神经语言模型 （NLM） 预训练语言模 型（PLM） 大语言模型 （LLM） Seq2Seq建模 基于循环神经网络RNN描述单 词序列的概率 • 优点：通过词嵌入和隐 藏层，上下文捕捉和泛 化能力较强； • 缺点：计算复杂度高， 面对长文本序列仍会有 “灾难性遗忘”问题 基于文本概率分布建模 通常基于马尔可夫假设建立词 预测模型（N-gram） • 优点：可解释、计算速 度快 大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 编码器Encoder 处理输入序列 解码器 Decoder 生成输出序列 Google (2017): Attention is all you need 嵌入层Embedding Word Embedding: 目的是将这些非结构化的文本信息转化为结构化 自注意力机制：使序列中的每个单词都能“关注”其他单词，包括自己 在内，以更好地理解上下文。（通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间 的注意力权重，得到加权的位置向量作为输出） 多头注意力机制：多个独立计算的自注意力机制，将相同的输入映射到 不同的空间中进行上下文理解，使得模型获得了对输入序列有更细致透视，丰 富了其表示，带有多样化的上下文信息。 前馈网络Feed Forward 捕捉序列中元素之

人工智能应用规模快速增长。天翼云息壤一体化智算服务平台率先完 成国产算力与DeepSeek-R1/V3系列大模型的深度适配优化，成为国内 首家实现DeepSeek模型全栈国产化推理服务落地的运营商级云平台。 02  未来推理算力长序列与超大模型推理优化成为关键，国产软硬件 协同与生态成熟推动推理普及 03 中国算力正朝着“训推一体”融合架构快速发展，以支撑大规模 模型与多模态应用的高效低延迟推理。国产AI芯片与推理框架不 断优 图并授权合作伙伴生产自有品牌服务器，吸引更多 企业加入生态，共同提升国产解决方案竞争力。 产业协同 技术突破 生态构建  国产算力正通过技术、生态与产业链的协同效应，为中国推理算力发展奠定坚实基础。  长序列与超大模型推理优化成为关键 随着支持长序列（如32K甚至更长）的模型逐步进入商用，推理过程中对内存和计算资源的需求急剧上升。 例如，处理超长文本或音视频输入时，KV Cache 等缓存机制面临巨大压力。多级缓存技术（如HBM

标准，特殊业务场景（如跨境汇款） 标注明确到账时效提示  账户聚合引擎自动归类关联账户（如房贷还款专户与储蓄账户 的绑定关系） 智能交易分析功能 分析维度 技术实现 输出示例 消费趋势 基于时间序列聚类 “本月餐饮支出较上月增长 35%” 异常交易 动态阈值风控模型 “检测到凌晨 3 ” 点境外大额消费 资金流转 关系图谱分析 “工资入账后 72% 转入理财账户” 安全控制机制 1. 实施动态令牌验证，每次查询生成独立会话 好、产品持有等数据  产品知识图谱：构建包含存款、理财、信贷等全品类金融产品 的关联网络  合规审核引擎：内置 300+监管规则，所有输出内容通过 FINRA 合规检查  交易预判模型：基于客户行为序列预测下一步业务需求，准确 率达 82%  工单管理系统：自动生成服务记录并分类派发，处理效率提升 60%  业绩追踪模块：实时计算 KPI 达成度，生成个性化营销建议  A/B 测试平台：支持同时运行 化服务触发。系统首先对接核心银行系统、手机银行日志、CRM 工单记录、外部征信数据等结构化与非结构化数据源，通过联邦学 习技术确保数据隐私安全的同时完成特征工程构建。 客户交易行为特征提取采用时间序列分析方法，重点监测以下 关键指标：  资金流动模式：通过 ARIMA 模型预测周期性转账行为，识别 工资入账、固定还款等规律性交易  产品交互热力图：记录客户在不同渠道（网点、APP、小程

能高能低 薪酬能高能低 认证能上能下 淘汰能进能出 案例： 数字化绩优人力资源管理模 型 能进能出 P1 P2 雏鹰 or P3 P4 雄鹰 P5 精英 能上能下 能高能低 M 序列 03 人员培训体系 五级认证 五星客服 动态考核 灵活激励 P1 线索标签梳理 电话服务礼仪 P2 竞品分析 有效介绍汽车卖点 有效提高排程率 有效提高试驾率

