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机器学习算法模型在券商行业的应用实践及发展前景

本文重点介绍机器学习模型在券商行业的应用和实践。首先分析了当前机器学习的发展和现状,然后从实际应用出发,分析解读机器学习算法在券商行业的场景应用,进一步的阐述了几种机器学习算法在实际场景中的应用,最后讲到机器学习平台的使用以及未来机器学习应用前景。

  • 2021-04-17
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详解风控场景下分类模型算法

本文主要面向的读者是使用过评分卡模型建模,希望学习或者已经在使用更先进算法如GBDT类和神经网络类模型的风控建模人员。也欢迎所有对机器学习有兴趣的读者一起研讨。本文会详细分析各个算法之间的异同,帮助大家打通这些模型算法之间的联系,并在工作中逐步转移到更先进的算法当中去。

  • 2021-04-17
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DSP基础算法与模型研究

美国有一家很优秀的DSP公司–M6D(m6d.com),这个公司只是个startup公司,却已经在KDD之类的顶级会议发表的7-8篇优秀的文章。最近我研究了一下他们的DSP算法,和大家分享一下我的理解,希望以一个实例让大家对DSP中的基础算法和模型有一个初步的了解。写得不对的地方,还请大家及时指正。

  • 2021-04-17
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美团技术解析:模型加速与模型裁剪算法概述

本篇介绍了深度学习模型在自动驾驶感知上的应用。出于自动驾驶感知的要求,模型需要具有较高的实时性与准确度,这两个要求在很多时候是矛盾的。因此本文作者提出了一些模型加速与裁剪的方法,以保证模型的快速性与准确性。

  • 2021-04-17
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PID控制算法一勺烩 从模型到实现再到口诀

在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一,是当之无愧的万能算法,如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程,对于一般的研发人员来讲,应该是足够应对一般研发问题了,而难能可贵的是,在很多控制算法当中,PID控制算法又是最简单,最能体现反馈思想的控制算法,可谓经典中的经典。经典的未必是复杂的,经典的东西常常是简单的,而且是最简单的。PID算法的一般形式:

  • 2021-04-17
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汽车制动距离估算模型和安全车距控制算法

针对智能车辆自动紧急制动和自主跟车时安全距离控制稳定较差的问题,提出了一种最小安全车距控制算法,基于汽车制动距离分段精确估算模型,针对车辆制动过程的不同阶段,采用不同的制动距离估算模型,准确计算制动距离。尤其是初始制动距离的精确估算,可以准确给出实施制动的最佳时机。再结合周期安全距离闭环控制算法,实现了最小安全车距的精准控制。该模型及算法已应用于奇瑞智能驾驶自动紧急制动和自主跟车系统中,经过5种初始车速,3 000次的实际工况试验,最小安全车距均保持在1.0~2.0 m内,控制精度<±0.5 m。结果表明:所提算法能够精确控制最小安全车距,尤其是针对前方静止目标的工况下,能够保证驾乘舒适性,同时有效提高车辆行驶安全性和道路行车效率。

  • 2021-04-17
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CNN模型压缩与加速算法综述

自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络(CNN)的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替代了传统人工设计(hand-crafted)特征和分类器,不仅提供了一种端到端的处理方法,还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度,更甚者超越了人眼的精度(LFW人脸识别任务)。CNN模型在不断逼近计算机视觉任务的精度极限的同时,其深度和尺寸也在成倍增长。

  • 2021-04-17
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如何构建阿里小蜜算法模型的迭代闭环?

伴随着AI的兴起,越来越多的智能产品诞生,算法链路也会变得越来越复杂,在工程实践中面临着大量算法模型的从0到1快速构建和不断迭代优化的问题,本文将介绍如何打通数据分析-样本标注-模型训练-监控回流的闭环,为复杂算法系统提供强有力的支持。

  • 2021-04-17
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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2025中国多模态AI大模型座舱应用洞察研究报告

随着DeepSek等A大模型的快速普及以及座舱SoC芯片的持续迭代,智能座舱正加速迈向认知座舱阶段,实现了从功能堆叠向“少即是多”的智能化转变。车企和科技公司作为智能座舱生态的核心,通过合作研发与自主开发,推动多模态A大模型的广泛应用。其中,科技公司与传统车企合作研发的大模型多应用于自主品牌车型,通过强强联合实现生态互补;而新势力车企则更倾向于自主研发A大模型,逐步构建自有车型座舱大模型的数据和产业链闭环。

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华为IFS财经变革

公司对变革的总体指导思想 七个反对 反对完美主义,反对繁琐哲学,反对盲目的创新,反对没有全局效益提升的局部优化,反对没有全局观的干部主导变革,反对没有业务实践经验的人参加变革,反对没有充分论证的流程进行实用。

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2026面向行业的”云 AI“应用研究报告-AI行业云平台助力行业大模型应用落地

行业大模型正成为推动产业智能化升级的关键突破口。当前,人工智能正从技术探索迈向产业落地的关键阶段,随着“人工智能+”行动的深入推进,AI不再仅是实验室中的算法模型,而是驱动千行百业智能化升级的核心引擎。这一过程的实现不仅要求AI具备强大的通用能力,更强调其在具体行业场景中的专业性、可靠性和可落地性。由此,能够深度融合行业知识、理解业务逻辑、支撑关键决策的行业大模型正是在这一需求驱动下,逐渐演变为支撑行业智能化升级的关键引擎

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2025年中国出口新动能与企业信心指数报告

第一部分宏观经济与贸易形势回顾与展望 1.1.全球经济暗流涌动贸易格局多极博弈 2024年以来,伴随全球通胀持续降温,海外经济体相继进入降息周期,金融条件转向宽松,全球制造业景气逐步修复并开启补库周期,带动货物贸易回暖(图1.1)。从趋势上看,2024年下半年全球经济增长动能有所减弱,叠加美国大选、地缘政治不确定性加大,以及极端天气扰动等因素的影响,使得全球及欧美制造业景气出现收缩、补库存步伐放缓。但东盟、印度、巴西等新兴经济体制造业景气表现依然强劲,加之“全球南方”经济体经贸合作日趋紧密,全球贸易

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