稀释每股收益 (元) 归属净利润(元) 扣非每股收益 (元) 毛利润（元） 经营现金流/营 业收入 公司竞争优势 17 竞争优势 北京金山办公软件股份有限公司致力于研发并运营拥有自主知识产权的WPS系列办公软件，例如WPSOffice，该产品在国内政府、企业和个人用户中广泛使 用，并在多个关键行业中占据重要市场份额。随着移动互联网的发展，金山办公也推出了适用于多种移动平台的办公应用。公司不仅发布了智能办公应用 版方式、文本、图片、图形等，相关知识产权归头豹所有，均受著作权法、商标法及 其它法律保护。 尊重原创：头豹上发布的内容（包括但不限于页面中呈现的数据、文字、图表、图像等），著作权均归发布者所有。头豹有权但无义务对用户发布的内容进行审核，有权根据相关 证据结合法律法规对侵权信息进行处理。头豹不对发布者发布内容的知识产权权属进行保证，并且尊重权利人的知识产权及其他合法权益。如果权利人认为头豹平台上发布者发布 上发布者发布 的内容侵犯自身的知识产权及其他合法权益，可依法向头豹（联系邮箱：support@leadleo.com）发出书面说明，并应提供具有证明效力的证据材料。头豹在书面审核相关材料 后，有权根据《中华人民共和国侵权责任法》等法律法规删除相关内容，并依法保留相关数据。 内容使用：未经发布方及头豹事先书面许可，任何人不得以任何方式直接或间接地复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编上述内容，或用于任何商业目的。任何第三方如需

旨在全面切断中美在人工智能（AI）领域的技术合作、资本流 动，以遏制中国在AI领域的竞争力，保护美国技术优势 ① AI技术与知识产权流动禁令：法案禁止从中国进口或向中国出口任何与AI相关的 技术或知识产权，包括芯片（GPU、CPU等）、存储设备、操作系统、云计算服务等 核心硬件和软件，以及版权、专利、商业秘密等知识产权。 ② AI研发合作全面禁止：美国公民、绿卡持有者及机构不得在中国境内从事AI研发， 也不得与中国的“

（6）闭源与开源模型的动态平衡 随着大模型技术的普及，越来越多的企业和研究机构开始开放其模型和算法，以促进 �� 更广泛的研究和应用。然而，一些领先的技术公司仍然选择保持其模型的封闭性，以确保 商业竞争力和知识产权的保护。这种闭源与开源的动态平衡，带来了技术创新的快速迭代， 促进了知识的共享和行业的合作。 闭源模型：一些大型科技公司继续开发和维护他们的闭源模型，如OpenAI的GPT-4和 百度的文心一 转型，加大资源投入，提升经营管理效率。 鼓励运用人工智能、大数据等技术，提高营销服务、风险管理和投资管理水平。加强网络安 全防护和数据安全管理，提升突发事件应急处置和灾备水平。依法依规维护数据资产权益。 最近一年，大模型技术在各行各业的应用情况呈现出蓬勃发展的态势，为多个领域带 来了深刻的变革和显著的效益。 2.2.1.2 地方与行业政策 生成式AI行业发展至今，北京市、上海市、浙江省、广东省、吉林省、湖南省等省市纷纷 可能放大 偏见与歧视，导致模型泛化能力不足或输出错误结果，进而影响保险业务决策的准确性和 公平性。 （3）训练数据含不良内容与“被投毒”威胁。训练数据中若混入虚假信息、偏见性内容、 侵犯知识产权等违法违规或有害信息，或是数据来源缺乏广泛的代表性，将直接导致模型 输出违法、不良或极端化的信息。此外，训练数据还面临被攻击者恶意篡改、注入错误或误 导性信息的“投毒”风险，这会“污染”模型的概率分布，进而削弱其准确性和可信度。

