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如何做代币分析：以 DAI 币为例

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金色财经2024-02-29

BEANZ NFT 概览与数据分析

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金色财经2024-02-29

AI在金融领域将如何影响投资？

业4.0时代。在这一波技术革命中，人工智能技术（AI）作为核心驱动力之一，正深刻影响着各行各业，推动着产业向智能化转型升级。人工智能的概念最早在1956年由约翰·麦卡锡等人在达特茅斯会议上提出，定义为“使机器模拟人类学习、推理和自我修正等智能行为的科学和工程”。自那时起，AI经历了从早期的符号主义学习，到后来的机器学习，再到现在深度学习和大数据技术的快速发展，AI的能力和应用范围不断扩大，其在语音识别、图像处理、自然语言处理和机器学习等领域的应用已经成为推动社会进步的重要力量。 AI技术的发展，特别是在金融领域的应用，正在重塑金融服务业的传统业务模式，提高金融服务的效率和质量。AI可以帮助金融机构处理大量数据，提高决策的速度和准确性，同时，通过智能算法优化金融产品和服务，满足客户个性化的需求。在本文中，我们将深入探讨人工智能技术在金融领域的应用现状、面临的挑战以及未来的发展趋势，以期为金融行业的创新和发展提供参考和启示。 AI交易的影响及其在金融行业的应用在当今快速变化的金融领域，人工智能（AI）技术的革新不仅重塑了交易的本质，还为金融市场的参与者提供了前所未有的机遇。本文旨在探讨AI交易如何影响金融行业，以及AI技术在金融市场中的应用如何使得交易更加高效、安全和智能化。 AI交易，即通过人工智能技术进行的交易，利用机器学习、深度学习等方法，对大量历史数据进行分析，以预测市场趋势、执行交易策略。这种技术的应用，不仅改善了交易策略的制定和执行，还极大提升了交易效率和准确性，使得金融市场的参与者能够在竞争激烈的环境中获得优势。随着AI技术的不断发展和完善，其在金融行业的应用也日益广泛，涵盖了风险管理、资产管理、客户服务等多个方面。AI技术能够帮助金融机构更好地理解市场动态，预测未来趋势，为客户提供更加个性化的服务，同时也能够识别和管理潜在的风险，保障交易的安全性。在探讨AI交易的影响及其在金融行业的应用时，我们将深入分析AI交易的优势，如何通过智能化的数据分析和决策支持系统提高交易的胜率和效率，以及AI技术如何帮助金融行业应对挑战，开拓新的服务和产品。此外，我们也将讨论AI交易所面临的挑战和潜在风险，以及行业如何在确保技术发展同时，保持合规和道德标准。通过对AI交易的影响及其在金融行业应用的探讨，本文旨在为读者提供一个全面的视角，了解AI技术如何在现代金融领域发挥其革命性作用，以及这一切如何塑造金融行业的未来。 AI交易的概念与进展定义AI交易及其工作原理 AI交易指的是利用人工智能技术，尤其是机器学习和深度学习算法，来分析金融市场数据、预测市场走势并自动执行交易决策的过程。在AI交易系统中，算法会通过分析历史数据和实时市场信息，学习识别市场模式和趋势。这些系统能够自主执行复杂的交易策略，比人类交易员更快地响应市场变化，从而在适当的时机买入或卖出资产。 AI交易的核心在于其能够处理和分析大量数据的能力，包括价格变动、新闻报道、财务报告等，以及其能够从这些数据中学习并做出预测的能力。通过不断的学习和调整，AI交易系统可以不断提高其预测市场变化和执行交易决策的准确性。回顾AI交易在金融领域的发展历程 AI交易在金融领域的应用并非一夜之间的现象，而是随着技术进步和市场需求逐渐发展起来的。早期的AI交易主要集中在简单的算法交易和自动化交易策略上。随着时间的推移，随着计算能力的增强和机器学习技术的进步，AI交易开始向更复杂、更智能化的方向发展。在21世纪初，随着大数据技术的崛起和处理能力的提高，AI交易开始得到快速发展。金融机构开始利用AI进行大规模的数据分析，以识别投资机会和风险。近年来，深度学习的应用使AI交易的能力进一步提升，AI不仅能够分析结构化数据，还能处理非结构化数据，如新闻报道和社交媒体内容，为交易决策提供更加丰富和深入的洞察。此外，AI交易也开始在金融产品创新中发挥作用，如通过AI生成的投资策略、风险评估模型和量化投资。AI交易的发展，不仅提高了交易效率和准确性，也为投资者提供了更多样化的投资选择和服务。总之，AI交易在金融领域的发展历程标志着金融技术的一次重大进步。随着AI技术的不断成熟和金融市场对新技术的接受度提高，预计AI交易在未来将继续展现出巨大的潜力和影响力。 AI交易的优势分析高效的数据处理与分析能力 AI交易系统的一个显著优势在于其对大量数据的高效处理和分析能力。传统的交易分析依赖于人工处理和解读有限的数据集，这不仅耗时耗力，而且容易受到数据量和处理能力的限制。相比之下，AI交易系统能够迅速分析数以百万计的数据点，包括历史价格数据、全球经济指标、公司财报以及社交媒体情绪等，从而为交易决策提供全面而深入的支持。改善决策质量：减少人为错误 AI交易系统通过自动化决策过程，显著减少了由人为情绪、偏见或误判导致的错误。人类交易者在面对复杂和压力大的市场环境时，可能会受到恐惧或贪婪的影响，从而做出非理性决策。而AI系统依据客观数据和预定算法行事，确保每一次交易决策都是基于逻辑和证据的，从而提高了决策的质量和可靠性。增强市场预测精准度利用机器学习和深度学习算法，AI交易系统能够从历史数据中学习市场模式，并预测未来走势。