混乱的语言。 1 、语言模型概 述 语言模型（ Language Model ， LM ） 目标是建模自然语言的概率分 布 词汇表 V 上的语言模型由函数 P(w1w2...wm) 表示 ，表示词序列 w1w2...wm 作为 一 个句子出现的可能性大小。对于任意词串 w1w2...wm ∈ V+ ，则有 P (w1w2...wm ) > 0 ，并且对于所有词串， 函数 P w1 生成 w2 ，再根据 w1 和 w2 生成 w3 ， 以此类推，根据前 m − 1 个 单词生成 最后一个单词 wm 为了减少 P (w1w2...wm ) 模型参数量 ，可以利用句子序列通常情况下从左至右的 生 成过程进行分解 ，使用链式法则得到： 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 的各类语言模型的发展及预训练微调范式在自然语言处理 各 Transformer 结构是由谷歌在 2017 年提出并 首 先应用于机器翻译 Transformer 结构完全通过注意力机制完成对源 语 言序列和目标语言序列全局依赖的建模 。 如 今 ， 几乎全部大语言模型都是基于 Transformer 结构 的。 2 、 Transformer 结 构 类任务中取得突破性进展。 基于 Transformer

AI 在量化交易中的典 型应用场景与技术实现路径： 数据预处理与特征工程 AI 通过自动化特征提取与降维技术处理金融数据的非线性和高噪声 特性。例如，使用 LSTM 网络对分钟级行情数据进行时间序列建 模，自动捕捉价格波动中的隐含模式。特征重要性分析工具（如 SHAP 值）可量化因子贡献度，优化输入变量。  高频数据清洗：基于异常检测算法（如 Isolation Forest）自 动识别并修正异常报价 规则，通过历史数据回测构建线性策略，例如均值回归、动量策略 等。其典型特征包括：  策略逻辑固化：基于人工设定的数学公式或经济理论，如 Black-Scholes 期权定价模型  数据处理方式：使用结构化数据，依赖时间序列分析和截面数 据分析  执行效率：通常在毫秒级响应，但策略迭代周期需要数周至数 月 AI 量化交易则采用机器学习范式，通过非线性模型捕捉市场微 观结构特征。深度强化学习（DRL）和时序预测网络（如 数据清洗与预处理是确保量化交易系统数据可靠性的核心环 节，其目标是通过规范化处理消除原始数据中的噪声、异常值和结 构性缺陷，从而为模型训练提供高质量输入。以下是关键实施步骤 与技术要点： 1. 缺失值处理 针对金融时间序列数据常见的缺失问题，采用分层修复策略： o 日内高频数据（如 tick 级）采用线性插值法补全，公式 为：xt=xt −1+ (xt+1− xt −1) 2 o 日频以上数据采用 EMA（指数移动平均）平滑处理，权

期风险相对较低。 核心而言，利用用户的基础画像、行为需求，外延到用户社会活动去挖掘用户是 否有真实合理的资金需求，是否有较好的还款意愿和还款能力，从而建立区分度 良好的风险模型。 3. 时间序列的处理：贷前 信贷业务通过用户授权获取征信报告，基于征信报告了解用户的信用历史，通过 分析用户的行为时序来理解用户的真实现金流需求。  常见的征信查询包括信用卡审批、贷款审批等，此类查询表征了用户在该 间点的动作、该动作的类型以及该动作的多个特征值，将每一项信息转为 Item 作为输入提供给 LSTM 单元，获取该单元的输出同时又作为下一个时 间序列的输入，不断学习从而获得更好的信息表达。 相比传统方案，基于这类机器学习的方案能够带来 KS 2 个点的提升。 4. 时间序列的处理：贷中 信贷贷中行为数据主要用于 B 卡的建模，在整个客户生命周期线上，用户存在不 断借钱、还钱的循环往复行为。基于此，在每个动作发生的时间切片上，可以生 的模型，关联图谱以及行为序列分析五个层次，其中黑名单机制，专家规则 都需要较高的人力成本，而且从行业现状来看，很难构建一份完整的业界黑 名单，从而导致黑名单机制的可实施性较差，而专家规则过度依赖专家经验， 存在较高的经验误判风险，主观犯错概率较大，因此通过黑名单或专家规则 的方式，很难构建切实可行的风控体系，而监督模型方法的难点在于样本的 定义与构造，因此关联图谱和行为序列分析这种自动化识别风险的方法吸引

