法国大数据初创企业QuasarDB获250万美元种子融资

【数据猿导读】 QuasarDB位于法国巴黎,是一家主要针对金融市场实时处理大量数据的初创企业。当地时间22日,QuasarDB宣布已获得250万美元种子融资,领投者为Partech Ventures,跟投者包括Orolia和一些个人投资者


作者 | 金又南

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微信公众号ID | datayuancn


QuasarDB位于法国巴黎,是一家主要针对金融市场实时处理大量数据的初创企业。当地时间22日,QuasarDB宣布已获得250万美元种子融资,领投者为Partech Ventures,跟投者包括Orolia和一些个人投资者。此轮融资后,QuasarDB已累计获得350万美元融资,此前一轮融资由NewFund Capital领投。本次融资将帮助公司在美国这个金融行业发展最快的市场之一推进其市场营销步伐。


大数据是如何改变金融业的?

QuasarDB CEO兼创始人Edouard Alligand表示:“随着金融业的不断发展,人们越来越需要提供更好性能、可扩展性和便利性的解决方案。QuasarDB的数据库技术同时针对质量和速度进行了优化,我们的客户可以在不影响速度的情况下增加分析深度,从而提高分析结果的准确性。”


他同时还表示,自己对Partech Ventures的Reza Malekzadeh加入QuasarDB表示高兴:“我们将从他在产品营销方面的专业技术中受益匪浅。我们已经开发了‘Prisma Compliance’,这是一款由Orolia推出、由QuasarDB提供技术支持的产品,旨在解决 MiFID II(欧洲金融工具市场指令)下的数据监管问题。同时,我相信我们有能力打入美国市场。”


在本轮融资之前,华尔街主要公司对QuasarDB时间序列数据库进行了测试,并对其性能给予了非常积极的反馈。量化分析师表示,QuasarDB独特地解决了很多复杂的性能和可扩展性问题,使他们能够专注于市场分析和策略。


Partech Ventures的普通合伙人Reza Malekzadeh表示:“现在大数据越来越被深入地用来解决各种实际问题,QuasarDB正在解决当今市场融资中的紧迫问题,我们相信他们的技术和专业知识也将成为工业物联网的关键。”


Orolia首席执行官Jean-Yves Courtois说:“为了保持Orolia在导航和定时方面的全球领导地位,需要尽早采用最先进的技术并将其整合到创新产品中,在各种处理时间戳和地理本地化的应用中,我们相信QuasarDB的实力。Orolia将通过其全球销售网络和广泛的客户群支持QuasarDB。”


关于QuasarDB

QuasarDB诞生于市场融资领域,是一个先进的数据库,可解决大型数据问题。以往用户在处理数据时,只能在速度和处理规模上二选一。而QuasarDB可以同时满足速度和规模的要求。QuasarDB基于其10年研发经验支持的独特IP,能为客户提供最好的数据库技术。


关于Partech Ventures

Partech Ventures成立于1982年,是一家全球投资公司,在巴黎、柏林和旧金山设有办事处。由Partech Ventures支持的公司已经完成了21次IPO以及与国际领先公司的50多次重大并购交易.自2012年以来,公司已经建立了一个开创性的业务发展平台,促进企业家和战略合作伙伴之间的协同作用和业务关系。


关于Orolia


Orolia是弹性PNT解决方案的全球领导者,可提高客户远程或高风险运营的可靠性和安全性。Orolia拥有Kannad、McMurdo、Sarbe、Spectracom和Spectratime等品牌,在全球100多个国家设有办事处和子公司。凭借其在政府、海事、航空和企业应用方面的专业知识,Orolia为客户的各类关于任务数值的需求提供安全的GPS / GNSS和PNT产品及解决方案。(编译/金又南)



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内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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