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xgboost融合模型：大学助学金精准资助预测(有数据)
教育算法资格赛采用某高校2014、2015两学年的助学金获取情况作为标签，2013~2014、2014~2015两学年的学生在校行为数据作为原始数据，包括消费数据、图书借阅数据、寝室门禁数据、图书馆门禁数据 、学生成绩排名数据，并以助学金获取金额作为结果数据进行模型优化和评价。 你所看到的这份代码，是Data Castle数据挖掘公开赛《助学金精准预测》的冠军作品。 本程序以大学生的行为数据以及历史获助学金情况作为训练数据集，对代码内的模型进行训练，后可根据新的大学生行为数据进行助学金获得情况预测。 完整作品、代码、数据集 关注微信公众号 datayx 然后回复 助学金 即可获取。 ? 如何运行 注意 目前，这些代码的编写是只保证可以work，能够生成出结果的。
1.1K20发布于 2019-10-28 - 来自专栏大数据和云计算技术
超融合方案分析系列（5）EMC vxrail超融合方案分析
前言 作者是国内研究超融合相当早的专家，有非常强的理论基础和实战经验。上几篇分析文章，对nutanix/VSAN/深信服/H3C等厂家的深入分析，引起了业界很大的反响。 超融合专家再出雄文！ 以下是超融合分析系列前面几篇，已经阅读过的同学可以跳过。 超融合概述 超融合产品分析系列（1）：nutanix方案 超融合方案分析系列（2）：VSAN的超融合方案分析 超融合方案分析系列（3）深信服超融合方案分析 超融合方案分析系列（4）H3C超融合方案分析 尤其是最新的v5 61xx系列CPU，基本上都是125w以上。将大部分CPU型号基本无法支持。 单节点最大支持4*4=16跟CPU，相比2U空间普遍支持24根内存条，支持的虚拟机更少。 同样，基于VSAN的方案，通常采用的是1:5的混合方案或者全闪存，6个磁盘槽位全部给数据盘，那么整个方案还需要有一个OS盘，在早期的材料中，我看到的是基于SLC的128G的SATADOM的做Esxi虚拟化
2.9K90发布于 2018-03-08 - 来自专栏金融安全
LLM与智能代理在金融合规反洗钱的技术框架
这种能力使得结构化的交易数据能够与非结构化信息——如客户通信、法律文件和负面媒体报道——相融合，从而创建一个以前无法大规模实现的整体风险图景。然而，真正的范式转变是LLM代理（Agents）的出现。 这种融合定性和定量信息的能力是解锁更全面、更准确的风险评估形式的关键。虽然独立的LLM是处理基于语言任务的强大工具，但其本质上是被动的；它只有在人类用户给出特定提示时才会行动。 每个应用的核心价值主张在于能够融合结构化和非结构化数据，创建一个以前无法大规模构建的、全面的、具有上下文感知的风险图景。 5. 综合与决策： 一旦所有数据收集完毕，代理会综合其发现。基于预定义的机构规则和其学习到的模式，它会做出初步处理决定。 第5节：驾驭治理、风险与监管环境在反洗钱领域部署LLM和代理式AI，不仅仅取决于技术实力。它需要一个强大的治理框架，以应对可解释性、数据隐私和监管合规等关键的非技术挑战。
90111编辑于 2025-12-09 - 来自专栏Python数据科学
半年5战5金：Kaggle史上最快GrandMaster是如何炼成的
Kaggle profile：https://www.kaggle.com/shentao SueTao 擅长计算机视觉（Computer Vision），半年 5 战 5 金，也许是史上最快的 GrandMaster 截至目前共斩获 9 金 3 银，kaggle 最高排名全球第 10。 ? 以下是本期活动的问答集锦： Q1：如何搭建 kaggle data pipeline? 这个我觉得大家都深有感触，X5 事件。我也不发表过多的评论了哈，这块确实 kaggle 平台也需要多关注下。 Q5：怎么判断该改进网络结构还是调学习率？ A5：学习率和学习策略可能是搭建 baseline 里面最重要的部分。
90010发布于 2019-11-12 军民融合弹药生产库房温湿度追溯审计 GMP 合规方案
