金融业量化投研
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会前技术培训,聚焦新的大数据技术发展趋势、国产化数据库、数字化转型、数据安全、数据要素与流通等热门话题,来自国内外政府、金融、交通、能源、制造等行业的近2000名嘉宾出席了会议。26日的智能投研平行论坛,由星环科技、财联社、野尘科技、望眼科技联合主办,来自申万宏源证券、中信证券、嘉实基金、国泰君安证券、海通证券等的行业大咖齐聚于此,为大家带来了一场穿越量化技术奇点,突破智能投研边界,融合分布式量化技术、多模态引擎、大模型、图计算、事件驱动、卫星数据投研等前沿技术于一体的技术盛会,为量化交易插上曲速引擎的翅膀。论坛上,星环科技与望眼科技举行了卫星数据智能投研签约仪式。财联社总编辑杨大泉出席智能投研平行论坛并致辞。杨大泉在致辞中表示,量化投资作为一种重要的投资策略,越来越受到投资者和研究者的关注,人工智能等技术的快速发展,更为智能投研领域的创新提供了强有力支撑,为投资者提供了丰富的投资格局。此次星环科技联合财联社星矿,共同发布的应用于智能投研的金融领域大语言数据和模型,为双方在人工智能新领域的合作进展储备了足够的数据要素资料,未来双方将借助大语言模型技术,进一步在金融垂直领域提供更加智能化

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金融智能投研大模型
星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity星环无涯金融智能投研大模型TranswarpInfinity是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型,融合了舆情、资金、人物已在多家金融监管机构、证券金融客户中使用。将在金融投研、量化投资和智能推理领域为分析师、研究员和投资经理提供有力辅助,帮助企业更好地应对复杂的市场环境和业务需求,促进整体行业的降本增效与科技创新。挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播,进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度的智能投研新范式。星环科技无涯金融大模型的核心优势:一是利用海量金融专业语料和舆情工商产业链大宗卫星等多源、空间、上下游等多模态信息,具备强大的理解和生成能力,支持股票、债券、基金、商品等市场事件的全面复盘、总结及演绎推理,以及政策研报的深度分析。通过事件驱动和深度图引擎,星环无涯支持事件语义刻画、定价因子推演。四是专门设计针对金融行业的大语言模型架构,具备准确理解和合理分析金融领域的专业能力。五是背靠大数据全生命周期技术栈,为企业提供全套解决方案,助力金融机构实现应用创新。目前,星环科技无涯金融大模型

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智能投研,什么是智能投研?
智能投研是指利用人工智能、大数据、机器学习等技术手段,对金融市场和投产品进行分析研究,提供投资决策支持和风险控制工具的一种投资技术。随着金融市场的不断发展和技术进步,智能投研逐渐成为投资领域的风险投资。智能投研是一种基于人工智能和大数据技术的智能化投资决系统,能够为投资者提供更加精准的决策支持和风险控制工具,是未来金融领域不可或缺的技术工具。星环智能投研解决方案星环科技TransQuant智能市场高频量化的痛点之一,100TB及以上的数据计算已成行业算力瓶颈。而TransQuant智能智能投研平台则基于星环底层大数据技术、时序数据库,通过分布式算子、分布式API和自研算法三种方案大幅度提升重要一环。传统的投资分析依靠人力进行,因此存在着信息滞后、人为因素、主观性较强等问题。而智能投研则能够利用机器学习、自然语言处理等技术,快速分析海量的数据,准确识别市场趋势和热点行业。同时,智能投研还能实现对投资组合的动态优化,降低风险,提高投资回报。智能投研的应用主要包括以下方面:对投资标的的分析研究:智能投研能够根据历史数据分析出投资标的的发展趋势和潜在风险,实现更加精准的持仓布局。投资组合管理

/GPU硬件池化技术)的量化策略研发、回测分析、实时定价、归因估值、衍生品定价、风险Senario模拟/压力测试、资产组合运营管理等能力,助力金融进入智能投研大时代。01量化投资基础设施面临新挑战金融投资金融市场,只有基于智能化驱动的引擎,可以“不眠不休”处理各类数据,通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令,以获取稳定收益,并在第二天开盘前将昨晚全球金融资讯和投资研究报告呈现给投资经理。目前智能投研三大典型的应用场景,赋能用户星环科技TransQuant可以应用在智能投研的不同场景下,为用户赋能。券商智能投研统一平台。该场景打破原有金融机构需要搭建如机器学习平台、量化交易平台、知识图谱平台、深度,市场规模和份额不断扩大,得到了越来越多投资者的认可。金融机构正加大在自营、资管、投资业务等数字化基础设施方面的投资,拥抱AI、大数据、分布式计算等技术,加快智能投研创新,以迅猛的势头重塑金融产业生态。星环科技深耕金融行业多年,拥有银行、证券、保险、基金等不同金融机构的数字化成功经验。近日,星环科技推出了TransQuant智能智能投研一体化平台,利用高性能的分布式计算框架,支持异构集群式(CPU

