“自然作为基础设施”代表了一种战略性的观念转变，将自然 生态系统定位为传统人造基础设施的替代方案，该方案功能更强、 成本效益更高，且更加可持续。但由于政策碎片化、资金不足、未 纳入国家气候战略等原因，森林、湿地、红树林等自然资产在许多 亚洲经济体中尚未得到充分利用。 要解锁基于自然投资的全部潜力，亚洲必须采用全面的政策， 将气候变化减缓与适应和经济发展相结合。公私合作伙伴关系 （PPPs） NDFIs 国家开发性金融机构 NREP 国家可再生能源计划 PACt 分阶段森林认证方法 PAT 执行、完成和交易 PES 生态系统服务付费 PMI 碳市场伙伴实施基金 REDD+ 减少发展中国家毁林和森林退化所致排放量加上 森林可持续管理以及保护和加强森林碳储量 RSF 韧性与可持续性信托 RUPTL 电力供应业务计划 SBDGs ··············································································· 019 图 1-20 2010—2021 年亚洲各次区域森林面积占比（BE2，SDG 15.1.1）表现 ···· 020 图 1-21 2010—2023 年亚洲各次区域关键生物多样性区域（KBAs）受保护区覆盖 比例（BE1，SDG 15.1

数据转换：将数据转换成模型可接受的格式，如将文本 转为向量表示 2. 模型选择与训练 在分类模块中，选取最合适的模型以适应不同的分类需求。目 前，主流的分类模型包括支持向量机（SVM）、随机森林、 决策树及深度学习网络（如卷积神经网络、循环神经网络 等）。具体模型的选择将依据以下因素： o 数据类型：结构化数据 vs. 非结构化数据 o 分类任务的复杂性：二分类 vs. 多分类 解决方 案。以下是一些常见的传统机器学习模型，及其在流水分类系统中 的适用性分析。 首先，我们需要考虑的模型包括： 1. 逻辑回归 2. 支持向量机（SVM） 3. 决策树 4. 随机森林 5. K 近邻（KNN） 6. 梯度提升机（GBM） 逻辑回归是最基础的二分类模型，适合于处理线性可分的数 据。它的优点在于模型简单、计算效率高，同时具备良好的可解释 性，能够通过回归系 其适合于具有层次结 构的特征，例如不同的客户类型、产品系列等。尽管决策树容易过 拟合，但通过剪枝技术可以有效降低这一风险。 随机森林通过集成多棵决策树来进行分类，具有更高的准确性 并且提高了模型的稳健性。它能有效减少过拟合问题，适合大规模 数据集。随机森林对于处理高维特征和特征重要性分析也很有帮 助，因此在流水分类中可以提供较全面的分类信息。 K 最近邻（KNN）是一种基于实例的学习方法，其分类依据是

大脑监控告警 2.匹配自愈策略 3.调度执行自愈业务能力 4.大脑确认故障已清除 GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站 AI中心-动态阈值/故障趋势预测 引入统计检验、KNN、孤立森林，以及Facebook开源的Prophet等算法，采用时间序列分解，通过模型训练得到模型库，实时采 集的指标数据通过读取最新模型获取动态阈值来判单是否异常告警。 配置是否启用动态阈值 得到趋势预测告警

实时开发 算法开发 多计算引擎 开发中心 资源控制 运维中心 数据开发平台：数据开发 分类聚类算法 决策树、 K-means 、支持向量机、随机森林、贝叶 斯分类器、模拟退火法、神经网络等 网络流、二分图、 Dijkstra 、算法最短路径算法、 Prim 算法、 Sollin 算法、 Kruskal 算法等 分词词库（百万级）、实体识别、文本序列分析、文本

此需要进行有效的数字化处理。这一过程包括滤波、放大、模数转换等步骤，旨在提取出 有用的特征信息，并将其转化为计算机能够处理的数字信号。 为了从这些复杂的信号中提取出有意义的信息，模式识别算法的应用至关重要。支持 向量机、随机森林和深度神经网络等先进的算法被广泛应用于气味谱的分类和定量分析。 这些算法能够自动识别信号中的模式和特征，从而实现对不同气味的准确分类和浓度估计。 在实际应用中，模式识别算法的性能受到多种因素的影响，如数据质量、算法参数设 输出的原始数据包含大量的噪声、干扰信息和冗余数据。因此，如何对这些数据进行有效 的处理与分析，提取出有用的特征信息，仍然是一个技术难题。现有的数据处理方法往往 依赖于高复杂度的算法，如支持向量机、随机森林、深度学习等，这些算法在一定程度上 能够提高分析精度，但也面临着高计算复杂度、算法优化难度大等问题。在一些实际应用 研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 32 场景中，实

