强解 释性但泛化 能力 弱。 基于海量数据与 大规模预训练； 代表算法： DeepSeek 系列 Qwen 系列 GPT 系列 通过模型组合提升 预测精度； 代表算法： 随机森林 梯度提升决策树 神经网络 ) 深度学习机器学习人工智 能 4/37 在人工智能领域，数据、算力与算法构成发展基石——数据驱动模型训练，算力支撑复杂计算，算法优化 技术路径，三者协同推动人工智能向更高阶形态演进。 蒸馏模型知识 减少信息损失 知识空同映射 特征关系保留 梯度 精度 分析 的模 型量 化技 术 目 技 标 解决传统量化缺陷 保持模型性解 梯度精蜜分析量化 量化增量训练 边 缘 计 算 + 要素之一。 大模型轻量化流程 基于特征关系保留的知识蒸馏技术 基于梯度精度分析的模型量化技术 基于提出的基于特征关系保留的知识蒸馏技术与基于梯度精度分析的模型 量 化 技 术 ， 有 效 地 解 决 了 AI 大 模 型 模 型 参 数 高 、 推 理 复 杂 度 高 的 问 题 。 搜集每层梯度信息、估计量化敏感度 基于量化敏感度确定量化步长 使用确定的比例和级别进行量化

的参数 CNN 人 t 是 LSTM 保留 RNN 的 隐 含层传递关系，加入 遗忘门、输入门和输 出门，解决 RNN 在 时间序列训练时的梯 度消失与梯度爆炸 L Q saly M⁹ 简化结构，模型 参数更少，训练 速度更快 2017 Vaswani 等在论文《 Attention Is All You Need 》中提出 2014 和 Caglar Gulcehre 等提出 1997 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 提出 an 引入了自注意 力机制，提高 处理效率 解决梯度消失 问 题，可以处理更长 序列的数据 脱 磨 1989 Yann LeCun 等人 在 贝尔实验室开发 - an k- u LSTM i 卤 BP 网络 时间 1 6

水灾重大危险源评价指标体系分为地面水灾监测评价指标体系 和井下水灾监测评价指标体系。 1.地面水引起井下水灾的重大危险源评价指标体系 以地面水水文监测系统的水位标高为危险源，采用梯度预警的 方法进行预警，具体的指标体系见表 3-2。 水位标高梯度预警分为蓝色、黄色、橙色和红色四级： 蓝色预警：作业地点水位标高变化绝对值大于或等于 2 并小于 3。 黄色预警：作业地点水位标高变化绝对值大于或等于 3 并小于 矿井井下水重大危险源图形评价包括采空区积水、老巷积水、 断层防水煤柱等导水涌水通道的评价指标体系，矿井水灾重大危险 源预警指标体系见表 3-3。 130 数字化矿山（自动化监控、三维综合管理平台）方案 表 3-2 水位标高梯度预警指标体系库 A：t 个水位标高数据样本的均值。 Di：水位标高取样数据。 Dn：水位标高当前数据。 评价项目 评价指标 预警警级 V(米) 3>AI ≥2 蓝色预警 V(米) 4>AI 米 红色预 采取措施后消 （2）流量梯度预警指标体系库 以井下水水文监测系统的流量为危险源，采用梯度预警的方法 131 数字化矿山（自动化监控、三维综合管理平台）方案 进行预警，具体的指标体系见表 3-4。 表 3-4 流量梯度预警指标体系库 A：t 个流量数据样本的均值。 Di：流量取样数据。 Dn：流量当前数据。 AI(n)：百分比梯度。 评价项目 评价指标 预警警级 AI(%)

归不同的是，输出的结果是有限数量的离散变量。 应用比较广的分类算法： • 决策树（ Desition Tree ） • 随机森林（ Random Forest ） • 梯度下降决策树（ GBDT ） • 极端梯度提升决策树（ XGBoost ） • 梯度提升决策树（ LightGBM ） • 贝叶斯（ Bayes ） • 人工神经网络（ ANN ） • 支持向量机（ SVM ） 三、工业大数据建模 分类分析的思想

