本页不构成对任何产品的要约出售/购买、招揽、推荐或建议。关于免责声明全文，请见本文件最后部分。 ① RWA无所不包，其中法币与土地会构成最具双向影响力的两次“实虚合作” —— 第一次形成“法币 稳定币”；第二次形成“土地链服务商”（类似于云服务商；不绑定单链、支持跨链流转，降低迁移 门槛），土地作为资源性资产，被数字化为链上权益单位后，可以被跨链流转、交易或抵押。 ② 随着链上和链下世界的 02 稳定币：连接虚拟与现 实的价值桥梁 吴琼、陈昊飞 目录页 稳定币:机制、分类和风险 稳定币相关的若干宏观问题 应用场景 目录 CONTENTS 01 02 03 04 05 监管发展 香港稳定币经济生态 此页载有机密数据，其全部成任何部分不可被复制成再发送。本页不构成对任何产品的要约出售/购买、招揽、推荐或建议。关于免责声明全文，请见本文件最后部分。 6 稳定币：机制、分类和 信任与价值存储 在传统金融体系之外，数字货币提供了一种 新的价值存储方式，尤其是稳定币，通过与 法定货币挂钩，增强了数字资产的信任度和 稳定性。 市场波动的避风港 稳定币在加密货币市场中扮演着避风港的角 色，允许投资者在市场波动时迅速转换资产 ，减少价格波动带来的风险。 推动全球化支付 稳定币的出现促进了跨境支付的效率和成本 效益，为全球贸易和金融服务提供了更加便 捷的解决方案。

过持续的更新和优化，确保其在实际应用中的高准确性和可靠性。 例如，在医学影像诊断领域，DeepSeek 智算一体机将能够自动识 别和标注病灶区域，辅助医生进行更快速、更精准的诊断。 为了确保系统的稳定性和可持续性，DeepSeek 智算一体机将 采用智能化的运维管理系统。该系统能够实时监控设备的运行状 态，预测潜在故障，并提供远程维护和升级服务。此 外，DeepSeek 智算一体机将支持绿色节能技术，通过智能功耗管 基础设施层是整个系统的基础，主要包括硬件资源和网络架 构。硬件资源采用高性能服务器集群，配备 GPU/TPU 加速器，确 保数据处理和模型训练的高效性。网络架构采用冗余设计和高速互 联，保证数据传输的稳定性和低延迟。此外，数据中心部署了分布 式存储系统，支持海量医疗数据的快速存取和备份。 数据处理层负责数据的采集、清洗、存储和管理。系统通过标 准化的数据接口，支持从电子病历系统（EMR）、医学影像设备 化转型和智能化升级。 2.1 硬件架构 在医疗场景的 DeepSeek 智算一体机硬件架构设计中，我们采 用了模块化、高扩展性和高可靠性的设计理念，以满足医疗场景对 计算性能、数据安全性和系统稳定性的严苛要求。核心硬件架构由 计算单元、存储单元、网络单元、电源与散热系统以及安全模块五 大部分组成，各部分通过高速总线互联，确保系统整体性能的最优 化。 计算单元采用多核高性能处理器集群，包括

处理能力，能 够快速捕获和分析来自车辆、站点和乘客的多源数据。这包括但不 限于 GPS 定位数据、乘客流量统计、车辆状态监控等。为此，系 统应支持高并发的数据接入和处理，确保在高峰时段依然能够稳定 运行。 其次，系统需要具备强大的分析和预测功能。通过机器学习算 法，系统能够基于历史数据和实时信息，预测交通流量、车辆到站 时间、乘客需求等关键指标。这将有助于优化线路规划、调度安排 和 模型对历史数据和实时数据进行融合分析，预测未 来 15 分钟内的客流峰值，从而动态调整车辆调度计划。此外，系 统还需支持可视化工具，将分析结果以图表、热力图等形式实时展 示给运营管理人员，便于快速决策。 为了提高系统的可用性和稳定性，数据分析和处理模块需实现 容错机制和负载均衡。例如，在数据计算节点故障时，系统能够自 动切换到备用节点，确保数据分析的连续性。同时，系统应提供详 细的日志记录和监控功能，实时追踪数据处理状态和性能指标，便 集成机器学习算法和深度学习模型，支持客流预测、异常检测 和调度优化  提供可视化工具，实时展示分析结果，辅助运营决策  实现容错机制和负载均衡，保障系统稳定性和可用性 通过以上设计，系统能够满足城市公共交通运营对实时数据分 析的高效性、准确性和稳定性需求，为乘客提供更加便捷和可靠的 服务。 2.2.2 乘客流量预测 在引入 DeepSeek 应用方案后，乘客流量预测将成为城市公共 交通运

