系建设包 括多样花的数据分析结果的预警和报警，案件的关联分析和提醒等。企业监管 包含面向企业使用的信息采集端与企业数据分析和管理端。平台对接主要包含 与其他系统对接。大数据深度挖掘包含吸毒人员关系分析和人员信息分析两部 分。 一是实现“大数据算法+空间大数据算法”相结合的深度挖掘应用；二是实现 对人员的深入挖掘关联，脉络梳理；三是实现对大数据查询发现目标人员、信 息情况综合态势总览及 系统可以对吸毒人员中的学习内容进行管理，现在学习内容使用两种方式， 第一观看视频，第二做题，可以根据不同的人员安排不同的学习方式。 2.1.1.4 实战应用模块 本模块是对大数据的分析结果进行应用展示。如人员关系透视图、通讯录 通话记录短信的同名排名、人员定位、人员轨迹查询、布控图片管理、布控号 码管理等。 2.1.1.5 预警报警模块 报警模块是系统碰到相关报警规则后的处理方式。对于可预见的形式进行 逐步挖掘处理成直接支撑各类应用功能的标签、关系及特征，充分体现数据价 值最大化，同时数据治理兼顾与外部数据的双向对接性，为数据搜集提供辅助 支撑。 2.3.2.1 数据库建设 (1) 建立数据汇集层。汇集曾是所有原始信息的汇集存储，要在存储能力、 数据节点上升级调整，并对各类数据资源实现导入、清洗、汇集存储功能。 (2) 建立实体身份主题库。将原含在实体身份主题库中的关系信息拆出，使 用图数据库单

度小满金融大数据风控模型实践....................................................................70 Fraudar 算法在京东关系网络反欺诈中的应用...........................................85 携程金融自动化迭代反欺诈模型体系........................... 113 机器学习中的隐私保护................................................................................. 144 关系图谱在贝壳找房风控体系的应用与实践.............................................162 新一代联邦学习技术及应用实战.................. DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 13 修改方法中将某一特征与其他所有特征子集进行博弈比较，计算其对于其 他特征子集对预测结果的影响。预测值和各个特征的贡献值之间存在着这 样的映射关系，预测的所有的贡献值求和，代入如上图所示方程式中，得 到对应的一个预测样本。其中红色代表对于预测结果具有最大的优先贡献， 蓝色的与之相反，对应的是负向的贡献，框的长度代表贡献的绝对值的大 小。

衡量的关键绩效指标（ KPI ）。业财融 合 平台可以通过整合业务和财务数据，帮助企业监控和分析这些 KPI ，从而实现战略目标。 战略地图：战略地图是一种视觉工具，用于展示企业战略目标之间的因果关系。业财融合平台可以利用战略地图，将业务和财务数据 与企业战略目标相对应，以提供更全面的决策支持。 战略解码：战略解码是将企业战略目标分解为具体的行动计划和任务的过程。业财融合平台可以通过数据分析，帮助企业确定最佳的 务过程中扮演不同 的角色，如创建、交换或使用资源等。在 REA 理论中，参与者是资源和事件之间关系的主体，它们决定了业务活 动 的参与者和责任。 在 REA 理论中，资源、事件和参与者之间存在着紧密的关系。例如，销售事件中，客户（参与者）购买了产品 （资 源），从而使企业实现收入。通过分析这些关系，企业可以更好地理解业务过程，找出潜在的问题和机会， 为决 策提供有力支持。 总之， REA 理 活动分解为资源、事件和参与者三个基本要 素 及其关系，帮助企业更好地分析、设计和实施信息系统。理解 REA 理论有助于企业提高运营效率和决策质量。 REA 理论（ Resources-Events-Agents ，资源 - 事件 - 参与者）是一种企 业 信息系统建模方法，它通过将企业活动分解为资源、事件和参与者三个 基本 要素，以及它们之间的关系，来描述企业的业务过程。理解 REA 理论 可以帮

1 、语言模型概 述 学习语义关系 理解词语含义：大模型通过大量文本中的使用场景来 理解词语含义。比如，当看到“苹果 ”一词频繁与水 果、食物、红色的圆形物体等描述相关联时，模型就 能逐渐明白“苹果 ”指的是一种具体的水果。 分析句子语义： 以“猫在桌子上 ”为例，模型能识别 出“猫 ”是主体， 在 ……上 ”表示位置“关系， “桌 子 ” 是位置的对象，从而理解句子所表达的空间关系。 是位置的对象，从而理解句子所表达的空间关系。 学习上下文关系：例如，在“小明生病了，所以他没 去学校 ”这句话中，模型通过“所以 ”以及前后句子 的内容，能够明白生病是没去学校的原因，这是因果 关系的一种体现。同时，模型也能理解转折、并列等 其他语义关系。 学习语言模式 观察词语顺序：通过大量文本如“我 爱 吃饭 ” 、 “他 喜欢 跑步 ”等，识别出 主语通常在句首，动词居中，宾语在句 ”则常与“奔跑 ”、 “ 行驶 ”等词搭配。这一过程帮助模型理 解词语间的搭配习惯，从而判断哪些词语 组合更为合理，形成对语言模式的认识。 语言模型训练就是要学习词、句内在的语言模式和语言关系，对这种关系进行 建模。 1 、语言模型概 述 Token ：自然语言中的最小单元 句子： 我是一名 AI 工程师。 字： 我 / 是 / 一 / 名 /

