探索量子计算：理解原理与未来应用
在这篇文章中，我们将探讨量子计算的基本原理，了解它与经典计算的区别，并深入研究其在未来可能的应用场景。通过对量子比特、量子纠缠和量子超越等概念的解释，我们希望为读者揭开量子计算这一前沿技术的神秘面纱。
量子计算与金融风险管理：提升市场预测能力
【10月更文挑战第8天】量子计算作为一种前沿技术，正在逐步改变金融风险管理的格局。通过利用其独特的计算能力和优化算法，量子计算可以显著提高市场预测的准确性和及时性，为金融机构提供更精准的风险管理工具。尽管目前仍面临一些挑战和限制，但随着技术的不断进步和完善，相信量子计算将在未来的金融风险管理领域发挥更加重要的作用。
多智能体微调实践：α-UMi 开源
近年来，为了加强大型语言模型(Large-Language Models, LLM）实时信息处理、解决专业问题的能力，催生了工具调用智能体（Tool Integrated Agent）概念
黑盒模型事后归因解析：SHAP 方法
近年来人工智能的浪潮越来越汹涌，以神经网络、集成模型为代表的机器学习模型在数据挖掘领域中发挥着不可替代的作用。在追求模型高精度的道路上，工业界和学术界也十分关注模型的可解释性，期待从复杂模型中得到更直观的理解。
告别 AI 模型黑盒：可解释机器学习研究报告
随着金融数据规模的日益增长与 AI 技术的发展，机器学习模型在金融银行业被广泛使用。高性能的机器学习模型虽然在预测能力上表现突出，但是因为模型过于复杂的结构而引发的黑盒问题，却不利于机器学习模型的大规模使用。无法解释的黑盒模型在使用过程中暴露出来的安全风险和不公正问题，使人们对黑盒模型的使用变得越来越谨慎。为了应对黑盒模型的不可解释的问题，科学家们提出了可解释机器学习的研究。可解释机器学习分为内在可解释模型的研究和模型的事后解析方法两大方向。
matlab遗传算法工具箱
遗传算法(genetic algorithm,GA)是一种进化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法是把问题参数编码为染色体,再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息,最终生成符合优化目标的染色体。