数字技术赋能科技金融助力区域经济发展的策略研究

在数字技术的推动下,科技金融作为金融领域的一种新兴形态,正日益成为促进区域经济发展的重要力量。随着科技不断进步以及金融业务的持续创新,科技金融已经从传统金融的边缘逐渐走向核心,成为推动经济增长、优化产业结构和提高经济效率的关键支撑。基于此,本文探讨了数字技术赋能科技金融在推动区域经济发展中的作用,分析了数字技术赋能科技金融在助力区域经济发展中面临的挑战,进一步探讨了相关的有效策略,以期为区域经济的可持续发展提供参考和借鉴。

基于元学习的图像翻译算法

图像翻译是目前计算机视觉领域一个比较重要的方向,其目标旨在学习两个不同图像域之间的映射,同时保留原始图像的特征和语义。当今,无监督学习的图像翻译利用生成对抗网络和比较多的训练数据能够取得不错的性能。但现有的图像翻译模型是采用一种一次性的方式形成,其中忽略了训练过程的学习经验,所生成的模型只能适用于特定的领域,不能适应一个未知的领域。该文在循环一致性生成对抗网络的研究基础之上,尝试从元学习的角度来处理这一类问题。

基于知识图谱的个性化推荐系统构建

在以往的推荐系统模型中,大多是通过协同过滤算法实现的,所以会存在冷启动和数据稀疏性等问题,从而导致推荐质量不高。一般的解决办法就是通过加入一些附加的语义信息来提升推荐的精度。而知识图谱中就包含了大量的语义内容,可以在推荐系统中引入知识图谱作为附加信息。因此,本文提出了基于知识图谱的个性化推荐系统构建。在推荐模型中加入知识图谱,可以很好的增强推荐的准确性。

基于树形结构编码器的点云补全算法

点云补全是目前计算机三维视觉领域较为重要的一个方向,目前的深度学习算法采用的是编码器–解码器结构,常用的编码器难以提取出精细的局部特征。本文基于生成对抗网络,提出一种带有树形结构编码器的点云补全算法。树状卷积结构可以提取更为精细的点云特征向量,并提高算法的计算效率。最后利用特征金字塔模型来生成点云的缺失部分。实验结果表明,基于该网络结构补全的点云数据具有有效性,并且补全精度相对于PCN算法有一定精度提高。