资产配置的重要性主要体现在以下几个方面：首先，它能够帮助投 资者分散风险，避免将资金过度集中于单一资产类别或市场，从而 减少因市场波动带来的损失。其次，资产配置有助于优化投资组合 的风险收益比，通过平衡高风险高收益资产与低风险低收益资产， 使投资组合在不同市场周期中保持相对稳定的表现。此外，资产配 置还能根据投资者个人的风险承受能力、投资目标和时间 horizon，量身定制适合的投资策略，确保长期投资目标的实现。 比重，而对于风险偏好型投资者，则可以增加股票和另类投资的配 置。  分散风险：通过多元化的资产配置，降低单一资产波动对整体 投资组合的影响。  优化风险收益比：合理配置不同风险等级的资产，实现收益与 风险的平衡。  量身定制策略：根据投资者的风险承受能力和投资目标，制定 个性化的资产配置方案。 通过引入 DeepSeek 应用方案，资产配置规划能够进一步提升 科学性和精准度。DeepSeek 利用大数据分析和机器学习算法，实 在股票和债券之间寻求平衡；而进取型投资者更注重高收益，可能 将较大比例的资金配置于股票和另类投资。目标设定则包括短期目 标（如购房、教育资金）和长期目标（如退休规划、财富传承）， 不同的目标需要不同的资产配置策略。 动态调整策略是资产配置规划中不可或缺的一部分。市场环 境、经济周期以及投资者个人情况的变化，都会影响资产配置的合 理性。因此，定期对投资组合进行再平衡至关重要。例如，当某一

3 数据增强与平衡..................................................................................38 2.3.1 数据增强技术应用.....................................................................39 2.3.2 数据集平衡策略..... 规范化处理。数据清洗主要包括去除无关信息、修正错误数据、填 补缺失值等操作。规范化处理则涉及文本的统一编码、标准化术语 的使用以及数据格式的一致性。此外，为了提高模型的泛化能力， 还需对数据进行平衡处理，确保各类政务问题的样本分布均匀。 接下来，对清洗和规范化的数据进行标注。标注工作应由具备 政务知识背景的专业人员完成，确保标注的准确性和权威性。标注 内容包括但不限于问题类型、关键词、情感倾向、实体识别等，这 为了更直观地展示数据质量控制机制的流程，以下是一个 Mermaid 流程图： 该流程图清晰地展示了数据质量控制的关键步骤和决策点，确 保每个环节都得到有效执行和监控。 2.3 数据增强与平衡 在数据增强与平衡阶段，我们首先针对政务领域的特点，采用 多样化的数据增强策略，以提升模型的泛化能力。对于文本数据， 常用的增强方法包括同义词替换、句子重组、随机删除和添加噪声 等。这些方法不仅能够增加数据量，还能模拟实际场景中的多样性

行 方 式 十万级 干万级 求解 至 i ( ( ) ,y)=0, 求解 h(u,y)≤0, 复杂优化问题 调度优化决策 简化 线性化近似分析 难以平衡 精度 2024 年电力信息通信 EPICT 新技术大 会 8 u u t g n f 新能源并网与直流建设引入大量电力电子设备，系统模型复杂度剧增，调度优化决策更加依赖求解在复杂时空维 抑制广谱波动的手段有限，电力系统的电力平衡难度与稳定风险同步增大，对决策控制的时效性要求更高，人 工 决策难以应对实时性控制要求。 难以抑制 安全稳定 风险 实时性要求 微秒级 并 存 秒级 毫秒级 技术挑战：实时性挑战 开关 过程 过渡 过程 并存 难以应对 新能源出力分钟级波动 中国南方电网 CHINA SoUTHERN POWER GRID 电力平衡 风险 2024 ，用户侧电动汽车、虚拟电厂等柔性 负荷、庞大的储能容量等可变因素导致电力系统的动态平衡协同难度加大，系统复杂程度增大导致数据互通难度较大， 并导致网络安全防护保障不足，且如何有效平衡电力市场化发展和电力系统安全稳定要求，亟待深入研究。 复杂的源网荷储动态 平 衡协同满足各需求，且 保持电力系统动态平衡 难度大 1! ualln,jlildn 系统间接口庞杂，协 同 不足，网络安全防