漏洞名称、厂商品牌等多个维度 快速锁定资产范围 入侵检测 • 暴力破解监控 • Web 后门监控 • 本地提权监控 • 系统后门监控 网防 G01 （主机应用综合防护系统） 永恒之蓝 weblogic 反序列化 获取控制权 口令暴力破解 struts2 服务器安全巡检 子账号 攻击检测预警 服务器安全防护 安全审计 安全事件告警 备份所有在网防 G01 平台上的登录、 配置、开关功能等操作 自行创建下一级子账号供本单位其他部门使用 用户可以指定子账号可以操作的服务器 网页木马扫描 二进制后门扫描 弱口令扫描 漏洞扫描等 网站漏洞防护 放端口扫描 文件监控防护 网站后台防护 反序列化漏洞防护、任意文件读 取漏洞防护 网盾 K01 （网络威胁情报联防处置平台） 01 03 04 公安部第一研究所情报中心 攻击 IP 画像 行业情报 情报溯源 网络攻击阻断系统 自动检测与阻断 支持 70+ 种文件还原 自定义文件格式还原 WEB 攻击检测 远程漏洞攻击检测 邮件攻击检测 挂马攻击检测 恶意文件检测 Kill Chain 分析 ATT&CK 技术点分析 时间序列分析 实时告警 流量采集及文件还原 高级入侵植入检测 高级远程控制检测 可视化分析与预警 高级持续性威胁检测系统 攻击诱捕与威胁检测系统（蜜罐），可实现攻击诱捕与威胁监测，发现内网失陷主机。同时支持资产梳

4. 质量控制与监测：利用计算机视觉与数据分析技术，对生产过 程中的产品质量进行实时监测，及时发现和纠正问题，有效降 低不合格率。 5. 市场需求预测：结合历史销售数据与市场趋势，通过时间序列 分析与模型预测，优化库存管理与出货策略。 实施这些 AI 大模型应用方案，将对钢铁行业的各个环节产生 深远影响，具体效果可通过相关指标进行评估，如生产效率提升百 分比、生产成本降低幅度、产品质量合格率提升等。以某国际钢铁 间的关系。  决策树和随机森林：适用于处理非线性关系和特征交互，能有 效处理大量特征并评估其重要性。  深度学习模型（如卷积神经网络和长短期记忆网络）：在处理 图像识别（如表面缺陷检测）和时间序列预测（如生产工艺参 数变化预测）时表现优异。 模型选择时，需考虑模型的复杂性、训练时长和数据需求，确 保其适应钢铁行业的实际应用场景。 模型训练是一个迭代过程，涉及到多个方面的考量。首先，需 (SVM)：在分析小样本且特征维度高的情况下表 现良好，特别适合于分类问题。 4. 神经网络：尤其是深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和 循环神经网络（RNN），能够处理庞大复杂的数据，适用于 图像识别、时间序列预测等场景。 5. XGBoost 等梯度提升模型：在结构化数据处理中表现出色， 能够有效提高预测精度，对特征的处理能力强。 对于选择具体模型时，以下几个方面需考虑：  数据规模：确定所用数据量的大小，选择适合规模的模型。

30 亿个碱基 对组成的核苷酸序列，绘制人类基因组图谱，并且辨识其载有 的基因及其序列，达到破译人类遗 传信息的最终目的。人类基 因组计划的一项重要目标，就是认识疾病产生的机制，从而实 现疾病的预测；  基因测序是基因检测的方法之一，只是完成 DNA 序列的读取； 而基因检测是通过杂交、基因测序等方法，确定 DNA 序列中是 否含有 特定的一段序列，来明确相关基因的某些功能。基因检

R-CNN：在精度要求较高的场景下使用，适合 大 量目标检测的应用。 2. 事件识别模型选型： o LSTM：适合处理长时序视频数据，可以有效识别复杂 事 件。 o Transformer：在处理长序列时表现优异，可以扩展到 多 种应用场景。 3. 特定应用需求： o 对于需要高精度低延迟的应用，应该优先考虑 YOLOv5 作 为 目标检测模型，配合 LSTM 进行事件分析。 o 适用场景 目标检测 YOLOv5 实时性强，适合边缘计算 交通监控、公共区域监控 Faster R-CNN 精度高，适合复杂场景 安防关键区域、高密度场 所监控 事件识别 LSTM 捕获时间序列依赖 视频监控、行为分析 Transformer 长时序数据处理能力强 复杂活动识别、大规模视 频数据分析 此外，为了实现模型的高效运用，应该考虑构建一个智能化的 数据预处理模块，采用数据增强技术，提升模型的泛化能力。同 于视频数据，可 以将视频帧作为输入，经过多层卷积和池化操作提取出关键特征。 CNN 的结构简单而高效，适合进行人脸识别、对象检测和行为识 别 等任务。 其次，LSTM 网络是一种能够处理序列数据的深度学习模型。 由于其引入了记忆单元，LSTM 能够有效捕捉视频中的时间动态变 化，适合用于连续帧数据分析。在公共安全场景下，如异常行为检 测，LSTM 可以通过长时间内的行为模式来判断某一行为是否

