章 DEEPSEEK 赋能工程审计 ................................................................1 第 2 章 DEEPSEEK 概述 .............................................................................3 2.1 基本原理 ......... ......................................................................... 32 5.1.1 工程审计问题相关法条自动检索概述 .............................................................................. 32 5.1.2 工程审计问题相关法条自动检索实现 ................................................................................... 33 5.2.1 智慧造价概述...................................................................................................

和监管情况。虽然内容并非详尽无遗，但对于组织来说，这是一个了解自身现 状并确定负责任和合规的使用生成式人工智能应该考虑哪些关键因素的起点。 由于技术的不断进步以及法律和政策环境的演变，提供一份完整的概述是 具有挑战性的。因此，我们建议将这些信息作为了解不断演变的人工智能法规 和监管机构的基础。重要的是要意识到，人工智能法规来自全球各级政府和司 法管辖区。此外，尽管数据隐私和反歧视法规等法律不是专门为人工智能设计， 必须遵守《通用数据保护条例》原则，如合法性、公平性、透明度、目的限 制、数据最小化、准确性、存储限制、完整性和保密性。 1.2.1 合法、透明的数据收集和处理 ● 对训练数据和提示词数据的限制：《通用数据保护条例》概述了以 下处理数据的主要原则： ○ 目的限制：数据的收集和使用只能用于特定、明确界定或兼容 的目的。 ○ 必要性：只能收集和使用实现这些目的所必需的个人数据。 ○ 数据最小化：应尽量减少收集和使用的个人数据量，只收集绝 自动化决策技术(ADMT)法规草案 ● 该草案于2023年11月发布，重点关注负责任的使用自动化决策技术 (ADMT)，其中包括用于面向消费者决策的多种形式的人工智能，其性质类似于 《通用数据保护条例》第22条。 ● 该草案概述了对企业使用自动化决策技术的要求，例如： ○ 使用前通知：使用自动化决策技术做出影响消费者的决策之前告知 消费者。 ○ 拒绝权：允许消费者选择拒绝仅由自动化决策技术做出的决定。 ○ 访问和解

数智领航，金融技术架构的革新与飞跃——基础设施优秀案例奖概述 构筑金融安全防线：数智时代的创新实践——信息安全优秀案例奖概述 智驭运维新纪元：金融数智化的深度实践——智能运维优秀案例奖概述 科技赋能，金融数智化管理的领航之路——科技管理优秀案例奖概述 智启新程，大模型引领金融数智化变革浪潮——大模型创新优秀案例奖概述 数智浪潮下，数据管理引领金融新航向——数据管理优秀案例奖概述 智控未来：数字风控引领金融行业安全新航向——数字风控优秀案例奖概述 智控未来：数字风控引领金融行业安全新航向——数字风控优秀案例奖概述 数智化驱动运营模式深度变革——数字运营优秀案例奖概述 数智领航·营销焕新：金融行业数字营销优秀案例的变革实践——数字营销优秀案例奖概述 场景化服务与生态化协作重塑竞争格局——场景金融优秀案例奖概述 智能支付生态：重构金融服务的创新范式——移动支付优秀案例奖概述 中关村科金：大模型远程银行解决方案 盈天地：破解金融机构“既要又要还要”的数字化转型密码 三、未来展望：信息安全与数智化转型 的深度融合 1. 合规性要求的强化 2. 风险管理的精细化 1. 先进安全技术应用 2. 数据安全与隐私保护强化 构筑金融安全防线：数智时代的创新实践 ——信息安全优秀案例奖概述 扫码查看获奖案例 67 在金融行业加速数智化转型的大潮中，运维管理作 为保障业务稳定运行的关键环节，正经历着从传统到智 能的深刻变革。智能运维，凭借其自动化、智能化优势， 成为金融机构提升效率、降低风险、增强竞争力的重要

