................. 84 6.3 为 CBAM 做准备：亚太地区制造商和出口商的步骤 ........................ 87 第七章：进口商的 CBAM 合规手续 ..................................................................... 91 7.1. 注册 ............. 2 工總將繼續與業界並肩同行，協助企業迎接綠色轉型挑戰，把握機遇。我們期 待透過兩冊《碳管理實務指南》，為香港製造業提供清晰指引，助力企業在碳 中和時代持續發展壯大，同時為實現國家碳達峰碳中和目標及全球可持續發展 作出積極貢獻。 林世豪 香港工业總会主席 2025 年 8 月 歐盟 CBAM 指南 – ESG 人才，助工业界实践 ESG 管理。为协助业界强化碳管理 能力，在工业贸易处工商机构支援基金拨款支持下，我们委托香港大学气候与 碳中和研究中心展开「促进港资制造企业供应链的环境、社会和管治合规管理」 计划，包括举办亚太区中小企 ESG 峰会、编撰两本《碳管理实务指南》，以及 开发碳管理网上平台，协助企业以实际行动应对日益严谨的监管要求。 是次推出两册《碳管理实务指南》，专为港资制造业在亚太区内的生产链及供

⼤大疆⽆无⼈人机解决⽅方案 浙江省⻰龙泉市公安局 基本介绍 Inspire one Pro （⿊黑⾊色） 样⽚片欣赏 • 全新的快拆桨和底座，拆装便便捷，锁定牢固可 靠。改进后，螺旋桨和桨底座之间的磨损⼤大幅 降低，显著延⻓长了了螺旋桨的使⽤用寿命。 • 全新的电机⽐比上⼀一代动⼒力力有所提升，带来更更出 ⾊色的操控⼿手感。即使搭载重量量更更⼤大的禅思X5系 列列航拍相机，依然操控精准、响应灵敏敏。 巧的相机机身中，并通过⽆无损数码变 焦提供7倍焦距*，为你灵活呈现⼴广⻆角视野或远景细节。与采⽤用像素插值算法的有损数码变焦 技术相⽐比，⽆无损数码变焦技术对更更⾼高像素的画⾯面进⾏行行裁剪，在放⼤大景物的同时保持画⾯面解析 ⼒力力 变焦前 变焦后 ⽤用灵活的视⻆角和清晰的影像将你的应⽤用带到全新境界。 Lightbridge技术为你提供远达5公⾥里里的控制距离和实时图 像，可对现场进⾏行

G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 京东物流超大规模仓储系统智能监控揭秘 付正全 架构师 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 目录 问题及挑战 1 超大规模监控系统解决方案 2 面向AIOPS的智能监控最佳实践 3 规划&展望 4 G O O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 京东物流仓储系统监控的问题及挑战  仓储库房分布地域广  机器、应用数量多  资产变化频繁  监控对象种类杂  部署环境不一致  网络环境不稳定 目前京东物流在全国运营了约600个大型仓库，仓储设施占 地面积超过 1500万 平方米。同时印尼、泰国等国际化仓储 数量仍在不断增加 各地库房分布地域、国际化仓的大量投入运营，以 致资产配置信息变化频繁 除了各地仓储库房的机器外，京东物流在大 型IDC数据中心运营着数万台机器和数千个 应用 各地仓储机房内运行着大量的网络设备、服务 器、存储、刀片服务器等，且厂商型号众多， 此外也包含大量的docker和云主机 目前仓储并存多套应用发布环境，各环境 部署方式、环境依赖不同，导致监控复杂 化 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 AIOPS趋势下智能监控系统的新挑战

