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RSS订阅原创 金融信息服务市场的演变
其中，同花顺、东方财富的证券、期货市场信息服务的业务较为全面，软件功能趋于平台化，客户群体相对庞大，位居行业前列。以软件终端为载休，以移动APP、 PC版软件、云服务、互动直播以及TV终端等方式向广大投资者提供及时、专业的证券信息和数据服务的综合性互联网系统。依托构建的互联网财富管理生态圈，通过拥有相关业务牌照的东方财富证券、东方财富期货、哈富证券等公司，为海量用户提供证券、期货经纪等服务。以金融数据终端为载体，通过PC端、移动端，向海量用户提供专业化金融数据服务。
2024-12-20 16:51:49
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原创 金融it是什么？各大头部厂商表现盘点
其中A8 已完成多项子系统研发，其中合规风控组件在中信证券上线，指令中台组件在中信建投基金落地实施中。金证新一代TA4.0统一登记实现对传统的股票型、债券型、混合型、货币类基金等产品的全面覆盖，集多种清算模式于同一系统。在场外业务平台方面，A5场外业务平台，在某头部券商顺利上线，完成了超千万客户的一次性切换；另一家头部券商也基本完成了上线准备工作。金证股份A8 + TA4.0(资管IT)：A8新一代投资交易系统采用中台化+组件化设计思路，通过八大核心业务组件提供全流程的投资交易管理平台和数据底座。
2024-12-02 14:35:58
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原创 什么是金融IT? 金融IT的服务架构是怎样的，一文看懂
目前的市场格局是，恒生+金证共筑券商IT双龙头，资管IT解决方案众多。市占率方面，根据KPMG的《2023年中国证券业调查报告》数据显示，2022 年度41家上市券商在信息技术投入总金额共计260.92亿元，较2021年231.69亿元上升12.61%，可见证券行业对金融科技和数字化发展十分重视。主要覆盖证券、资管、银行和创新类公司。其次，运维人员也会频繁和金融机构进行沟通，解决技术或者开发方面的需求。从需求端出发，金融IT服务商的架构大体可以分为业务前台、业务中台、数据后台、技术后台和金融云平台。
2024-12-02 13:27:48
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原创 详细讲解ThreeDWorld (TDW)技术
为了合成真实的音频，TDW使用了碰撞声的生成模型，这些声音是由模拟中的碰撞或其他对象交互触发的。此外，利用TDW训练的神经网络进行的物体掉落测试显示，视听结合是识别物体物理属性的最佳方法，这推动了视听整合的进一步研究。实时合成的真实场景照片和音频渲染，可以编译成视听数据集，通过场景内的交互进行修改，适用于人类和神经网络的学习和预测。事实证明，TDW尤其适用于设计和测试理解场景中物理事件如何随时间发展的系统，这包括促进基准模型或算法进行物理预测,例如, 物体堆叠的稳定性，或物体在碰撞后的运动。
2024-11-27 12:02:02
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原创 目前海内外IDE的竞争趋势
在海外市场，一些IDE采用开源模式（如Eclipse、VS Code），而另一些则采用商业化策略（如Visual Studio、IntelliJ IDEA）。开源IDE一般较为灵活且具有较低的成本，但商业化IDE则往往提供更多企业级功能，如更强的调试、性能分析工具以及技术支持服务。总的来说，海外IDE市场的格局仍由几家大型软件公司主导，但随着云技术的发展、AI集成的应用以及跨平台开发需求的增加，IDE市场正在逐渐向更为多元化和灵活化的方向发展。
2024-11-15 10:22:28
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转载 谷歌在马投资94亿令吉 建首个数据中心和云区域
文告指出，大马云区域将加入目前全球运营的40个地区和121个区域，以满足本地和全球对云服务日益增长的需求，以及为大马学生和教育工作者提供的人工智能素养计划。文告指出，大马云区域将加入目前全球运营的40个地区和121个区域，以满足本地和全球对云服务日益增长的需求，以及为大马学生和教育工作者提供的人工智能素养计划。另一方面，谷歌云区域将为大型企业，初创公司和公共部门组织提供高性能和极低延迟的云基础设施，分析和人工智能服务，同时保持最高的安全和监管合规标准。
2024-10-18 16:38:42
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原创 大资管时代要来了？ AI如何赋能投研
2023年是资管新规正式实施的第二年，资管行业通过调整负债端与资产端管理策略，产品和服务都已经完成快速迭代，权益投资、固收、养老金、ESG等投资市场都保持保持韧性增长。且基金总数也保持稳定上涨态势，目前公募基金市场已有12000多只基金，2024年将会继续发展权益类基金，将资源配置到又增长潜力的实体经济当中。从资管IT的启蒙期到现在的一站式系统，资管IT在近20年的时间里发展迅速，目前主流的恒生资管系统o45覆盖投资交易系统且同时包含投资研究、投资决策、风险管理、合规管理、运营管理、估值核算等子功能。
2024-10-17 13:57:29
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原创 机器人操作网络 （Robotic Manipulation Network ROMAN）
ROMAN的优势在于它可以处理长时间任务，适应随机的任务顺序，并且在出错时能够自动恢复，继续完成任务。这些错误可能包括抓取对象不准确、执行轨迹出错或激活了错误的任务顺序，但ROMAN通过其中央操控网络，能够在任务失败时激活不同的专家网络，进行调整和修正。这种能力展示了ROMAN框架的强大适应性，不仅能够执行预设的任务序列，还能够在遇到新的或意外的情况时进行调整，恢复并继续完成任务。当ROMAN在执行“拾取和放置”以及“拾取和丢弃”子任务时出现错误的情况下，系统迅速调整策略，以重新抓取物品并完成任务。
2024-10-08 15:18:26
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转载 【机器人金属匠正在为NASA复兴环形燃料罐，如今机器人可以成形复杂几何形状的金属板】
此外，环形罐的中心能够穿过其他设备（例如发动机后部），这可能带来显著的效率提升，前提是这些罐还能够承受结构负荷。传统的方法需要专门定制的模具，这不仅昂贵且缺乏灵活性，还需要巨大的前期投资，从而限制了创新的可能性。然而，由于环形罐形状相对复杂，它们的制造比球形罐要困难得多。尽管这些罐的性能更好，但由于制造这些罐需要高度熟练的人工操作，NASA已经不再具备生产它们的技术。最终，Machina Labs希望通过机器人来生产各种复杂的金属部件，不仅在航天领域，还包括汽车制造等商业领域。
2024-09-04 11:24:19
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原创 利用科学方法讨论AI Agent对于token消耗的问题，附与GPT-4o的比较
在实际应用场景中，当使用搭载GPT4的智能体模型来查找并总结梳理5家上市公司的股价新闻时，单次操作的token消耗高达42,000个，直接成本为1.5美元。若将此模式扩展至日常运营，假设每天需要处理并统计约120家公司的股票新闻，那么根据比例计算，每日的token消耗将急剧增加，导致总成本攀升至35.8美元。商业化智能体在成本与精准度间存博弈。因此，在设计和部署智能体系统时，必须充分考虑其潜在的限制和挑战，制定有效的成本控制和错误预防机制，以确保系统能够高效、准确地完成任务，同时控制成本在可接受的范围内。
2024-08-12 14:43:34
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空空如也
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