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鹰瞳科技2023年上半年营收8250万元，同比增长120.6%
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瞳科技拥有先进的人工智能视网膜影像识别深度学习算法平台。公司成立于2015年，是中国首批通过人工智能视网膜影像识别技术提供早期检测、诊断、及健康风险评估解决方案的公司之一。具体来看，鹰瞳科技的三大业务板块鹰瞳医疗、鹰瞳健康、鹰瞳眼健康业务增长势头强劲，营收2980万元、2170万元、3100万元，同比增长137.3%、26.0%、307.0%。鹰瞳医疗实现覆盖率显著提升，公司已将获得国家药监局首张眼底人工智能辅助诊断三类医疗器械证书的糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件Airdoc-AIFUNDUS (1.0)销售给143家医院，以及525家基层医疗机构。另外，全国超过210个体检中心部署了公司的人工智能解决方案。与此同时，公司实现内部硬件生产、规模经济及完善成本控制，持续降低硬件成本。2022年，公司在湖南长沙建成第二个制造基地，同年，该工厂已通过最后测试阶段，可开始投产。目前，该工厂有6条生产线制造3种类型设备，年生产能力约为10万台眼底相机。通过持续降低成本，公司将毛利率由2022年上半年的59%提高至62.3%。随着产能扩大，鹰瞳科技也将能够于不同渠道大规模推广自研便携式眼底相机，并与客户实施溢利分成机制。推进诊疗一体化，AGI应用促增长鹰瞳科技亦持续推进诊疗一体化战略，按照检出率顺序，推出与外部治疗计划相结合的内部开发治疗及控制解决方案。例如，公司已推出了检出率排名第一的豹纹状眼底的治疗产品，即一款近视治疗产品。该产品荣获第48届日内瓦国际发明展最高荣誉“特别嘉许金奖”。公司利用人工智能技术赋能斜视及弱视的传统治疗方法，并开发了近视及弱视治疗产品，受到专业医生及客户的日益认可。通用人工智能（AGI）已成为一种流行趋势，其应用日益融入日常生活。鹰瞳科技也将持续投入AGI和大语言模型（LLM）的应用研发，以将其进一步纳入到产品和服务中，于辅助问诊、疾病检测及个性化医疗建议等中引入AGI，方便高效地连接医生及患者，且不受时间和空间限制，做到“让健康无处不在”。
译资信息技术（深圳）有限公司2023-08-28
国海富兰克林基金：AI板块中长期前景乐观，选股需客观谨慎
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来计算能力的大幅提高、大数据的增长以及深度学习等算法的进步，都为AI技术的商业化创造了较好的条件。目前AI技术已经渗透到了汽车、零售、娱乐、游戏以及编程等行业。技术上的进步也将继续持续和逐渐成熟，可能带来更多的创新和商业化应用的机会，未来AI的应用领域将更加广泛。对于AI技术的长期增长前景，国海富兰克林基金表示乐观。虽然AI板块短期涨幅已经较大，但从长远来看，AI技术的真实价值和潜力仍然较大，有望为投资者带来中长期不错的机会。不过，国海富兰克林基金也表示，AI技术带来的颠覆性变化，可能对传统行业和现有用户模式带来冲击。但更为关键的一点是，AI同时也为新兴公司提供了进入市场和老牌公司竞争的机会，目前总体来看对整个社会的生产力提高还是非常有利的。具体到AI板块投资标的的选择，国海富兰克林基金表示要做到谨慎和客观，选择到正确的公司是关键。AI板块虽然存在很多增长机会，但同样也会有一定的风险，需要基于研究仔细选股，力争选出真正具有核心竞争力，商业模式健康，符合投资标准的标的。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!