河北省、山西省、内蒙古自治区、辽宁省、吉林省、黑龙江省、河南省、云南省 陕西省、甘肃省、宁夏回族自治区 发展 西藏自治区、青海省、新疆维吾尔自治区、新疆生产建设兵团 准备 —— 注：同档内按照行政区划序列排序。 二、城市数字政府服务能力调查结果 档级 单位名称 卓越 杭州市、宁波市、厦门市、青岛市、广州市、深圳市 优秀 长春市、南京市、合肥市、福州市、济南市、武汉市、长沙市、南宁市、成都市 市 第三部分 调查结果与数据分析 中国软件评测中心 报告编号：DGPE20251218A 第 98页 档级 单位名称 发展 拉萨市、西宁市、乌鲁木齐市 准备 —— 注：同档内按照行政区划序列排序（2025 年新增 2 个自主报名的参评对象）。 第二节 政府网站调查结果 一、部委网站调查结果 （一）国务院组成部门网站调查结果 第二十四届政府网站创新发展调查结果中，商务部、交通运输部、工业和信息化部、 文化和旅游部 0.73 0.50 0.87 0.77 0.56 0.97 0.80 81.6 卫生健康委 0.69 0.47 0.53 0.69 0.40 0.99 0.60 71.7 注：按照单位行政序列排序，下同。 第三部分 调查结果与数据分析 中国软件评测中心 报告编号：DGPE20251218A 第 99页 （二）国务院其他部门网站调查结果 第二十四届政府网站创新发展调查结果中，税务总局、海关总署、市场监管总局、

系统根据定义，定时将所需摄像机视频信号切换输出至指定大屏设 备。 5）序列切换功能 操作员可通过智能视频监控系统综合管理软件定义切换序列并 调用切换序列。调用的切换序列按照定义的顺序在指定的大屏设备 上顺序显示指定的摄像机信号。 145 6）分组切换功能 可指定一个序列组，同时在不同的大屏设备上按不同的序列切 换输出摄像机信号。 7）软件管理功能 提供完备的智能视频监控管理软件功能（含流媒体转发、权限

17 亿 15.4 亿 1750 亿 预训练数据量 5GB 40GB 45TB 训练方式 Pre-training+Fine-tuning Pre-training Pre-training 序列长度 512 1024 2048 # of Decoder Layers 12 48 96 Size of Hidden Layers 768 1600 12288 l 随着互联网时代对于数据

买行为和需求特征。 特征提取与建模：通过对收集到的数据进行处理和特征提 取，构建能够反映需求的相关特征，包括产品属性、市场趋 势、季节性因素、天气数据、节假日等；利用机器学习算法，如 回归分析、时间序列分析、决策树、神经网络等对特征进行 建模和训练，进而根据不同的场景和需求，选择合适的算法 和模型结构来进行需求预测。在服饰时尚行业，季节性的影 响相对更为明显，数据的分析与挖掘意义也更为突出。

， 71 经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 并通过智能化的图像识别处理技术，对各种安全事件主动预警，通 过实时分析，将报警信息上报到告警中心进行统一处理。 ●入侵检测 通过对监控图像序列的处理和分析，识别物体入侵的行为，并 对潜在危险的行为进行报警，报警信息在告警中心的 GIS 地图上展 示，可调看报警信息实时视频画面和报警录像画面，确认告警信息， 并处理。 72 经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 针对大场景、大范围场景通过 3-6 台摄像机进行视频拼接，输 出一幅整体全景视频、对监控区域一览无余。结合球机联动功能， 解决“看的全”、“看的清”、“管得住”的问题。 ●离岗检测 通过对监控序列的处理和分析，识别出图像中的值班人员的工 作状态，当值班人员脱岗离岗的时候，系统上报告警信息，提醒系 统管理员值班人员的异常情况，并处理。 ●人数统计分析 通过人脸识别技术对各出入口进行监控，识别统计进出园区的

通过灯光数字显示引导操作员高效、准确地完成零部件拣选与配 料，杜绝错漏，实现物料向生产线的精准配送。 零部件 物流 49 LMS 零部件物流系统 优化场内物流路径与调度，实现零部件从仓库到生产线的精准、 准时、序列化配送，保障高效连续生产。 18 表2-3 供应链环节服务产品及工具 细分领域 序号 缩写 名称 产品功能 供应链 计划 1 SCM 供应链管理系统 统筹规划从供应商到生产的全链条物料流，集成需求预测、库存