晶型预测与实验研究时间流程对比 .......................................................................... 16 图 15 逆向合成流程概述 .................................................................................................. 方式的差异可以分为监督学习、无监督学习，以及强化学习，按照模型预测任务的不同 可分为分类算法(包括二分类和多分类)、回归算法、聚类算法、降维算法、异常检测算 法等。 表 1 常用 AI 技术分类 类别 概述 典型算法代表 监 督 学习 监督学习是指在带有标签的数据上训练得到数学模型，然后 给定新的输入，模型会预测相应的输出值。 典型算法包括支持向量机、决策树、随机森林、朴 素贝叶斯、K-近邻、梯度提升、多层感知器、人工神 2018 年临床试验的平均失败率达到了 84.6%。用于选 择药物靶点的标准可以大大地影响药物开发的成功，靶点选择标准主要包括因果关系、 成药性、毒性、新颖性等。 表 4 靶点选择标准 项目 概述 因果关系 因果关系是选择药物靶点的关键标准。除了实验方法外，推断靶点与疾病之间因果关系的常见计算方法是基 于网络的分析，它涉及构建生物网络，以捕获不同基因，蛋白质，药物和其他分子实体之间的关系。这些网

供应商 总帐科目 客户 仓位 ... 物料管理概述 © 2011 82 - All rights reserved 11 SAP 物料管理 确定采购需求 货源确定 供应商 供应商 供应商 选择供应商 采购 订单 采购 订单 采购 订单 采购订单处理 采购订单跟踪 收货 / 库存管理 验 票 机 发票校验 采购流程概述 © 2011 82 - All rights

可以实现特定目标、促进创新并获得长期竞争 优势。” 本文首先概述 Gartner 2025 年顶级战略性供应链技术趋势， 然后逐一介绍和解读 2025 年 及以后的顶级战略性供应链技术趋势。最后回顾了 Gartner 关于战略性供应链技术趋势的研 究，并指出顶级供应链技术趋势的新特征。 1. 2025 年顶级战略性供应链技术趋势概述 1.1 供应链组织的新机会 【1】指出供应链组织需要考虑以下新机会： 增长的复杂性和波动性，仿真技术能够帮助领导者从被动决策转向主动的情景规划和系 统级优化。各行各业的领导者都在努力应对复杂且快速变化的环境。专注于可视性和报 告的传统工具已不再足够。Gartner 概述了企业向能够实时仿真、预测和响应的系统进 行的根本性转变。  传达了一个明确的信息：供应链管理的未来不仅在于数字化，还在于智能化、自适应化 和仿真驱动化。 下面将介绍两个值得关注的供应链智能仿真软件技术的案例:

......................................................................................III 一、量子信息技术概述.............................................................................5 1.1 量子信息基本概念....... 二、量子互联网架构...............................................................................30 2.1 量子互联网概述........................................................................30 2.2 量子中继及其分类........... ....................................................................................78 5 一、量子信息技术概述 1.1 量子信息基本概念 1.1.1 从经典力学到量子力学 图 1. 从宏观尺度的篮球到微观尺度的原子。相应的物理理论从经典 力学过渡到量子力学。 在日常生活中，我们肉眼所能见到的物体的运动行为都属于经典

智能化学习能够加速底盘细胞的构建 来源：《生命科学》，国金证券研究所 4.2、Deepseek 赋能农药创制，或将大幅提升研发效率 农药研发流程较长，涉及多个筛选与评价环节。根据《我国创制农药生物测定概述与展望》 相关数据和信息，农药创制是一项高投入、高风险、高回报的长期项目，新农药品种必须 同时满足“高效、安全、经济”的要求。从农药创制的流程角度而言，需要经过普筛、初 筛、复筛、田间筛选等多个筛选 价过程，最终才能实现农药的工业化生产与上市。 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 14 扫码获取更多服务 图表13：现阶段农药研发流程与周期较长 来源：《我国创制农药生物测定概述与展望》，国金证券研究所 农药研发难度与成本呈上行趋势，商业化周期不断延长。根据 Agbiolnvestor 以及农药资 讯相关数据，在美国和欧盟上市 1 个新农药活性成分的成本从 2014 年的

天士力集团大模型探索实践 8. AIGC与企业应用实践 8.1 AIGC概述 8.2 文本类AIGC应用实践 8.3 图片类AIGC应用实践 8.4 语音类AIGC应用实践 8.5 视频类AIGC应用实践 8.6 AIGC在辅助编程中的应用 8.7 AI搜索 8.8 AI智能办公 厦门大学大数据教学团队作品 8. 1 AIGC概述 8.1.1 什么是AIGC 8.1.2 AIGC与大模型的关系 8

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