如何携手 ICT 科技企业，迈向新 型工业化？让我们走进徐工机械的生产车间、作业场地，以及大数据中心，一起看看传统 工程机械制造业，是如何完成转型升级的。 中国工程机械排头兵提速换挡 “机械森林”植入“数智因子” “超级装备”携手“硬核科技” 钻机调试从 18 人 7 天到 2 人2 天 这就是数智化的节奏 徐工集团工程机械股份有限公司 主要解决方案及产品 | 智慧工厂 | F5G | 智慧建筑地产 | 智慧园区 | 专业服务 | 金湖未来城 数智执笔 绘就雄安未来新画卷 深耕行业 让智能生根 142 143 华为制造与大企业 全球案例精编 2025 泰国DTGO 在森林绿洲中 创建一个新的代际家庭社区， 重新联接人与大自然。 泰国 DTGO 是一家成立于 1993 年的多元化集团，其使命是将社会贡献与商业成功相结合。自 2007 年“全球 最具商业道德企业”(World's 统网线的四倍，无带宽传输限制。方案支 持 10GPON 到 50GPON 的 平 滑 演 进， 无需改动布线、更换设备平台，可以支持 Forestias 社区未来的智慧发展。 绿色全光照进森林 中的智慧社区 80% 60% 90% 弱电机房数量降低 网络功耗降低 故障定位效率提升 泰国 DTGO 主要解决方案及产品 | 智慧建筑地产 | F5G 全光地产网络解决方案 |

汽车与物流无人机共 同亮相，展现“天地一体”网络在低空经济中的资源禀赋优势。 • 应急救援与防灾减灾 迅翼卫通的SW035机载轻型动中通卫星通信终端，专为无人机平台设计，在抗洪抢险、地 震救援、森林火灾等“三断”极端场景中，能迅速搭建空地通信链路，为应急响应提供 “空中网络基站”支持。 • 基础设施监测与城市治理 卫星互联网支持无人机实时回传桥梁、电网等设施的监测数据，提升城市治理效率。

多方数据协作与隐私保护 1. 智能定损与核保； 2. 智能客服； 3. 动态定价优化 3 判别式 AI （ DAI ） - 卷积神经网络（ CNN ） - 循环神经网络（ RNN ） - 随机森林 1. 图像分类与损伤评估； 2. 时间序列分析与风险预测； 3. 风险评分与欺诈监测 1. 智能理赔； 2. 精准定价 4 生成式 AI （ GenAI ） - 自然语言处理（ NLP)

特新“小 巨人”企业一方面立足自身差异化优势，积极对接大企业技术创新需求， 与科技“链主”形成配套支撑、合作共赢；另一方面带动产业链供应链其 他中小企业谋求创新发展，共同参与将“创新幼苗”育成森林。企查查数 据显示，截至 2025 年 9 月，我国拥有专利的中小企业超 178 万户，拥有软 件著作权的中小企业超过 123 万户。2024 年，专精特新“小巨人”企业平 均研发投入占营业收入比重达

对历史数据进行深 度清洗，关键步骤包括：  数据去重：基于 MD5 指纹消除重复报送记录  缺失值填充：采用行业均值或基于业务规则的智能补全  异常检测：通过 3σ 原则结合孤立森林算法识别离群值  标准化转换：将不同系统的日期格式、金额单位统一为 ISO 8601 和 CNY 基准 数据安全管控贯穿整个流程，敏感字段如身份证号、银行卡号 在采集端即进行 AES-256 步筛选，保留 IV 值>0.02 的变量进入训练集。 模型训练采用分层抽样方式构建训练集（70%）、验证集 （20%）和测试集（10%），确保不同风险等级样本分布一致。初 始模型选择逻辑回归、随机森林、LightGBM 三类基础算法并行训 练，通过以下评估矩阵确定基准模型： 训练过程中实施动态监控机制：每轮迭代计算特征 PSI 值， 对 波动超过 0.25 的特征触发预警；采用早停策略（patience=10）