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大模型在金融业应用
金融领域是大模型应用的一个热门领域,大模型可以通过深度学习、机器学习等技术来处理和分析,提高金融行业的效率和精度。以下是模型在金融业中的应用:风险管理:大模型可以通过对历史数据的分析和学习,来预测。客户服务:大模型可以通过对客户数据和历史行为的分析,了解客户的需求和偏好,从而提供更加个性化的客户服务。星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑,星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建,实现Financial-Specific-LLM的训练,推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎,实现对事件语义刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播,进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度的智能投研新范式。无涯金融大模型强化以下几个能力:第一,针对金融行业,拥有准确理解和合理分析的能力。无涯擅长处理金融量化领域的各类问题,诸如在政策和研报分析、新闻解读、事件总结和演绎推理上都具备强大的理解和生成能力。第二,实现事件复盘分析与推演,贯通宏观行业和大类资产分析逻辑。能够对股票

将齐聚于此,为大家带来一场穿越量化技术奇点,突破智能投研边界,融合分布式量化技术、多模态引擎、大模型、图计算、事件驱动、卫星数据投研等前沿技术于一体的技术盛会,为量化交易插上曲速引擎的翅膀。及闭门交流活动。智能投研论坛作为向星力·未来数据技术峰会(FDTC)的重要部分,由星环科技、财联社、野尘科技、望眼科技联合主办,来自申万宏源证券、中信证券、嘉实基金、国泰君安证券、长江证券等的行业大咖、金融、交通、能源、制造等行业的超过1500名嘉宾将出席会议,共同探讨新的大数据技术发展趋势、国产化数据库、数字化转型、数据安全、数据要素与流通等热门话题。大会设立1场主论坛、6场分论坛、8场会前技术培训

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量化交易模型
量化交易模型针对智能投研领域特定的业务逻辑,星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建,实现Financial-Specific-LLM的训练,推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎,实现对事件语义刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播,进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度的智能投研新范式。无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型。主要通过自监督的增量训练和有监督的指令微调,使用星环科技高性能计算集群训练而成。星环科技无涯使用上百万的高质量的专业金融语料,涵盖了研报、公告、政策、新闻因子体系满足投资经理的需求。从应用上看,无涯金融大模型强化以下几个能力:针对金融行业,拥有准确理解和合理分析的能力。无涯擅长处理金融量化领域的各类问题,诸如在政策和研报分析、新闻解读、事件总结和演绎等高质量的自然语言文本,作为基础大模型的二次预训练语料,使得无涯具备对包括基本面、技术面、消息面在内的金融通识领域准确的理解能力,满足行业分析师的需求。星环科技无涯使用了上百类特定事件类型和20多万事

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投研+AI
投研+AI:当金融遇见算法,投资决策的新纪元在金融投资领域,一个革命性的变化正在悄然发生。AI不仅改变了投研的工作方式,更重要的是,它正在重塑整个投资决策的思维模式。一、AI如何改变传统投研在传统投历史数据的学习,AI可以建立更精准的预测模型,为投资决策提供更可靠的依据。这种预测能力在量化投资、风险管理等领域已经展现出显著优势。三、AI投研的未来展望随着技术的进步,AI投研正在向智能化、自动化方向数据。通过对社交媒体、新闻报道、行业动态等多元信息的分析,AI可以为投资决策提供更全的视角。二、AI投研的核心优势AI投研最显著的优势在于其强大的数据处理能力。传统投研受限于人力,往往只能关注有限的发展。智能投研系统不仅能够提供分析结果,还能自动生成投资建议,甚至执行交易指令。这种智能化趋势正在重塑整个投资行业的生态。但AI投研也面临着挑战。数据质量、算法偏见、模型可解释性等问题都需要解决。未来的发展方向将是人机协作,充分发挥AI的计算能力和人类的判断力,实现更优的投资决策。在这个AI与投研深度融合的时代,投资决策正在经历一场静默的革命。AI不是要取代人类分析师,而是要赋能投研,让投资决策更科学、更精准。这场变革才刚刚开始,它的终点将是投资智慧的新高度。

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智能投研风控平台
智能投研风控平台金融科技浪潮中的新宠儿在当今时代,科技与金融的融合正以前所未有的速度重塑着金融行业的格局。从移动支付的普及到数字货币的探索,从智能投顾的兴起到区块链在金融领域的应用,金融科技的每一次创新都在深刻地改变着我们的生活和经济运行方式。在这个大变革的时代,智能投研风控平台应运而生,成为金融科技浪潮中一颗璀璨的新宠儿。随着全球金融市场的日益复杂和庞大,金融数据呈爆发式增长。传统的投研和风控平台正是在这样的背景下,借助科技的力量,实现了金融投研与风险控制的智能化升级。智能投研风控平台是什么平台定义与核心概念智能投研风控平台,是金融科技深度融合的创新性产物,它借助先进的信息技术手段,对海量模式依赖大量人工分析,不仅效率低下,而且容易受到人为因素的干扰,难以满足市场快速变化的需求。与此同时,大数据、人工智能、机器学习等先进技术的飞速发展,为解决这些问题提供了新的思路和方法。智能投研风控金融数据进行全方位整合与深度挖掘,为金融机构的投资决策与风险控制提供强有力的支持。从本质上讲,它是一个集成化的智能系统,打破了传统金融业务中数据分散、分析手段单一的局限,将各类金融数据,如宏观经济数据
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数据要素安全流通服务
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...

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国产化替代升级实践
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...

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基于数据安全网关的跨境安全流通方案
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...

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常见的图数据库应用场景有哪些?
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...

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图数据库有哪些特点?
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

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银行图数据库应用场景有哪些?
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...

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金融、医疗知识图谱平台
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

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什么是时空数据库?
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

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分布式隐私计算平台
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...