生成式对抗网络在金融数据中的应用

数据作为国家基础性战略资源和关键生产要素,是经济社会发展的基础资源和创新引擎。金融行业作为数据的密集型和科技驱动型行业,实现数据资产的优化配置,是促进产业升级的关键因素。但金融数据普遍存在数据分布不均衡、数据信息不对称以及“数据孤岛”等问题,导致数据无法充分发挥其价值。为了克服这些挑战,金融机构积极采用各种生成模型合成高度逼真的数据,以打破数据壁垒和垄断,成为未来金融业发展的趋势和方向。生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)是最流行的模型之一,在各个领域都有不俗的表现。其在金融表格数据生成、金融时间序列生成以及金融欺诈检测等方面也展现出广泛的应用潜力。文章介绍了GAN模型相较其他生成模型在金融领域的优势;对自2014年生成式对抗网络被提出以来的可被应用于金融领域的GAN模型进行整理,并对各模型的原理进行介绍;探讨GAN模型在生成金融表格数据、生成金融时间序列、金融欺诈检测等金融数据领域中的应用实践;最后结合中国的实际情况,分析了GAN在未来面临的挑战及发展方向。

谈初中数学教学中归纳推理意识的渗透

新课程改革后专家推行的教学方式在不断更新,在初中数学教学中重点培养学生的归纳推理意识,目的是不断适应新形势下的人才培养要求,由此许多教师正在打造高品质的数学课堂,发展学生的核心素养,帮助初中数学教学从僵化的传统教育模式中解放出来,真正提升教学质量。在许多教学模式、合作学习的模式的实践下,在初中数学课堂中教师恰当地使用归纳推理的教学法,以问题来带动课堂气氛,采用归纳推理的学习研究方式,能够在根本上转变学生接触数学的逻辑思维方式与问题思考习惯,提高了学生学习数学的兴趣,并且提升了教师教学的质量与效率。

ChatLONGYING:大语言模型在银行财富管理领域的应用研究

ChatGPT对话机器人于2022年11月由OpenAI推出,能够学习和精准理解人类的语言,并以接近人类的智能水平进行对话和互动,引发了全球广泛关注.2023年2月,复旦大学发布了国内首个类ChatGPT大语言模型——MOSS,该模型可执行对话生成、编程、事实问答等一系列任务,打通了让生成式语言模型理解人类意图并具有对话能力的全部技术路径.