这种能力不仅限于识别和跟踪已知的市场趋势，更重要的是，它能够发现之前未被人类觉察的复杂模式和关联性。通过不断的学习和适应，AI系统能够提供更加准确的市场预测，为投资者带来潜在的盈利机会。 24/7不间断交易能力与人类交易者需要休息不同，AI交易系统可以实现全天候不间断的交易。这意味着AI系统可以即时响应市场上的任何变化，不会错过任何交易机会。对于涉及不同市场和时区的全球交易来说，这个优势尤为重要，确保了无论何时何地发生的市场变动，AI交易系统都能够立即采取行动。通过以上分析，可以看出AI交易在数据处理、决策质量、市场预测和不间断交易能力方面的优势，极大地提高了交易的效率和盈利潜力。随着技术的不断进步，预计AI交易将在金融领域扮演越来越重要的角色。 AI交易在加密货币行业的应用案例加密货币市场分析与预测在加密货币市场，AI交易技术被广泛应用于市场分析和趋势预测中。例如全球首家一站式AI交易平台3EX，利用AI技术，分析大量历史和实时市场数据，识别潜在的买卖机会。通过深度学习算法，3EXAI交易能够根据AI生成的交易的策略进行加密货币的自动交易，帮助交易者做出更加明智的投资决策。AI的应用不仅提高了预测的准确性，还能够快速响应市场突发事件，为投资者不断完善自己的交易系统。智能回测历史数据 AI交易技术在智能回测历史数据方面同样展现出巨大潜力。3EX平台利用AI技术对历史数据进行深入分析，测试不同交易策略的有效性。通过模拟过去的市场条件，AI系统可以评估特定策略在不同市场环境下的表现，从而帮助交易者优化其交易策略，减少未来交易的风险。客户服务与个性化策略 3EX平台通过AI技术提供更高效、更个性化的客户服务。AI系统能够根据每个用户的交易历史、偏好和风险承受能力，提供定制化的投资策略和建议。这种个性化服务不仅提升了用户体验，也帮助交易者在复杂多变的加密货币市场中找到适合自己的投资路径。加密货币市场的特殊应用在金融行业中，AI交易技术的应用案例广泛且多样，尤其在加密货币市场中。3EX加密货币交易平台通过将AI技术应用于交易中，展示了AI在现代金融领域的潜力和效率。 3EX加密货币交易平台通过其AI交易系统的独特应用，展现了在金融行业中AI技术的创新和效率。该平台利用AI进行市场分析和预测，智能回测历史数据，以及提供客户服务和个性化交易策略。特别值得一提的是，3EX的AI交易系统不仅能够处理和分析大量复杂数据，提供精准的市场洞察，还支持通过文字生成策略，使自己的交易系统和AI完美贴合，从而为用户提供更高效、更个性化的交易体验。正是融合了强大的AI，3EX在加密货币交易领域中脱颖而出，成为金融技术创新的佼佼者。通过以上案例可以看出，随着技术的不断进步和应用范围的扩大，AI将继续推动加密货币市场的发展，为交易者提供更加高效、安全、个性化的服务。未来趋势与展望随着AI技术的不断进化和应用范围的扩展，金融行业正站在一个新的技术革新的门槛上。未来，我们可以预见AI技术将如何继续推动金融产品创新，伦理和法规框架的建立，以及深度学习和大数据在金融领域的进一步应用。 AI技术的持续进步与金融产品创新 AI技术的持续进步预示着金融产品和服务将会更加多样化、智能化和个性化。例如，3EX加密货币交易平台已经通过AI技术提供了高度定制的交易策略和分析工具，未来这种趋势将进一步加强。我们可以期待更多基于AI的金融产品，如智能投资顾问、自动化资产管理和风险评估工具等，这些都将为个人和机构投资者提供更高效、更精准的服务。综上所述，AI技术在金融领域的未来发展将是多方面的，不仅包括技术本身的进步和金融产品的创新，还涉及到伦理和法规框架的建立，以及深度学习和大数据技术的深化应用。随着这些趋势的发展，金融行业将迎来更加智能化、高效化和个性化的新时代。结论通过对AI交易在金融行业的应用和未来趋势的探讨，我们可以看到AI技术已经对金融领域产生了深远的影响。AI交易通过其高效的数据处理能力、减少人为错误、提高市场预测准确性以及实现24/7不间断交易的能力，显著提升了金融交易的效率和效果。特别是在加密货币市场，如3EX交易平台所示，AI技术已经开始改变交易策略的制定和执行，为用户提供更加智能化和个性化的服务。然而，随着AI技术的快速发展和应用，持续的创新和合规性的确保变得尤为重要。金融机构和技术提供商需要不断探索新的技术解决方案，以保持竞争优势，同时也必须确保这些解决方案符合日益严格的法律和伦理标准，保护投资者的利益和市场的公平性。展望未来，AI交易在全球金融市场的发展将继续加速，不仅因为技术本身的进步，更因为市场对于更高效、更精准交易工具的需求不断增长。随着更多创新产品的推出和国际合作的加强，AI技术有望解锁金融行业的新潜能，为全球经济增长贡献新的动力。在这一过程中，确保技术的负责任使用和推动行业标准的发展，将是支持这一革命性变革的关键。 3EX相关链接： Twitter(EN): https://twitter.com/3exglobal Twitter(CN): https://twitter.com/3EX_ZH Facebook: https://www.facebook.com/profile.php?id=100092234370403 Instagram: https://www.instagram.com/3EX.Exchange/ Medium: https://medium.com/@3ex Reddit：https://www.reddit.com/user/3EXGLOBAL Youtube：https://youtube.com/@3EXGLOBAL?feature=shared 来源：金色财经

