1.关键技术亟需紧缺性：分布式深度强化学习技术的研究和应用对于金融数据处理具有重要意义，但目前该技术在金融领域的应用仍然较为初级，尚存在着许多技术难题和挑战。如在金融数据处理中，需要处理大规模的异构数据，如文本、图像、时间序列数据等，而现有的深度强化学习模型往往难以有效处理这些异构数据。解决这些关键技术难题，实现分布式深度强化学习技术在金融数据处理中的应用，具有重要的技术价值和商业前景。 2.创新技术应用：在核心技术部分，我们将结合分布式系统和深度强化学习的优势，针对金融数据处理中的关键问题进行创新性技术应用。我们将设计高效的分布式深度强化学习算法，以解决大规模数据处理中的计算和通信瓶颈问题；