有连云2023-08-28
证通电子：公司聚焦发展IDC及云计算、金融科技等主营业务
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算力为主的运营服务，满足图像图形渲染、深度学习、AR/VR、AI训练及推理等算力需求。该业务将基于公司“IDC+算力”模式，提升公司数据中心空置机柜的上架率，加速数据中心订单效益的释放，以期实现从IDC运营商到算力网络运营商升级。公司将积极把握国家政策、市场发展的趋势，持续探索未来在算力领域更多样的商业模式和服务能力，推动公司主业做强做精。感谢您对公司的关注与支持！投资者：你好！董秘，公司在数字经济中有哪些推动作用，能否介绍下，谢谢证通电子董秘：尊敬的投资者您好！《数字中国建设整体布局规划》中指出“打通数字基础设施大动脉”、“加快5G网络与千兆光网协同建设”、“系统优化算力基础设施布局，促进东西部算力高效互补和协同联动，引导通用数据中心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等合理梯次布局”等，进一步推动了各行业与信息技术的深度融合。公司紧跟国家战略布局，坚持“以IDC基础设施、云计算和智能终端为特色的数字化服务提供商”的战略定位。一方面，公司聚焦发展IDC及云计算业务领域，稳步提升数据中心的上架率，并积极探索EPCO（代建+委托运营）模式，重点积极推进云服务、算力调度平台、工业视觉、网吧云等项目，加大智慧城市、智慧园区等成熟解决方案复制推广范围，完善大数据治理等智慧城市创新产品及服务体系。另一方面，在金融科技领域，公司为客户提供“云+网+端”全方位的金融科技综合解决方案，如智慧网点综合服务平台、电子财税设备管理平台等系统解决方案。公司IDC及云计算业务与金融科技业务协同发展，以双轮驱动打造高质量发展新引擎，推动数字经济发展。感谢您对公司的关注与支持！投资者：你好董秘，贵公司在数据要素方面有技术储备或者相应的项目进行么？证通电子董秘：尊敬的投资者您好！公司聚焦发展IDC及云计算、金融科技等主营业务。感谢您对公司的关注与支持！投资者：你好！董秘，公司有环保、水资源相关业务吗？证通电子董秘：尊敬的投资者您好！公司聚焦发展IDC及云计算、金融科技等主营业务。感谢您对公司的关注与支持！投资者：为什么贵公司还没有披露中报？证通电子董秘：尊敬的投资者您好！公司已于2023年8月25日披露2023年半年度报告。感谢您对公司的关注与支持！以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。
证券之星2023-08-28
中风瘫痪18年 AI让她再次「开口说话」：脑机接口模拟表情数字化身当嘴替
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现这些区域对语言至关重要研究团队通过深度学习模型，将检测到的神经信号映射到语音单元、语音特征，以输出文本、合成语音和驱动虚拟人物。刚刚提到，研究人员与Speech Graphics公司合作制作了患者的虚拟形象。 SG的技术根据对音频输入的分析，「逆向设计」出面部必要的肌肉骨骼动作，然后将这些数据实时输入游戏引擎，制作成一个无延迟的形象。由于病人的精神信号可以直接映射到化身上，因此她也可以表达情感、甚至进行非语言交流。多模态语音解码系统概述研究人员设计了一个语音解码系统，帮助因严重瘫痪和无法发声的Ann重新与他人进行沟通交流。 Ann与团队合作训练AI算法，以识别与音素相关的大脑信号（音素是形成口语的语音亚单元）研究人员在Ann的大脑皮层上植入了一个有253个通道的高密度ECoG阵列，特别是覆盖了与语言有关的大脑皮层区域，包括SMC和颞上回。简单来说，这些区域与研究人员的面部、嘴唇、舌头和下巴的动作有关 (1a-c)。通过该阵列，研究人员可以检测到这些区域在Ann想要说话时的电信号。研究人员注意到当Ann尝试移动她的嘴唇、舌头和下巴时，阵列可以捕获到不同的激活信号 (1d)。为了研究如何从大脑信号中解码语言，研究人员让Ann在看到屏幕上的句子后尝试无声地说出这个句子，即做出发音的动作。研究人员从Ann头部的253个ECoG电极捕获到的信号中，提取了两种主要的大脑活动信号：高伽玛活动（70-150赫兹）和低频信号（0.3-17赫兹）。