金色财经2024-02-29

百融云-W(06608)上涨10.0%，报12.54元/股

.16万元。百融云创是一家专注于人工智能技术服务的公司，主要通过大语言模型、自然语言处理、深度机器学习等技术，提供模型即服务和业务即服务的服务模式。其产品和服务广泛应用于银行、消金、保险、电商、汽车、物流、票务、能源和建筑等多个行业。截至2023年中报，百融云-W营业总收入12.43亿元、净利润2.05亿元。

金融界2024-02-29

奇安信发布《2024人工智能安全报告》：AI深度伪造欺诈激增30倍

利用AI实施了十余起网络攻击事件。人工智能技术的恶意使用将快速增长，在网络安全、物理安全和军事安全等方面构成威胁。

金融界2024-02-29

岩山科技（002195.SZ）：脑电大模型目前尚处于研究阶段，尚未产生营业收入

叉学科。其目标是利用最新的脑科学与人工智能技术及工具，通过破译生物大脑的结构和功能，绘制大脑功能、结构和信息处理图谱，从微观、介观和宏观水平加深对生物大脑工作原理的理解，并构建模拟生物大脑的人工神经网络系统，最终达到“认识脑、保护脑和模拟脑”的目标。 2、什么是脑机接口（BCI）？脑机接口（Brain-ComputerInterface，BCI）通常是指不依赖常规的脊柱或外围神经肌肉组织系统在大脑与外部环境之间建立一种新型的信息交流与控制通道，以便实现脑与外部设备之间的直接交互。此外，脑机接口还涉及双向交互，其中包括来自计算机或环境的反馈，可通过神经调制技术来影响大脑活动。脑机接口技术是类脑人工智能研究的一个细分领域，旨在打破大脑与外界信息交互瓶颈，是实现人机交互、人机交融的必由之路。 BCI技术原理：首先，通过数据采集设备采集大脑神经系统的活动信号；然后，将记录的数据通过放大、滤波、模数（A/D）转换等方式转换为计算机可识别的数字信号；随后，利用神经信号处理器对记录的信号进行预处理，提取特征，再将特征转化为输出指令以达到替换、恢复、增强、补充大脑功能的目的。 3、脑机接口系统是什么？行业内企业的进展如何？典型的BCI系统主要包括四个部分：信号采集、信号处理、设备控制和反馈环节。其中，信号处理部分包括预处理、特征提取和神经解码。脑机接口的技术体系主要分为硬件层和软件层。硬件层包括脑电采集设备和脑电信号处理设备。脑电采集设备包括核心材料和器件、电极，脑电信号处理设备包括芯片、电源等。软件层包括脑电信号预处理分析、核心解码算法、通信计算和安全隐私。随着材料科学、信号处理、医疗设备的不断进步，可以采集到的脑电信号的数据量越来越庞大，如何从海量的数据中提取出所需颗粒度的信息，其中的脑电解码算法是脑机接口系统中急需突破的关键。近年来脑机接口行业发展较为迅速，马斯克创建的Neuralink专注研发脑机接口技术，探索将设备植入人脑记录脑部活动，颠覆了传统脑机接口企业的商业模式，开发出了R1手术机器人与N1脑机接口芯片。黑石（BlackrockNeurotech）推出了NeuroPort电极，并推动了犹他阵列成为BCI行业主流。美国Google的DeepMind实验室在机器学习算法和人工智能方面有着突出的研究成果，能够对脑信号进行高效的分类和识别，实现对脑机接口的精准控制。美国BrainGate团队也在脑机接口数据处理方面取得了重要突破，他们利用机器学习算法实现了运动意图的准确识别和肢体运动控制。 4、公司在类脑人工智能领域的研究涉及哪些细分领域？公司在承继了控股股东多年在类脑人工智能领域的研究成果基础上，于2023年8月成立了岩思类脑人工智能研究院。