弹药存储场景与技术方案适配弹药库房温湿度基于技术方案的核心功能（防爆合规、精准监控、联动控制、远程管理等），结合弹药存储的不同场景特点，梳理出以下 16 个核心应用场景，均与方案技术亮点高度适配：一、军用核心弹药存储场景 陆军常规弹药库房：适配集团军 / 师级常规弹药（炮弹、子弹、手榴弹等）存储，依托防爆传感器 + 多渠道报警，满足《弹药安全管理条例》合规要求，解决人工巡检效率低的痛点。2. 军民融合弹药生产库房（军工企业）：满足军工企业成品弹药存储 + 生产过程温湿度追溯需求，支持数据导出审计，符合 GMP / 军工质量体系要求。 添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）添加图片注释，不超过 140 字（可选）四、合规与管理导向场景 每个场景均聚焦方案的核心技术优势（防爆、精准、联动、远程），覆盖 “常规 / 特种、固定 / 移动、室内 / 地下、军用 / 军民融合” 全维度弹药存储需求。
22510编辑于 2025-12-12- 来自专栏财经1
“合规＋场景＋技术”三位一体 开启互金下半场
根据网贷之家发布的《P2P网贷行业2018年5月月报》显示，截至2018年5月底，P2P网贷行业正常运营平台数量下降至1872家。 作为互联网金融行业首个由中国人民银行同银监会、证监会、保监会等金融主管部门组建的国家级互联网金融行业自律组织，其入会门槛较高，会员中除了国有四大银行等传统金融大鳄，还有支付宝、宜信、陆金所等互金巨头。 达飞积极加入互金协会，也侧面证明了达飞云贷的平台资质、运营模式和合规建设上得到了认可，展示了达飞拥抱监管的积极态度。 问题平台怕监管，但优质平台却主动“求监管”。 “场景金融＋大数据＋人工智能”三位一体，才能护航互金快艇的安全远航。 总之，野蛮的互金上半场结束了，合规的下半场开始了，在普惠金融这个超级蓝海里，只有合规、创新、注重风控的互金平台，才能跑得快、跑得远，才能潜入深海，收割红利。
93620发布于 2018-07-03 - 来自专栏自然语言处理
贷款违约预测-Task5 模型融合
Task5 模型融合 Tip:此部分为零基础入门金融风控的 Task5 模型融合部分，欢迎大家后续多多交流。 尝试多种融合方案，提交融合结果并打卡。 （模型融合一般用于A榜比赛的尾声和B榜比赛的全程） 5.2 内容介绍 模型融合是比赛后期上分的重要手段，特别是多人组队学习的比赛中，将不同队友的模型进行融合，可能会收获意想不到的效果哦，往往模型相差越大且模型表现都不错的前提下 ，模型融合后结果会有大幅提升，以下是模型融合的方式。 clf, label, grd in zip(clf_list, label, grid): scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5,
1.1K40发布于 2020-10-10 金仕达与腾讯合作通过AI智能体提升金融风控合规效率
应对金融风控与合规的挑战 金融机构面临日益严格的监管要求和海量法规更新，传统人工合规审查方式效率低下且易出错。业务数据分散在不同系统中形成"数据孤岛"，导致风险视图不完整。 部署智能合规与风险管理系统 金仕达联合腾讯推出AI智能体解决方案，基于腾讯混元大模型和自研凯撒大模型，构建智能合规审查系统。 实现量化效率提升与规模化应用 金仕达已研发100个智能体，完成20个AI课题结项。 智能合规问答系统准确率超过85%，合同审核智能体大幅减少人工复核工作量。 "AI审核智能体能够自动识别文件类别，调用对应审核要点进行审核，最终汇总输出风险点和修改建议，显著提升合规审查效率" —— 金仕达风控合规专家 腾讯技术赋能金融科技创新 腾讯提供混元大模型作为技术底座，
18720编辑于 2026-04-09- 来自专栏腾讯安全
一文透析腾讯安全多体系融合策略在合规中的优势