交通专家大模型解决 方 案 建设交管新质生产力 ， 重构智能应用新模式 2024 年 9 月 目 录 二、 解决方 案 三、 场景应 用 一、 现状背 景 CONTENTS 01 现状背景 大模型能力突破 大算力： 硬件快速发展， 使得训练更高参数量 、 更复 杂的大模型成为可能 大数据： 大量标注数据和交通实时数据， 为大模型提 供丰富的数据基础 大模型： 大模型表现出更高的准确性 大模型表现出更高的准确性 、 更强的泛化能 力和更复杂的任务处理能力 ● 语言能力： 具备自然语言理解与组织能力， 能 极 大 降低 人 与 机 器 的 沟 通成本 ● 思维能力： 具备多维度分析能力， 对交通数据 进 行更准确的分析 、 预测 、 模式识别等 ● 学习能力： 大模型可以根据历史和实时数据进 行 学习， 并能够持续优化交通能力 赋能新质生产力 小模型初具成效 2022 年至 今） 信息化时代 （ 2010-2016 ） 大模型技术落地可行性 交通理解 交通决策 非灵长类动物 灵长类动物 非灵长类动物 灵长类动物 灵长类动物 48.2g 69.8g 2848g 377g 1232g 大模型参数超越人类神经元量级 ， 具备智力基础 智力基础加上专业学习 -> 解决专业问题 大模型参数量已超过千亿 ， 具备人类相当的智力基础和解决专业问题的可行性。

吊钩可视化 临边防护 升降机监控 基坑监测 卸料平台 高支模监测 智慧消防 安全教育 智能隐患识别 塔吊激光定位 物信融合 数据平台 保障体系 “ 数智”底座 总体架构（ 3+8+X ， 3 大底座、 8 大场景、 X 个应用，打造数字孪生工 地） 智慧工地平台 中心管理 数据看板 视频联网 远程巡检 会议管理 AR 实 景 驾 驶舱 广播管理 OA 系统 实时管控规范人员行为。 关键人员到岗数据记录 现场定位、自拍、考勤签到 工程质量安全监管平台 人员管理 人员管理 | 安全作业指挥调 度 - 助力协同作业 超高清 : 1080P, 大广 角 超轻便： 110G 重量 超续航：续航 16h 分离设计：多次利用 声视协同 , 助力作业指挥。 智能报警 , 保障作业安全。 提升协同作业效率 人员管理 指挥调度 安全管控 直至无异常提示 地磅控制终端 成本管理 | 无人值守过磅 - 降本增效防 作弊 前、后、上方 三张抓拍称重 图片记录 车辆上磅校验，抬 起闸进车，红绿灯 指示变红 保存称重记录， LED 大屏显示 上磅校验 系统语音 提示 驻车校验 数据上报至平台 离车 校验 数据上报 称重记录 离磅校验 存证留档 完成下磅 成本管理 自动采集 自动控制 自动校验

前 言 当前，生成式人工智能大模型成为各行各业关注重点和热议话题。 以 ChatGPT、Bard 为代表的大模型是人工智能技术的一次飞跃，代表 着 AI 技术从感知世界、理解世界向创造世界的跃迁。政务领域涉及 大量内容生产及人与人交互环节，与生成式 AI 大模型高度的信息收 集、文本总结、智能交互能力契合度较高，是未来生成式 AI 大模型 应用的肥沃土壤。 自大模型工具出现以来，全球各国纷纷探索新技术在政府治理中 的应用可能，推动形成一波以智能化为主要特征的数字政府改革浪潮。 从应用广度看，大模型在政务领域的应用探索已较为普遍，包括美国、 英国、澳大利亚、加拿大、新加坡、日本、韩国在内的 18 个国家或 地区已将大模型应用在政府事务管理中，场景覆盖政府内部办公、政 务信息公开、政务服务提供、民生服务优化和国防航天等 5 大领域 13 个细分场景。从应用深度看，部分国家在政务领域的大模型认知率、 利用率达到较高水平，罗兰贝格咨询公司预计，在充分应用的前提下， 利用率达到较高水平，罗兰贝格咨询公司预计，在充分应用的前提下， 预计大模型将推动公共服务行业降低 1.8%的经营成本。从部署推进 看，新加坡、日本、美国等实践较为靠前，已推动地方分散探索向集 成应用转变，在部署方式、数据处理等方面做出统筹安排。 为用好大模型技术这把“双刃剑”，各国积极推动组织、人才、 技术等变革以适应新的治理挑战，同时加快政务领域大模型应用规范。 2023 年以来，韩国、新加坡、美国、英国、澳大利亚、新西兰、日本、

