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数字经济时代,区块链如何赋能金融监管

目前我国金融监管以实体监管为主,通过监管立法设立准入门槛,运用行政手段监管企业。 金融监管的创新突破口:区块链技术 为应对金融监管新格局,运用各类新技术使监管手段科技化,已成为许多监管机构及金融机构的共识。 区块链应用于金融监管的优势 提升金融监管效率。 多方参与与共同维护的区块链联盟,其数据共享与协同能力也为跨行业金融监管提供了新的组织形式和技术支撑。 降低金融监管难度。 因此,将区块链应用到金融监管过程中,可以打破IT治理边界,促使数据实现真正的公开透明,极大增强客户信息、交易记录的真实性。

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目标检测】SSD目标检测

场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧,让计算机找出其中所有目标的位置,并给出每个目标的具体类别。对于人类来说,目标检测是一个非常简单的任务。 然而,计算机能够“看到”的仅有一些值为0 ~ 255的矩阵,很难解图像或是视频帧中出现了人或是物体这样的高层语义概念,也就更加难以定位目标出现在图像中哪个区域。 与此同时,由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置,目标的形态千变万化,图像或是视频帧的背景千差万别,诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。 【目标检测】 SSD目标检测 |1. PaddlePaddle已集成SSD算法,本示例旨在介绍如何使用PaddlePaddle中的SSD模型进行目标检测。

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    大数据用于互联网金融监管 北京市打响第一枪

    同时,积累风险信号库、预警模型库,通过多个模型分析风险预警,做出非法集资风险评估,辅助金融监管。 ? 企业-人物关系图 从原理可以看出,大数据监测预警平台可以实时监控金融活动全过程。

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    cvpr目标检测_目标检测指标

    特征金字塔(Feature pyramids)是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但是最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示,部分原因是它们是计算和内存密集型的。 高分辨率地图具有低级特征,这会损害其目标识别的表征能力。 深度卷积网络目标检测器。随着现代深度卷积网络 [19] 的发展,像 OverFeat [34] 和 R-CNN [12] 这样的目标检测器在准确度上显示出显着的提高。 在最初的 RPN 设计中,在单尺度卷积特征图之上,在密集的 3×3 滑动窗口上评估小型子网络,执行目标/非目标二进制分类和边界框回归。 目标/非目标标准和边界框回归目标是相对于一组称为锚点的参考框定义的[29]。锚点具有多个预定义的比例和纵横比,以覆盖不同形状的目标。 我们通过用我们的 FPN 替换单尺度特征图来调整 RPN。

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    金融监管 大数据背景下加快我国征信市场发展的思考

    关键词: 征信市场,大数据,金融监管 一 大数据及大数据征信的基本特征 (一)对大数据的基本认识 对于大数据的定义,不同的机构有不同的理解。 面对大数据时代市场主体增多、市场竞争加剧、市场风险加大的新挑战,应该加快探索以规范征信市场竞争、保护信用信息主体权益为目标的、既符合大数据时代特点又适合我国国情的、现场与非现场相结合、事前准入、事中监管和事后处置相连接的征信监管制度

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    目标检测

    近几年来,目标检测算法取得了很大的突破。 本文对常见目标检测算法进行简要综述,并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1. 本文对常见目标检测算法进行简要综述,并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1. 本文对常见目标检测算法进行简要综述,并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1. 先用一个CNN网络来提取特征,然后再进行后续的目标定位和目标分类识别。 6.2 目标检测层 这一层由5个卷积层和一个平均池化层组成。去掉了最后的全连接层。

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    互联网金融监管的寒冬里,新金融如何才能避免开倒车?

    互联网金融遭遇突如其来的监管让人们对于未来金融行业科技化的发展充满了不信任,甚至很多人认为金融行业与科技的结合就是一个伪命题。其实不然。互联网金融遭遇困境很大的...

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    设定目标

    之前说过要讲讲目标的设定,现在到了兑现诺言的时刻。 有清晰明确的目标是我们每天生活的动力,(很可能)也是快乐的源泉。 于是就订了个目标要发表至少10个Patent目标。 我想说的是,有了一个你渴求的目标后,你的眼睛似乎一下子明亮起来,原来那些视而不见的东西突然间就跟目标有了联系。 所以对于这样一个不那么现实的目标,我们需要将其分解成一个个小目标,一点点达到。 我的前同事Keith说我一点也不像个工程师,还真是。 我喜欢把我的目标说给我的LP听,家人听,甚至会放在博客里,公众号里这样公开的场合。不管是什么目标,一旦你将其扩散给周围的人(可多可少),你完成目标的可能性就大了很多。

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    目标检测

    依然有个缺点就是,识别这个目标的边框可能不够精确。 YOLO算法可以解决这个边框的问题。 衡量一个目标检测是否符合标准,就看神经网络识别后的框和数据标注的框的交并比,也就是两者框的交集除以两者框的并集。 这里可能会碰到多次检测的问题,就是在目标附近的几个格子都会认为它检测到了目标,这时候应用非极大值抑制的算法,选出概率最大的格子,并把其他交并比很高的格子抑制(这一步交并比的判断,是因为有可能一个图像里有多个目标被检测出来 ,利用交并比可以只抑制一个目标附近多余的检测,而不能把其他目标的检测都被你抑制了)。 不同类别的目标检测,如车和人,抑制分别跑,一共跑两次。 ?