随后便使用了深度学习模型去学习如何从这些大脑信号中预测发音、语音和口腔动作，最终将这些预测转化为文本、合成语音和虚拟化身的动作。文本解码研究团队希望从大脑中解码文本，特别是在患有发音困难的人尝试说话的情况下。但他们早期的努力遭遇了解码速度慢和词汇量小的限制。本研究中，他们使用了电话解码（phone decoding）的方法，这使他们能够从大词汇量中解码任意短语，并实现接近自然说话的速度。为了评估实时性能，当Ann尝试默读249个句子时，研究团队解码了文本。这些句子是从一个包含1024个单词的句子集中随机选择的，并且在模型训练时并未使用过。为了解码，他们从ECoG信号中提取了特征，并使用了双向循环神经网络（RNN）进行处理。他们使用了几个标准指标来评估解码性能，包括单词错误率（WER）、电话错误率（PER）、字符错误率（CER）和每分钟单词数（WPM）。研究团队观察到，当解码速度为78.3 WPM时，这已经超过了Ann使用其辅助设备的通常通信速度，并且接近自然说话的速度。为了评估信号的稳定性，他们进行了一个单独的任务，要求Ann默读NATO的26个代码词或尝试进行四种手势动作。结果显示，神经网络的分类器性能非常好，平均准确率高达96.8%。最后，为了评估在没有任何单词之间暂停的情况下对预定义句子集的模型性能，他们对两个不同的句子集进行了模拟解码，结果显示对于这些经常被用户使用的有限、预定义的句子，解码速度非常快且准确性非常高。语音合成文本解码的另一种方法是直接从记录的神经活动中合成语音，这可以为无法说话的人提供一条更自然、更有表现力的交流途径。以前对言语功能完好的人进行的研究表明，在发声或模仿说话时，可以通过神经活动合成可理解的语音，但这种方法尚未在瘫痪者身上得到验证。研究人员将在音频-视觉任务条件下试图默读时的神经活动直接转化为可听见的语音进行了实时语音合成（图3a）。为了合成语音，研究人员将神经活动的时间窗口传递到一个双向循环神经网络（RNN）中。在测试之前，研究人员训练RNN预测每个时间步骤的100个离散语音单元的概率。为了创建训练的参考语音单元序列，研究人员使用了HuBERT，这是一个自监督的语音表示学习模型，它将连续的语音波形编码为捕获潜在音位和发音表示的离散语音单元的时间序列。在训练过程中，研究人员使用了CTC损失函数，使RNN能够在没有参与者的静默言语尝试和参考波形之间的对齐的情况下，学习从ECoG特征到这些参考波形中派生的语音单元之间的映射。在预测了单元概率后，将每个时间步的最可能单元传入一个预先训练的单元到语音模型中，该模型首先生成一个梅尔频谱图，然后会实时将该梅尔频谱图合成为听得见的语音波形。在离线情况下，研究人员使用了一个在参与者受伤之前的短时间段内训练的语音转换模型，将解码的语音处理成参与者自己的个性化合成声音。面部头像解码研究人员开发了一种面部化身BCI界面，用于将神经活动解码成发音的语音手势，并在视听任务条件下呈现出动态的虚拟面部（图4a）。研究人员为了实现合成面部头像的动态动画，采用了一个被设计来将语音信号转化为面部动作动画的头像动画系统（Speech Graphics）。研究者采用了两种办法来为头像制作动画：直接方法和声学方法。直接方法是从神经活动中直接推测发音动作，不通过任何语音中介。声学方法则用于实时音视频合成，它确保解码的语音音频和头像的动作之间达成低延迟同步。除了伴随合成语音的发音动作外，完整的头像脑机接口还应该能够显示与语音无关的口面动作和表达情感的动作。为此，研究者收集了参与者在执行额外两项任务时的神经数据，一是发音动作任务，二是情感表达任务。结果显示，参与者可以控制头像BCI来显示发音动作和强烈的情感表达，这揭示了多模态通信脑机接口恢复表达有意义的口面动作的潜力。发音表征驱动解码在健康的说话者中，SMC（包括前中央回和后中央回）的神经表征编码了口面肌肉的发音动作。将电极阵列植入到参与者的SMC中心时，研究人员推测：即使在瘫痪后，发音的神经表示仍然存在，并且推动了语音解码的性能。为了评估这一点，研究者拟合了一个线性的时间感受场编码模型，根据在1024字通用文本任务条件下，文本解码器计算的音素概率来预测每个电极的HGA。对于每一个被激活的电极，研究者计算了每个音素的最大编码权重，从而得到了一个音位调谐空间。在这个空间中，每个电极都有一个与其相关的音素编码权重向量。来源：金色财经
金色财经2023-08-26
