10142022 LuhrosatoniD:22215 CEU 40 TRIDIUM ⑧ 湖南设计 书案工程中心 ◎ 湖南投计 HD 能耗管理系统 PUI 防史曲懂 总负码查询 玛查电压复动 2 号叠电发 动 蜃 世 查 寻 1 号进描断电 B 周月统计 0 南设计 HD 系统集成与数字赋能 楼控系 HDM 能 工 程

埃森哲大中华区战略与咨询事业部董事总经理、 供应链与运营业务主管 jane.zheng.pan@accenture.cn 潘峥 麦克斯·布兰切特（Max Blanchet） 埃森哲资深董事总经理、全球供应链与运营战略主管 克里斯·麦迪威特（Chris McDivitt） 埃森哲供应链与运营董事总经理、自主智能供应链全球主管 斯戴芬·梅尔（Stephen Meyer） 埃森哲商业研究院供应链与运营研究高级总监 实现自主智能供应链 自主化征程： 当下现状与未来十年 前言 05 25 04 18-24 17 06-07 08-09 10-16 实现自主智能供应链 4 前言 克里斯·蒂默曼斯（Kris Timmermans） 埃森哲全球供应链与运营业务主管 传统的供应链模式如今正迅速过时。地缘政 治波动与多变的贸易环境正在重塑全球格局；与 此同时，气候压力日益加剧，消费者期待持续高

独角兽被记载在大 约公元前 10000 年 漫 游亚特兰蒂斯平 原， 它们经常与皇 室联 系在一起。 模型的回答与事实不符， 因为尼尔 · 阿姆斯特朗 才是第一个登上月球的 人，而尤里 · 加加林是 第一个进入太空的人。 模型的回答是虚构的，因 为没有经过验证的现实世 界证据支持独角兽在亚特 兰蒂斯的存在，特别是与 皇室的关联。 违反事实，专业知识不足

则化等。这些技术能够有效防止过拟合，提升模型泛化能力。此 外，可以采用混合精度训练（Mixed Precision Training）来加速 训练过程，并减少内存占用。对于超参数调优，可以采用网格搜 索、随机搜索或贝叶斯优化等方法，以找到最优的参数组合。 最后，模型的评估与验证是确保其性能和可靠性的重要步骤。 可以采用交叉验证、留出法或自助法等评估方法，结合准确率、召 回率、F1 分数等指标进行综合评估。同时，应通过 大小可以在[32, 512]之间选择。 2. 选择调优方法： o 网格搜索：适用于超参数数量较少的情况，但计算成本 较高。 o 随机搜索：适合超参数数量较多的情况，能在较短时间 内找到较优解。 o 贝叶斯优化：适合资源有限但搜索空间较大的场景，能 够基于历史实验结果智能选择下一组超参数。 3. 并行化实验：利用多 GPU 或分布式计算资源，同时进行多组 超参数实验，以提高调优效率。 4. 自动化工具支持：使用超参数调优工具（如 计示例： 超参数 搜索范围 调优方法 备注 学习率 [1e-5, 1e-1] 贝叶斯优化 初值建议为 1e-3 批量大小 [32, 256] 随机搜索 建议使用 2 的幂次方 优化器 SGD, Adam, RMSprop 网格搜索 根据模型复杂度选择 正则化系数 [0.01, 0.5] 贝叶斯优化 结合验证集性能评估 超参数 搜索范围 调优方法 备注 Dropout 率 [0

applications[J]. Journal of Information Resource Management, 2021, 11（1）: 8-16.（in Chinese） [25] 迈克尔·吉本斯, 卡米耶·利摩日, 黑尔佳·诺沃提尼, 等 . 知识生产的新模式: 当代社会科学与研究的动力学 [M]. 北京: 北京大学出版社, 2011. MICHAEL G, CAMILLE L, HELGA

数据收集与预处理：系统自动从全球金融市场、新闻媒体、行 业研究报告等渠道收集多源数据，并进行清洗、去噪和标准化 处理，确保数据的一致性和可靠性。 2. 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。 适合的机器学习算法，如逻辑回归、随机森林、梯度提升树等。对 于复杂场景，可以采用深度学习模型，如 LSTM、Transformer 等。模型训练过程中，采用交叉验证方法进行参数调优，确保模型 的泛化能力。使用网格搜索或贝叶斯优化等自动化超参数调优技 术，提升模型性能。 模型训练完成后，进行模型评估与验证。使用准确率、召回 率、F1 分数、AUC 等指标对模型性能进行全面评估。此外，通过 业务场景的模拟测试，验证模型的实用性。模型评估通过后，进行 2. 模型架构 设计：根据业务需求和数据特性设计模型的结构。例如，对于时间 序列数据，可以使用 RNN 或 LSTM；对于图像数据，可以使用 CNN 。 3. 超参数调优：通过网格搜索或贝叶斯优化等方法，寻找 最优的超参数组合，以提升模型性能。 4. 模型评估：采用交叉验 证、混淆矩阵、ROC 曲线等指标，全面评估模型的准确性、稳定 性、泛化能力。 以下为模型选择与设计的示例流程：

