、以LDA为代表的主题模型、以word2vec为代表的稠密向量模型、到现在以bert为代表的通用语言模型。词语是文本细粒度的表达，早期的预训练词向量虽简单易用，但无法解决一词多义的问题。近年来，基于大规模上下文语料，训练的通用语言模型，可以产出更细致的语义表征向量，相同的词在不同的语境中能抽取出不同的语义向量。

2022-01-16
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量子中医药学初探

对量子中医药学进行了重要的开创性探索研究。该研究通过特殊制备的含左旋生命磁量子基质的水溶液与不同频率的中药煎煮调频而获得与疾病频率对应的量子中药。此项量子中医药学的研究使得有效地治疗癌症、艾滋病、新型冠状病毒肺炎（COVID-19）以及其他疑难疾病变得更有希望。

2022-01-14
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开源组件漏洞治理实践与思考

随着互联网的蓬勃发展，开源技术广泛应用于金融科技领域，发挥其先进性、开放性等优势推动了科技创新和数字化转型，但随之而来的安全风险也日益凸显，当前开源组件漏洞治理困难主要集中在两个方面：一是缺乏管控机制，存量问题长期滞留无法快速缩减；二是缺乏预警及跟踪手段，增量问题不断蔓延无法有效控制。中国人寿研发中心结合科技产品引用开源组件实际情况，聚焦突出问题，紧盯关键节点，按照“主动管控、消化存量、控制增量”的工作思路推进开源组件漏洞治理工作。目前，开源组件漏洞占比大幅降低，科技产品安全性得到保障，总体治理工作取得较好成果。

2022-01-14
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数智一体DBPaaS平台的构建思考

数据库作为银行核心系统的基础软件，承载着金融核心资产的客户数据和账户数据，对各家银行乃至国家金融体系具有举足轻重的基础关键地位。在分布式、智能化、安全可控的发展趋势下，数据库管理的规模和复杂度急剧提升，迫切需要能够整合数据库资源并统一管理运维的平台，DBPaaS（Database Platform as a Service）的概念在这样的大背景下应运而生，并且在2018年入选了Gartner的数据管理成熟度曲线。

2022-01-14
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商业银行个人金融信息保护机制的思考和建议

当前，网络安全形势日益复杂，网络攻击事件频发，个人隐私泄露问题成为重灾区。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中明确提出：“加强涉及国家利益、商业秘密、个人隐私的数据保护，加快推进数据安全、个人信息保护等领域基础性立法，强化数据资源全生命周期安全保护”；《民法典》第1035条规定“处理个人信息的，应当遵循合法、正当、必要原则，不得过度处理”。随着《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《个人金融信息保护技术规范》和《金融数据安全数据生命周期安全规范》等一系列数据安全法律法规和标准规范的发布，数据安全和隐私保护的顶层监管框架日趋完善，个人信息保护成为商业银行数字化转型中合规监管的重中之重。本文聚焦个人金融信息保护，探讨商业银行如何建立个人金融信息保护机制和治理体系，打牢数据安全合规管理的基本功，培育数字化时代的核心竞争力。

2022-01-14
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以安全标准贯彻支付数据安全浅谈

日前，一个名为AllWorld.Cards的非法银行卡集散网站散布了近百万条流入暗网的被盗信用卡信息，泄露的卡片相关信息包括：卡号、有效期、卡片验证码、持卡人姓名、地址、电话等。多家网络安全研究机构对于被盗卡池的抽样分析显示，被盗卡池的整体有效率预计在25%-50%之间，被盗卡片主要来自于印度国立银行等全球超过500家银行，其中也包括摩根大通与美国运通的自发卡。这一消息引起了多国政府与社会的广泛关注，又一次将支付数据安全问题推到了风口浪尖。

2022-01-14
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技术之外谈银行数字化转型

从数字化战略转型的趋势来看，技术驱动型的体系优化、能力提升及产品转型是未来阜新银行发展过程中的重要任务之一。“数据团队”在这项任务中需要推动并使我行的数字化转型战略逐步清晰。利用成熟的，快速发展的数据技术推动我行数据治理工程，做好我行信息资产“存、管、用”三个方面工作，持续解决数据、技术、业务、场景四个维度的融合，“既相互服务，又相互促进”。

2022-01-14
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LSTM，善于建模时间序列的非线性动态模式；能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂，对特征解释力较弱。而随机森林，具有强大的特征选择能力，稳定性高，训练速度快，抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性将二者结合起来的混合模型优势： LSTM用于建模时序依赖性，提取深层次的时间动态特征； RF用于建模非线性关系与残差校正，增强模型稳定性与泛化能力；结构更灵活，预测更准确，解释性更强。

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今儿和大家分别简单的聊聊：线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解，就是回归，为什么会扯到各种各样的回归？！咱们今儿来聊聊，希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法，能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系，也是很多复杂模型的起点。多项式回归，在此基础上增加了非线性表达能力，适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了，不仅给预测结果，还能告诉你有多“靠谱”。

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