文本 数据 采集 批量 采集 批量 采集 实时 采集 数据仓库 关系型数 据库 信息库 数据存储 HIVE 搜索引擎 数据模型 分析模型 关系型数 据库 数据抽取 数据挖掘 数据汇总 关系型 数据库 图片 实时性要求高 实时性要求丌 高 集市区 收购比例： 49.85% --- 研报名称：拟全资控股北京久安，增强公司市政工程实力 上下游： 1. 分析师：华魏 上下游：碧水源拥有污水处理技术人才及产品研发优势，双方属水处理产 业链上下游关系。 --- 研报名称：拟全资控股北京久安，增强公司市政工程实力 政策： 1. 分析师：庞琳琳 政策名称：水十条 ---- 研报名称：尘埃落地，水处理巨头再起航 2. 分析师：庞琳琳 政策名称：国家推广 用户可以自己定义观察视角，自 定义关注对象、关注领域。 . 同一事物，丌同癿人有丌同癿观 察视角，每个用户可以独立配置 自己癿使用习惯。 . 定义癿关注领域，可以是多层级 癿，用户可以定义具有父子关系 癿多层级领域树。 自定义观察领域树 自定义观察对象 自定义观察对象、观察维度 观察对象 4 观察对象 3 ...... 观察对象 1 观察对象 2 人工智能 金融产品 用智慧发现信息价值

度小满金融大数据风控模型实践....................................................................70 Fraudar 算法在京东关系网络反欺诈中的应用...........................................85 携程金融自动化迭代反欺诈模型体系........................... 113 机器学习中的隐私保护................................................................................. 144 关系图谱在贝壳找房风控体系的应用与实践.............................................162 新一代联邦学习技术及应用实战.................. DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 13 修改方法中将某一特征与其他所有特征子集进行博弈比较，计算其对于其 他特征子集对预测结果的影响。预测值和各个特征的贡献值之间存在着这 样的映射关系，预测的所有的贡献值求和，代入如上图所示方程式中，得 到对应的一个预测样本。其中红色代表对于预测结果具有最大的优先贡献， 蓝色的与之相反，对应的是负向的贡献，框的长度代表贡献的绝对值的大 小。

衡量的关键绩效指标（ KPI ）。业财融 合 平台可以通过整合业务和财务数据，帮助企业监控和分析这些 KPI ，从而实现战略目标。 战略地图：战略地图是一种视觉工具，用于展示企业战略目标之间的因果关系。业财融合平台可以利用战略地图，将业务和财务数据 与企业战略目标相对应，以提供更全面的决策支持。 战略解码：战略解码是将企业战略目标分解为具体的行动计划和任务的过程。业财融合平台可以通过数据分析，帮助企业确定最佳的 务过程中扮演不同 的角色，如创建、交换或使用资源等。在 REA 理论中，参与者是资源和事件之间关系的主体，它们决定了业务活 动 的参与者和责任。 在 REA 理论中，资源、事件和参与者之间存在着紧密的关系。例如，销售事件中，客户（参与者）购买了产品 （资 源），从而使企业实现收入。通过分析这些关系，企业可以更好地理解业务过程，找出潜在的问题和机会， 为决 策提供有力支持。 总之， REA 理 活动分解为资源、事件和参与者三个基本要 素 及其关系，帮助企业更好地分析、设计和实施信息系统。理解 REA 理论有助于企业提高运营效率和决策质量。 REA 理论（ Resources-Events-Agents ，资源 - 事件 - 参与者）是一种企 业 信息系统建模方法，它通过将企业活动分解为资源、事件和参与者三个 基本 要素，以及它们之间的关系，来描述企业的业务过程。理解 REA 理论 可以帮

