在金融领域中，随着技术的发展，风控面临着一系列新的问题和挑战。其中，欺诈手段的层出不穷以及团伙作案的隐蔽性提高，使得现有的风控系统难以应对。黑产和中介攻击手段的升级，如设备更换、联系人变化和不同作案场所等，进一步增加了风险识别的难度。此外，AI欺诈手段如换脸、换声等技术的使用，使得不法分子可以利用高逼真的生成式AI技术绕过摄像头采集，实施攻击。这些挑战导致了模型性能出现瓶颈，传统的建模方法难以应对日益高明的AI欺诈手段。 为应对这些挑战，王小东提出了基于大模型的多模态智能风控解决方案。大模型结合了自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）的能力，可以对结构化和非结构化的数据进行分析处理。生成式大模型主要进行文本、视频、图像的生成，而其他非生成式大模型则以概率输出，能够在金融领域参与策略决策和应用。通过融合这些技术，金融机构可以更好地识别和预防各种新型风险。 文章中提到了一系列具体应用案例，包括身份证风控。不法分子利用各种手段对身份证进行造假，如脏污、字体造假、贴纸等，甚至进行拼接和人像替换，以绕过风控系统。此外，攻击手段还包括3D面具、电子头、AI换声等高技术含量的伪造行为。这些攻击手段的多样化和逼真性，使得金融机构必须提高其风控技术的水平。 在风控技术方案中，生成式大模型可以通过对话问答生成标签实现风控，而非生成式大模型则通过训练模型概率来实现。大模型结合小样本微调可以快速开发出针对性的风控策略。方案强调需要积累大量的正负样本，并且模型主干网络需要统一，而Head层可以不一致。 文章还探讨了大模型在金融风控中的可行性，提出将大模型与音视频通讯能力、智能客服、智能催收等多方面技术结合的可能性。例如，MaaS（Model as a Service）智能客服和智能营销能够提升客户服务效率，而RTC（Real-Time Communication）技术则可以实现实时风控。 金融风控正面临前所未有的挑战，而多模态智能风控方案的落地实践，特别是结合大模型的技术，提供了新的解决方案。这些方案不仅提高了模型性能，也拓宽了风控策略的应用范围。未来，金融风控技术将更加注重与人工智能技术的结合，以应对更加复杂和多变的风险挑战。

计算机行业AI应用：从落地范式与护城河构建潜析AI应用投资机会

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YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，其特点是速度快且准确率高。在进行YOLO的落地部署时，需要考虑以下几个方面： 1. 硬件选择：为了实现实时目标检测，需要选择适合的硬件设备。通常情况下，使用GPU可以加速YOLO的推理过程。 2. 模型训练与转换：首先，需要使用标注好的数据集对YOLO模型进行训练。训练完成后，将模型转换为适合部署的格式，如TensorRT、OpenVINO等。 3. 模型优化：为了提高YOLO的推理速度，可以进行模型优化。例如，使用剪枝技术减少模型参数量、使用量化技术减少模型的存储空间和计算量等。 4. 推理引擎选择：选择适合的推理引擎进行部署。常用的推理引擎有TensorRT、OpenVINO、NCNN等，它们可以针对不同硬件平台进行优化。 5. 输入数据预处理：在进行目标检测之前，需要对输入图像进行预处理，如图像缩放、归一化等操作。 6. 后处理与结果展示：在得到目标检测结果后，可以进行后处理操作，如非极大值抑制（NMS）来去除冗余的检测框。最后，将结果展示在图像或视频上。

主要讲述云计算服务模式的设计决策，包括SAAS、PAAS和IAAS。

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智能工厂落地解决方案（智慧工厂方案），从技术层面支撑中国制造2025既定的战略目标，以促进实现物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与设计、生产、管理、服务等制造过程的融合，并充分应用自动化、智能化技术，最终促进实现缩短产品研发周期、提高生产效率及质量、降低能耗的目的。

ThingsBoard 3.4.4源码部署从零到落地 包含Navicat Premuim 12数据库连接工具、PostGres数据库、Maven-3.8.5（包含部署ThingsBoard可能遇到的Jar包和pom坐标问题报错）、Node.js以及yarn安装方法、OpenJdk11以及各种环境变量的配置方法，IDea请手动装载，只能上传1000MB，带上IDea就超了哈，抱歉，各位可以在网上自行找到IDea的资源，如有需要也可留言获取 整合了ThingsBoard源码落地绝大部分（常见错误），带你避坑ThingsBoard基于源码的二次开发体验 如有新的问题，欢迎留言讨论

敏捷项目管理在中国目前是喊声大，雨点小，真正能做到落地的并不多，作者给出了一套落地的方案，很具有参考价值！

1、阅读须知：《多端全栈项目实战，大型商业级代驾业务全流程落地》提供完整源码+电子书+数据库+群资料+软件下载！！！其中有2个源码（hxds-rule和hxds-workflow源码）需要icode和tcode验证码，现已成功破译提取出来可以直接运行使用，无需每次再使用验证码！！！ 2、适合人群：1-3年的Java工程师、缺乏项目经历的IT工作者、想从面试脱颖而出的应届毕业生或者求职者 3、代码体验：链接：https://pan.baidu.com/s/1cJt0h0rl4cULMkdArvXG5Q?pwd=ql0w 提取码：ql0w