TDAO|面向全球打造“食物银行”联盟,从食物浪费到互助的再分配
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利用。TDAO将融合AI智能算法技术、深度学习和自然语言处理技术，旨在成为一个强大的自然语言生成模型TDAO-GPT，可实现包括大数据采集、处理、存储、分析，可视化等方面的技术。利用TDAO-GPT可基于用户的行为轨迹，进行分析洞察用户的潜在需求，然后关联匹配。利用TDAO-GPT对数据的抓取，分析哪些地区对哪些食物的需求，参与用户可根据自己的食物情况在食物银行进行共享并获得TDAO通证奖励，吸引全球用户共同参与，确保食物的均衡有效分配，更好的解决食物危机。（3）DeFi金融产品聚合器 DeFi金融产品聚合器（Earn Collection）是一款自动选取可获得最高收益的收益聚合器，虹吸各DeFi产品价值，其目标是以一种无损方式为持有资产赚取最大化收益。Earn Collection会基于程序化筛选自动提供被认为是当下市场最优的收益策略列表同时也会发现跨协议套利机会,这一过程实际上是聚合了当前市场中的各个DeFi产品。另外，Earn Collection还允许用户自行提供策略（需持有一定的TDAO通证）,经过社区投票被通过成为可选择收益策略后，策略提出者可共享策略池中的收益。 DeFi金融产品聚合器涵盖产品： ●TDAO支付体系 ●TDAOSwap ●Inancial Enhancement Insurance理财增强型保险 ●Lighting Lend一键式聚合借贷 ●金融衍生品交易所 ●大数据存储中心 ●更多....... （4）可视化元宇宙 TDAO将融合全新的技术理念，构建为一个安全、多元化、高效能、高沉浸感、强逼真不断自动扩展的开放型去中心化自治可视化元宇宙——TDAOMeta，围绕“衣、食、住、行、教育、医疗、金融稳定和健康等”孵化多元化的生态作用于千万家需要帮助的用户群体，让社区成员与内容创造者可以完全拥有并获得他们的劳动成果给他们带来的全部价值。 TDAO将号召所有用户利用空余时间进入该元宇宙世界进行教育、健康知识、食品知识等的宣传与交流，让社交交流与劳动进行价值变现。同时，TDAOMeta元空间将模拟现实世界，制定特定的商业体系和经济系统，推出元宇宙城市。用户可通过在该元宇宙城市中进行各种工作岗位的打工，或者经营店铺，以及参与城市的创建工作，获取薪酬。此外，TDAOMeta元空间将搭建元宇宙公益站，通过元宇宙公益站进行爱与捐赠的宣导，让用户将关爱与鼓励变成习惯，拒绝情感冷漠，拒绝欺骗，传递爱与祝福，让世界都充满爱与希望。 TDAO将合作伙伴、参与用户、捐助者、志愿者和社区领袖联系起来，和网络中的“食物银行”做出行动并有效地支持社区。以“仁爱、互助”为理念，进行“食物银行”的全面布局，并通过多样化的商业布局，为贫困人群提供更多机会，联合各界人士一起解决世界上最复杂挑战的根本原因，同时对数百万人的生活产生积极影响。来源：金色财经
金色财经2023-08-26
AIGC有望打破保险代理人“杀熟”模式
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，代理人可以获取大量的客户数据，并通过深度学习和预测分析来分析这些数据。这使得他们能够更好地理解潜在客户的需求，并为其推荐最合适的保险产品。同时，AIGC也可以帮助代理人更好地管理他们的时间和任务，提高工作效率。但是，AIGC并不是要完全取代代理人，而是作为一种辅助工具，提升代理人的工作效率和质量。AIGC可以帮助代理人快速获取和整理信息，提供个性化的推荐，但最终的销售决策还是需要代理人根据具体情况做出。 AIGC为保险代理人提供十二大应用场景随着科技的发展，人工智能正在逐渐渗透到我们生活的各个领域，其中AIGC（生成式人工智能）的发展更是为许多行业带来了前所未有的机遇。对于保险行业来说，AIGC的应用场景已经多达十二种，为保险代理人的工作带来了巨大的改变。 1.借助AIGC回答客户问题：保险代理人可以利用AIGC来回答客户的问题，提供即时的保险咨询和解答。 2.借助AIGC绘制用户画像：通过分析客户数据和行为模式，AIGC可以帮助保险代理人绘制客户的详细画像，了解他们的需求和偏好。 3.借助AIGC撰写营销软文：AIGC可以辅助保险代理人撰写吸引人的营销软文，提供更具吸引力和说服力的保险产品介绍和推广材料。 