其结构和软硬件配置来提高系统安全性. Zhang等提出在 多 个 平 台 上 按 策 略 进 行 关 键 服 务 的 迁 移,并根据系统回报确定是否执行服务迁移和最优服务的迁 移时机,并在迁移后重置当前平台[４１].Sourour等 设 计 在 攻 击频率较 低 的 网 络 中,通 过 可 信 动 态 逻 辑 异 构 系 统 (TALＧ ENT),在多个候选平台中进行周期性的随机迁移,而在攻击 频率较高的网络中 统的结构和配置 [３７Ｇ３８] 虚拟机迁移 周期性地或随机地将虚拟 机 从 一 个 物 理 主 机 或 虚 拟 机 迁移到另一个物理主机或虚拟机 [３９Ｇ４０] 动态平台 动态改变操作系统或硬件平台 [４１Ｇ４２] 配置迁移 周期性地或主动地将系统 配 置 从 一 个 状 态 迁 移 到 另 一 个状态 [４３Ｇ４４] Web应用 程序迁移 将 Web应用程序中的元素属性进行动态更改或迁移 [４５Ｇ４６] Defense using HostＧbased SoftwareＧDefined Networking[C]∥ACM Workshopon MovingTargetDefense． ２０１５:３７Ｇ４１． [３２]LUOYB,WANGBS,WANGXF,etal．RPAH:RandomPort andAddressHoppingforThwartingInternalandExternalAdＧ

෗ࠩ೴࡬ݘࡪcᄭसူకۦ ................................................. 41 4.3.1 ަஜ೴࡬ݘࡪ ................................................................. 41 4.3.2 ಇܤ೴࡬ᄭसူకۦ ...................................... ܚ॓ฉඹԁēಬ ຣْफڕस೴࡬ಬನݘࡪdೌނ࠼ޖಀݖcఆࣇc֥ఆԉ೴࡬dݘ ࡪ໹юԅ“ྡྷ჆෍”ඹڶڳිࣂ޷ݮ҄໰๯଼൛හྡྷนᆑ௶ᆇၗຂ හcჿ؉Ϧਪۤಀݖ٤ᄹඔ٢೴࡬ׂࢗ٫຺׻๠d — 41 — ¤ ¤ ഴ 3 ᮦᦤ࠼ᐹᕅ㔕ж㇗⨼ഴ — 42 — ¤ ¤ ഴ 4 ᮦᦤ䳼ѣᕅ㔕ж㇗⨼ഴδ䗽⑗ᵕε — 43 — ¤ ¤ ¤¤¤¤¤ ಇܤ೴࡬ᄭसူకۦ

AI 冲击或相对较轻。例如谷歌 DeepMind 利用材料探索图形网络(GNoME)，使得 稳定晶体发现数较过往提升一个数量级；美国加州大学伯克利分校团队利用自动实验室系 统，在 17 天内成功合成 41 种目标材料，成功率超 7 成。 ➢ 化工企业的时代大考： 如何应对 AI+机器人大时代？ 我们认为：AI+机器人大时代给传统化工企业带来了巨大的生存挑战，但同时也蕴含着无限 的发展机遇。只有通过加强 of novel materials》-Nathan J. Szymanski 等，国联民生证券研究所 在连续 17 天的运行中，A-Lab 成功合成 58 种目标材料中的 41 种，涵盖 33 种化学元 素及 41 类晶体结构原型。相比之下，人类研究员需要花费数月去猜测和实验。凭借 请务必阅读报告末页的重要声明 26 / 29 行业研究|行业深度研究 其验证预测材料的高成功率，A-Lab

2018-07-30 15:57:44 智能质检引擎 在线客服 质检模型 金融鑫服投诉质 检方案 ( 人工 ) FCBE94BE-743B-4F08-AA/ AEF714E01780 9A-41F3-8F4F B6FE32229ED 质 检 类 型 人 质 质 态 已 质 2018-07-2

33 医渡科技用“聚焦”战略见成效..................................................................................41 图表 34 2022-2024 讯飞医疗四大业务板块营收情况（千元人民币）.................. 42 图表 35 英矽智能两项对外授权产品情况................. .. 50 图表 40 2024 年新发布的部分医疗大模型（下）.......................................................... 51 图表 41 2024 年新发布医疗大模型应用场景分析.......................................................... 52 图表 42 深睿医疗 DeepwiseTrioData 2022—2023 年 AI 医疗企业净利润（千元人民币）及增长率（%） 资料来源：企业招股书、财报 接下来，我们将对各企业商业化进展做具体剖析，提炼其成功的商业化经验，以期为行 业带来一些借鉴与启示。 41  医渡科技：“聚焦”战略突破“烧钱”困境，迎来盈利曙光 随着狂热入局的资本逐步趋于冷静，加之疫情的影响，2021 年前后，医疗人工智能行 至深处，如何改善企业盈利能力、突破“烧钱”困境是行业的主旋律。

