SSLServerSocketFactory” clientAuth=”false” keystoreFile=”/path/to/my/keystore” keystorePass=”runway1@” 重新启动 tomcat 服务 检测方法 1、判定条件 使用 https 方式登陆 tomcat 服务器页面，登 陆成功 2、检测操作 使用 https 方式登陆 tomcat 服务器管理页面 error.jsp 错误页面的程序写法如下: 当出现 NullPointerException 异常时 tomcat 会把网页导入到 error.jsp， 且会打印出出错 信息。 (2)重新启动 tomcat 服务 (3)要求错误页面不能太大 检测方法 1、判定条件 指向指定错误页面 2、检测操作 URL 地 址 栏 中 输 入 http://ip:8800/manager12345 listings true 把 true 改成 false 重新启动 tomcat 服务 1、判定条件 当 WEB 目 录 中 没 有 默 认 首 页 如 index.html,index.jsp 等文件时， 不会列出目 录内容 2、检测操作

解的靶点 AI 已经在研发领域取得了令人瞩目的成果。一些机构发现，从药物发现到临床前候选阶段的时间最多可缩短 50% ，由于测试候选物的迭代次数减少和设计更优，成本也可实现类似程 度 的下降。 例如 ，重新利用现有分子通常需要三到五年的时间，而流程通过 AI 赋能后、 只需两到三年即可完成，并降低 30%-50% 的成本。 加速创新 AI 正在推动从药物发现到临床前候选阶段的全面变 革 已经证实收益 TD Cowen, 相 关 企 业 访 谈 15-30 25-40 35-55 3-5 8-11 5-8 5 AI 在制药领域的应用 25-40 将现有分子重新利用于靶点 5-7 -35-40 % -25-30 % -40-50 % -40-50 % -30-40 % -30-50 % 2-3 10-15 5-7 15-20

依赖于有限的变量和固定规则，无法充分捕捉复杂的非线性关系， 导致评估结果的精确度受限。其二，传统方法的更新周期较长，难 以快速适应市场变化和新出现的风险因素。例如，经济环境的变化 或新型金融产品的引入，可能需要重新设计评分模型，这在时间和 资源上都是较大的挑战。其三，专家判断法依赖于人工经验，可能 引入主观偏见，影响评估的客观性。 具体来看，以下是传统方法的优缺点总结：  优点： 1. 透明度高，易于解释和验证。 支持模型的自 适应更新。随着市场环境的变化和客户行为模式的演变，风险评估 模型需要定期更新以保持其有效性。DeepSeek 通过持续监控模型 的性能，自动识别模型性能下降的迹象，并触发模型的重新训练和 优化。这不仅减少了人工干预的成本，还确保了模型始终处于最佳 状态。 在实施 DeepSeek 应用方案的过程中，金融机构还需要具备相 应的技术基础设施和人才支持。这包括高性能的计算资源、安全的 通过建立自动化监控系统，实时跟踪模型的预测性能，及时发现并 处理性能衰退问题。同时，定期更新模型，确保其能够适应市场变 化和新的贷款数据分布。这一过程包括：  定期更新训练数据，纳入最新的贷款申请和还款记录。  重新训练模型，确保其能够捕捉最新的市场趋势。  通过 A/B 测试验证新模型的效果，确保其在实际应用中的有 效性。 通过上述方法，DeepSeek 在金融贷款评估中的模型评估与优 化过程得以系

其余驾驶操作由驾驶者完成 驾驶者与 系统 3 条件自动化 • 系统负责某些情况下环境感知 • 驾驶员需要时刻准备取回驾驶控制权 系统 系统 4 高度自动化 • 系统能够进行环境感知 • 驾驶员不需重新取得驾驶控制权 • 系统只能在特定环境条件下运行 系统 全部 行驶任务 5 完全自动化 • 系统能够完成所有环境条件下的所有驾驶任务 自动驾驶是过去 10 年最火热的赛道 ，但直到 2022 年才有部分企业推出具备 系统中起决定性作用 要实现 NOA 还需要高水平算法的支 持 2021 年 ，特斯拉在其 AI Day 上宣布将基于 BEV+Tf 架构开发其新版的完全自动驾驶系统（ FSD ） ，并于 当年开 始重新编写底层代码 ，成为在汽车业第一个使用 AI 大模型的主流厂商。 新架构下特斯拉自动驾驶软件的融合效果 下图： BEV+Tf 架构下， 特斯拉自动驾驶软件对 上图感知结果进行融合

