提 示； l 大数据应用部分：涵盖风险建模、文本分析、流程自动化等技术，提供 Prompt 设计与调优策略的简要提示与思路； l 示例与案例部分：详解大数据分析技术等在合同审查、关联交易识别、 风险揭示等场景中的具体审计示例与案例分析。 三、多层面价值彰显：从个体应用到机构和行业的启发 本手册的价值体现在三个层面： l 对个体：帮助审计人员突破经验认知与局限，努力实现金融审计多元场 对机构：助力构建标准化审计知识库，减少因人员流动导致的方法论断 层，提升风险覆盖密度； l “ 对行业：推动审计从 事后纠错 ” “ 转向 事前事中预警 ”，如基于舆情 分析 的声誉风险前置评估模型可提前识别风险信号。 四、使用建议：理性驾驭技术红利重在参考 作为一本简洁明了的手册，我们努力与金融审计实践看齐，问题及解决思 路 注重通用性，兼顾众多中小银行内部审计需要。在使用本手册过程中，还请 各位 分析 （SNA）识别利益共同体，构建员工行为异常指数（EBAI），开发资金 流向追 踪图谱） （12）如何将内部审计的“控制机制”本质嵌入商业银行全面风险管理体 系， “ 建立 风险识别-评估-应对 ”的动态闭环联动模型？（如通过风险控制自 评估 （RCSA）与审计程序联动，建立风险事件库-控制缺陷库-整改案例库三 库贯通 机制） （13）如何运用“系统性风险穿透分析法”识别金融机构跨业务条线的关联

........... 10 （一）应用场景：从生产操作向其他高附加值场景拓展 ..... 10 1、生产操作：从操作精度提升到自适应学习 .............. 11 2、物流配送：“识别+导航”模型组合适用于封闭生产场景 . 12 3、质量管理：机器视觉检测大量取代人工检测 ............ 12 4、安全管理：在部分重化工业存在一定需求 .............. 13 能阶段，机器人只能执行简单的预设任务，缺乏自主性和适应性；第 二阶段是基础智能阶段，机器人开始具备基本的感知能力，能够对外 界环境做出简单的反应；第三阶段是中等智能阶段，机器人能够进行 更复杂的感知和处理任务，如图像识别和语音识别；第四阶段是高度 智能阶段，机器人展现出较高的自主性和适应性，能够进行自我学习 和优化，执行复杂的任务；第五阶段是超级智能阶段，机器人理论上 将具备超越人类的智能水平，能够进行创新和自我意识的决策。 识的决策。 在工业领域，机器人的规模化应用正在从中度智能向高度智能过 渡。随着深度学习算法的优化以及多模态感知技术的融合，工业机器 人将具备更强大的感知、认知和决策能力，能够更加精准地识别复杂 环境中的物体、声音和图像，理解人类的语言和意图。同时，工业机 器人将具备更强的自主学习能力，能够根据环境变化和任务需求进行 自我调整和优化。从模型架构来看，结构相对简单、参数较少的机器 学习模

AI）本身具有多样性， 如何应对复杂的法律环境就成为了一个巨大的挑战。本文深入探讨了围绕人工 智能的监管环境，涵盖了诸如生成逼真文本格式（代码、脚本、文章）的深度 学习模型、处理视觉内容（面部识别、深度伪造）的计算机视觉应用、稳定扩 散（文本到图像模型）以及在自主系统（自动驾驶汽车、机器人）中使用的强 化学习算法等多样化系统。更广泛的类别，如生成式对抗网络和大语言模型等， 是众多生成式 必要性。 ● 合规性：《通用数据保护条例》要求对数据处理活动执行数据隐私 影响评估(DPIA)，这也适用于人工智能系统的数据处理及其对数据主体造成 的风险。在用于训练大型生成式模型的大数据集中识别个人数据非常困难， 目前还不清楚欧盟将如何处理生成式人工智能中的《通用数据保护条例》合 规性问题。 ● 自动化决策管理治理：《通用数据保护条例》第22条规定，个人有 权反对对其具有法律影响或 的定义 比常用的“个人可识别信息”(PII)更为宽泛。因此，本文采用“个人信息”(PI)这一 术语，以确保与《加州消费者隐私法案》的范围保持一致。个人可识别信息 通 常指的是可以直接识别个人身份的具体数据，如姓名或社会保险号。然而，《 加州消费者隐私法案》对个人信息的定义涵盖了更广泛的数据内容，包括浏览 历史记录、IP地址或地理位置数据等，这些数据本身不足以识别个人身份，但 在与其他信