4.借助AIGC生成营销视频：AIGC可以帮助保险代理人生成专业的营销视频，用于宣传和推广保险产品。 5.借助AIGC提升专业能力：保险代理人可以利用AIGC提供的培训资源和学习材料，提升自己的专业知识和技能。 6.借助AIGC获取网络客户：通过利用AIGC提供的网络营销工具和技术，保险代理人可以吸引和获取更多的网络客户。 7.借助AIGC招募团队成员：AIGC可以帮助保险代理人筛选和招募合适的团队成员，提高团队的专业素质和能力。 8.借助AIGC策划营销活动：AIGC可以提供市场调研和数据分析支持，帮助保险代理人策划和执行有效的营销活动。 9.借助AIGC撰写培训课件：保险代理人可以利用AIGC生成培训课件，用于培训团队成员和提升业务能力。 10.借助AIGC培养团队成员：AIGC可以提供个性化的培训和学习计划，帮助保险代理人培养团队成员的专业素质和能力。 11.借助AIGC管理团队成员：AIGC可以提供团队管理工具和技术支持，帮助保险代理人有效管理团队成员和业务流程。 12.借助AIGC提升团队业绩：通过利用AIGC提供的数据分析和业绩评估工具，保险代理人可以提升团队的业绩和销售效果。这些应用场景可以帮助保险代理人更好地利用AIGC的技术和资源，提升业务能力，拓展客户群体，提高团队的专业素质和业绩水平。保险机构导入AIGC应用刻不容缓随着人工智能技术的快速发展，生成式人工智能（AIGC）在各个领域展现出了巨大的潜力，而在保险行业，AIGC的应用同样具有重大意义。首先，在数字化时代，保险行业正面临着来自科技公司和新兴企业的激烈竞争。这些公司利用人工智能和大数据等技术，正在改变保险行业的商业模式和用户体验。为了在激烈的竞争环境中保持竞争力，保险机构迫切需要导入AIGC应用来提升自身技术水平，并更好地满足客户需求。其次，现代消费者对于保险服务的期望不再局限于传统的保险代理模式。他们希望能够获得更快速、更便捷的服务，并且希望保险产品能够更好地符合自身需求。AIGC应用能够通过人工智能技术提供更好的个性化定制和用户体验，使保险机构能够满足用户的追求，从而吸引和保留更多的客户。再者、AI GC应用的导入可以帮助保险机构拓展新的商业模式和市场机会。通过借助AIGC技术，保险机构可以创新业务模式、开拓新的销售渠道，并探索与科技公司和合作伙伴的合作，以便在数字化时代获得更多的商机。保险机构导入AIGC应用刻不容缓。通过深入理解市场现状、把握挑战与机遇、制定有效的应对策略，保险机构能够充分利用AIGC技术，提升自身竞争力，实现可持续发展。在此过程中，不仅需要内部各部门的协同配合，也需要与外部合作伙伴共同探索和创新。
金融界2023-08-25
OpenEx交易所CBO Bob：Web3领域极具天赋的科学博士
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新功能，其中包括区块链技术、智能合约、深度学习等，这些技术的广泛普及和使用，将更有助于加密货币的发展。当然，无论是多么高精尖的技术，都需要实际落地以及相应的业务支撑，而在业务拓展和营销领域，Bob则是行业公认的意见领袖。作为 OpenEx 的首席业务官（CBO），Bob 在互联网和Web3领域都展现了他的超强天赋。Bob 是一位计算机科学博士，也是 Binance 2022年度项目Galxe的创始成员和前生态系统发展负责人、恒新资本创投合伙人、MEXC Global 顾问、Hibiki Run 顾问、Bitmetis 顾问、String Capital 创始人兼合伙人，他已经证明了自己是一位连续创业者和 Web3 领域的顶级增长黑客。他的敏锐洞察力和前瞻性思维，为 OpenEx 实现其设定的目标提供了强大助力。在Bob 担任 Galxe 的生态系统发展负责人期间，帮助 Galxe 做到了业务飞速增长。作为银河老og，Bob是驯鹿女孩系列活动的策划者，驯鹿女孩更是成为了圈内耳熟能详的撸毛代表作。就连知名大V何币老师当年也发推表示——这是大毛啊！Bob 相当于帮助 Galxe 从0到1打造了一个Web3帝国：女孩活动刚开始时， Galxe 的推特粉丝还不到2K，从活动开始到如今已经发展到700K+，可谓是一战封神。当年参与Bob策划活动的忠实用户，人均获得了1500gal左右，付出的18U几乎都做到了3WU以上！Bob 和Galxe 的关系可谓是伯乐遇到了千里马，顶级成长黑客的头衔实至名归。过去的辉煌已成为历史，谈到对于未来的发展，Bob 总结道：OpenEx交易所的全球化精英团队正以其丰富的行业经验、深厚的专业素养和共享的愿景，共同推动这个平台及生态走向更为完善的道路，向全球用户提供最新、引领数字资产交易的新潮流。来源：金色财经
