人工智能/机器学习如何助力？
机器学习的应用可以快速监控和处理健壮的数据集，以寻求分析或执行特定的最终目标，特别适合高频交易公司，传统资产管理和传统贷款机构。
执行速度。具有HFT焦点的资产管理者面临来自竞争对手日益增长的压力，因为不断发展的技术采用减少了对技术和一次性基本市场催化剂的反应时间。延迟套利是资金用于在市场之前仅仅几分之一秒获得交易信息的一种做法，通过增加诸如ASIC和FPGA之类的硬件加速器来减轻。
企业能够以两种不同的方式减少延迟。首先，他们能够在交易所共同定位交易服务器，减少物理距离，并更快地获取相关贸易数据。第二，这些公司能够从原始交易进货中获取数据，并比传统数据合并过程更快地检索全国最佳出价/报价（NBBO）价格。公司可以在具有明显优势的市场之前接收数据，并且我们相信机器学习算法具有在延迟时间段更快速和准确地识别和执行价格扩展的潜力。
人工智能和机器学习促进数据捕获和执行数据访问。随着技术演进促进传统资产管理者获取大数据，企业越来越试图在行业中找到竞争优势。数据分析公司进入市场以捕捉未开发的机会。例如，一些公司正在利用来自卫星的数据，捕获关于股票，商品价格，甚至全面经济的信息的区域的图像。对于像Cargometrics和Orbital Insight这样的公司，这些图像包括运输模式，以通知商品价格以存储停车场，并分别通知零售商的客户增长率。有几家公司正在建造自己的火箭并预订未来的小型卫星以进行有效载荷发射，而SpaceFlight等公司则通过与世界各地的发射载波提供商合作来保证发射。
利用机器学习/人工智能的数据分析公司利用诸如卷积神经网络（CNN）的算法的图像识别能力来擦洗用于世界特定区域中的特定特征的图像数据。
以这种方式，他们能够更快速和准确地定制敏感，偏远和密集区域的数据，并打包它以通知具体的市场趋势。
风险投资公司DeepKnowledge Ventures是对大数据的行业承诺的最好例证，最值得注意的是在2014年它向其董事会指定一个名为VITAL的数据分析算法。
深科技（Deep Tech）是指高度技术密集、跨学科融合的创新技术领域，通常涉及人工智能、生物科技、能源、新材料、量子计算等。深科技的发展史可以分为几个关键阶段：
1. 人工智能的萌芽（1940-1960年代）：这个阶段的关键技术发展包括计算机、数字逻辑电路和编程语言。这些技术为后来的人工智能发展奠定了基础。
2. 人工智能的冬天（1970-1980年代）：在这个阶段，人工智能的研究遭遇了一些困境，导致资金削减和研究兴趣下降。尽管如此，一些重要的技术和理论仍得到了发展，为后来的复兴奠定了基础。
3. 人工智能的复兴（1990年代至今）：1990年代，随着计算能力的提升和大量数据的出现，人工智能研究再次焕发生机。这个阶段的关键技术包括神经网络、深度学习和自然语言处理等。
4. 生物科技和生物技术的发展（1970年代至今）：这个阶段的关键技术包括基因编辑、基因组测序和细胞疗法等。这些技术的发展极大地推动了医学、农业和环境保护等领域的进步。
5. 能源技术的创新（1970年代至今）：在这个阶段，太阳能、风能等可再生能源技术得到了快速发展。此外，核聚变、燃料电池等新型能源技术也在不断探索和完善。
6. 新材料的研究与应用（1980年代至今）：随着纳米技术、材料科学等领域的发展，新型材料如石墨烯、碳纳米管、生物材料等不断涌现。这些材料在电子、能源、医疗等领域具有广泛应用前景。
7. 量子计算和量子通信（1990年代至今）：量子计算机和量子通信技术的发展为未来计算、通信等领域带来了革命性的变革。这些技术还在研究和探索阶段，但已经取得了一些重要成果。
这些领域的发展和交叉融合共同构成了深科技的发展史。未来，深科技将继续推动各个领域的创新发展，改变人类的生产方式和生活方式。
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