岩思类脑研究院目前主要致力于（1）大脑内部状态解析与调控（2）深度生成式大脑信号解码算法（亦称“脑电大模型”）（3）非器质性重大脑疾病的诊断和干预等前沿领域的研究。 5、岩思类脑研究院为什么要重点开展大脑内部状态解析与调控、及脑电大模型的研究？大脑内部状态解析与调控是认识脑、保护脑的关键，对人类了解生物大脑和诊治重大脑疾病有重要意义；建立脑电大模型是实现实时、精准、多维度神经解码的核心技术，是行业公认的BCI领域研究重点和难点，以上两点是岩思类脑研究院的重点研究方向。如同海量语料是语言大模型的必要条件，类脑人工智能的燃料是海量脑电数据。随着以Neuralink、BlackrockNeurotech、BrainGate、Synchron等BCI硬件研发厂商的持续技术进步，侵入式硬件终将会达到比现在更先进的状态，从而更安全、高效、精准、方便地获取病人或正常人的高通量大脑神经活动数据，采集到的脑电信号将以指数级增长，如何在海量脑电信号中解读大脑意图将成为人机交互的瓶颈。正如当前语言大模型所取得的极大成功，未来构建脑电大模型是脑机接口、人机交互的必然选择。基于上述思考，岩思类脑暂时跳过电极、芯片等硬件的研发，直接提前布局脑电大模型的构建和研发，从而可以适应现在及将来非侵入式、侵入式等多种方式获得的海量脑电神经网络数据，以脑电大模型为硬件赋能，从而达成实时、精准、高效的人机交互系统。 6、什么是脑电大模型？脑电大模型的研究目标是什么？脑电大模型是基于海量大脑神经网络活动数据进行预训练的超大型深度学习模型，该模型通过预训练学习大脑神经信号的本征表达和动态特性，具有解析生物大脑各种复杂功能的泛化能力。脑电大模型作为底层算法模型赋能脑科学、脑健康、脑机接口、人机交互等前沿领域。行业公认的脑电大模型研究目标包括：最大限度的学习、理解并模拟生物大脑的运行方式，创造像生物、甚至人类一样思考的AI（即类脑人工智能的“ChatGPT”），进而通过转译大脑中的意念并输出给下游外设（如机械臂、人形机器人等）或下游AI系统（GPT、文生视频AI等），实现实时、高通量的大脑与外部物理世界或者虚拟元宇宙的无界沟通。 7、公司在脑电大模型领域的研究方法如何？目前岩思类脑的脑电大模型研究处于什么阶段？岩思类脑研究院不断尝试用AI与脑科学相结合的方式解决脑科学的问题，通过用生成式AI、对比学习等方式，并配合以专业的脑科学实验范式，实现脑电大模型的研发。研发过程包括数据采集、数据清洗、预处理、数据token化、模型预训练、基于下游任务的fine-tuning、模型验证与优化等反复迭代的多个环节。目前岩思类脑已经开始尝试进行脑电大模型的预训练，目的在于使脑电大模型学会脑电信号的变化规律后，将大模型底层压缩出来的本征特征做为下游任务的输入，从而完成大脑意念的转译。未来待脑电大模型成熟后，可衔接外设完成脑机接口或元宇宙的互动，或者与其他多模态大模型配合实现大脑意念的具象显示和实时互动。此外，脑电大模型还可通过分析备试对象大脑活动的异常状态，对非器质性脑疾病进行早期筛查、干预和疗效评估。 8、岩思类脑的商业化进展如何？研究成果可以用在哪些领域？岩思类脑研究院的脑电大模型目前尚处于研究阶段，尚未产生营业收入。研究成果理论上可以适用于非器质性脑疾病的早期筛查和干预、脑科学研究、人机交互、智能驾驶、机器人、元宇宙等多个领域。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-02-29