1.jpg 腾讯云公有云平台和金融云平台，自2016年12月开始按照等保2.0试行版标准开展等保备案和测评工作，并最终在2017年5月《网络安全法》正式实施之际，通过了公有云平台三级，金融云平台四级的测评 又是通过怎样的优化合规治理方式，在一次审核中完成多达七项标准的合规认证的呢？本文将从企业安全治理的角度，分析腾讯安全多体系融合策略在标准管理和合规治理中的优点。 多标准融合五大支柱体系，三大优势助力合规提质增效 所有的标准认证都有期限，由于腾讯云业务种类、规模的不断扩展，国内外信息安全标准的相继出台，各标准所要求的控制内容和强度也会发生变化，所以每年的复审都是一次新的挑战 如果每个标准各成体系的话，将会为腾讯云的合规工作带来巨大的困难。为了加快合规工作的效率，提升合规成功率，腾讯云将诸多标准融合为5大支柱体系，并通过交叉引用形成1套内控文档体系。 总的来说，多体系融合为企业通过标准审核认证带来了三大优势： 节约时间。
4.4K20发布于 2019-12-03 - 来自专栏AI科技评论
5 金 1 银！中国队蝉联 IMO 总分冠军，“一姐”严彬玮遗憾失金
作者 | 黄善清 编辑 | 陈彩娴 第 61 届国际数学奥林匹克（IMO）成绩正式出炉，中国队 6 名成员成功摘得 5 金 1 银，以总分 215 分获得团体第一名。 右二为李金珉 李金珉个人成绩详情 李金珉过去曾经获得 2018 年全国高中数学联赛一等奖、2019年第35届中国数学奥林匹克（CMO）金牌、2019年全国高中数学联赛一等奖，因其优异的数学才能，李金珉已提前被北京大学数学英才班录取 2 赛题槽点：组合数学题多、解题5分钟画图半小时、初一水平的代数式展开 严彬玮遗憾失金，很大因素与本届IMO竞赛出题方式的改变有关。 严彬玮遗憾失金再次证明了IMO竞赛偶然性非常大。在去年的IMO2019上，中国队一号位（CHN1）“小乖”邓明扬就因为在P6的几何题上遇到了困难，花了3.5小时“喜提”1分，而其他5名选手均获得7分。 首日赛题：P1 几何、P2 代数、P3 组合数学 次日赛题：P4 组合数学、P5 数论/组合数学、P6 组合数学/几何 在 AoPS 论坛（知名数学竞赛论坛）上， P1 被嘲为“解题 5 分钟画图半小时
1.4K20发布于 2020-10-09 - 来自专栏C++领域相关博客
“融合进化，智领未来”电科金仓引领数字化转型新纪元
一、融合进化 智领未来·电科金仓2025产品发布会重磅开启！ 7月15日，以“融合进化 智领未来”为主题的电科金仓2025产品发布会在北京举办。产品发布会上展示了四款代表未来数字化趋势的创新性产品。 在线观看-融合进化 智领未来·电科金仓2025产品发布会 电科金仓作为中国领先的信息技术解决方案提供商，凭借在数据库技术、云计算、大数据等领域的持续创新，逐步在国内外市场取得了重要地位。 数据融合新纪元：金仓数据库一体机云数据库AI版 该产品深入融合了金仓数据库、超融合平台、高性能硬件以及AI大模型，为用户提供了一种低成本的数据库私有云解决方案。 KES V9 2025，作为电科金仓在AI时代推出的融合数据库，融合了人工智能技术，具有智能查询优化、自动资源调度等强大功能，极大地提高了数据库在高负载下的处理能力和效率。 2. 四、未来方向：电科金仓数据库与数字化转型的前沿探索 在线观看-融合进化 智领未来·电科金仓2025产品发布会 电科金仓数据库的技术优势与2025年发布的产品相得益彰，展现了其在数字化转型和AI驱动的数据管理领域的全面布局
42610编辑于 2025-07-22 - 来自专栏TEL18600524535
药品GSP证书识别技术：人工智能与医药合规管理深度融合的典范
将结构化数据输出到数据库、业务系统（如ERP、SCM、合规平台）或直接呈现给用户。 突破：训练专门的手写体OCR模型，或采用融合印刷体和手写体识别能力的混合模型。对关键手写字段（如签名、日期）可能需要结合人工复核。 高精度要求与容错率低：难点：证书编号、有效期等关键信息一字之差可能导致严重后果（如合规风险、业务中断）。要求识别精度接近100%。 突破：采用更深度、更精准的神经网络模型；设计多模型融合或投票机制；结合强大的规则库和知识图谱进行二次校验与纠错；关键字段设置人工复核点。 药品GSP证书识别技术是人工智能与医药合规管理深度融合的典范。它通过克服版式复杂、干扰众多、精度要求高等技术难点，实现了从纸质证书到结构化数据的智能飞跃。
43910编辑于 2025-08-04 - 来自专栏孟永辉
蚂蚁金服的明天
