样调查方式，将武汉市的分为中心城区和远城区两层，其中三阶段抽样是从武汉 市所有行政区中利用 PPS 抽样法抽取行政区，再从行政区中抽取社区，最后利 用系统抽样的方式抽取常住居民，保证最终单元入选样本的概率均相同。试调查 问卷各项检验均通过，问卷结构合理。正式调查数据进行信度、效度分析，并且 进行游程检验和独立性检验均通过，调查结果真实可信。 针对问卷调查的结果，我们运用描述性统计方法，分别对用户和非用户的基 LDA 好评主题分析结果..................................................................... - 15 - 表 4-1 分层抽样样本比重表......................................................................... - 18 - 表 4-2 中心城区代码法抽样表 理连接。再者是产品的 专业性及数据标准相关的问题。智能穿戴设备只有解决了这些方面的问题，才能 在健康领域有更大的发展。 李红岩、段莹等人指出，智能手环作为一种简单方便的可穿戴设备，对于 大样本人群睡眠状况的研究可能做出贡献。智能手环可以用于失眠、睡眠呼吸障 碍、周期性肢动障碍、昼夜节律失调性睡眠障碍等睡眠障碍的评估。 刘思言. 可穿戴智能设备引领未来终端市场 诸多关键技术仍待突破[J]

Reshape 图 4 Faster RCNN 模型架构 步骤 2:创建正样本的单块电池片模板,将排除短 路缺陷后的单片电池与单块电池模板进行对比,若相 似度高于 80%,则判断为无缺陷的正样本,反之则为候 选负样本。 3. 2. 4 基于 Faster RCNN 模型的二次缺陷检测 (1)缺陷分类及样本训练 分析数十种光伏组件 EL 的缺陷类型,包括叉状 隐裂、线型隐裂、树枝状隐裂、断栅、破片、混档、黑斑、 系统(质检平台架构如图 5 所示,光伏质检系统界面如 图 6 所示),从 EL 质检仪获取图像数据,面对主要的 19 种缺陷进行自动检测。 对工业产线初始过检率、漏 检率高的问题,本项目采集两万张样本进行模型训练, 迭代 70 余轮后,检测精度由部署前的漏检率 10%提升 至部署后的漏检率<0. 2%、过检率<4%。 同时,系统将 重点质检数据上报边缘侧部署的工业质检业务平台, 实现质量数据全流程智能化管理。

2 原理简述 汽车无钥匙进入系统利用近场通信（NFC）、超宽带（UWB）、蓝牙等无线通信技术，可以实 现汽车的解锁、启动、远程控制等功能，比较常见的攻击手段有重放攻击、滚码遍历、中继攻击、 对抗样本、以及一些逻辑漏洞的利用[14]。如果使用不安全的固定码，汽车一旦遭受攻击只能被动挨 打，而使用相对安全的滚动码虽然可以阻止重放攻击，但若存在设计缺陷依然会被黑客绕过并加以 利用。如 Rolling-PWN 5.6 针对智能驾驶算法的攻击 5.6.1 数据投毒攻击 数据投毒攻击（Poisoning Attacks）发生在车联网学习模型的训练阶段，攻击者会故意操纵训练 数据集，向其中注入带有恶意的样本，从而影响车联网模型的训练和测试过程，进而影响模型的预 测结果。其主要目的是损害系统的鲁棒性，从而危害车联网的性能。 在大多数情况下，攻击者不太可能访问培训数据。然而，随着车联网对实时更新的需求，许多 数据投毒攻击 （1）有目标攻击：其旨在让车联网中特定标签相关的输入得到错误输出,常见的有目标攻击有 标签反转攻击，后门攻击等。 标签翻转攻击（label-flip attack）是指攻击者通过改变训练样本中一个恒定的部分的标签进行投 毒，某个类别的真实训练示例的标签会被翻转到另一个类别，而数据的特征保持不变。2019 年，Cao 等人[56]就提出了一种分布式标签翻转投毒方法来毒化联邦架构中的深度学习模型。在自动驾驶中，

未来将是同时指挥多个灯塔工厂的大脑。 图 3：三一重工数字化推进历程 资料来源: 公司官网、国信证券经济研究所整理 18 号厂房，业内灯塔工厂先驱 行业内第一个满产的灯塔工厂，工信部工程机械数字化车间样本。18 号厂房是 行业内第一个灯塔工厂，于 2008 年筹建，2012 年投产，起初只是为了扩大产 能满足市场需求，2019 年公司在数字化战略的布局下将 18 号厂房改造升级为 灯塔工厂，进行全方位的数字化、智能化升级，2020 效解决资金回报、人才 激励、样本量方面的问题： 1）避免资金回报压力：树根互联项目投资金额巨大，体外孵化可避免给上市公 司带来资金压力，也便于持续吸引外来资本。 2）人才激励上有更大空间：树根互联的发展需要吸引高端人才，体外孵化便于 给予核心骨干充分的股权激励。 3）满足庞大样本量的需要：大数据和云计算项目需要庞大的样本量，如果放在 三一重工体内很难满足样本量需要，不便于发挥大数据效应。