仅重构了医疗工作流，更催生了 六大核心应用方向的爆发：  AI 医学影像辅助诊断：进入发展快车道，辅助诊断为主。包括AI超声诊断、病理学AI等影像学辅助诊，涉及到图像处理、勾勒病灶大小、特 征识别、诊断建议。影像学AI辅助诊断商业化落地快，应用场景明确，院端需求较大。数据获取成本较高，行业正在探索AI收费模式。相关 标的：联影医疗、理邦仪器、万东医疗、一脉阳光、祥生医疗、兰卫医学、鹰瞳科技- 多组学风险预测和评估 AI 制药 分子虚拟筛选、药物发现 优化药物结构 临床试验优化 建立疾病风险模型 肿瘤精准治疗 AI 医学影像 图像处理、 勾勒病灶大小、 特征识别、诊断建议 AI 健康管理 可穿戴设备 定制化干预方案 AI系统实时监测并预警 商业化落地进度 数 据 获 取 成 本 资料来源：易观分析《中国医疗健康人工智能行业应用发 的多模型技术融合成果较好。以金域医学接入 DeepSeek - R1 模型为例，其智能体应用 “小 域医” 在面对个性化临床咨询场景时，借助多模型融合技术能够更精准地理解用户意图。在单项报告解读任务中，结合了图像 识别模型对检验报告中的图像数据进行分析，以及自然语言处理模型对报告中的文字描述进行理解，然后将两者的结果进行融合 ，从而增强了回答的逻辑性与可解释性。在综合报告解读任务中，更是整合了多个不同类型的模型，对来自患者的各种检验数据

43439—2023 前 言 本文件按照GB/T1.1—2020《 标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由全国信息技术标准化技术委员会(SAC/TC 28)提出并归口。 本文件起草单位：中国电子技术标准化研究院、四川易诚智讯科技有限公司、中国电子系统技术有 限公司、万 组织建设 a) 应在重点部门或领域，明 确主要人员的数字化转 型职责 ； b) 应针对数字化转型需求， 配备必要的人员； c) 应积极培育主要人员的 数字化意识； d) 应识别数字化转型所需 要的人才 a) 应在组织架构层面，考虑 数字化转型相关团队或 岗位设置； b) 应通过职责、考核、培训 等措施，确保数字化转型 活动有效展开； c) 应积极打造数字化转型 化 ； d) 应识别数字化转型外部 专家需求，逐步建立数字 化转型专家库 a) 应通过量化管理方式，管 理相关岗位的任职资格 及人才储备等； b) 应通过对数据进行分析 判断数字化转型的问题， 并做出调整优化； c) 应确保人员树立科学开 发数字资源的观念与方 法，并以数字化、软件化 的方法，共享知识、技能 和经验 ； d) 应识别信息技术及其服 务创新人才、数字化转型

SMP-ECDT III • （深度）自然语言理解评测 • 领域 - 意图 - 语义槽 • 例如：“我想订上海飞往北京的航班” • 评测指标： • Sentence ACC • 领域、意图识别和语义槽填充全做对！ • 特点（难点） • 符合任务型对话的真实应用场景 • 多领域性、多意图性 http://conference.cipsc.org.cn/smp2019/evaluation 自然语言生成 . . . 开放域对话 ( 聊天 ) 系统构 成 隐式反馈跟踪 确认状态跟踪 澄清状态跟踪 词法、句法、语义分析 拒识回复 确认及澄清回复 多领域用户对话意图识别 多领域对话状态跟踪 上下文建模 情感回复 个性化回复 风格化回复 . . . 对话质量评估 情感分析 拒识、确认、澄清、隐式反 馈 ... TTS ) 语音识别 （ ASR ） 语音合成 （ TTS ） 领域识别 意图识别 语义槽填充 （ Text response ） 请问您从哪里出发？ 用户 文本回复 语音信号 44 任务型对话 NLU 的研究热 点 • 意图识别与槽填充联合建模 • 标注数据不足条件下的 NLU 45 任务型对话 NLU 的研究热 点 • 意图识别与槽填充联合建模

是指在计算机视觉（Computer Vision，CV）领 域中使用的大模型，通常用于图像处理和分析。 这类模型通过在大规模图像数据上进行训练，可 以实现各种视觉任务，如图像分类、目标检测、 图像分割、姿态估计、人脸识别等。代表性产品 包括VIT系列（Google）、文心UFO、华为盘古 CV、INTERN（商汤）等 是指能够处理多种不同类型数据的大模型，例如 文本、图像、音频等多模态数据。这类模型结合 大模型的分类 在应用方面二者各有擅长的领域，而不是简单的谁强谁弱问题 n 如果你需要完成数据分析、逻辑推理、代码生成等逻辑性较强且较为复杂的任务，请选择推理大模型 n 如果你面临创意写作、文本生成、意图识别等发散性较强且较为创意多样的任务，请选择通用大模型 特性 推理大模型 通用大模型 适用场景 复杂推理、解谜、数学、编码难题 文本生成、翻译、摘要、基础知识问答 复杂问题解决能力 优秀，能进行深度思考和逻辑推理 布，人工智能似乎正 式踏入了通用人工智能（AGI：Artificial General Intelligence）的时代。 AGI是指能够像人类一样进行各种智能活动的机器智能，包括理解语言、 识别图像、进行复杂推理等。Sora大模型能够直接输出长达60秒的视频， 并且视频中包含了高度细致的背景、复杂的多角度镜头，以及富有情感 的多个角色。这种能力已经超越了简单的图像或文本生成，开始触及到