在这个方面，蚂蚁金服需要更多地去思考如何助力实体经济的发展，特别是如何在实现了「金融」和「科技」两种元素深度融合的基础上，助力实体经济的发展。 实现合规，成为一种必然 无论是回归基础，抑或是实现孪生，金融科技的发展必然都是以实现合规为前提条件的。我们看到的以蚂蚁金服、京东数科为代表的头部金融科技玩家们的调整，基本上都是以合规为目标和方向的。 无论是蚂蚁金服聘任外部董事，抑或是京东数科让合规部的领导掌舵，我们都可以看出，合规对于金融科技玩家们来讲，可谓是重中之重。 当我们在思考和探索蚂蚁金服的未来发展方向时，需要更多地站在合规的角度来思考和看待问题。 当金融科技实现了合规，那么，它将不再把收割流量看成是唯一的发展方向，而是更多地将自身的功能和作用拓展在更多的场景和方向上。从这个角度来看，如果我们思考蚂蚁金服的明天的话，实现合规，同样是一种必然。
65920编辑于 2022-08-01 金仕达与腾讯联合AI方案提升金融风控合规效率与精准度
构建AI驱动的风控合规智能体系 金仕达联合腾讯，基于智能体平台与知识库引擎，推出AI风控合规解决方案。 量化成效与规模化应用 智能体研发规模：已研发 100个智能体，完成 20个AI课题结项（来源：金仕达AI成果报告）。 “AI问答系统能够快速精准回答复杂金融合规问题，并提供法规引用溯源，显著提升工作效率与决策可靠性。” —— 金仕达风控合规专家 腾讯技术赋能与生态支撑 腾讯提供混元大模型、OCR、ASR/TTS等底层技术，并通过腾讯云AI算力保障模型训练与推理高性能。 联合方案依托腾讯云高性能网络与存储基础设施，满足金融级安全与合规要求。 数据来源：金仕达全球数字生态大会公开材料，腾讯云技术白皮书。
21220编辑于 2026-04-12- 来自专栏腾讯云数据库(TencentDB)
金融自主创新再加速 金仕达与腾讯云发布融合共创方案
5月16日，在2024金仕达风险合规暨交易技术大会上，金仕达与腾讯云签署战略合作协议，双方联合发布了“金仕达大风险业务与腾讯云TDSQL数据库融合共创方案”，方案将通过金仕达大风险应用与TDSQL数据库的深度融合 金仕达作为国内领先的资本市场新一代信息技术服务商，为金融机构提供金融市场交易管理、风险与合规管理技术解决方案等，先后服务了包括交易所、银行、保险、证券、期货、基金等近400家的金融机构客户。 为了助力中小金融机构加速推进金融技术自主创新，金仕达和腾讯云达成战略合作，联合发布“金仕达大风险业务与腾讯云TDSQL数据库融合共创方案”，为金融机构提供一站式的应用和服务。 金仕达大风险应用已与TDSQL数据库深度融合，金仕达拥有丰富的数据库集成及服务经验，能够为客户提供端到端的支持，能够保障业务的快速批量上线和长期服务。 在大数据方向，基于金仕达数据平台和腾讯云TBDS大数据套件的方案已互认证融合，未来双方将为客户提供数据中台解决方案和服务。
69710编辑于 2024-05-20 金仕达&腾讯AI赋能金融风控合规：量化提效与风险管控实践
应对金融风控合规的多重挑战 金融行业面临监管趋严与业务复杂性增加、多源数据与信息孤岛、低效繁琐合规操作、新兴风险与传统模式脱节四大核心瓶颈。 落地AI赋能的风控合规联合方案 金仕达（中国领先的金融与产业市场软件服务商）与腾讯联合推出风控合规领域AI赋能解决方案，通过三大路径创造价值： 提升合规效率与准确性：AI自动处理外部法规及内部规章， 验证AI应用的量化业务价值 据金仕达AI进展与成果，联合方案已实现技术成果向应用转化，核心量化指标如下： 智能体研发与部署：已研发智能体100个，结项AI课题20个；在十多家机构部署（国投证券、粤开证券 知识库与场景覆盖：合规知识库含10000+金融法律法规、5万+监管处罚案例及海量司法文书；智能体覆盖证券（100+家）、期货（100+家）、银行（50+家）、大宗商品生产/贸易型企业（300+家）等，场景包括智能合规审查 （数据来源：金仕达&腾讯联合解决方案、金仕达AI进展与成果、行业趋势与痛点分析）
25410编辑于 2026-04-12- 来自专栏互联网数据官iCDO
如何让GA符合GDPR合规要求？5个步骤快速入门
GDPR正当时 ▲▲▲ 2018年5月25日，GDPR被正式执行。 编者注：2016年4月27日，欧洲议会通过了《一般数据保护条例》（简称“GDPR”）并在2018年5月25日生效。 虽然GDPR乍一看可能令人生畏，但我将为您提供5个可操作的步骤，来帮助您实现Google Analytics对GDPR的遵从。 根据Google自己的隐私合规网站，他们“正在努力为欧盟的通用数据保护条例做准备。” 分享您的评论 针对Google Analytics GDPR合规性的这5个可操作步骤有助于您的组织开始行动，或继续您可能错过的新想法。 请在我们下面的评论部分分享您的建议、关注和问题，以继续讨论关于如何推进GDPR的合规问题。
