深度学习 - 主题 - twt企业IT交流平台

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大数据·2019-07-16

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作者：王作敬/汪照辉在大数据技术、人工智能、云计算等新技术的驱动下，证券公司的业务模式正在发生巨大的变化。证券公司未来的竞争，本质上是对客户的竞争，因此开发新客户、盘活老客户，深入洞察和了解客户，将合适的产品推荐给合适的客户，提高客户服务质量，实现公司与客户的双赢，是...(more)

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专栏：趋势观点

分布式数据库·2019-06-27

DolphinDB与InfluxDB对比测试报告

DolphinDB · 浙江智臾科技　擅长领域：大数据, 人工智能, 机器学习

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DolphinDB是一款分析型的分布式时序数据库，内置处理流式数据处理引擎，具有内置的并行和分布式计算的功能，并提供分布式文件系统，支持集群扩展。DolphinDB以C++编写，响应速度极快。提供类似于Python的脚本语言对数据进行操作，支持类标准SQL的语法。提供其它常用编程语言的API，方...(more)

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大数据·2019-06-25

使用DolphinDB快速计算买方或卖方驱动交易

DolphinDB · 浙江智臾科技　擅长领域：大数据, 人工智能, 机器学习

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给定高频交易数据以及报价数据，如何判断每笔交易是由买方驱动或是卖方驱动，是进行高频交易数据分析经常需要处理的问题。本文将介绍如何使用DolphinDB快速计算每笔交易的驱动方，只需不到2秒钟即可对美国一天的level1的高频交易数据进行计算并存入数据库。本文使用了非同时连...(more)

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tushare·2019-06-16

如何使用DolphinDB处理Tushare金融数据

DolphinDB · 浙江智臾科技　擅长领域：大数据, 人工智能, 机器学习

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DolphinDB是新一代的时序数据库，不仅可以作为分布式数据仓库或者内存数据库来使用，而且自带丰富的计算工具，可以作为研究工具或研究平台来使用，非常适用于量化金融、物联网等领域的海量数据分析。量化金融领域的不少问题，如交易信号研究、策略回测、交易成本分析、股票相关性...(more)

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时间序列分析·2019-06-14

最简最快的WorldQuant 101 Alpha因子实现

DolphinDB · 浙江智臾科技　擅长领域：大数据, 人工智能, 机器学习

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DolphinDB是一款高性能分布式时序数据库，它特别适用于投资银行、对冲基金和交易所的定量查询和分析，可以用于构建基于历史数据的策略测试。下面我们将举例说明如何在DolphinDB中快速构建Alpha因子或Signal。WorldQuantLLC发表的论文101FormulaicAlphas中给出了101个Alpha因...(more)

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人工智能·2018-09-06

IBM AI参考架构及其在金融行业的应用

ZHOULEON · IBM　擅长领域：存储, 服务器, 人工智能

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一、人工智能在金融行业的应用机会近些年随着互联网对各行业的改造（或者说数字化转型），传统金融机构受到很大冲击。但是，大数据分析和人工智能等新技术的发展，也使得金融行业客户能够重获逆袭的可能。因为，对于金融行业来说，在过去几十年的发展中沉淀了巨量的可信数据，比如各类交...(more)

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大数据·2018-09-05

金融行业智能投顾应用探讨与难点简析

rein07 · 某证券　擅长领域：人工智能, 大数据, 机器学习

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当前科技金融已经深入到多个业务领域，如量化交易、智能投顾、精准营销、智能客服等，在这些应用中，智能投顾又首当其冲，在财富管理中崭露头角。智能投顾英文名称为robo-advisor，是指网络虚拟人工智能产品基于客户自身的理财需求、资产状况、风险承受能力、风险偏好等因素，运用现...(more)

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人工智能·2017-11-21

未来人工智能将走向何方？

让往事随风 · 中国网库　擅长领域：人工智能, 机器学习, 深度学习

人工智能近年来发展迅速，也许有人认为他很遥远，实际上人工智能已经有不少产品都有了落实，让我们离人工智能更近一步。就目前而言，人工智能最大的瓶颈是自然语言的处理，未来人工智能主要应用在哪些领域呢？1、比如语音识别——李开复博士当年做的工作奠定了很多当今识别系统的基...(more)

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人工智能·2017-10-10

必看的10个方向代表未来--Gartner2018技术趋势分析

该来的总会来 · 华润　擅长领域：大数据, 分布式系统, 服务器

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一年一度的，Gartner又发布了它的10大技术趋势。这次是对2018年的预测。作为在技术分析领域最权威的机构之一，了解Gartner是如何看待技术发展趋势的，对我们每个人都至关重要。我们也就废话不多说，先上这张官方的图来给大家看一下总结。微信图片_20171010135821.jpgIntelligent...(more)

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深度学习·2017-09-30

数据科学家必须知道的10个深度学习架构

姜沫 · 鞋盒新能源　擅长领域：服务器, 存储, 主机

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近年来，深度学习的发展势头迅猛，要跟上深度学习的进步速度变得越来越困难了。几乎每一天都有关于深度学习的创新，而大部分的深度学习创新都隐藏在那些发表于ArXiv和Spinger等研究论文中。本文介绍了部分近期深度学习的进展和创新，以及Keras库中的执行代码，本文还提供了原论文...(more)

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深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。...(more)

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