优化器和学习率调度器，模 型能够根据不同任务和数据集动态调整学习率，提高训练效率 和模型性能。  梯度裁剪：为了防止训练过程中的梯度爆炸问题，模型在优化 过程中引入了梯度裁剪技术，确保训练的稳定性。  混合精度训练：通过使用 FP16 和 FP32 的混合精度，模型在 保持精度的同时，显著提高了训练速度，降低了内存占用。 为了进一步提升模型的实用性，DeepSeek 还集成了以下功能： 系统开发与集成：开发知识库系统和智能问答系统，实现与现 有电子政务平台的集成，确保系统的兼容性和稳定性。 4. 测试与部署：进行系统测试，包括功能测试、性能测试和安全 测试，确保系统达到预期目标后，进行部署和上线。 5. 用户培训与维护：为政府部门的工作人员提供系统使用培训， 建立系统维护机制，确保系统的长期稳定运行。 通过本项目的实施，预期将显著提升电子政务的服务水平和效 率，为政府部门提供更加智能、便捷的支持工具，同时也为公众提 进 行清洗与标准化处理。 - 第三阶段：模型训练与优化，基于 DeepSeek 模型进行训练，针 对政务场景进行优化。 - 第四阶段：系统集成与测试，完成各模块的集成与功能测试，确 保系统稳定运行。 - 第五阶段：上线运营与维护，正式上线系统，并提供持续的技术 支持与维护服务。 此外，需制定详细的资源规划，包括人力、资金与时间安排。 建议成立专项团队，涵盖产品经理、数据工程师、算法工程师与测

法规分析、公文写作等方面的准确性和专业性。 o 确保模型在处理政务相关查询时，能够提供符合官方标 准和政策导向的回答。 2. 优化模型的响应速度和计算效率： o 引入高效的计算资源分配策略，确保模型在高负载情况 下仍能保持稳定的响应速度。 o 通过算法优化，减少模型处理时间和资源消耗，提高整 体运行效率。 3. 增强模型的安全性和隐私保护： o 实施严格的数据加密和访问控制，确保所有政务数据的 处理过程符合国家和行业的安全标准。 任务特定微调阶段：针对具体任务（如公文生成、舆情 分析）进行二次微调。为每个任务构建专门的训练集， 并采用动态学习率调整策略，确保模型在特定任务上的 性能优化。 o 精细化微调阶段：在模型表现较为稳定的情况下，进一 步使用小规模高质量数据集进行微调，提升模型的精确 度和专业性。本阶段可采用低秩适应（LoRA）等技术， 减少计算资源消耗。 3. 模型评估与优化 在微调过程中，建立多维度的评估体系，确保模型的实际效果。 变化等，可以评估模型是否在有效收敛，这是确保模型性能的 重要前提。 4. 泛化能力指标：通过交叉验证或使用独立的测试集来评估模型 的泛化能力，避免过拟合。泛化能力强的模型在实际应用中表 现更加稳定和可靠。 5. 用户满意度指标：在实际部署后，通过用户反馈、使用情况分 析等方法来评估模型的用户满意度。这包括模型的易用性、响 应速度和错误率等。 为了具体化这些指标的评估，我们可以设计如下表格来记录和

键数据，如水库调度信息、防洪预警数据等，具有高度的敏感性。 然而，当前的数据管理体系在权限控制、数据加密和审计跟踪等方 面存在薄弱环节，容易遭受外部攻击或内部泄露，威胁工程运行的 安全性和稳定性。 为解决上述问题，以下措施可行且紧迫：  建立统一的数据管理平台，集成多源数据并进行标准化处理。  引入分布式存储和云计算技术，提升数据存储和处理能力。  实施严格的数据安全策略，包括数据加密、访问控制和定期审 数据共享和协同工作机制。通过构建统一的数据管理平台，能够实 现不同部门之间的数据互联互通，提升信息传递效率和协同工作能 力。同时，采用云计算技术，能够为大规模数据处理和存储提供强 有力的支持，确保系统的稳定运行和高可用性。 综上所述，水利工程的技术需求主要集中在数据采集与监控、 智能分析与决策支持、智能运维管理以及数据共享与协同工作等方 面。通过引入 DeepSeek 等先进技术，能够有效提升水利工程的智 在技术实现上，DeepSeek 采用了微服务架构，确保系统的高 效性与可扩展性。每个功能模块独立运行，能够根据需求灵活调整 与升级。同时，系统还具备强大的安全防护机制，确保数据的隐私 性与系统的稳定性。 综上所述，DeepSeek 技术通过深度融合物联网、人工智能与 大数据分析，为水利工程提供了智能化、精准化的管理手段，有效 提升了水资源的利用效率与防洪减灾能力。 3.2 核心功能 DeepSeek