2.6K20发布于 2018-12-24 - 来自专栏人工智能
企业级AI Agent实战选型：主流智能体平台架构与落地能力对比
金智维作为垂直行业解决方案提供商中的核心代表，深耕企业级流程智能化领域十余年，依托自身深厚的行业积累与技术沉淀，打造了Ki-AgentS企业级智能体体系，深度融合大模型、AI与自研RPA执行验证引擎，聚焦财务 以金智维服务西安银行为例，针对银行对公专用账户开立流程繁琐、耗时久、备案时效性要求高的痛点，金智维依托企业级智能体，融合OCR、人脸识别、远程音视频等AI能力与自研RPA技术，对传统线下业务进行全流程改造 Dify允许开发者自由切换模型、低代码构建智能体，GitHub Star超5万，社区活跃度高。华为ModelArts提供行业模板支持自助式开发，快速搭建差旅或客服AI Agent。 在财务对账场景中，通过金智维智能体可以自动匹配数十万条交易记录，将人工核对时间由5天缩短至3小时，错误率降低90%，有效保障财务准确性。 -多模态融合：视觉、文本、语音等跨模态理解能力增强，应用场景更丰富。-数字与物理世界融合：代理型AI兴起，企业智能化向全流程、全链路发展。
84910编辑于 2026-02-11 - 来自专栏AI电堂
市场技术综述 | 5G室内融合定位
▲各种定位技术对比 定位解决方案 5G 室内网络可以与多种室内定位技术融合，一起提供面向5G 网络的多层次融合定位解决方案，在定位精度以及覆盖范围上实现性能的整体提升。 ? ▲融合定位架构 5G 室内融合定位架构利用定位和通讯基站共部署、融合定位解算平台、应用业务融合等关键技术，提供室内应用场景解决方案，期望降低整体部署、维护成本要求，满足各个应用场景的定位多样化的需求。 ▲5G NR 蜂窝场强组网 5G+UWB/蓝牙 AOA 高精度室内定位 5G融合UWB/蓝牙AoA定位方案定位基站连接5G智能室分的级联口，提供定位基站设备的供电，同时UWB/蓝牙AoA基站的数据经过5G ▲5G+Wi-Fi组网架构图 5G+SLAM 融合定位 5G+SLAM+边缘云的融合定位方案，5G网络提供大带宽、低时延、高可靠的无线网络，可以满足SLAM云化数据传输的网络诉求，优势包括:云上计算，终端设备成本更低 5G室内定位典型应用案例还包括医疗应用（5G+蓝牙融合定位）、仓储物流（5G+蓝牙5.1定位融合技术）、机场（5G网络+蓝牙定位融合技术）、电力能源（5G网络通讯和UWB高精度定位）等许多丰富领域，在此不一一累述
1.7K40发布于 2020-11-13 腾讯联合金仕达：大模型重构金融风控与合规全链路业务
构建端到端的金融级AI智能体平台与合规知识库 为突破传统风控瓶颈，上海金仕达软件科技股份有限公司联合腾讯云，打造了覆盖“IaaS智算设施-PaaS智算平台-MaaS模型服务-SaaS应用服务”的全栈大模型联合解决方案 方案深度集成腾讯ADP（智能体平台）、腾讯OCR、ASR、TTS及腾讯混元商业大模型，提供以下核心业务能力： 合规知识库底座建设： 结构化沉淀 10000+ 金融法律法规与部门规范、5万+ 监管处罚案例及海量司法文书 融合腾讯智算网络与多模态组件，打通技术向业务转化的闭环 金融行业对系统的稳定性、推理准确性与数据安全性有着极高要求。 多模态组件深度融合： 将腾讯成熟的OCR（光学字符识别）、ASR（语音识别）、TTS（语音合成）等原生组件无缝嵌入业务流，解决金融场景中大量非结构化文档（如PDF解析、纸质合同、语音沟通）的数字化提取难题 模型兼容与安全可控： 提供标准API/SDK与安全围栏（Agent组件），兼容开源模型（DeepSeek、Qwen）、商业模型（腾讯混元）及金仕达凯撒专业模型，确保金融机构在数据不出域、合规受控的框架下
30930编辑于 2026-04-12
腾讯云开发者
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