虹软科技上涨5.04%，报30.2元/股

9楼，公司是一家领先的计算机视觉和人工智能技术服务提供商，主要为全球各地的客户提供一站式视觉解决方案，应用领域包括智能手机、智能汽车、智能家居、智能零售、互联网视频等。公司拥有自主知识产权的世界先进计算机视觉技术与人工智能技术，并在杭州、上海、南京、深圳、台北、硅谷、东京、都柏林等地设有商业与研发基地。截至9月30日，虹软科技股东户数1.76万，人均流通股2.31万股。 2023年1月-9月，虹软科技实现营业收入5.03亿元，同比增长28.67%；归属净利润8165.73万元，同比增长53.16%。

金融界2024-02-29

百度集团-SW(09888)下跌4.78%，报101.5元/股

索服务为主营业务的公司，拥有完整的人工智能技术基础设施和开放式人工智能平台，通过百度核心和爱奇艺两个板块运营。自2005年起在纳斯达克上市，2021年在香港联交所双重上市。截至2023年年报，百度集团-SW营业总收入1345.98亿元、净利润203.15亿元。

金融界2024-02-29

如何做代币分析：以 USDT 币为例

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金色财经2024-02-29

苹果公司股东否决要求其披露人工智能活动的提议

探讨该公司是否以合乎道德的方式使用人工智能技术。该提议由监管120亿美元工会养老金的AFL-CIOEquityIndexFund提出，在2月28日举行的苹果公司年会上被否决。股东们还否决了有关平等就业政策等提议，但批准了董事会名单和公司高管薪酬计划。

金融界2024-02-29

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