Vodafone联合HDFC为印度农村提供手机金融服务

沃达丰印度与HDFC银行宣布计划在印度全国范围内推出名为M-Paisa的手机银行服务,允许零售商为沃达丰用户提供银行服务。该服务已在印度最大城邦Rajasthan进行试点,覆盖多个城镇和村庄,预计将于明年四月至五月全国推广。目前仅支持英语,未来将增加更多本地语言支持。


沃达丰印度和HDFC银行宣布计划明年在全国推手机银行服务,该服务叫做M-Paisa,让零售商可以为沃达丰的用户提供银行服务,用户可以从HDFC账户中取钱存钱以及使用其手机服务来转账等。

  目前在印度最大的城邦Rajasthan做试点,每个试点可以让HDFC的顾客在该城邦的54个镇,320个村的2200个零售商家那里使用。

  如果能够成功,将会在明年四月和五月延伸至全国。不过目前只支持英语,该公司计划接下来支持更多本地语言。尽管这不是一个独创的技术,有点类似square,M-Paisa只是提供了一个能够影响大多数人的实际解决方案。

  M-Paisa并不是只在印度,2008年其就已经在阿富汗为许多发展中国家使用了,并利用其短信彻底改变了银行业。

  印度的农村是许多公司和政府瞄准的城市之外的一块广阔市场,上个月日本的SoftBank就和印度的运营商Bhari在开发移动网页的潜力上达成合作,并开发了一个低价的平板项目:The Akash,希望可以让更多的印度人享受高科技带来的福祉。

  该国的网民有1亿多,但是远远不及其人口的十分之一,因为有太多的人还没发上网。


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【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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