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CFS2025第十四届财经峰会暨2025新质生产力企业家大会定于今年7月在上海举行，主题为“穿越变革浪潮，共筑经济韧性”。
作为中国经济领域最具影响力的思想盛会，CFS第十四届财经峰会将邀请各行业领袖共同研判全球新挑战与新变局下的中国经济，共享发展新机遇，助力中国经济长期高质量发展。
CFS财经峰会设立于2012年，是集众多财经及大众媒体之力打造的大型活动品牌。峰会以演讲、高端对话、深度分享、致敬盛典、品牌展等形式汇聚和分享商业智慧，探寻中国经济转型和发展的动力。每年有超过1000位商界、政界、学界等领域代表出席，超过200位顶级嘉宾担任演讲嘉宾，深度参与媒体超过300家，影响人次超过2000万。如今，峰会已成为中国经济领域最具影响力的思想交流平台之一。
第十四届财经峰会暨新质生产力企业家大会携手品牌：博识广联
博识广联的基于集成学习的无线电信号分析设备团队将基于机器学习和人工智能方法研究实现新的更快速、更准确、更智能的无线信号采集、处理和分析诊断技术，突破传统无线电信号发现和识别的性能瓶颈。本团队研发了“基于集成学习的无线电信号分析设备”并进行产业化转化，该系统功能设计符合无线电监管行业的迫切需求，全面提升我国无线电监管行业技术水平，填补国内空白，达到国际先进水平。
通信信号调制识别是介于信号检测和信号解调之间的一项技术，本质上是一个模式识别问题。模式识别指根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。在调制识别问题中，样本是所有调制信号波形的集合，类别是所有可识别的调制方式的集合。基于决策理论似然比的识别方法需要依赖信号的均值、方差、协方差等先验信息，这些参数在非合作信道中获取难度较大；而基于提取专家特征的机器学习算法与基于单一模型的深度学习网络，在调制方式类别较多的分类场景中实测正确率表现较差。
本设备充分结合LSTM网络对模拟调制类别识别准确率高、Inception网络在低阶数字调制类型的分类问题中性能优异、ResNet模型在高阶数字调制类别分类场景中表现较好等优势，通过集成学习（ensemble learning）的思想，提出了针对无线电信号调制方式与通信体制识别领域的异质集成算法。
最终，本设备提出的算法在缺少先验信息的场景中，与其他算法相比，本设备不仅支持更加丰富的调制方式与通信体制种类识别，而且识别准确率更高。
