报告围绕人工智能+金融行业的主要应用场景，通过梳理智能风控、智能理赔、智能客服等各领域的发展情况，从行业环境、技术特点、融资情况、产业链等维度入手，展现人工智能+金融行业的发展现状，并对未来行业发展趋势进行展望。
目录报告摘要1人工智能+金融行业概述1.1人工智能+金融行业概念界定1.2金融行业技术应用的发展历程1.3人工智能+金融行业驱动因素1.4人工智能+金融行业相关技术梳理1.5人工智能+金融行业核心技术梳理1.6人工智能+金融行业应用全景图1.7人工智能+金融行业图谱1.8人工智能+金融行业投融资情况1.9人工智能+金融行业商业逻辑解构2人工智能+金融行业应用场景2.1智能风控2.2智能支付2.3智能理赔2.4智能客服2.5智能营销2.6智能投研2.7智能投顾3人工智能+金融行业洞察与策略分析3.1人工智能+金融行业进入壁垒3.2技术提供方：挑战与应对措施3.3传统金融机构：挑战与应对措施3.4监管方：挑战与应对措施4人工智能+金融行业典型公司案例4.1蚂蚁金服4.2度小满金融4.3IBM4.4平安科技4.5同盾科技4.6云从科技4.7旷视科技4.8明略数据4.9文因互联5人工智能+金融行业趋势展望

ApacheShiro是一个应用广泛的权限管理的用户认证与授权框架。
近日，shiro被爆出ApacheShiro身份验证绕过漏洞(CVE-2020-11989)，攻击者可以使用包含payload的恶意请求绕过Shiro的身份认证，漏洞于1.5.3修复。
实际上，这个修复并不完全，由于shiro在处理url时与spring仍然存在差异，shiro最新版仍然存在身份校验绕过漏洞。
2020年8月17日，ApacheShiro发布1.6.0版本修复该漏洞绕过。
阿里云应急响应中心提醒ApacheShiro用户尽快采取安全措施阻止漏洞攻击。

文中在传导性电磁干扰的产生机理和耦合方式的基础上，分析了线性阻抗稳定网络这一干扰测量电路的工作原理，提出了线性阻抗稳定网络输出为共模和差模混合噪声这一问题后，给出了Paul、See和Guo3种噪声分离网络来实现从总噪声中分离出差模噪声和共模噪声。
根据干扰三要素着重介绍了屏蔽、接地和滤波3种重要的干扰抑制措施，最后利用改进的软件算法来对噪声信号进行诊断和处理，结果表明所采用的算法能够更好的去除共模噪声和差模噪声。

现代设备技术水平不断提高，生产率、自动化要求越来越高，相应地，故障也随之增加。
变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备，其工作状态对电力系统、企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。
如何提前对变压器故障进行预测和在故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的一个重要途径。
因此研究变压器故障诊断对保证系统安全、可靠、经济运行，提高经济效益具有重要意义。
本文针对传统故障诊断的若干弊病，提出了将神经网络用于变压器故障诊断系统。
传统的故障诊断方法大多是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心，知识获取困难、推理效率低下、自适应能力差，并且常见的诊断方法常常由于其单一性而存在一定的误差。
同时由于故障征兆和故障类型之间常常存在复杂的非线性关系，使得诊断系统的数学模型很难获取。
而人工神经网络以其分布式并行处理、自适应、自学习、联想记忆以及非线性映射等优点，为解决这一问题开辟了新途径。
鉴于此，在开发变压器故障诊断系统时，将神经网络作为故障分类器进行设计。
本文首先分析了故障诊断和神经网络的基本理论，并在此基础上提出了神经网络对于变压器故障诊断系统的适用性;文中将BP神经网络算法用计算机实现;并针对其本身存在的一些缺点提出了一系列改进措施，通过在修正权值的时候增加动量项，并且限制输入值范围来减小误差、提高系统的诊断正确率;在对输入数据进行归一化处理的时候，采取按类逐项归一化的方法，避免了输入数据出现0或者1而使训练进入平坦区。
这样可以大大提高系统的诊断效率和诊断正确率。
将变压器诊断中典型的油中气体分析法和神经网络方法相结合，采用Java语言开发出界面友好、性能优秀的变压器故障诊断系统;此外，文中还详细探讨了网络各结构参数的选择方法，并且就变压器这一实际诊断系统，分析了不同结构参数对系统误差的影响。
在文章的最后，总结了神经网络故障诊断系统的优秀性能以及它存在的不足，并且分析了未来神经网络用于故障诊断的前景和发展方向。
关键词故障诊断；
神经网；
BP算法；
变压器油中气体分析