金色财经2023-08-24
AIFORCE引领未来的智能引擎：塑造时代的前沿力量
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习、无监督学习和强化学习等多种类型。深度学习：作为机器学习的分支，深度学习模拟人脑神经网络的工作原理，通过多层神经网络处理复杂数据，提高AI视觉、自然语言处理等领域。自然语言处理（NLP）：AIFORCE在NLP领域努力使计算机能够理解和处理人类语言，包括文本分析、情感分析、语音识别和机器翻译等技术。计算机视觉：该领域旨在使计算机系统能够“看”并理解图像和视频，包括图像识别、目标检测、人脸识别和图像生成等技术。从基本逻辑来看，AIFORCE的核心目标是让计算机具备“感知能力”、“认知能力”、“创造力”和“智能”。具体来说，就是让计算机能够像人类一样进行思考、行动，进行理性思考和决策。 AIFORCE的Chat模型基于Transformer架构，通过预训练学习语言的统计规律和语义理解，以生成与人类自然语言类似的响应。该模型的底层设计由两个关键组件构成：Transformer架构和预训练 - 微调方法。编/解码架构：这是一种基于自注意力机制的神经网络架构，能够建立长距离依赖关系。它由多个编码器-解码器层组成，每层包含多头注意力机制和前馈神经网络。注意力机制使模型能够在生成输出时关注输入序列中不同位置的信息，从而更好地理解上下文。预训练 - 微调方法：AIFORCE通过大规模的无监督预训练学习语言模式和知识。在预训练阶段，模型通过自监督学习大量文本数据，尝试预测输入序列中缺失的部分，从而学习语法、语义和常识。随后，在微调阶段，使用特定任务的有标签数据对模型进行有监督微调，以使其适应特定任务，如聊天机器人。 AIFORCE的聊天模型生成过程包括两个阶段：编码器输入阶段和解码器生成阶段。在编码器输入阶段，模型接收用户输入并将其转化为隐藏表示，以捕捉输入的语义信息。在解码器生成阶段，模型利用编码器的隐藏表示和之前生成的标记来生成下一个响应标记，直到满足特定的停止条件为止。为什么是Crypto 与区块链？加密货币（Crypto）和区块链技术的发展取得了巨大的成功，其中一个核心因素在于区块链有能力增强社会的公平性，代表着最公平的生产关系。当然，要讨论公平性，首先需要将其置于某种普遍接受的价值观框架下进行考量。以当前市值最高的比特币（Bitcoin）和以太坊（Ethereum）为例。在强调“劳有所得，多劳多得”的价值观框架下，比特币的工作证明（PoW）共识机制被认为非常公平。同样，在关注“资本收益”的价值观框架下，即使以太坊在从PoW共识机制转向PoS共识机制后，仍然被视为相对公平。总的来说，基于区块链技术的加密货币具有优化资源分配、实现社区自治的潜力，代表了社会生产关系中最为公平的一面。这一公平性是区块链的一个显著特征，为建立更加公平和包容的社会秩序提供了新的可能性。 AIFORCE 与 Crypto 的融合 Crypto市场具备一系列独特的特点，使得AI在投资领域具有巨大的潜力和优势。这些特点包括： 24小时无缝运作：Crypto市场不受地理位置或时间限制，运行全天候。这为AI提供了连续分析市场和执行交易的机会。匿名性：在Crypto市场中，投资者可以保持相对匿名，这增加了隐私和安全性。AI可以在不暴露个人身份的情况下进行交易和分析。无需KYC：与传统金融市场不同，Crypto市场通常无需进行繁琐的知识产权验证（KYC）。这降低了进入市场的门槛，使更多人能够参与。链上完全闭环：Crypto市场的交易完全在区块链上进行，确保了交易的透明性和不可篡改性。这也为AI提供了准确的交易历史数据。无实体接触：在Crypto市场中，交易通常是通过数字化的方式进行的，不存在实体接触。这降低了交易风险和成本。未来，AIFORCE计划开发专注于Crypto市场的AI Trader。这个AI Trader将能够执行一系列对冲策略，如链上套利、量化交易和趋势分析。