S银行信用卡风险评估研究

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近年来,随着数字经济的不断深入,在大数据的驱动下,人工智能、机器学习等取得了快速发展。数据的共享与流通成为了数字经济时代的必然要求,传统的数据服务模式也将发生改变。当前,数据科学的发展面临两大挑战,即数据的隐私保护与数据孤岛问题,联邦学习的出现恰好克服了以上两大挑战。联邦学习模型基于隐私保护实现数据共享的特性,引起了各个领域的关注并被认为具有重要的研究潜力。联邦学习算法和框架优化的相关研究在此后开
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基于现浇空心楼盖抗浮加固技术中传统箱体抗浮施工中存在因箱体浮力较大需增加抗浮钢筋、混凝土施工中箱体浮动不均匀等问题,本文介绍了一种新型的箱体抗浮技术——BDF钢网箱现浇混凝土空腔楼盖技术,利用BDF钢网箱与配筋板带、密肋梁组合形成网箱构件,实现了工业化生产,在工程项目的实践应用中发现楼板混凝土质量稳定、经济效益好,验证了此技术的实用效果。
人工智能在21世纪以来发展迅速,它与各个领域的结合发展促进了各个领域的飞快发展。本文重点研究人工智能在中国金融市场的量化应用,通过引入20个涵盖了价值、技术、动量、情绪反转等指标和8个机器学习算法对沪深两市股票收益率进行预测。从各个指标对模型的贡献程度来看,本文发现动量、反转和技术指标对股票未来收益率的影响程度最高。随后,本文按照这些股票的预测收益率进行排序并形成了交易策略。通过比较各个模型的结果
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