发那科机器人报警代码，可快速找到机器人报警信息的中文含义，同时也可以找到建议的措施，按措施找问题很容易解决，比研究说明书更快捷

在统计信号处理中，往往会遇到等待处理的随机信号是非白色的，例如云雨、海浪、地物反射的杂乱回波等，它们的功率谱即使在信号通带内也非均匀分布。
这样会给问题的解决带来困难。
克服这一困难的措施之一是对色噪声进行白化处理。
主要内容是设计一个稳定的线性滤波器或者一种白化变换方法，将输入的有色噪声变成输出的白噪声。

松弛这是针对Ruby以及Ruby和Rails应用程序的超级简单的Slack集成。
一个用例是在创建新用户或在您的应用程序中采取了某些措施后，在Slack中发布通知。
还有其他提供类似功能的宝石吗？是的。
它们中的一些提供更大的灵活性吗？是的。
这样做的目的是使安装和集成过程需要30秒。
该gem可以与rails应用程序一起使用，并可以根据环境配置启用/禁用，如下所示入门没有护栏geminstallslacked带导轨将此行添加到您的应用程序的Gemfile中：gem'slacked'然后执行：$bundle然后运行安装程序：$bundleexecrailsgslacked:install这将在rails应用程序的根目录中创建一个.env文件。
指定默认的WebhookUrl和要发送的消息。
SLACK_WEBHOOK="WE

集装箱优化算法设计文档利用集装箱运输货物的方式是一种方便又灵活的运输措施。
现在已被众多的货主所采用，他可以在最大限度上减少运输过程中造成的货损。
集装箱船配载方案的优劣直接关系到船舶和货物的安全，在众多的可行性配载方案中，寻求一种相对最优的配载方案一直是配载人员追求的目标。
集装箱优化设计的要求是在给定集装箱的尺寸后，在该空间内放入长方形，正方形，实现这三种形状货物的最大限度的摆放，从而使集装箱的剩余空间最小。
这种开发主要运用在一些为装运和运输计算最优化的装载，计算最大限度的装载空间，从而节省时间和在运输上的费用以致节省成本。
本设计是一个简单的模拟测试软件，通过编写来分析计算各种形状的货物在集装箱中堆放方式所占用的空间，从中找到最优化的摆放方式，提高集装箱配载率，降低货物运输环节的费用，提高企业的核心竞争力，最终达到最大利润。

AWS自动修复开源应用程序可通过使用AWSConfig立即修复常见的安全问题。
目录关于自动修复通过SQS队列auto-remediate-config-compliance触发自动修复功能。
SQS队列通过CloudWatchEventauto-remediate-config-complianceremediateauto-remediate-config-compliance从AWSConfig中填充了合规性负载。
CloudWatchEvent的目的是过滤掉AWSConfig生成的所有与违规有关的消息。
触发Lambda函数后，它将尝试修复安全问题。
如果修复失败，则事件有效负载将发送到死信队列（DQL）SQS队列auto-remediate-dlq。
每次将有效负载发送到DLQ时，属性try_count都会增加到SQS消息中。
一旦该计数超过Lambda函数附加的RETRYCOUNT变量，该消息将不再发送到DLQ。
如果对传入的AWSConfig事件不存在任何补救措施，则AWSConfig有效负载将被发送到SNS主题auto-remedia

2020年2月19日，欧委会发布《欧洲数据战略》报告（AEuropeanStrategyfordata），概述了欧盟未来五年实现数据经济所需的政策措施和投资策略。
该战略将在尊重欧洲“以人为本”的核心价值观基础上，通过建立跨部门治理框架、加强数据基础设施投资、提升个体数据权利和技能、打造公共欧洲数据空间等措施，将欧洲打造成全球最具吸引力、最安全和最具活力的数据敏捷经济体（data-agileeconomy）。
1.面向数据访问和使用的跨部门治理框架2.使能作用：投资数据，增强欧洲数据托管、处理和应用能力3.能力：个人赋权，增强技能培养和中小企业投资4.针对战略领域和公共领域建设通用欧洲数据空间

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。