据的混合存储，以满足不同数据类型的处理要求。 在数据分析与处理方面，DeepSeek 方案需集成先进的机器学 习算法和深度学习模型，以实现对交通流量、乘客需求、车辆调度 等关键指标的精准预测。例如，利用时间序列分析模型预测高峰时 段的客流分布，或通过聚类算法识别常发拥堵路段。这些模型的训 练和优化需要依托于大规模的历史数据，因此数据预处理和特征工 程能力至关重要，包括数据清洗、缺失值填补、异常值检测等步 据流。采 集系统应具备高吞吐量和低延迟特性，能够处理每秒数千条甚至数 万条数据的并发请求。其次，数据存储应采用分布式架构，支持海 量数据的持久化存储和高效检索。考虑到数据的时间序列特性，存 储系统应优化时间序列数据的写入和查询性能，同时支持数据的压 缩和分区管理，以节省存储成本并提高访问效率。 在数据清洗环节，系统需具备自动化处理能力，能够识别并纠 正异常数据、缺失数据和重复数据。清洗规则应根据业务需求灵活 和应用准确性的关键环节。首先，采集到的原始数据通常包含噪 声、缺失值或不一致的信息，因此需要对数据进行清洗。清洗过程 包括去除重复记录、填补缺失值以及纠正错误数据。对于缺失值的 处理，可以采用插值方法如线性插值或基于时间序列的预测填充， 确保数据的完整性。 其次，数据标准化和归一化是预处理的另一重要步骤。由于不 同数据源的量纲和范围可能差异较大，直接使用这些数据可能导致 算法性能下降。通过标准化处理，将数据转换为均值为

合成的物质。 图表：人工智能在合成生物学不同环节中的应用 环节 含义 应用 元件工程 生物元件是合成生物系统中最简单、最基 本的单元，其生物学本质是具有特定功能的 DNA 序列、 RNA 序列、氨基酸序列或蛋白质结构域 改善生物元件的鉴定和功能注释效率 加速理性设计和定向进化优化现有元件结构、增强其功能特性 设计合成自然界不存在的元件 线路工程 线路工程是利用元件工程中的各类元件针对多样的需求 优化的多层感知器模型和多层感 知器 - 粒子群算法 预测钻孔后岩石的力学行为 混合和语言模型 采用模糊推理系统和人工神经网络，开发出用 于炼化塔的控制器 三维冠层辐射传输模型、语言模 型、序列最小优化算法 建立油气管道失效评估预测模型 非线性自回归网络模型 用于检测精馏塔中的塔板扰动 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 36 资料来源：《 Machine Learning an

、循环神 经网络 （ RNN） 、长短时记忆网络 （ LSTM） 等算法， 对材 料的微观结构图像、时间序列数据等 进行分析和处理。例如， 利用 CNN 对新材料的微观结构图 像进行识别和分类，实现 材料缺陷检测和微观结构分析； 利用 LSTM 对新材料市场 需求的时间序列数据进行预测， 为企业生产计划和市场策略 制定提供依据。 应用服务开发：开发一系列功能强大、用户友好的应用服务， 、市场等数据的分类 、回归 和聚类 分析 。深度学习算法如卷积神经网络（CNN） 、循 环神经网 络 （ RNN） 及其变体长短时记忆网络 （ LSTM） 等， 用于处 理材料的微观结构图像 、时间序列数据等复杂 数据类型， 为 新材料研发和产业应用提供智能支持。 机器学习算法应用：决策树算法可用于对新材料的性能进行 分类预测 。例如， 根据材料的成分 、制备工艺等特征， 构建 别，如判断材料是否存在缺陷、识别不同的晶体结构类型等 。 这有助于研发人员快速了解材料的微观状态 ，优化制备工 艺。 循环神经网络 （ RNN） 及其变体长短时记忆网络 （ LSTM） 适合处理时间序列数据 。在新材料的产业应用中， 可利用 LSTM 对材料的生产过程数据进行建模，预测生产设备的故 障发生时间， 提前进行设备维护， 避免生产中断 。同时， 在 分析新材料市场价格走势时，LSTM