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

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。

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

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

高系统的主动防护水平[６Ｇ８]. ２．１．２ 部署移动目标防御需要考虑的因素 １)确定需要保护的关键目标,并确定移动目标防御在网 络中的部署位置,以提供更全面的保护; ２)需要在系统安全和性能之间进行平衡,同时考虑系统 复杂性、资源需求和管理成本等因素[１０]; ３)需要定期评估 MTD 策略的有效性,并 及 时 更 新 防 御 机制和策略,以适应不断变化的威胁环境; ４)攻击者 可 能 会 Gao等提出了一种基于强化学习的自适应策略,与当前 环境实时交互来自适应调整防御策略,同时通过算法参数来 平衡系统的安全和性能问题,以满足不同的场景的 需 求[６２]. Chai等根据当前系统安全状态和攻防次数,使用深度学习算 法动态调整、主动生成最优的跳变策略,进而找到网络安全性 能与资源消耗之间的最优平衡点,在防御性能不降低的情况 下,显著降低了网络资源消耗[６３]. 按攻击面转换策略(how)进行分类 增大攻击成本,从而增强目标系 统的安全性能[１２Ｇ１５]. ３．１．２ 部署欺骗防御需要考虑的因素 １)防御者部署的欺骗环境不能干扰真实业务系统的正常 运行,并且需要在安全性和系统性能之间进行平衡. ２)防御者必须具有欺骗环境的控制权,能够辨别欺骗环 境和真实业务系统的不同之处.在欺骗环境被攻击者识破并 利用时,可以及时撤销欺骗环境,避免被当成跳板来执行更深 层次的攻击. ３)防御者应根据具体业务环境的需求

严和重要农产品供始能力进一步国、为保降国家格自责金、理设衣业强国黄室空实基缩。 3.4 N 个应用场景探索实践 | 问图 - 资规图像 通 《中共中央办公厅国务院办公厅关于加强耕地保护提升耕地质量完善占 补 平衡的意见》 , 强调严格 保 护耕地数量和质量，防止出现“非农化”、“非粮化”现象，确保国家粮食安全和生态安全。 半顾，候保高 a 太田建一亩成一言。凸地要健 ( 五 ) na 地溜蚌保择体系建设。科 把决研构建器中音理， 1 土地保护标准化示范建 按碱样地治理次 R,1 恒 o 化熟。梧大地进整喊地等附地后自资潭开度。望持“以种造地”同“以地造种”相结音。墙育地广 《关于加强耕地保护提升耕地质量完善占补平衡的意见》 (202 4 年 2 月 5 8 ) 用地类型 生长阶段 耕地非农化 种植作物 类 型 耕地非粮化 设施农用地 业 务 痛 点 政 策 要 求 宁波市自然烫源和规划大模型 4 4.1 大模型实践体会 从单任务智能体到多智能体联合的转变 从单一的单个能力的智能体到复杂的多任务联动的智能，一个智能体 解决多个问题，帮助我们在发展与保护之间走出更优雅的平衡。 从语言模型到空间推理模型的转变 当前多模态大语言模型在语言理解，在空间认知和理解方面的能力 较 差 ，空间推理能力是 解 决自然资源行业问题的核心。 传统信息化主要从场景出发，但是大模型时代复杂的覆盖处室全类需求，