通过不断学习和优化，这个AI Trader将追求持续盈利。 AIFORCE还计划利用AI来预测Crypto市场的趋势。由于Crypto市场的价格波动巨大，AI可以通过分析历史数据和市场情绪，识别出潜在的价格趋势，帮助投资者做出明智的决策。深度学习模型将用于分析市场情绪，以预测加密货币价格的上升或下降趋势。此外，AIFORCE计划引入自动化交易，通过智能合约和交易机器人实现。这些机器人将根据预设的规则和策略执行交易，减少人为干扰，提高交易效率和准确性。例如，它们可以根据市场条件自动执行买入或卖出操作，以获取最佳交易结果。这将使投资者能够更好地应对市场波动，同时降低了操作风险。 AIFORCE 在数据贡献和隐私保护 AIFORCE利用加密货币激励更多人为AI算法提供数据贡献：AI算法对于大规模高质量数据的需求巨大，而加密货币可通过奖励机制来鼓励用户分享其数据。这种激励机制能够为数据提供者提供一定的经济回报，从而推动数据的分享与流通。这个机制鼓励更多用户贡献数据，进而增加AI算法的训练样本，提高其准确性和智能水平。 AIFORCE利用加密货币保护AI数据贡献者的隐私：区块链的加密和匿名性质也有助于保护用户的隐私。加密货币的数据共享和隐私保护机制为AI算法提供了更多的数据资源，同时确保了用户个人信息的安全性。这样，用户可以更放心地为AI算法提供数据贡献，而不必担心隐私泄露的问题。总结 AIFORCE和加密技术的融合可能引领数字领域的智能变革。AIFORCE的应用将使加密技术变得更加智能和高效，而基于加密技术的平台则为AI算法提供了更多真实、全面的数据和可信的运行环境。尽管面临着多种挑战，但我们可以期待AIFORCE和加密技术在未来更深层次的融合，共同推动数字经济的蓬勃发展，为全人类共同创造更加美好的未来。这一融合将为数字化领域带来巨大的潜力和机遇，有望推动技术、经济和社会的全面进步。来源：金色财经
金色财经2023-08-24
华元量化Meta Data Platform Inc最强量化交易引领2024年牛市新机遇!
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应金融场景仍然相对具有挑战性，但是当将深度学习领域的其他新领域应用于包括加密货币在内的各种资产类别的量化模型时，它们显示出了希望。美国的华元量化（Meta Data Platform Inc.）的总裁DIGEO表示华元量化（Meta Data Platform Inc.）是全球主流数字货币交易平台量化交易的代表，在数字货币交易领域，华元量化（Meta Data Platform Inc.）有着不可替代的领导作用，未来用户必将大幅增长。2024年将迎来BTC每四年减半和莱特币减半的牛市，高频量化交易，将全新赋能全球主流数字资产，又一次给投资者如虎添翼的致富商机！华元量化（Meta Data Platform Inc.）合作平台包括币安（BINANCE），Bitfinex ，Kraken ，火必（HUOBI），欧易（OKEX）和Kucoin。华元量化（Meta Data Platform Inc.）陆续推出高频量化区块链大健康板块、在线社交通讯板块、教育板块、游戏娱乐板块、资讯板块等众多产业，2023年将会在世界各地开展超过100场以上学术推广活动，届时将会被更多人接受会创造出令人惊叹的市值，给每一位投资者带来满意的利益。来源：金色财经
金色财经2023-08-24
AI大战又开新篇，英伟达高开低走巨振超6%！纳指100ETF(159660)再涨0.25%强势三连阳，明显强于大盘！
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S是英伟达麾下的人工智能产品，全称叫做深度学习超级采样。背后的运作原理是先通过渲染低分辨率的图像，然后再通过AI模型和独立运算单元（Tensor Core）还原成高分辨率的图像，以此实现在游戏画面维持高质量的前提下，尽可能地节省算力。DLSS 3.5最重要的更新则是针对过去填补像素的降噪器，将人工设计的降噪器替换为超级计算机训练的AI网络。除了游戏以外，这项技术也将被应用到工业设计领域，包括D5渲染器和英伟达自家的Omniverse都将在今年秋季用上这项新技术。本周的Gamescom并不会是英伟达独自闪耀的时刻，AMD也有大招要出手。AMD将在本周推出新的RX 7000系列显卡。