解和生成。该模型结合了最新的深度学习算法和大规模数据集，能 够在多领域、多任务场景下表现出色。DeepSeek 模型的核心架构 基于 Transformer，通过多头自注意力机制和位置编码技术，能够 捕捉文本中的长期依赖关系，从而提升模型的语义理解和生成能力。 在电子政务领域的应用中，DeepSeek 模型能够有效处理海量 的政策文件、法律法规、公共服务信息等文本数据，实现自动化分 类、关键词提取、问答生成等功能。通过预训练和微调，模型能够 架构，该架构通过 多头自注意力机制（Multi-Head Attention）实现对输入文本的全 局理解。相比传统的 RNN 和 CNN 模型，Transformer 能够更有效 地捕捉长距离依赖关系，特别适合处理复杂的电子政务文档和查询。 其次，模型使用了预训练与微调的策略。在预训练阶段，模型 通过大规模的无监督学习，掌握了丰富的语言知识和模式。常见的 预训练任务包括掩码语言模型（Masked 预训练任务包括掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。这些 任务使模型能够在不同语境下理解词语的含义和句子之间的关系。 在微调阶段，模型针对特定的电子政务领域进行有监督训练，以提 高在知识库构建和检索任务上的表现。 此外，DeepSeek 模型还引入了知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，

工具抽取：针对企业内部数据库、文件系统中存储的结 构化数据， 运用功能强大的 ETL （ Extract， Transform， Load）工具进行抽取 。ETL 工具能够从不同类型的数据源， 如关系型数据库 （ MySQL 、Oracle 等） 、非关系型数据库 （ MongoDB 、Redis 等） 中提取数据 ，并对数据进行清 洗、 转换和加载处理 。例如， 将企业生产管理系统中的原 材料采 购数据 、生产订单数据 以满足不同类型 数据的存储需求 。针对结构化数据， 选用性能卓越的关系型 数据库进行存储； 对于非结构化数据， 如文档 、图片 、视 频 等，采用分布式文件系统或 NoSQL 数据库进行存储。同 时， 建立完善的数据备份和恢复机制 ，确保数据的安全性 和可靠 性， 防止数据丢失或损坏。 关系型数据库 ：选用成熟稳定的关系型数据库管理系统， 如 Oracle 、SQL Server 等， 用于存储结构化的实验数据 、生 产数据 、管理数据等 。关系型数据库具有强大的事务 处理能 力， 能够确保数据的一致性和完整性， 满足对数据 进行复杂 查询 、统计分析和事务处理的需求 。例如， 将新 材料实验过 程中的实验设计数据 、实验结果数据， 企业生 产过程中的生 产工艺参数数据 、产品质量检验数据等存储 在关系型数据库 中， 方便进行数据的关联查询和统计分 析， 为材料性能研究

即使短期内出现偏离，最 终也会回归到长期平均水平。这种规律在金融市场中普遍存在，是资产配置的重要依据 中周期框架强调在中期维度（ 3-5 年）进行资产配置。与短期波动不同，中期维度的资产价格比价关系更稳定，均值回归规律也更为明 显。通过压缩观察窗口，投资者可以更好地捕捉资产价格的阶段性偏离，并据此调整配置策略 图 12: 中周期配置思路 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 比较基于“先验权重”生成的打分指数与真实 股债强弱的偏差，并结合历史与近期数据进行 校正（动态纠偏） 输入给 AI ：短期 框架的底层逻辑、 如何指示配股配债 输入给 AI ：“周 期 - 宏观指标 - 打 分指数”映射关系 输入给 AI ：更优 权重的确定方法 短期模型框架 长文本 数据底稿 初始权重 宏观经济指标 （预测值） 资配模型权重 及打分结果 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 指令作用 静态学习 描述指定时间段的美林周期、货币 信用周期、财政货币周期等宏观变 量及关键指标，提供五个短期模型 的最优权重 帮助 DeepSeek 理解短期框 架的底层逻辑与历史数据映 射关系。 动态纠偏 指出实际股债强度与“先验权重”偏 差，要求基于实际数据和历史映射 调整五个模型权重，输出 list 格式 结果 实现基于最新市场数据的实 时调整，提升权重优化的准 确性。 资料来源：