用户、运维 业 务 层 动态监控 资源监控 集群监控 全景大屏 状态信息 资源使用 任务运行 监 控 层 模型训推 自然语言 图像处理 语言识别 文字识别 深度学习 应 用 层 计算节点 硬 件 层 管理节点 存储节点 网络节点 GPTJ-6B LLAMA2-7B ChatGLM3-6B BLOOM-7B 课题及教学需求。院校能够构建个 性化的智能解决方案，提升研究与 教学的针对性与效果。 青鸟教育大模型：依托青鸟30年教法数据、学习数据训练而成，拥有庞大且精准的知识能力 开放API： 1.RAG问答服务、意图识别服务、问题推荐服务、定制学习策略、学习引导服务、搜索增强服务、文字向量化服务、 TTS语音服务、图片理解服务 2.可基于API开发学校自主应用、大赛赛题、横向课题 定制化模型训练： 人工智能数学基础 数据结构与算法分析 Python程序开发与实践 数据库技术 计算机系统基础 专业 核心课 神经网络与深度学习 大模型应用开发 图像识别与机器视觉 深度学习与NLP实践 大模型微调技术 语音识别技术 专业 选修课 人工智能伦理 知识表示与处理 机器人技术与应用 智能硬件与应用开发 AI认证工程师课程 集中 实践课 Python算法综合实践

世界人工智能与物联网创新联盟（WAIA 联盟） IOTE 物联网展 发布单位： 参编单位： 保点贸易（上海）有限公司 四川凯路威科技有限公司 福建新大陆自动识别技术有限公司 HANA 深圳市先施科技股份有限公司 全球独创的超级X-RFID®标签芯⽚及物联⽹精准识别解决⽅案提供商 助⼒全球数字化转型和智慧⽣活 ◎海量抛弃型应⽤����������◎复杂场景应⽤ 凯路威是国内最早⾃主研发⽆源�RFID� ( 上海 ) 有限公司 ������������������������������ 98 四川凯路威科技有限公司������������������������������� 101 福建新大陆自动识别技术有限公司����������������������� 105 Hana �����������������������������������������������109 深圳市先施科技股份 Frequency Identification 射频识别技术，是一种非接触式的自动识别技术，通过无线射频方式进行 非接触双向数据通信，对电子标签或射频卡进行读写，从而完成读写器与标签之间的数据通信，实现识别目标与数据交换 的目的。 1 RFID 基本原理 RFID 系统基本组成包括 RFID 电子标签、读写器、应用软件，是一种利用射频识别技术进行数据采集与传输的自动识 别系统。 RFID

图片 编辑 播放 器 科学 计算 各种服务器 文件系统 内存管理 进程管理 人机交互 网络 安全管控 Chat QA 翻译 作曲 画图 写代 码等 意图识别 情感分析 问答 文本生成 图片生成 声音生成 图片生成 文本表示 图像表示 大语言模型（LLM) SAM的开源将促进机器视觉通用大模型的进一步研究 8  Meta 借助人工智能支持的医疗技术，可以快 速处理数以百万计的数据点，从而识别 信息中原本模糊不清的模式。  这有助于消除人为的错误，减少不必要 的大量测试，并提高医疗诊断的精度和 效率。 模式检测和认证的改进 检测罕见或健康异常状况能力的提高 紧急重要情况的预警 更为便捷的高级远程护理  特殊情况下，即使是经验丰富、受过专 业训练的医疗人员也难以识别罕见或异 常的疾病情况。  利用人工智能技术的医疗应用可以将患 无症状的患者或实际已经接近临界点，而 这些患者可能会被医生所忽略。  利用人工智能技术，医疗设备可以实时接 收和分析大量患者数据，能够检测到危急 情况并在其发生之前进行预警，帮助医生 更早地识别和治疗问题。  人工智能技术实现的万物互联可以让患 者在医疗机构之外也得到高质量的医疗 服务。  人工智能医疗技术赋能实时诊断，主治 医生可以远程获得患者的主要信息，以 便进行及时的诊断。