生成式大模型在医疗场景应用中的顺利集 成，实现其潜在价值。 7.2 法律风险 在 AI 生成式大模型在医疗场景中的应用过程中，法律风险是 一个不可忽视的重要方面。这些风险主要来源于对患者隐私的侵 犯、知识产权问题、医疗责任的界定以及算法的透明度和可解释性 等方面。 首先，患者数据的处理是 AI 在医疗应用中最为关键的环节。 根据现行法律法规，例如《个人信息保护法》和《医疗信息管理办 法》，医疗机 其次，知识产权问题也可能成为法律风险的高发区。AI 生成式 大模型所依赖的数据集、算法和实现方式都涉及到知识产权。如果 使用了未经授权的数据，或算法的设计未能尊重他人的知识产权， 就可能引发版权纠纷，进而影响医疗机构的运营。因此，医疗机构 在进行 AI 应用时，需要：  建立版权审查机制，确保所用的数据和算法均获得合法授权。  在技术开发过程中，与合作伙伴明确知识产权归属，避免后续

对数据 处理活动和个人信息保护设定了严格的标准和规范。 此外，根据《中华人民共和国民法典》的相关规定，AI 智能体 在提供服务过程中产生的民事责任，需确保其行为不侵犯他人权 益， 特别是知识产权、隐私权等。在国际业务中，还需遵守《通用数据 保护条例》（GDPR）等国际法律法规，确保跨境数据传输的合规 性。 具体操作中，应建立一套完善的法律合规管理体系，包括但不 限于以下措施：  正措施。例如，当检测到未经用户同意的数据采集行为时，系统应 自动中断操作并通知管理员。 为了确保 AI 决策的合规性，需建立以下检查机制： - 数据源合 法性验证：确保所有训练数据来源合法，不存在侵犯知识产权或隐 私权的情况。 - 算法公平性评估：定期对 AI 算法的决策结果进行 公平性测试，避免因算法偏见导致的歧视问题。 - 决策可解释性审 查：确保 AI 决策过程透明，能够向用户和管理者提供清晰的解释

括新闻网站、社交媒体、论坛、博客等平台上的文本、图片、视频 等内容。通过合法合规的网络爬虫技术，可以采集这些平台上的公 开数据，并通过自然语言处理技术进行清洗、分类和标注。需要注 意的是，采集过程中需严格遵守相关法律法规，尊重知识产权和用 户隐私。 为了确保外部数据的质量，可以采取以下措施：  建立数据筛选标准，优先选择权威、可信的来源。  设计数据清洗流程，去除重复、无效或低质量的数据。  进行数据验证，通过多源对比或专家审核确保数据的准确性。 择、模型架构设计及计算资源的可用性，任何技术瓶颈都可能导致 项目延期或失败。资源协调风险主要指人力资源、硬件设备及外部 依赖的协调问题，例如关键人员的流失或硬件设备的故障。法规遵 从风险则与数据隐私、知识产权及相关法律法规的合规性相关，违 规可能导致项目终止或法律纠纷。 为量化风险的影响，项目团队可采用风险矩阵方法，将风险的 可能性与影响程度划分为高、中、低三个等级。例如，数据质量风 险可能被评

人敏感信息的处理，必须获得用户的明确同意，并采取 必要的安全措施保护数据。 o 《通用数据保护条例》（GDPR）：如果智能体服务涉及 欧盟用户，需遵循 GDPR 的规定，包括数据主体的访问 权、更正权和删除权等。 2. 知识产权保护 o 《中华人民共和国著作权法》：确保智能体所使用的所 有算法、数据和内容均不侵犯他人的著作权，必要时需 获得授权或使用开源许可。 o 《专利法》：若智能体涉及创新技术，应及时申请专利

资产收益与风险预测：利用时间序列分析、神经网络和贝叶斯 统计等方法，预测各类资产的未来收益率和波动率，并生成协 方差矩阵。 3. 组合优化求解：根据投资者的风险偏好和收益目 标，DeepSeek 采用二次规划算法求解最优资产权重，确保在 给定风险水平下实现收益最大化。 4. 动态调整与监控：系统持续监控市场变化和组合表现，结合实 时数据动态调整资产配置，以应对市场波动并捕捉新的投资机 会。 此外，DeepSeek

数据建模 o 基于清洗和融合的数据构建三维环境模型。 o 进行模型的验证与优化，确保其符合实际情况。 在数据处理的每一阶段，都需要保障数据的安全性和合规性， 遵守相关法律法规，尊重个人隐私及知识产权。此外，为了提高数 据处理的效率和准确性，可以使用云计算技术提升数据存储和运算 能力，确保长期稳定的服务供给。 通过精细化的数据采集与处理流程，能够为铁路沿线的三维 AI 模型提供坚实的基础