的持续学习和自适应能力也是其与机器学习 深度融合的体现。通过在线学习算法，DeepSeek 能够实时更新模 型参数，适应市场变化和新的风险模式。这种能力使得 DeepSeek 在金融贷款评估中始终保持领先地位，为其用户提供稳定可靠的服 务。 综上所述，DeepSeik 与机器学习的关系不仅是技术上的依赖， 更是业务上的深度融合。通过不断优化机器学习模型和算法， DeepSeek 能够为金融机构提供更加精准和高效的贷款评估解决方 的系统来进行信用风险评估。传统方法通常包括以下几个步骤：首 先，贷款申请人需要提交个人信息、财务状况、信用历史等资料。 这些资料由银行或金融机构的信贷专员进行初步审核，审核内容包 括申请人的收入水平、资产负债情况、职业稳定性等。其次，审核 人员会根据内部制定的评分模型对申请人进行打分，评分模型通常 基于历史数据进行构建，包含多个维度，如信用记录、还款能力、 贷款用途等。评分结果将决定是否批准贷款以及贷款的具体条件， 为了更好地展示传统方法的评分维度，以下是一个常见的评分 模型示例： 维度 权重 评分标准 信用记录 30% 无逾期记录：满分；有逾期记录：扣分 收入水平 25% 高收入：满分；低收入：扣分 职业稳定 性 20% 稳定职业：满分；不稳定职业：扣分 资产负债 率 15% 低负债率：满分；高负债率：扣分 贷款用途 10% 合理用途：满分；高风险用途：扣分 尽管传统方法在金融贷款评估中发挥了重要作用，但随着数据

装配、螺丝锁付、检测、分拣、 医疗手术等环节中。 相对于六轴协作机器人而言，七轴协作机器人增加了“腕关节”，能够允许机器人避开某些特定的目标，同时能够改 变末端执行器的位置，使末端执行器能够更稳定地到达特定位置，从而提高协作机器人的整体灵活性。 大部分厂商以 6 轴协作产品为主，7 轴协作产品主要以华沿机器人、珞石机器人、中科新松、非夕科技、思灵机器 人、睿尔曼等厂商为代表。布局四轴产品 速和传递转矩的作用。按照控制精度划分，减速器可分为 一般传动减速器和精密减速器。一般传动减速器控制精度低，可满足机械设备基本的动力传动需求。精密减速器回程 间隙小、精度较高、使用寿命长，更加可靠稳定，应用于机器人、数控机床等高端领域。精密减速器种类较多，主流 的包括谐波减速器、RV 减速器等。协作机器人使用的减速器通常为谐波减速器，相较于 RV 减速器，谐波减速器单级 传动比大、体积小、质量小。 高工机器人产业研究所（GGII）整理 四、编码器 协作机器人中的编码器是一种重要的传感器组件，主要用于检测和反馈机器人关节或运动部件的位置、速度、加速 度等信息。编码器的性能直接影响到机器人运动的精度、稳定性和响应速度。在协作机器人技术中，编码器主要分为 两大类：绝对编码器和增量编码器。 绝对编码器能够在机器人启动时立即确定每个关节或运动部件的绝对位置，无需进行原点校准。这意味着即使断电 重启，

中国南方电网 CHINA SoUTHERN POWER GRID 我国新型电力系统建设取得显著进步：清洁能源大规模接入电网；储能技术快速发展，系统的智能化水平不断提 高，电力传输和供应更加灵活和稳定；体制机制改革深化，促进市场化交易和资源配置优化；国际合作不断加强， 共同推动全球能源转型。这一系列成就为构建清洁低碳、安全高效的新型能源体系打下了坚实基础。 清洁能源 新型电力系统中，秒级、毫秒级的交流电机过渡过程与微秒级电力电子开关过程相互交织，响应特性更为复杂， 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 对干扰较为敏感，抗扰性差，其大规模应用降 低 了系统惯性及频率的稳定性，并且电力系统网架结构复杂程度的增大导致调度控制难度显著增加，安全稳定受 到 极大考验。 新能源通过电力电子换流器并网惯 性较低 电力系统网架结构复杂性增加 系统惯性降低，影 响频率的稳定性 电压、电流耐受能力弱 业务挑战：电网安全稳定挑战 调度控制难度 显著增加 对干扰较为敏感，抗扰性差 中国南方电网

查询与检索功能：用户可以根据时间、地点、事件类型等条 件快速检索历史视频数据。 . 分析报告生成：系统能够自动生成事件分析报告，方便用户 对事件进行后续跟踪和处理。 最后，系统管理与维护功能确保系统的长期稳定运行。这一功 能包括用户权限管理、系统 日志记录、故障检测与恢复、数据备份 与恢复等。系统需要提供多级用户权限，确保只有授权用户能够访 问和操作敏感数据。 在具体实现上，以下表格总结了功能需求的优先级以及技术要 数据安全性：确保视频数据在传输和存储过程中的加密，防止 黑客攻击和未授权访问。 . 维护和更新：系统应具备自动检查和更新功能，以保证软件和 硬件的稳定性与安全性。 通过这些功能需求的实现，将有助于搭建一套高效、稳定且安 全的视频数据采集系统，为公共安全提供强有力的技术支持。 2.1.2 数据存储与管理 在公共安全领域，AI 大模型视频智能挖掘的有效实施依赖于高 效而 定期归档 事件相关视频数据 1 年 自动化清理和归档 分析结果 3 年 存储与加密 通过建立一个高效、结构化、安全的数据存储与管理体系，AI 大模型在公共安全视频智能挖掘中的应用将变得更加稳定与可靠， 为应对多种公共安全事件提供重要的数据支持和分析依据。 2.1.3 实时处理与分析 在公共安全领域，实时处理与分析是确保系统有效性的关键要 素。通过将 AI 大模型应用于视频智能挖掘，系统能够对来自监控