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上海财经大学:大模型在金融领域的应用技术与安全白皮书

大模型技术带来了AI的新一轮技术变革和产业应用。构建大型在金融领域完善的开发框架和应用框架,可助力现有金融业务进行数字化转型。但其应用也面临着诸多风险,需要进行进一步防控。除了针对通用的大模型幻觉风险的防护围栏,还需要针对金融领域的应用进行隐私风险防控、大模型攻击防御、可解释性增强、可溯源性增强以及有害内容防控,从而更好的助力传统金融业务。除此之外,金融领域大模型治理框架的搭建、评测集的构建和人才体系的培养则有利于促进大模型在金融领域的生态体系构建。

  • 2024-05-10
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设备预知保养体系建立实施指导方案

形成一个有效把握设备状态和信息统一处理的平台,改善设备点检人员经验不足的现状,形成标准化的以数据为标准的点检方式,同时诊断信息能够直接参与设备维修,形成状态检测、分析诊断、维护维修、信息反馈、持续提高的良性循环,提升企业的设备管理水平,有效降低系统成本,提高设备整体运行效率;企业高级管理人员可以及时掌握设备运行状态,从而实现企业提高设备管理水平、降本增效的总体目标。

  • 2024-09-23
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中国联通研究院:2023智慧矿山行业洞察研究报告

随着科技的不断发展,数字化转型已经成为当今社会中的重要趋势,而智慧矿山作为矿业数字化转型的重要载体,正在引领矿业迈向。未来。智慧矿山是指通过 5G、物联网、云计算、大数据、人工智能、数字孪生等技术手段,实现矿山采矿、安全监控、资源优化、生态恢复等过程的数字化、自动化和智能化管理。

  • 2024-05-21
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chatGPT模型原理

这两天,chatGPT模型真可谓称得上是狂拽酷炫D炸天的存在了。一度登上了知乎热搜,这对科技类话题是非常难的存在。不光是做人工智能、机器学习的人关注,而是大量的各行各业从业人员都来关注这个模型,真可谓空前盛世。 我赶紧把 openai 以往的 GPT-n 系列论文又翻出来,重新学习一下,认真领会大规模预训练语言模型(Large Language Model)的强大之处。 可能很多深度学习相关从业人员的感受和我一样,大家之前对 LLM 的感受依然是,预训练+finetune,处理下游任务,依然需要大量的标注数据和人工干预,怎么突然间,chatGPT 就智能到如此地步? 接下来,我简要梳理一下 openai 的 GPT 大模型的发展历程。

  • 2023-02-13
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中信银行:大类资产配置蓝皮书(2023)-新时代、新趋势、新方法

2022年,多重因素复杂交织,中国经济遭遇逆风,金融市场剧烈波动。一些投资者看到中国股票市场和债券市场下跌,认为居民财富由实物资产向金融资产的转移已经中断,我们认为这个理解并不准确。居民财富向金融资产转移,其实过去几年一直在持续,只不过2022年居民资产主要流向了银行存款与人民币债券资产。中国人民银行数据显示,2022年中国居民家庭本外币存款累计增加了17.9万亿元,超过2015年以来任何年份,本外币存款余额跃升到121万亿元以上。

  • 2023-05-30
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  • 39页
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大数据管理平台设计方案

为建设卓越全球城市,实现政府治理能力现代化目标,由市大数据中心牵头,在政务公共数据管理和互联网政务服务方面采取了一系列的实践工作。根据《市公共数据和一网通办管理办法》要求,前期已在“一网通办”的政务服务领域进行了信息化项目建设,在提升了政府治理能力和公共服务水平的同时,也产生了汇聚全市政务公共数据,探索政务服务领域应用的需求。

  • 2025-01-21
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技术丨智慧风电体系架构研究

随着能源行业智能化的长足发展和深度融合的推进,智慧能源系统日益成为发展的共识。由于风电的单机系统相对简单,自动化、信息化程度高,场群分散,智能远控需求强等特点,必然是智慧能源的先行者。智慧不是智能的简单升级,而是要充分展现“类人”的思维模式、价值判断和相机决策。因此,智慧风电的概念需要进一步明晰,其体系架构要能满足功能的实现。同时,研究智慧风电的实现不能离开当前信息化发展水平的现状,数据的获取、存储、通信和安全等是必须充分考虑的因素。

  • 2023-01-28
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2024年中国办公信创场景实践研究报告

信创,即信息技术应用创新,旨在通过自主研发和推广自主化、国产化的技术标准,实现信息安全和减少对外部技术的依赖。在信创体系中,办公软件属于应用软件层,其信创化主要要求办公产品拥有自主标准并能兼容适配企业的信创环境。近年来政务及金融行业办公信创升级逐步落地,但整体市场速度略有放缓。本报告对当前中国国产办公软件行业的市场环境、行业需求和发展趋势进行分析,探讨国产办公软件在中国的发展机遇与挑战,为把握办公信创场景的发展趋势,推进信创目标建设提供支撑。

  • 2024-09-26
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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