智能软件研发行业产业链主要有以下核心研究观点： 上 产业链上游环节分析 5 深圳市科敏传感器有限公司 英伟达芯片科技有限公司 上海韦尔半导体股份有限公司 深圳市腾云芯片技术有限公司 北京奕斯伟计算技术股份有限公司 光谷云计算武汉有限公司 北京云尔计算科技有限公司 深圳市海思半导体有限公司 SK海力士半导体（中国）有限公司 江西兆驰半导体有限公司 品牌端 智能软件研发与开发 中游厂商

下表典型场景） 风险类型 传统检测率 智能体检测率 关键技术 关联交易舞弊 32% 89% 图谱推理+时序分析 风险类型 传统检测率 智能体检测率 关键技术 收入确认异常 45% 93% 贝叶斯网络+规则引 擎 费用分摊失真 28% 76% 聚类分析+异常值检 测 知识沉淀标准化 设计审计知识图谱架构，解决行业经验碎片化问题： 实现审计准则、监管要求的动态同步更新，确保所有项目自动 2. 深度学习模 型：处理关联方识别、异常交易检测等非结构化问题 3. 专家系 统：对重大风险事项启动预设审计程序链 应用层构建审计工作台界面，集成三大核心功能：智能抽样模 块采用分层贝叶斯方法，在 95%置信水平下将抽样量降低 40%； 底稿自动生成模块支持按证监会各板块要求一键生成差异化的审计 报告；风险可视化模块通过动态知识图谱展示企业关联交易网络， 节点大小反映交易金额，边权重体现资金流转频率。 态及 外部经济指标，构建多维度分析模型，为审计团队提供前瞻性风险 预警和策略建议。该模块的核心能力体现在以下三个方面： 1. 动态风险预测引擎 基于时间序列分析（ARIMA/LSTM）与贝叶斯网络，系统自 动识别异常波动模式。例如，对连续三年财务数据训练后，模 型可预测下一季度应收账款周转率偏离阈值概率，输出如下关 键指标： 预测指标 基准值 波动区间 风险概率 建议审计频率 存货周转率

时，采用数据增强技术提升模型的鲁棒性。  优化算法：建议选用 Adam 优化器，该优化器在处理稀疏梯 度和非平稳目标方面效果较好，有助于更快地达到收敛。  超参数调优：利用网格搜索或贝叶斯优化方法对超参数（如学 习率、批量大小等）进行系统搜索，以寻找到最优的训练配 置。  模型评估与验证：定期根据交叉验证结果调整模型结构，确保 模型的泛化能力，防止出现过拟合。 综上所述，设 学习效果和推理能力。针对不同的模型和任务，超参数调优技巧应 包括以下几个方面： 首先，常用的超参数调优方法主要有网格搜索、随机搜索和贝 叶斯优化等。网格搜索在预定义的参数空间中穷举每一种组合，适 合参数范围较小的情况；随机搜索则是随机选择一定数量的参数组 合，能够在较大的参数空间中找到较优解；而贝叶斯优化利用以前 的试验结果，逐步更新对超参数空间的知识，从而在寻优过程中更 加高效。 其次，针对模型的特定需求，建议关注以下常见超参数并进行

要根据智能体的应用场景和功能需求，明确其需要解决的问题类 型，例如分类、预测、决策或优化等。在此基础上，选择合适的算 法框架是开发的关键一步。常见的算法框架包括强化学习、深度学 习、遗传算法和贝叶斯优化等，具体选择需根据任务的复杂度、数 据量和计算资源进行权衡。 在算法实现阶段，开发者需要基于选定的框架编写代码，并确 保代码的可读性、可维护性和可扩展性。算法的实现通常分为以下 几个步骤： 枝、量化）是可行的优化方案。此外，算法的可解释性和鲁棒性也 是设计时不可忽视的因素，特别是在高安全要求的应用场景中。 算法的优化策略同样需要精心设计。可以通过以下步骤提升算 法性能：  超参数调优：采用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法， 找到最优的超参数组合。  模型集成：结合多个模型的预测结果，例如通过加权平均或堆 叠（Stacking）策略，提升整体性能。  数据增强：在训练过程中引入数据增强技术，例如图像旋转、