大疆无人机林业应用 目录 1 大疆创新介绍 4 应用案例介绍 3 林业行业的应用 2 行业应用介绍 一、大疆创新介绍 公司规模 20 2006员工人数 12000+ 2017员工人数 全球办公室 美国 | 帕罗奥多 美国 | 旧金山 美国 | 洛杉矶 美国 | 纽约 荷兰 | 鹿特丹 荷兰 | 阿姆斯特丹 德国 | 法兰克福 德国 | 巴伐利亚 韩国 | 东京 日本 | 埼玉 中国 | 北京 中国 | 上海 中国 | 香港 中国 | 深圳 大疆创新旗舰店 深圳 & 首尔 & 香港 & 上海 《快公司》2015年消费电子行业 全球十大创新企业 9.5分 9.3分 9.0分 史上最高评测得分 全球权威测评网站 No.15 大疆无人机“御” No.18 天宫二号 2016年 2017年 No.17 DJI Spark：掌上无人机 精灵Phantom 4 Pro 如风 Wind 8 “悟”Inspire 2 经纬M600 Pro “御”Mavic Pro DJI图传 飞行控制器 D RTK 禅思 Z30 喊话器 高亮屏 大疆，引领科技创新 二、大疆行业应用介绍 公共安全 公安 消防 司法 能源 光伏 石油 风能 Electricity 基础设施 通信 电力 路桥 农林及其他 电力 林业 农业 影视 端到端的

ICS 35.240.99 CCS L67 团 体 标 准 T/ISC 0079—2025 政务大模型通用技术与应用支撑能力要求 General Technical and Application Support Capability Requirements for Government Large Models 在提交反馈意见时，请将您知道的相关专利与支持性文件一并附上。 发布稿 ...... I 引 言 .............................................................................. II 政务大模型通用技术与应用支撑能力要求 ................................................... 1 1 范围 ........................ learning；RL ............................................ 1 3.3 大模型 large-scale model ....................................................... 1 3.4 大模型服务 large-scale model service ..........................

[Table_Title] 深桑达：发布政务大模型，落地 AI+政务 [Table_Title2] 深桑达 A(000032) [Table_Summary] 核心观点: 中国电子云发布星智政务垂直领域大模型 7 月 6 日，在 2023 世界人工智能大会人工智能应用创新论 坛上，中国电子云基于 70+城市数字化治理实践的经验，重磅 发布星智政务垂直领域大模型。 星智政务大模型能够通过插件链接政务专题库（如城市建 事项的查询、推 理、分析以及问答能力。目前星智政务大模型在包括武汉等几 个城市落地过程中。 以数字人为载体，率先落地问政与看数两个场景 基于大语言模型，以数字人“小鲸”为载体，面向“问 政”与“看数”两个场景，实现（1）面向政务工作人员的政务 大屏解读和（2）面向基层民众与网格员的政务执行咨询。根据 会议应用演示： 【政务大屏解读】场景中，“小鲸”针对“城市经济发展 任务完 政务应用更精准、更智慧，有效提高了基层政务治理水平。 中国电子云发布“1+N+M”可信智算战略 “1”是构建一套可信智算云平台产品：星智 2.0 平台构 建统一底座融合大模型技术，作为运营和管理的行业智能平 台，开放支持基础大模型、行业大模型。 “N”是投资建设 N 个可信智算中心：可信智算中心有望 年内率先落地北京武汉。北京智算中心预计今年 10 月份完成一 期建设，规模为 100P；武汉智算中心下半年启动，规划总规模

项目编号： 教育行业 AI 大模型 设 计 方 案 目 录 1. 背景与目标...................................................................................................6 1.1 教育领域的挑战...................................... ..............................................7 1.2 AI 大模型的优势....................................................................................9 1.2.1 提高学习效率....................................... 后端服务.....................................................................................46 3.2 AI 大模型选择.....................................................................................48 3.2.1 预训练模型选择标准