区块链技术赋能银行风险管理研究报告 | TokenInsight

○ ●

要点总结:

1. 银行风险管理是贯穿银行整个业务流程的重要问题。根据巴塞尔委员会发布的《巴塞尔协议III》,银行风险可以划归为以下几类:信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险、国家风险、声誉风险、系统性风险、战略风险、道德风险。其中属于可以通过管理来降低发生可能性的风险为:信用风险、操作风险及流动性风险。本报告中将银行业务按照其涉及的风险进行划分,将可进行管理的三个风险对应的业务进行了归类汇总。

2. 继10月24日区块链技术解决银行风控难的问题得到了国家层面的重视后,2019年11月28日中国银行研究院发布的《2020年度经济金融展望报告》就明确指出,区块链为银行业带来了应用机遇。

3. 据不完全统计,截至2019年12月国内已经有包括工农中建在内的20多家国有、股份制以及城市商业银行在其业务流程中落地并使用了区块链技术,应用场景极广。

4. 注:本文中不包括供应链金融的应用,想了解相关内容可关注TokenInsight《区块链技术赋能供应链金融研究报告》。点击进入

点击“阅读原文”或公众号后台回复“银行风险管理”,即可获得报告PDF版。

因为热爱,所以不凡。

欢迎点击下图查看TokenInsight 招聘职位!


 END 

微信小程序

Tokenin指数 | 项目GitHub代码提交次数

Token白皮书 | 项目的白皮书汇总

TIindex指数 | 基于通证生态制作的TI指数

往日精选

〓 区块链赋能慈善公益报告 | TokenInsight

〓 区块链赋能商品溯源防伪报告 | TokenInsight

〓 2019Q3区块链矿业研究报告 | TokenInsight

〓 交易所真实交易量报告(下) | TokenInsight

〓 交易所真实交易量报告(上) | TokenInsight

〓 Libra上线依旧可期 | TokenInsight

〓 跨链行业研究报告 | TokenInsight

公众平台及联系方式

⊙  官        https://tokenin.cn

⊙  微        @TokenInsight

⊙  电报中文   https://t.me/TokenInsightChinese

⊙  电报英文   https://t.meTokenInsightOfficial

⊙  推        https://twitter.com/TokenInsight

⊙  商务合作   bd@tokeninsight.com

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值