导致大量珍贵数据的缺失。为解决由于样本数量过 少引起的算法模型准确率低的问题，一方面需要加 强输变电设备状态监测系统的覆盖力度；另一方面， 通过扩展数据样本的方法来扩充故障样本。如以基 于策略梯度和 GAN 的故障案例生成方法具有收敛 性好、能有效解决高维或者复杂空间问题的优势， 适用于处理分布多样和变化较大的离散数据[62-63]。 当输变电设备的多源时空数据有效采集后，即 可开 of power equipment[J]. High Voltage Engineering, 2020, 46(9): 2985-2999. [63] 李雅欣，侯慧娟，胥明凯，等. 基于策略梯度和生成式对抗网络的 变压器油色谱案例扩充方法[J]. 电力自动化设备，2020，40(12)： 211-217. LI Yaxin, HOU Huijuan, XU Mingkai, et al.

板上仍可能存在未被冷板完全覆盖的局部热点或功率密度极高的 区域（如 CPU/GPU/ASIC 芯片本身、供电模块）。这些热点会显 著提高其自身及周围空气的温度。 温度梯度增大： 高功率设备内部不同区域的温差可能更大。当存 在腐蚀性气体时，温度梯度本身就是驱动腐蚀（特别是电化学腐 蚀）的重要因素之一。冷板表面温度通常较低（接近冷却液温度）， 而芯片结温或供电模块温度可能很高，这在其间形成了显著的温 差，加剧了电化学腐蚀过程。

强化学习是一种新型的机器学习方法，近年来在 PIES 优化运行问题中倍受关注。已有用于求解 PIES 优化运行问题的强化学习方法，包括 Q 学习[58,76-77]、 深度 Q 网络[78]、深度确定性策略梯度(deep deter- ministic policy gradient, DDPG)[79-80]等。文献[77]综 合 Q 学习和 MILP 数学规划的优势，提出了一种改 进的 Q 学习算法，在求解

组织机构名称、站点名称、规约类型等信息。 45 属性 业务逻辑 保存通讯规约信息，进行分页查询 输出业务对象及 属性 通信设备名称、设备名称、点位名称、点号、基值、数据处理系数、数 据有效上限、数据有效下限、数据有效梯度、入库步长等； 操作是否成功 功能需求描述 勾选设备，点击生成规约按钮，生成规约； 根据组织机构名称、站点名称、规约类型等信息分页查询通讯规约信 息； 点击保存、修改按钮，弹出填写表单填写并提交，提示操作是否成功；

参数、移动巡检等数据的全面采集。 u 在网络覆盖、智能感知的基础上 ，结合矿山生产工艺流程，采用智能控制等技术对钻机、挖掘机、 自卸卡车、破碎机、带式传送机、智能凿 岩 台车、智能装药车、智能高梯度磁选机等装备智能化改造 ，实现安全生产、减员增效、节能减排等作用。 亿欧智库：智能矿山生产装备智能化 2.2.4 生产装备智能化——利用智能感知全面采集生产数据，结合矿山生 产流程进行装备智能

集群。鄂尔多斯先后引进实施了神华煤直接液化、伊泰煤间接液化、汇能煤制气、中天 合创、中煤鄂能集团、融信化工等一批煤炭深加工项目，构成了煤制油、煤制气、煤制 甲醇和烯烃、煤基新材料等多条产业链，实现了煤化工产业的纵向梯度延伸，成为国内 门类最全、规模最大的现代煤化工试验示范项目集中区。其中，宝丰能源项目是全球唯 一规模化用绿氢替代化石能源生产高端化工产品的项目，将成为全球单场规模最大的“绿 氢 +”煤制烯烃产业基地。 全覆盖。加快完善《全国碳排放权交易的第三方核查指南》，进一步规范主要工序边界 及数据获取与质量要求，细化工作流程、统一核查标准与国际接轨。 推进计量体系建设，完善行业标准体系。通过市场化手段，引导企业提升碳资产管 理水平，形成成本梯度。加强碳计量技术研究和应用，建立完善碳排放计量体系，定期 57 鄂尔多斯低碳转型及案例研究 开展重点行业碳盘查，培育一批行业专业化机构，为碳排放交易以及碳达峰提供技术支 撑。加快制订绿色工厂、