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    目标检测

    Network for Fast Object Detection ECCV2016 https://github.com/zhaoweicai/mscnn 本文首先指出 Faster RCNN 在小目标检测存在的问题 导致小目标的检测效果尤其的差 This creates an inconsistency between the sizes of objects, which are variable, and 我们针对目标检测提出了一个 unified multi-scale deep CNN, denoted the multi-scale CNN (MS-CNN), 主要包括两个部分: an object 这么做的目的就是靠前的特征图可以检测小目标,靠后的特征图可以检测大目标 4 Object Detection Network 检测网络,这里用了一个反卷积的特征图放大 To the best of

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    目标检测

    的问题,即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 定位-Location:解决“在哪里?”的问题,即定位出这个目标的的位置。 检测-Detection:解决“是什么?在哪里?” 的问题,即定位出这个目标的的位置并且知道目标物是什么。 目标检测算法分类 Two stage目标检测算法 先进行区域生成(region proposal,RP)(一个有可能包含待检物体的预选框),再通过卷积神经网络进行样本分类。 常见的two stage目标检测算法有:R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。 常见的one stage目标检测算法有:OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。

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    概念解释:目标识别vs目标检测

    说法一: 识别:说明图中有哪些目标对象。 检测:在识别的基础上,再给出位置和大小。 说法二:(与说法一相反...) 检测:说明图中有哪些目标对象。 识别:在识别的基础上,再给出位置和大小。 我的理解: 检测: 1、传统的方式:通过特征匹配(如边缘检测等算法),提取出图像中的目标。这样的话,只是提取出了目标,并不知道目标是什么,因此需要“识别”来进一步知道是什么物体。 2、深度学习的方式:本身就通过已知物体进行训练,因此在检测过程中,就可以知道这个“目标”是什么物体,所以间接已经包括了一部分“识别”的过程。 但检测的是共性,即一个大类别(如人、车、花) 识别: 识别某个目标是什么物体。如人脸识别判断这个人具体是谁,检测的是个性,即具体细节(如小明、奔驰车、太阳花)。 大部分场景下应该叫做“目标的检测和识别”,估计是为了方便,所以只说了个“目标检测”。

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    MetricOpt:学习优化黑盒评估指标

    我们的方法,名为 MetricOpt在一个黑盒环境中运行,其中的计算去尾的目标度量是未知的。我们通过学习一个可微值函数来实现这一点,该函数将任务特定的模型参数映射到度量观测值。 由于价值函数在金融监管过程中提供了有效的金融监管机制,从而有助于纠正亏损监管的潜在偏差,从而导致金融监管的不断改进。MetricOpt在分类、图像检索和目标检测等各种指标上取得了最先进的性能。

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    目标检测 | Anchor free的目标检测进阶版本

    今天说的是《Soft Anchor-Point Object Detection》,其也是最近关于anchor free的目标检测的论文,作者来自于CMU,一作同样也是FSAF(2019 CVPR)的作者 背景 _ Anchor free是目标检测领域的一个研究热点,其主要可以分为anchor-point和keypoint两类。后者在往往在一个高分辨率的特征图上进行检测,其优点是准确率高,但是计算量大。 整体框架其实和FSAF是类似 ●Soft-Weighted Anchor Points ● 清晰的目标更容易获得关注和更高的分数,而边缘或者被遮挡的目标比较难检测。具体的问题如下: ? ●Soft-Selected Pyramid Levels ● 该问题实际上在FSAF中也研究过,即如何选择合适的分辨率(尺度)来进行目标的检测。FSAF是通过loss来选择合适的分辨率。

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    目标检测】开源 | TIDE:目标检测错误分析工具

    TIDE: A General Toolbox for Identifying Object Detection Errors 原文作者:Daniel Bolya 内容提要 本文介绍了TIDE,一个用于分析目标检测和实例分割算法中的误差来源的框架和关联的工具盒

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    目标检测FPN

    FPN算法 FPN的目标是利用卷积网络本身带有的层次性语义特征,来构建特征金字塔。这篇文章以Faster-RCNN为例,来说明FPN如何应用到RPN和Fast RCNN中。

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    目标物检测

    之所以出现这种问题,是因为目标物和背景不能很好的区分开。 一般图像预处理,都会有以下一些过程: 转换成灰度图。 检测物体边缘 阈值处理 纯色背景一般到这里就可以了,目标物和背景以及能够很好的区分出来了。 最后通过查找物体的轮廓数量,计算出对应的物体数量。

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    HOG目标检测

    COLOR_BGR2RGB) pylab.imshow(imgWithRawBboxes,aspect='auto') pylab.axis('off') pylab.show() 11 算法:HOG目标检测是通过在测试图像上重复地进入一个 由于HOG计算不包含尺度的内在意义,且目标可以出现在一幅图像的多个尺度中,因此HOG计算在尺度金字塔的每一层上是逐步重复的。 如果SVM分类器以任何尺度预测检测目标,则返回相应的边界框。这种技术比Viola-Jones目标检测更精确,但计算上更复杂。

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    目标检测_1

    TEST_IMAGE_PATHS: show_inference(detection_model, image_path) # 本例中在原始模型训练的基础上的训练一定次数 生成model.ckpt 之后转为pb文件 进行目标检测

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