变对企业战略、市场 营销、产品设计等各 个方面都有深远的影 响。 • 要求企业不仅仅关注 产品的制造和销售， 而是要考虑如何通过 服务为客户创造持续 的价值。 当前对服务的重视、不仅改变了产品的角色、也重新定义了企业与消费者的关系 在大周期中，影响科技应用的社会因素也是不容忽视的，这里以“创新扩散理论”，说明技术创新 改变社会的规律。 除了将科技周期和文化适应度纳入考量，帮助企业更好地洞察保险行业的未来走向。三轮规模化 ，只需要少量的训练就能完成各类任务。未来在 某头部人工智能研发公司开放平台上，将会有更多类似的服务出现。 构建保险行业的技术发展趋势参考系（微观） 四 设定锚点，行动实践 AI大模型平台化，重新定义AI Agent的开发体系 AI Agent开发范式 ►基于AI大模型的Al Agent开发流程: • 角色定义（Profile） • 记忆存储（Memory） • 计划反馈（Planning） 当前的业务场景可能会需要哪些数字化 技术的支持？ 画布法 结语 安永保险服务：引领创新，塑造未来 在这个充满无限可能的新时代，安永以其在保险服务领域的创新能力，正致力于推动人工智能 （AI）对保险行业的革新，同时也在重新构建整个保险服务生态体系。 安永致力于将高度复杂的业务流程与最新的AI技术相结合，我们不仅提供高效、精确的保险服务， 更让我们的客户能在每个关键决策点都能获取到最准确、最及时的信息。与此同时，安永正在构

束风险、反馈优化策略”的 智能闭环，显著提升策略适应性与风险控制能力。 问题 3：Agent 在触发风控操作（如暂停调仓）后，如何重新评估市场状态并 恢复交易？是否依赖人工干预？ 在触发风控操作（如暂停调仓）后，Agent 通过自动化流程与人工干预结合的方 式重新评估市场状态并恢复交易。首先，Agent 会借助 RAG（检索增强生成）技术 实时抓取最新市场数据（如流动性指标、波动率、行业拥挤度等），动态更新风 将持续监测订单簿深 度、买卖价差等高频数据，待流动性恢复至预设安全阈值（如买卖价差回归历史 均值 1.5 倍以内）后，自动启动参数修正流程。这一阶段可能调用时变 Kalman 滤波或自适应核密度估计技术，重新校准波动率预测衰减系数或资产相关性矩阵， 并通过轻量级回测验证调整后策略的历史稳健性，最终在多维度信号（风险指标 达标、因子贡献度平衡、市场情绪修复）协同满足时解除风控限制。 人工干预主要作为自动

计算终端中存储的用户数据进行保密性保护； 2.2 安全计算环境设计要求 u 客体安全重用 总体要求 应在客体资源重新分配前 ，对其原使用者的信息进行清除 ， 以确保信息不被泄露。 实现方式 应采用具有客体安全重用功能的系统软件或具有相应功能的信息技术产品 ， 对服务器、 计算终端、 移动终端中的客体资源重新分配前 ，对其进行清除。 2.2 安全计算环境设计要求 u 程序可信执行保护

