1T⁹ 0013 125 30 二 3 A 3 G 1 三 0 0000 二 2225 0 3 3 G 300 79 0822 1m 2225 二 3 3004 7 03 二 m 2225 15 9 25 20 22 三 T⁹1 BG 1 D 22 20 第 6 0 79 062 1 225 三 三 15 1 5 30 三 5 15 3 器具存放间

0% 二、 项目总成本 - 12,106 127,352 79,182 - 218,640 62.5% 三、 G 直接成本 - 12,106 109,666 79,182 - 200,955 57.4% 1、 G 直接材料成本合计 - 424 0.1% 3、 G 直接制造费用 - - 6,324 79,182 - 85,506 24.4% 四、 直接毛利 149,045 42.6% % 43% 五、 间接成本 - -

⾼压线束、发动机线 束、⻔后盖线束和电 缆线束 瑞浦兰钧能源 63 电⼦板块 储能电芯, 锂离⼦电 池 精诚⼯科 23 缸体、副⻋架、冷冲 压、热成型、电控差 速锁、焊接总成等 亿咖通科技 79 ⻋载娱乐系统、数字 智能座舱、座舱域控 制器 万安科技 99 其他传统板块 ⽓压制动系统、液压制 动系统、副⻋架、离合 器操纵系统等 100 航盛电⼦ 电⼦板块 智能座舱系统、智能与 软件服务系统、智能驾 部件、汽车电子及其他零部件企业加速出海，普遍实 现海外营收增长。 14 XX 海外业务占⽐ 2022 vs 2024海外业务收⼊CAGR 新能源 部件 汽⻋电⼦ 其他 零部件 2020年 2024年 XX 79 39 2 6 10 82 62 252 361 16% 47% 2% 9% 76% 29% 46% 52% 19% 30% 25% 31% 6% 75%

（单位：月） 2019 年 2 月 GPT-4 18,000 亿 参数量 2023 年 3 月 2018 年 6 月 据不完全统计， 目前已发布 的国内大模型中： 参数量超过 10 亿的有 79 个， 其中 ，参数量最高的达到 174 万亿。 ChatGPT （ Chat Generative Pre-trained Transformer ） ，是一种适用于自然语言交流的人工智能大模型，

高于全国基准 131 110 133 118 104 248 201 158 160 160 162 CCID CCID CCID ID 省级制造业创新 指数 69 73 79 83 四 339 147 91 21 2 7 15. 本专科毕业生数量 ( 单位：万人 ) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 河南

日星期四天气：雷阵雨 33℃/24℃ 监 测 大气温度： 30 大气湿度： 77 风速： 2M/S 风向： 东南 号 四号 门 五号门 六号门 八号门 九号门 PM2.5 78 112 80 75 79 96 PM10 140 134 120 103 95 138 噪声 68 72 61 53 65 51 “ 环”的管理 扬尘噪声监控 系统 风速仪 噪声 监测 非电工禁止动 控制

..............................................79 1．业务挑战 ..............................................................................................79 2．解决方案 ...................................... ........................................................79 3．价值体现 ..............................................................................................87 基于模型的零件工艺解决方案 ..................... 单面公差， 名义尺寸， 参考尺寸 √ 常用注释 PMI 标注的不同类型， 允许指定重要的 制造需求： ◇ 文本注释 ◇ 基准特征 ◇ 基准目标 ◇ 表面粗糙度 ◇ 焊接 ◇ 标号 图 79 MBD 模型数据的管理和组织 图 80 MBD 模型尺寸标注 51 大型装备制造业数字化之道

天 大 学 学 报 ， 2022（3）：54. ［ 6］ 吴昌钱，黄锐，罗志伟 . 基于量子蚁群算法的智能制造 调度问题研究［J］. 南京师大学报（自然科学版），2023， 46（4）：74-79. ［ 7］ 王保民，张淑敏 . 离散型制造业智能工厂建设思路与关 图 22 卫星总装智能工厂集成应用场景 Fig.22 Integrated application scenes of the

45 75 内蒙古创源金属有限公司 15.46 76 内蒙古大唐国际呼和浩特铝电有限责任公司 15.48 77 中铝山西新材料有限公司 15.49 78 山西兆丰铝电有限责任公司 15.49 79 山西晋能集团朔州能源铝硅合金有限公司 15.49 80 内蒙古华云新材料有限公司 15.49 铝 （续表） 2-6 2-5 计算结果基于行业水平与企业公开资料整理，因信息获取局限性存在一定误差。欢

了后门中毒攻击。Kravchik 等人[61]攻击部署在工业控制系统中的网络攻击检测器。其用于污染训练数据的反向梯度优化技术成 功地毒害了基于神经网络的模型。 车联网安全研究报告（第六期） 79 5.6.2 逃逸攻击 逃逸攻击（Evasion Attacks）主要发生在推理阶段，即训练完成的阶段。恶意车辆通过修改输入 数据，使机器学习模型产生错误的预测结果。对抗样本能够降低模型输出的正确性，危害车联网中 术 来了解模型的具体信息，例如权重、偏差和梯度等。通过这些查询，恶意车辆可以推断出训练数据 的某些特征，例如某些车辆的车况信息或其他敏感数据。整个训练过程中的梯度都可能揭示敏感信 息[78][79]，甚至导致深度泄漏[80]，无论是对第三方还是中央服务器都是如此[81][84]。例如，如[82]中所述， 即使是一小部分梯度也可以揭示有关本地数据的大量敏感信息。最近的工作进一步表明，通过简单 reconstruction and its applications in private federated learning,” CoRR, arXiv:1812.00984, 2018. [79] [2] L. Melis, C. Song, E. De Cristofaro, and V. Shmatikov, “Exploiting unintended feature leakage