工 数据。接下来通过机器学习，可以对收集到的数据进行清洗和修复。通过建立数据模型，算 法可以识别出数据中的错误、重复和异常值，并进行自动纠正，找出可能存在错误的记录， 甚至通过推理发现数据之间的逻辑关系，补充缺失的数据。比如潘锋教授团队构建了锂离子 电池正极材料知识图谱，并预测出潜在的正极材料 Li₂TiMn₃O₈。 ➢ 高通量机器人+AI 驱动的生产流程革命：成本与精度双突破 AI 可以 观测的现象、行为及关系，通过归纳、抽象等方法，将所观察到的现象特征和规律以 数学、逻辑等语言表达出来。 采用机器学习（ML）建模，有望提供一种隐含的跨尺度技术。相较于传统现象学建模 方法，该技术在运算速度上具有显著优势。在由分子动力学仿真构建的数据库上对神 经网络进行训练，具体可参照图表 3 a。通过训练神经网络，能够生成一个机器学习 模型，该模型可取代传统计算方式，用于推导本构关系。需注意的是，这些本构关系 是，这些本构关系 源于原子尺度，而原子尺度包含的信息远多于宏观尺度。 在训练完成的神经网络中，宏观尺度的问题可直接求解。这可通过有限元法（FEM） 求解实现，即把预测的宏观尺度变形输入神经网络，进而评估本构关系，具体过程如 图表 3 b 所示。这种方法能够实现不同尺度间的平滑过渡，原子级别的计算巧妙地 嵌入机器学习模型中，为解决跨尺度问题提供了一种高效且新颖的思路。 图表3：基于机

智能大模型应用于这些关键环节，企业能够实现数据驱动的决策与 优化，提升运营效率，降低成本并提高产品质量。具体而言，AI 大 模型可以在以下几个方面发挥关键作用： 1. 原材料智能采购：利用机器学习算法分析市场供需关系及价格 波动，帮助企业找到最佳的采购时机和供应商，降低采购成 本。 2. 生产流程优化：构建基于大数据分析的智能调度系统，实时监 控生产线的运行状态，调整生产计划以提高设备利用率和生产 效率。 矿石。例如，选用品位较高的铁矿石能够减少后续工序的燃料消 耗。 其次，焦煤是冶炼铁水的必不可少的还原剂，常常转化为焦 炭。在原料准备中，选择高品质的焦煤可以优化熔炼过程，提高转 化效率。因此，应当建立与多家焦煤供应商的稳定合作关系，并对 其质量进行监控，以确保在生产过程中能够获得均匀的焦炭质量。 石灰石则是用于去除铁水中的杂质，形成炉渣。因此，在原料 准备中，需要合理控制石灰石的投加量，以确保炉渣的质量和流动 性。 这些优化措施将带来可观的成本节约和更高的市场竞争力。在落实 这些策略时，企业还应注重员工培训和技术支持，以确保 AI 系统 的有效运行及其潜能的充分发挥。 3.3 提升产品质量 在钢铁生产过程中，产品的质量直接关系到公司的市场竞争力 和经济效益。AI 大模型可以通过多种方式提升产品质量，具体实施 方案包括以下几个方面。 首先，可以通过数据分析对生产过程进行实时监控。将来源于 生产线的各种传感器数据输入到

2.2 DeepSeek 在金融领域的应用现状....................................................16 2.3 DeepSeek 与机器学习的关系............................................................17 3. 金融贷款评估的传统方法..................... 过逐步引入和优化 DeepSeek 技术，金融机构不仅能够提升贷款评 估的效率和准确性，还能够在竞争激烈的市场中获得更大的优势。 2.3 DeepSeek 与机器学习的关系 DeepSeek 技术与机器学习的关系密切且相互促进。 DeepSeek 作为一个高效的数据处理和分析平台，其核心功能依赖 于机器学习的多种算法和模型。机器学习为 DeepSeek 提供了强大 的数据分析能力， 文本和图像。这些数据在传统贷款评估中往往被忽视，但 DeepSeek 通过深度学习的应用，能够从中挖掘出有价值的信息， 进一步提升评估的准确性。 为了更直观地展示 DeepSeek 与机器学习的关系，下表总结了 DeepSeek 在不同贷款评估环节中应用的机器学习技术： 贷款评估环节 应用的机器学习技术 主要功能 信用评分 决策树、随机森林、SVM 自动生成信用评分 异常检测 聚类算法、孤立森林