/ 29 AI+机器人正深刻变革化工行业，有望带来效率革命。传统化工研发依赖“试错法”，周期长、 成本高，而 AI 与机器人技术融合后，从分子模拟到材料基因组学的全链条效率将被重新定义， 既能降低传统材料成本，又能缩短新材料研发周期。面对化工新材料研发的“多尺度复杂性” 与“实验验证滞后”痛点，AI 通过跨尺度建模、分子动力学加速等方案实现突破。在生产流 程中，AI 结合高通 工研发依赖“试 错法”，周期长、成本高。如果以第一性原理为基础，一旦将人工智能（AI）和机器人技术融 合，化工研发大概率将经历一场范式革命——从分子模拟到高通量实验，再到材料基因组学， 全链条效率被重新定义，不但可能大幅降低传统材料的生产成本，也很可能使得新材料研发 周期大幅缩短。化工企业应当充分认识到：当前的产品壁垒已经不是壁垒，当前的产品利润 随时面临挑战。 ➢ 新材料预测的挑战与 AI 的破局方案：数据+算法的双重赋能 并进行测试，需要耗费很长的周期。这是一个反复迭代的过程，合成本身可能十分困 难，需要特定的设备与专业技能；材料特性表征（测量材料性能）也需要多种手段， 每一种都需要时间和资源。如果发现材料的实际性能达不到预期，就必须重新开始新 一轮设计与试验，导致周期冗长、成本高企。 通过以类似 Deepseek 这类顶尖人工智能（AI）技术与机器人技术相结合，正在从根 本上改变传统的化学研发流程。这场变革贯穿整个研发管线——从小规模实验室中

云终端通过桌面接入网关代理访问对应的桌面，同桌面接入网关之间采用 SSL 加密的虚拟 桌面接入协议进行信息传递，可以通过策略开放或者禁止 GA 网终端 PC 上 USB 等外设至虚 拟机的重新定向；用户通过在终端上输入域用户名和密码访问对应桌面。 ⚫ 桌面软件 桌面软件以服务器虚拟化为基础，允许多个用户桌面以虚拟机的形式独立运行， 同时共 享 CPU、内存、网络连接和存 松地管理多 个主机和云主机，从而降低管理的复杂度，同时通过定时对集群内的主机和云主机状态进行 监测， 如果一台服务器主机出现故障，运行于这台主机上的所有云主机都可以在集群中的其 它主机上重新启动，保证了数据中心业务的连续性。同时云平台本身应该具备容器安全防护、 主机安全基线和漏洞扫描等功能。 7.2 云平台安全基础设施服务安全 7.2.1 安全域划分 安全域划分对整个云计算中 源的服 务化， ⚫ 无法对安全业务的实施效果进行可视化的监控。 安全云从逻辑控制层的角度出发，屏蔽底层技术细节，将各类安全能力从单纯的产品 配 置转变为服务化配置，将繁琐的安全业务重新进行定义，从用户业务的角度出发，将安 全能 力的配置抽象为必要的逻辑实现。基于 OpenStack 架构，定义各类标准安全服务， 并关联 OpenStack 所标识的租户边界“网关”节点，实现租户的流量的牵引与安全能力编排，

由门店商品部经理线 下提交柜组主数据信息 至财务部，由财务部经 理在长益 ERP 中，维护 柜组信息； 2. 当前柜组信息发生变 更，如，商品部调整、 柜组类型的变更，需要 财务部重新设立新柜组， 撤销老柜组；更改过程 线下口头告知，无参照 信息流； 1. 将门店组织架构信息 引用至柜组主数据，如， 商品部，楼层等，为基 于空间维护的数据分析 提供支 持 和参 考，未来 非商品管理 - 重点管理需求及变革 ü 非商品分类重新定义，统一业务管理标准，系统解决方案更贴近实际业务操作 • 基于实际发生的业务流程，加上财务账目处理需求，重新定义的分类标准，新分类在业务操作流程更加 清晰，财务账目处理上更规范； ü 统一编码规则，集采非商品编码集中录入管理，为物业集团整合打下基础 ü 系统化非商品管理，流程重新梳理，规范物业库存物资管理 • 采购申请，采购订单，收货，库存管理都在 创建资产卡片 信誉楼非商品管理流程图 财务资产管理 财务应收应付 库存物资管理主 要流程，本次方 案重点内容 固定资产管理方 案在财务方案中 涉及 非商品分类重新定义，统一业务管理标准 u 基于实际发生的业务流程，加上财务账目处理需求，重新定义了非商品分类标准， 新分类在业务操作流程上更加清晰，财务账目处理上更规范； 目前非商品分类 大类别 非商品 经营性物业 非经营性物业 公共物业