、动态 行为及金融需求特征，构建多维度客户标签体系，实现金融产品的 精准匹配。系统首先通过自然语言处理技术解析客户历史交互记录 （包括电话录音、在线聊天、邮件等非结构化数据），结合账户交 易流水、资产配置、风险测评等结构化数据，形成动态更新的客户 画像数据库。 核心推荐逻辑采用三级匹配机制： 1. 基础属性匹配：根据客户显性特征筛选适用产品范围 o 年龄层匹配（青年客群/银发客群） 推荐策略实施时采用动态权重分配算法，关键参数配置如下： 维度 权重区间 更新频率 数据来源 资产状 况 30%- 40% 实时 核心系统余额数据 交易模 式 20%- 25% 日结 流水分析模块 风险测 评 15%- 20% 季度 问卷系统 外部事 件 5%-10% 事件驱动 新闻舆情监测 实际业务场景中的应用示例：  ” 当系统检测到客户账户突然转入大额资金时，自动触发 技术实现实时风险监测、自动化合规审查及智能决策支 持。该模块通过整合银行内部风控系统、外部监管数据以及 DeepSeek 的多模态分析能力，构建三层防御体系： 1. 数据层风险扫描 智能体自动对接客户征信数据、交易流水、 资产证明等 12 类数据源，通过预训练的 200+风险特征模型 进行实时分析。典型风险指标包括： o 信用风险：征信查询次数/月≥5 次时触发预警 o 流动性风险：账户月均余额波动率＞30%时标记

DeepSeek 模型对跨节点的全对全通信机制进行优化， 充分利用 InfiniBand 和 NVLink 提供的高带宽。创新性提出了 DualPipe 算法，通过优化计算与通信的重叠，有效减少了流水线中的空闲时间。采用 FP8 混合精 度训练技术，不仅极大地加快 了训练速度，还大幅降低了 GPU 内存的消耗。 DeepSeek-R1-Zero 通过强化学习架构创新实现突破性性能，核心技术创新体现在训 （ IB ）网络。 l 创新性提出了 DualPipe 算法，通过优化计算与通信的重叠，有效减少了流水线中的空闲时间。对于 DeepSeek-V3 而言，由于跨节点专家并行引入的通信开销导 致 计算与通信的比例接近 1:1 ，因此提出 DualPipe （双向管道并行）算法，采用一种新的双向流水线方法，在独立的前向和后向处理块中实现了计算与通信的重 叠，从 而加速模型的训练过程并降低了气泡效应。为了确保

资料来源：NVIDIA，国信证券经济研究所整理 因此，训练大模型必然需要采用分布式方案。不仅要满足算力的需求，还要解决上千 块 GPU 的分布式训练问题，需要考虑到上百台服务器之间的通信、拓扑、模型并行、 流水并行等，这也是复现 GPT-3 的核心难点，模型发布后一年也只有 NVIDIA、微软等 大厂成功复现，目前开源的 GPT 模型库就主要是 NVIDIA 的 Megatron-LM 和微软的 DeepSpeed。

数据来源：前瞻产业研究院，东吴证券研究所 3.2. 机器视觉检测：AI+提升检测精度，替代传统人眼检测 人工智能亦将更加广泛地应用到智能制造行业中。全球制造业先后经历了手工制造、 流水线、自动化、柔性自动化和集成自动化等过程，装备的形态和复杂性也相应发生改 变，经历了机械化、电气化、数字化三个历史发展阶段，智能化已成为发展趋势。近年 请务必阅读正文之后的免责声明部分

内部结构复杂，擅长逻辑控制和通用类型数据运算。 GPU 为高吞吐设计，为大规模数据并行计算任务量身定做。 GPU 面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据 和相 对纯净的计算环境。 GPU 采用数量众多的计算单元和超长流水线，擅长大规模并发运算。 l 典型 GPU 架构包括： 一 个 GPU 由 多 个 Processor Cluster 组 成 一个 Processor Cluster 由多个 Streaming

选择有限 推动因素： 低生产力水平导致 商品生产分散，缺 乏规模化的供应能 力，且信息闭塞 消费需求： 商品多样化增加， 交易便利度提升， 如超市、百货商店 等零售业态满足日 常消费 推动因素： 流水线技术推动商 品工业化生产与规 模化供应，人口聚 集区催生高密度零 售网点 消费需求： 线上购物突破地域 限制，提供选择与 比价便利 推动因素： 移动互联网技术的 成熟带动电商平台 崛起，支付技术的革

路段情况更新，显示屏用颜色表示出 路面拥堵状况和建议换行的路线。一路走来，行驶顺畅，安全到家。午夜，莉莉忙碌了一天， 查看气象局发来的暴雨天气预报、城市交通预警状况、下水管道排放监控数据、附近河流水位 数字，汇总日常河流检测数字，城市污水排放数字，上报管道维修和河流治理进度，给相关 维修区域内居民小区和企业发出停水时间提示，关上电脑，走出市政大厅。实时监测，科学 管理，事前预警，紧急响应

进度计划和关键工程 进度计划进行动态管 理 15 检 查 计 划 现 场 检 查 2 工程计划目标层层分 解，完成计划的措施 并落到实处 15 检 查 计 划 和 措 施 3 施工组织严密，流水 节拍合理，交叉作业 有序 20 现 场 检 查 4 重要节点工程按期完 成，整体工程进度按 计划进展或提前完成 30 检 查 工 程 进 度 报表 5 做好工程记录 10 施 工 日 志

：产 品快速迭代、热点不断变换、个性化定制成为主流，汽车制造面临着大批量、多品种、 定制化的市场需求，以及制造技术与产品结构颠覆性变革所带来的挑战，催生了汽车 生产制造模式的深刻变革——传统的流水线生产将逐步被可重构的柔性单元制造系统 所取代。 “数智驱动”的本质，是通过工业大数据、人工智能与物联网技术的深度融合， 实现生产制造全流程的精准决策与自主优化；而“柔性协同”则要求企业构建敏捷响

合条 件的案卷给予允许立案处理，转交监督中心处理；对于不符合相关 规定的案卷注销和物理删除处理。 2）协同工作子系统 问题立案管理：对城管监督信息员直接上报的问题，每个问题生成 独立的案卷流水号，同时记录相关的操作信息。 案卷分派管理：应能根据已立案的案卷信息和相关事件、部件的归 属部门自动识别相应的处理部门，并交由相应权限的人员进行任务 的派遣。 案卷复核管理：部门处理完毕后，由城管信息员对部门处理的情况