现有系统存在明显的技术代差：核心 HIS 系统 平均服役年限 9.7 年，仅 23%支持云原生架构。AI 应用面临三大落 地障碍：临床工作流嵌入深度不足（渗透率<15%）、算法可解释 性欠缺（医生接受度仅 41%）、与现有设备的协议兼容性问题（接 口适配成功率 68%）。这些痛点直接导致智慧医疗建设投入产出比 低于预期，某省级智慧医院项目评估显示，仅有 29%的功能模块达 到预期使用率。 2.1.1 动态知识库构建：通过增量学习技术实现指南更新 72 小时内触 达临床终端 3. 可解释推荐系统：提供诊断路径的置信度评估与循证医学依据 链，例如： 决策要素 传统 CDSS 覆盖 率 智能体目标覆盖率 检验指标异常组合 41% 90% ≥ 药物-基因相互作用 18% 85% ≥ 并发症关联规则 57% 95% ≥ 通过部署 DeepSeek 智能体，可实现诊断效率提升 200%（从 平均 26 分钟/例降至 8 据关联分析（将病理报告文本与影像学特征匹配） - 药物禁忌实时 预警（整合患者过敏史与处方药品库比对） 测试数据显示，在辅助诊断场景下，系统可将医生查阅指南的 时间缩短 67%，关键信息遗漏率降低 41%。 医患沟通增强 通过对话理解技术实现： 1. 智能分诊问答：准确理解患者主诉 ” （如 饭后上腹隐痛 3 ” 周 ），匹配科室推荐准确率 89% 2. 医嘱自动 生成：将复杂的治疗方案转化为患者可理解的执行清单，例如：

接入其他行业数据中心，通过注册、 发布、调度和监控， 形成物理分散、 逻辑集中的分布式一体化数据、应 用 管理与服务机制。 鼓励省级自然 资 源管理部门采取省级集中的方式 推进 平台建设。 P41 SuperMap iEdge 边 缘 服务聚合 边 缘 前置代理 边 缘 分析计算 边 缘 云原 生 部署 * * 新增 边 缘 内容分发 P42 S3M 瓦 片 地形瓦片

balder@rolandberger.com Bieito Ledo 马德里 bieito.ledo@rolandberger.com 联系方式 Dr. Matthias Bünte 高级合伙人 - 苏黎世 +41 79 572-0880 matthias.buente@rolandberger.com Dr. Morris Hosseini 高级合伙人 - 波士顿 / 柏林 +49 160 744-8497

目 录 RNN 网络结 构 RNN 网 络 大数掘挖掘专家 39 RNN 网络结 构 RNN 网 络 大数掘挖掘专家 40 LSTM 网络结 构 LSTM 网 络 大数掘挖掘专家 41 细胞状态 > LSTM 的关键是细胞状态 C ，一条水平线贯穿于图形的上方 ，这条线上只有些少量的线性操作 ，信息在上 面流传很容易保持。 LSTM 网 络 大数掘挖掘专家 42 忘记门

超 80 亿元。 客户体验断层 传统服务模式存在明显的响应延迟与服务断层： - 投保环节平均需要客户提供 12 项纸质材料 - 72%的保单变更申请需线下柜台办理 - 理赔材料补交率达 41%，导致 30%的客户投诉集中于流程繁琐 成本结构失衡 运营成本中人力占比高达 65%-70%（麦肯锡行业分析），而科技 投入仅占保费收入的 1.2%-1.8%，远低于国际 3%-5%的平均水 |——————|———-|————–|———-| | 核保自动化率 | 28% | 75% | 2.68x | | 智能理赔通过率 | 15% | 52% | 3.47x | | 客户画像完整度 | 41% | 89% | 2.17x | | 跨系统数据延迟 | 6.5 小时 | <1 小时 | 6.5x | 这种转型需求呈现出明显的技术传导路径：前端需要构建智能 交互层解决服务 初级：数据完整性校验（18 类校验规则）  中级：逻辑矛盾检测（如治疗时间早于确诊时间）  高级：人工复核队列自动分级（按风险值排序） 该方案在某寿险公司试点中实现核保通过率提升 22%，理赔纠 纷率下降 41%，综合运营成本降低 35%。建议实施时优先部署高 频率标准化场景（如车险小额理赔），再逐步扩展至复杂业务线。 3. 应用场景与解决方案 在保险行业中，接入 DeepSeek 的智能体技术能够显著提升业