Reconfiguration Digital Transformation = AI technology 数字化技术 （ AI+ 智能制造） 管理转型 （组织规划、目标激励、产研一体、 产销平衡、精益管理、业财一体） 数字化转型 （打造智能 + 产业标杆） • 将新技术（人工智能、 ABC 、 IoT 等）运用到企业内、外部业务运营过程中 • 实现商业模式和管理模式的重大转型和优化创新，并成为新的独特竞争优势 Reconfiguration Digital Transformation = AI technology 数字化技术 （ AI+ 智能制造） 管理转型 （组织规划、目标激励、产研一体、 产销平衡、精益管理、业财一体） 数字化转型 （打造智能 + 产业标杆） • 将新技术（人工智能、 ABC 、 IoT 等）运用到企业内、外部业务运营过程中 • 实现商业模式和管理模式的重大转型和优化创新，并成为新的独特竞争优势 （研发管理系 统） 2. 敏捷供应链：精益管理 + MPS /MRP +APS （高级计划与排程） + 供应商协同，实现产销平衡 3. 降费成本领先：智能财务（管理会 计） + 阿米巴经营 阶段效果 提升产品研发能力 提升客户定制能力 实现产供销的平衡 提升 XRKJ 盈利能力 加速资金流周转 Project Content 核心业务蓝图 • 销售预测 • 销售订单 •

Digital Transformation = Digital technology 数字化技术 （金蝶云星空平台 + 智能制造） 管理转型 （组织规划、目标激励、产研一 体、产销平衡、精益管理、业财一 体） 数字化转型 （打造智能 + 产业标杆） XRKJ 的数字化转型公式 • 将新技术（ ABC 、 IoT 等）运用到企业内、外部业务运营过程中 • 实现商业模式和 （研发管理系 统） 2. 敏捷供应链：精益管理 + MPS /MRP +APS （高级计划与 排程） + 供应商协同，实现产销 平衡 3. 降费成本领先：智能财务（管理 会计） + 阿米巴经营 阶段效果 提升产品研发能力 提升客户定制能力 实现产供销的平衡 提升 XRKJ 盈利能力 加速资金流周转 XRKJ 云平台核心业务蓝图 • 销售预测 • 销售订单 • 订单全程跟踪 平台连接系统、连接设备、连接业务和人，企业管理数字化！ P61 第二阶段：平台集成，赋能人 金蝶云星空整合原有 ERP 功能，实现平台统 一 产品技术领先： IPD 体系 +PLM 系统 产供销平衡：计划管理 +APS 系统 消除浪费将本：精益现场 + 持续改善 62 ① 绝密信息 严禁泄露 理解产品研发的大致过程 客户 营销 销售 服务 市场信息 客户需求 研发 数字化 产品需求

下的资产边界约束（如股票仓位上下限），也为宏观周期切换和投资者风险偏好 变化提供了弹性调整空间。 问题 4：在动态赋权模型中，如何平衡因子有效性的实时调整与模型稳定性？ 例如，IC 值剧烈波动时，权重分配是否会产生过度频繁的调仓信号？ 在动态赋权模型中，因子有效性的实时调整与模型稳定性的平衡主要通过以下技 术机制实现：模型首先通过风险预算约束限制单一因子的影响力，例如设定单因 子权重上限不超过 45%，避免 解决的关键挑战 包括：1）实时交易接口的稳定性：确保 Agent 与券商/交易所系统的低延迟对接； 2）合规性与透明度：满足金融监管对策略可解释性的要求；3）算力与成本优化： 在实时监控和交易场景中平衡计算资源与模型性能。 在应对突发市场事件（如黑天鹅）时，Agent 机制的鲁棒性设计主要体现在四个 方面：1）动态规则引擎与实时风险阻断：预设最大回撤阈值、行业拥挤度分位数 等硬性指标，当市场波动 12%）或因子失效预 警（IC 连续三期＜0.1），则自动执行阶梯式减仓或因子替换（如用美债收益率 斜率替代中美利差）。在行业轮动中，Agent 通过动态分位数机制（赋予近期数 据更高权重）筛选行业，利用多头注意力机制平衡景气度、趋势、拥挤度的交互 影响，例如当动量与拥挤度背离时自动降低拥挤度权重。此外，Agent 定期调用 回测模块验证策略有效性，结合 RAG 获取的外部知识（如碳中和政策对电力设备 的影响）更新规

供给带动乘客出行需求，其建设、运营成本较高， 灵活性、实时性较差，且受道路条件限制较强， 可达性和便捷性较差，无法满足乘客门到门出行 要求。此外，对于低客流密度区域，为了实现公 交运营成本和服务效率的平衡，公交系统的运营 难以适应乘客个性化、定制化出行要求[11-12]。因 此，亟须建立结构合理、层级清晰、功能明确、 协同高效的公共交通服务组织模式。 2.4 公共交通服务品质、韧性有待提升 生产力的数据革命大升级。城市公共交通作为城 市发展的重要支撑，是国家提出的“新基建”重 要组成部分。数字化公共交通系统升级势必加速 落地。在新背景下的公共交通系统需要实现服务 效率和运营效率之间的有效平衡。公共交通系统 应以提升其运行可靠性与高效便捷性为目标进行 技术升级，通过打造大数据中心、出行服务平台、 公交运营平台、智慧物联平台，实现不同公共交 通方式间协调设计、协同调度与大数据贯通，实 同发力，进一步推动形成公共交通出行需求牵引 供给、供给创造需求的更高水平动态平衡。 4 现代公共交通系统未来趋势展望与发展 建议 打造高品质公共交通系统对于加快建设便捷 顺畅、经济高效、开放共享、绿色智能、安全可 靠的现代综合运输服务体系具有重要意义。面向 人民日益增长的美好出行需求，以安全、高效、 舒适、便捷、低成本等出行需求特征为导向，以 提供更平衡供给、更充分的一体化出行服务为目 标，亟须从以下5个方面发展现代公共交通系统。

