AI应用在金融领域,如何能够在商业上有所突破 如今,随着社会不断发展,技术不断进步,国内外各大金融机构已经在大数据.人工智能.区块链等新技术上有很多尝试,智能客服.智能投顾等新金融形式也早已不新鲜.那么,这些前沿新科技遇到严肃谨慎的金融业,究竟是"黑科技"般的存在,还是技术宅们的另一场狂欢呢? 以下是氪信联合创始人杨玢玢在<当金融遇上黑科技>线下主题沙龙活动的精彩分享: 大家好!我是氪信杨玢玢,负责氪信产品研发.氪信的全称是氪信信息技术有限公司(CreditX),最近刚刚完…

从人工智能学科诞生之初起,自然语言处理(NLP)就是人工智能核心的研究问题之一.NLP的重要性是毋庸置疑的,它能够实现以自然语言交流为特征的高级人机交互,使机器能“阅读”所有以文字形式记录的人类知识,并提供各种高层智能服务的基础和关键技术. 目前在NLP领域最受瞩目的要数谷歌的NLP模型BERT(Bidirectional Encoder Representa-tions from Transformers),它在Trans-former的基础上,借助海量跨领域语料和超高计算能力,通过多任务预训…

央行下属的上海资信网络金融征信系统(NFCS)签约机构数量突破800家 ——已接入NFCS的P2P网贷机构将优先 接入央行征信系统   P2P网贷行业的健康发展依赖于信用体系的支撑和保障,加快完善适应互联网金融特点的征信系统成为当务之急.自有关监管部门发布<网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法(征求意见稿)>后,P2P网贷机构接入征信系统再次成为各方关注的重点. 作为互联网金融基础设施,央行下属的上海资信网络金融征信系统(NFCS)是当前国内最大的互联网金融征信系统,截至2016年1月15…

何为金融: 金融指货币的发行.流通和回笼,贷款的发放和收回,存款的存入和提取,汇兑的往来等经济活动.金融(FIN)就是对现有资源进行重新整合之后,实现价值和利润的等效流通. 金融主要包括银行.证券.基金.保险.信托等.金融所涉及的学术领域很广,其中主要包括:会计.财务.投资学.银行学.证券学.保险学.信托学等等. 金融机构 中国金融市场已经是全球最大的金融市场之一,随着市场规模的不断扩大,金融市场的功能发挥日益明显,服务相关产业和国民经济的能力不断提高.金融是现代经济的核心,金融现代化.市场化和…

以"医工汇聚 智竞心电"为主题的首届中国心电智能大赛自2019年1月1日启动全球招募起,共吸引总计545支来自世界各地的医工结合团队,308支团队近780名选手通过初赛资格审查,经过初赛.复赛.决赛近8个月的激烈角逐,越光医疗通过其算法成绩及答辩结果斩获大赛总决赛一等奖,同时开启了企业自身从传统心电分析算法到人工智能和机器学习新一代算法的战略转型. 此文应首届"中国心电智能大师赛"举办方京东云与AI和清华数据院的邀请,作为大赛的获奖单位代表,以及越光医疗CTO,分享…

​自然语言处理(NLP)是人工智能领域一个十分重要的研究方向.NLP研究的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的各种理论与方法. 本文整理了NLP领域常用的16个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科. 1.自然语言处理(NLP) 自然语言处理,简单来说就是构建人与机器之间沟通的桥梁,以实现人机交流的目的. 自然语言处理有两大核心任务:自然语言理解(NLU)与自然语言生成(NLG). 2.Attention 机制 Attention的本质是从关注全部到关注重点.将有限的注意力集中在重点信…

说明:本文重在说明交易数据统计.分析方法,所有数据均为生成的数据 时间原因代码未定义成函数 统计指标:1.用户单日交易行为数据 2.按小时为计算单位,统计用户行为数据(旨在求得一天24小时中每个小时的交易金额.交易量和后再做统计计算) 获取数据代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'zqf' import pymysql import random import time from conf import…

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1606296521706399213&wfr=spider&for=pc 机器之心整理,机器之心编辑部. 人工智能顶会 IJCAI 2018 的主要议程于昨日在瑞典首都斯德哥尔摩开始.昨天上午,Facebook 首席人工智能科学家.纽约大学教授 Yann LeCun 在会上发表了近一个小时,以<Learning World Models: the Next Step towards AI>为主题的演讲,引起了人…

作者:szx_spark 1. Padding 在卷积操作中,过滤器(又称核)的大小通常为奇数,如3x3,5x5.这样的好处有两点: 在特征图(二维卷积)中就会存在一个中心像素点.有一个中心像素点会十分方便,便于指出过滤器的位置. 在没有padding的情况下,经过卷积操作,输出的数据维度会减少.以二维卷积为例,输入大小 \(n\times n\),过滤器大小\(f\times f\),卷积后输出的大小为\((n-f+1)\times(n-f+1)\). 为了避免这种情况发生,可以采取paddi…

转自:http://blog.csdn.net/eNohtZvQiJxo00aTz3y8/article/details/78941013 2017年,AI再一次迈向风口,但我们如何判断未来走向?应不应该转型加入AI领域? 如此火爆的AI,会不会像Android和iOS一样,五年后归于平淡?转型AI真的有必要吗? 2017年,AI就像一个点石成金的神器,所有的行业,任何的创业,抑或是职位背景,只要沾着这个词,多少有点脚踩五彩祥云的优越感,话题来了,融资来了,故事来了,高薪来了,offer来了.…