算的灵活性，还能在保障性能前提下有效应对数据安全和隐私保护挑 战。随着智算需求持续旺盛，海量样本数据处理面临两大挑战：一是 敏感数据外迁难，安全性较高的数据多存储于企业端；二是样本数据 量激增，迫使智算中心在具备强大算力的同时，还需扩容存储资源， 提升建设成本。在此背景下，业界对实现“存算分离拉远、样本随训 随拉”需求迫切。 智算产业发展研究报告（2025） 30 目前存算分离在 AI 5%。2025 年 6 月，中国电信研究院 联合上海电信和华为，完成全球首次基于 50G-PON 万兆光网的存算分 离现网试验，表明万兆光网具备承载 RDMA 存算分离业务的能力，可 为存算分离、样本入算等新兴业务场景提供高带宽、高质量、高可靠 的网络服务。本次试验中，训练采用 Deepseek2-lite-16B 模型和存 算拉远方式，基于 50G-PON 万兆接入网络，结合 RDMA 智算网关，打

聚类、分类、回归拟合、贝叶斯估 计、蒙特卡洛树等算法帮助进行灾 害根本原因分析、趋势预测、隐患 排查 深度学习： 通过神经网络对大数据样本进行无 监督学习，找到灾害原因和结果之 间的关联，并用于预测隐患 知识图谱： 建立应急知识图谱和专家系统，协 助选择预案，辅助专家会商决策 深度学习隐患样本，及时告警保障安全生产 神经网络抓取质量特征，协助施工保质保量 智慧工地 SaaS 平台关键技术逻辑—— (6)SaaS

些需要优化和改进的地方，智慧运行系统下一步研究方向包括： （1）当数理模型训练样本数据充足，覆盖工况比较全面时，模型预测准确 性较高；但随着机组运行年限的增加，存在设备老化、运行工况多变等情况，造 成样本数据无法覆盖机组所有运行工况。或者新投运机组，前期样本数据不足， 需要不断在数理模型中增加样本数据。 因此需要开发数理模型的自学习、自训练功能，实现模型样本数据的自采集、 自筛选，模型的自训练、自预测以及自发布功能，满足模型需要不断更新的需求。 万标箱，年均增长率达 25.3%，集装箱吞吐量增 速连续六年在全国沿海主要港口中排第 1 位。 近几年，北港股份先后荣获中国上市公司综合百强奖、“全国物流行业抗疫 先进企业”、入选“中证 500 指数样本股”，成为广西五家入选国务院国资委“双百 企业”综合改革单位之一。荣获中共中央授予的“全国先进基层党组织”荣誉称号； 荣获 2014 年—2019 年全国交通运输系统先进集体、全国物流行业抗疫先进企业、 多样化对话流程多轮调优  对接业务流程所需接口，以业务场景为导向，构建多样化任务式对 话流程。 对接业务流程所需接口，对接口位置、调用方式、权限设置等进行中间件开 发。以业务场景为导向，例如样本查询、产品选型、门店核实等进行对话流 程的迭代调优。 D. 定制化文本机器人资料库方案规划  实现 30w+产品型号、2000w+产品参数、系统对接自动更新。 确定以查询产品参数为资料库的应用场景，并确认资料库数据更新方式及数

2 Few-shot (Zero-shot) ，在少甚至无标注样本的 条件下支持推理（自监督学习）。 将模型在下游各种自然语言处理任 务上的小规模有标注数据进行微调 得到适配模型 预训练语言模型 从海量数据中自动学习知识 将模型在大规模无标注数据上进 训练一次的成本可能 在 12 00 万人民币。 而华为方面 ，在训练千亿参数的盘古大模型时 ，也调用了超过 2000 块 的昇腾 910 ，进行了超过 2 个月的训练 ， 成本极高。 一方面选择小样本 训练 ， 通过自 监督的方法 ， 以更少的标注数据来做训练 ， 以降低成本； 另一方面 盘古大模型的三层 架构能在结构上实现降本。 L0 层是通识性的大模型 ，具备鲁棒性 和泛化性； 大模型训

Cutoff）之前的知识。显然，对于希望利用大语 言模型检索信息的使用者来说，最新的知识需要通过调用网络搜索工具、设计提示词等方式加入模型；而对于 希望评估大语言模型预测性能的应用计量经济学家而言，任何截止日期之前的数据都属于“样本内”，应当特 别小心“前视偏差”（Look-ahead Bias）。例如，当使用大模型分析新闻数据预测资产价格时，即便在提示词中 2例如，纽约时报指控 OpenAI 未经授权使用其文字训练模型。 和资本投入，引发了人工智能的投资热潮，并塑造了当今人工智能产业的竞争格局。 拓展定律 扩展定律是对大模型性能决定因素的定量研究；从经济学的角度来看，拓展定律反映了人工智能 本身的生产函数。已有的研究发现，大模型样本外损失与参数大小、数据量、训练轮数呈现负指数幂下降的关 系。近一段时间，随着推理模型的发展，又有研究认为模型的性能随着推理时长的增长而增长。 OpenAI 于 2020 年提出的原始拓展定律，揭示了大语言模型性能随规模扩展的规律 Transactions in Operational Research, 31(4), 2765-2795. (更多文献略) 如果期刊有特殊的格式要求，可以将体例中的示例作为少样本学习案例加入到提示词当中。我们也可以 将网页上的信息自动转化为 BibTex 格式： 提示词 6.2（贡献人：胡诗云） Create biblatex: The Effects of a Multifaceted

有足够多的自由度 8.1.2 机器人工作站的一般设计原则 1 ）确定机器人的持重能力 机器人手腕所能抓取的质量是机器人的一个重要性能指标，习惯上 称为机器人的可搬质量。 环境条件可由机器人产品样本的推荐使用领域加以确定。下面分别讨论。 一般说来，同一系列的机器人，其可搬质量越大，它的外形尺寸、手腕工 作空间、自身质量以及所消耗的功率也就越大。 在设计中，需要初步设计出机器人的末端执行器，比较精确地计算它的质