二、协同优化 本工程建设的供电系统运行中调度优先级如下： （ 1 ）优先使用风电和光伏发电。 （ 2 ）储能系统中储存的电量。 （ 3 ）在光伏出力不足、储能电量较低的情况下通过电网供电。 功率平衡：协调优化控制策略（四种主要运行方式） 二、综合能源系统的源 - 网 - 荷 - 储协同优化控 制 场景 1 ：光伏出力大于用电负荷，且储能未充满 场景 2 ：光伏出力大于用电负荷，且储能已充满 能源魔盒”案例有助于上海开展电力需求响应和虚拟电厂工作，缓解电网运行压力，提高上海电力运行安全和保障水平。 光伏系统适用于光照资源较丰富的地区，风能系统适用于风资源较丰富的地区， 储能系统适用于采用峰平谷电价并存在负荷 不平衡的用户。 融入 5G 基站、数据中心等“新基建”重点技术的园区综合能源服务手段，也将是未来工业园区节能降耗、实现绿色低碳转 型 的重要实施方向。 典型“能源魔盒”案例的解决方案，与闵行工业园

使得最终生成的文本可以获得更高的奖励（ Reward ） 。该阶段需要的计算量 相较预 训练阶段也少很多 ，通常仅需要数十块 GPU ，数天即可完成训练。 例如：机器人一开始并不知道如何保持平衡和移动 , 它会尝试不同的步伐、姿势和动作 （采取各种行动）。如果某一次尝试让它向前移动了一段距离并且没有摔倒，它就会 得到一个“奖励”信号（比如数值为正的奖励分数），意味着这个动作是朝着目标 （学会走路）前进的好行为；要是它摔倒了或者动作很不协调，就会得到一个“惩 罚”信号（比如数值为负的分数）。机器人基于这些奖励和惩罚的反馈，不断调整自 己的动作，尝试不同的变化。经过多次尝试和调整，它逐渐学会保持平衡、协调动作， 最终能够成功地行走。 3.4 、强化学习阶 段 1. 智才筑基—— AI 素养提升工 程 2. 算力赋能—— 基础设施升级 3. 基座选型—— 核心模型构建 4 人工校正成本高 新数据分块需全量 重建索引 分层分块（粗粒度目录 + 细粒度内容） - 业务规则分类（法律 / 技术 / 行政差异 化） LangChain 智能分块器 分块处理的核心在于平衡语义保留与计算效率，需结合领域特性（如自 然资源文档的跨页表格）动态优化 6 、知识聚库——本地知识库建设 分块阶段常见问题与应对策略表 6 、知识聚库——本地知识库建设 针对海量数据检索

的影响，更为深远的是，它将带来使用能源方式的影响，即它将推动和引领建 立一个新型的智能化的能源电力系统，让算力革命成为能源革命的一部分。 中国智能算力与绿色电力之间的供需矛盾，既是空间分布不平衡的矛盾，也是 时间分布不平衡的矛盾。但算力的任务具备灵活性，可以在不同的数据中心和 算力集群之间进行调度，跨越不同时区，也意味着抹平了绿色电力在时间分布 上的峰谷起伏。从火电时代到绿电时代，源随荷变需要转变为源荷互动。 (CFE，产生能量的过程中没有碳原子的参与 ) 是智算中心 绿色化发展的终极目标。但由于光伏、风电等新能源存在昼夜、季节等波动， 与智算中心对电力系统 “7×24”不间断稳定供应，存在时间分布不平衡的矛盾。 因此，它要求将一天中每个小时的能源消耗与无碳能源进行匹配。这包括对无 碳能源等源的调度，也包括对智能算力等荷的调度。 对源的调度，首先要实现绿色电力的直供与跨区域交易。绿电直供绕过了传统 总电量（5.67 万亿千瓦时）不足 1%，中国的 PPA 市场亟待建立。 源网荷储碳一体的配电网与微电网 智算中心的运行通常持续且集中，造成电网负荷的尖峰，需要更精细的负荷管 理和调度策略以平衡供需。智算中心建筑面积大，为建设分布式光伏提供条件， 太阳能 + 储能成为源网荷储一体化的最优解。在智算中心安装分布式可再生能 源后，还可以通过微电网来协调可再生能源发电。 基于数字化和物联网技术的微电网，是实现