30、美国银行体系及其独特模式

美国银行体系及其独特模式

1 美国银行体系概述

美国银行体系在全球金融格局中占据重要地位,其独特性和复杂性源于美国联邦制的政治结构以及悠久的历史背景。本文将深入探讨美国银行体系的总体架构、联邦制对其影响、单一银行制度的特点、单元银行的利弊、资本市场的发展,以及美国银行为何难以直接为工业提供大规模融资的原因。

1.1 美国银行系统的总体架构

美国银行体系由多种类型的金融机构组成,主要包括商业银行、储蓄机构、信用合作社和投资银行。商业银行是银行体系的核心,负责吸收存款、发放贷款,并提供一系列金融服务。储蓄机构专注于个人储蓄和住房贷款,信用合作社则是基于会员制的非营利性机构,投资银行则主要从事资本市场活动,如承销证券发行和提供咨询服务。

1.2 联邦制的历史与哲学基础

美国的联邦制对银行体系产生了深远影响。联邦制意味着权力在联邦政府和州政府之间分配,这使得银行监管具有多层次性。联邦政府通过设立诸如美联储(Federal Reserve)等机构来监督全国性银行,而州政府则负责监管州内银行。这种双重监管体制有助于平衡中央和地方的利益,但也带来了复杂性。

美国联邦制的历史和哲学基础可以追溯到宪法的制定时期。当时,制宪者们希望在中央集权和地方自治之间找到平衡,以避免过度集权带来的风险。联邦制的设计理念是通过权力的分散来保障自由和民主,这也体现在银行体系的监管上。联邦制不仅影响了银行的监管结构,还塑造了美国独特的金融市场环境。

2 单一银行制度

2.1 单元银行制度的法律基础与发展历程

美国的单元银行制度是指每个银行只能在一个地点设立总部,不能在全国范围内设立分

Security-feature-detection-system 安全检测系统 简介 安全检测系统-多目标识别(YOLOv5)和人脸识别(Facenet)快速部署系统。 功能上:本项目使用YOLOv5实现多目标识别,使用Facenet实现人脸识别,最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足才能通过安全检测,部署上:使用pyqt5实现前端可视化,在前端页面运行YOLOv5多目标识别系统(将模型运行封装到Qt中),使用Docker封装人脸识别后端系统,使用网络请求等包实现前后端交互 案例:进行多目标识别的同时,进行人脸识别,前端系统发送请求,携带参数到后端进行人脸识别,最终返回人脸识别结果,获取人脸识别结果后,检索该成员应具备的多目标特征,与YOLOv5多目标识别的实际结果进行比对,若无误则通过安全检测。 根据原作 https://pan.quark.cn/s/9784cdf4abfd 的源码改编 项目背景 出于一些比赛的需要,以及逃离懵懂状态开始探索,我于2023.12~2024.1(大二上)开始一些CV、LLM项目的研究,苦于能力有限,当时大部分的项目都是依托开源搭建而来,诸如本项目就是依托开源的Compreface和Yolov5搭建,我只不过做了缝合的工作,所以在此必须提及这两个项目的巨大贡献:https://.com/exadel-inc/CompreFace https://.com/ultralytics/yolov5 今天是2024.7.11(大二下暑假),时隔半年我才开始这个项目的开源工作是因为,半年前的水平有限,虽然自己能实现项目的运作,但是恐很多细节介绍不好,当然本文自发出,后续我还会跟进,欢迎指正:22012100039@stu.xidian.edu.c...
使用教程: https://pan.quark.cn/s/c0f2b4acdf83,有不会的再问我  功能介绍: 用户输入人脸照片,程序从照片库中选出10张最相似人脸照片输出在文件夹中,并且给出这十张人脸与输入人脸的相似度值。 照片库可以增删 调节相似度阈值可调节 自定义UI操作界面 视频演示: [[项目分享]基于OpenCV的人脸集合相似度检测系统(源码&UI&教程)哔哩哔哩bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1Wa41137CW/?vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) 图片演示: png png 人脸相似度对比原理: 整体思路: 1、预先导入所需要的人脸识别模型; 2、遍历循环识别文件夹里面的图片,让模型“记住”人物的样子; 3、输入一张新的图像,与前一步文件夹里面的图片比对,返回最接近的结果。 使用到的第三方模块和模型: 1、模块:os,dlib,glob,numpy; 2、模型:人脸关键点检测器,人脸识别模型。 导入需要的模型。 这里解释一下两个dat文件: 它们的本质是参数值(即神经网络的权重)。 人脸识别算是深度学习的一个应用,事先需要经过大量的人脸图像来训练。 参考该博客,设计一个神经网络结构,来“记住”人类的脸。 对于神经网络来说,即便是同样的结构,不同的参数也会导致识别的东西不一样。 在这里,这两个参数文件就对应了不同的功能(它们对应的神经网络结构也不同): shapepredictor.dat这个是为了检测人脸的关键点,比如眼睛,嘴巴等等;dlibface_recognition.dat是在前面检测关键点的基础上,生成人脸的特征值。 所以后面使用dlib模块的时...
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