除了新显卡外，市场也普遍预期AMD将在近期发布最新的FSR 3，与英伟达DLSS展开竞争。此外，8月22日，Meta发布了一个名为SeamlessM4T的人工智能（AI）模型，可以翻译和转录近百种语言。除了SeamlessM4T，Meta还发布了其开放翻译数据集SeamlessAlign的元数据。Meta表示，SeamlessM4T代表了一个重大突破，因为这个模型可以一次性完成整个翻译任务，而不像其他大型翻译模型那样，将翻译分成不同的系统。【机构：看好AI产业进步超预期】东方证券指出，部分科技股近期受到重创后有所反弹，高估值已被重置而投资者正在寻求机会重新买入科技股份以捕捉人工智能的增长机会。天风证券也表示，虽然近期看到美股或有调整，但强调未来一年并不在于博弈供给的波动预期，而在于大模型能力继续提升与LLMops能力提升带来的场景拓宽与训练推理需求的双重提升，继续看好AI产业。【美顶级机构披露13F报告，科技股仍是重要加仓标的】华尔街顶级投行和对冲基金都已陆续披露二季度13F报告，持仓情况浮出水面！美股科技股仍是重要加仓标的，摩根大通大手笔增持微软、Meta和谷歌，花旗也增持了微软近三分之一，瑞银提高了亚马逊、英伟达和谷歌的仓位，桥水猛买中国ETF和拼多多。根据方正证券的统计，2010年以来纳斯达克指数、标普500指数和道琼斯工业指数年化收益率分别为13.5%、10.3%和9.2%。分解来看，盈利稳定增长是美股长牛的根基，2010年以来纳斯达克指数、标普500指数和道琼斯工业指数盈利年化增幅分别为14.3%、8.7%和6.3%。数据来源：方正证券从资产配置角度来看，投资全球科技巨头一定程度上可以帮助国内投资者有效分散风险；短期在CPI回落、FOMC紧缩货币政策拐点的背景下，美科技股行情值得期待。纳指100ETF（159660）及联接A（018966）、联接C（018967）是一键布局美科技股的有效工具。纳指100ETF（159660）跟踪纳斯达克100指数，在人工智能的时代浪潮之下，目前全世界AI领域布局和积淀最领先、最深厚的科技巨头仍然集中在纳斯达克，比如微软、谷歌、英伟达、Meta等等，这些AI巨头无一例外都是纳斯达克100指数的前十大权重股，纳斯达克100指数前十大权重占比超59%，龙头属性集中。纳指100ETF（159660）管理费0.5%/年，托管费0.15%/年，明显低于市场主流的费率结构，费率优势明显，省到就是赚到。（风险提示：以上指数成份股仅作展示，不代表任何形式的个股推荐！）【始于纳斯达克，更胜于纳斯达克！】根据公开资料，纳斯达克指数包含100家在纳斯达克上市的非金融公司，纳斯达克市场自诞生以来成功孵化出了一大批科技巨头，被广泛认为是培育创新型、科技型、成长型公司最成功的投资市场之一。作为纳斯达克市场的旗舰指数，纳斯达克100指数长期涨幅明显跑赢纳斯达克指数。自1991年起，纳斯达克100指数30多年来年化收益14.13%，明显高于纳斯达克的11.65%。（数据截至2023.6.30）数据统计区间1991.1.1-2023.6.30 风险提示：基金有风险，投资需谨慎。本资料仅为宣传材料，不作为任何法律文件。基金的过往业绩不预示未来表现，基金管理人管理的其他基金业绩并不构成基金业绩表现的保证。基金管理人依照恪尽职守、诚实信用、谨慎勤勉的原则管理和运用基金财产，但不保证投资于本基金一定盈利，也不保证最低收益。投资人应当仔细阅读《基金合同》、《招募说明书》及《产品资料概要》等法律文件以详细了解产品信息。纳指100ETF属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险等级测评后结果为平衡型（C3）及以上的投资者。标的指数并不能完全代表整个股票市场。标的指数成份股的平均回报率与整个股票市场的平均回报率可能存在偏离。请投资者关注指数化投资的风险以及集中投资于纳斯达克100指数成份股的持有风险，请关注部分指数成份股权重较大、集中度较高的风险，请关注指数化投资的风险、ETF运作风险、投资特定品种的特有风险、参与转融通证券出借业务的风险等。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!
有连云2023-08-23

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