1 、语言模型概 述 学习语义关系 理解词语含义：大模型通过大量文本中的使用场景来 理解词语含义。比如，当看到“苹果 ”一词频繁与水 果、食物、红色的圆形物体等描述相关联时，模型就 能逐渐明白“苹果 ”指的是一种具体的水果。 分析句子语义： 以“猫在桌子上 ”为例，模型能识别 出“猫 ”是主体， 在 ……上 ”表示位置“关系， “桌 子 ” 是位置的对象，从而理解句子所表达的空间关系。 是位置的对象，从而理解句子所表达的空间关系。 学习上下文关系：例如，在“小明生病了，所以他没 去学校 ”这句话中，模型通过“所以 ”以及前后句子 的内容，能够明白生病是没去学校的原因，这是因果 关系的一种体现。同时，模型也能理解转折、并列等 其他语义关系。 学习语言模式 观察词语顺序：通过大量文本如“我 爱 吃饭 ” 、 “他 喜欢 跑步 ”等，识别出 主语通常在句首，动词居中，宾语在句 ”则常与“奔跑 ”、 “ 行驶 ”等词搭配。这一过程帮助模型理 解词语间的搭配习惯，从而判断哪些词语 组合更为合理，形成对语言模式的认识。 语言模型训练就是要学习词、句内在的语言模式和语言关系，对这种关系进行 建模。 1 、语言模型概 述 Token ：自然语言中的最小单元 句子： 我是一名 AI 工程师。 字： 我 / 是 / 一 / 名 /

组织、流程、文化氛围和人才机制属于新 的生产关系，生产力和生产关系需要相互 匹配、相互促进，才能发挥出新的生产力 的效果。 数字化转型是以价值创新为目的、用数字技 术驱动业务变革的企业发展战略。 创造新的价值 数字技术 实现业务变革 企业发展战略 目标 本质 手段 定位 价值创造：降本增效 | 产品服务数字化升级 | 商业模式创新 数字化转型是建立新的生产力和生产关系 的过程。 www.top100summit 是泛指的，不只是企业适用于企业架构，政府、军队、学校等组织都 可以使用企业架构方法。 企业架构（Enterprise Architecture，EA ），是指一个组织的业务、应用、 数据及技术基础设施及其之间的关系，包括基线的、目标的及过渡的动态关系 描述。 www.top100summit.com 企业架构和系统架构定位不同 www.top100summit.com 企业架构的基本组成 架构治理机制 业务架构 模型自动审批 ✓ 访店管理、打卡 ✓ 业绩看板 ✓ 在线知识库 ✓ OCR应用 ✓ 声纹识别 ✓ 预授信 ✓ 车价预评估 ✓ 断点召回 ✓ 智能电核 ✓ 风控模型自动审核 ✓ 地址、角色排重 ✓ 企业、个人关系图谱 ✓ 数字人自助面签 ✓ 断点召回 ✓ 一键开户绑卡 ✓ 发票、保单、车辆所 有权证、车辆合格证、 其他非标OCR ✓ 长文本阅读 ✓ 电子签章 ✓ 各产品线联合打造车 生态（车后市场、消

AI 能力 来提升运营效率、支持决策和推动创新，而中小型企业则更关注成 本效益、可用性以及易用性，以便于快速部署和应用。 以下是主要目标市场的特征：  大型企业 大型企业在数据处理、客户关系管理、预测分析等方面对 AI 应用的依赖度越来越高。它们倾向于选择定制化的解决方案， 能够处理海量数据、提供深度学习和自动化功能，以提升创新 能力和市场竞争力。  中小型企业 中小型企业通常面临资源有限的问题，因此对云端 的产品形成有效竞争。此外，Google 强调数据安全和隐私合规 性，吸引了众多企业用户愿意将其 AI 应用托管于其平台。 微软的 Azure AI 也在此竞争中占据了一席之地，凭借其与 OpenAI 的合作关系，推出了多种基于 GPT 的服务。在企业级市 场，微软的全面解决方案涵盖了从开发工具到实际应用场景的一整 套服务，致力于将 AI 技术应用于商务智能、人力资源和客户服务 等领域。同时，微软凭借其全球的商业生态系统，迅速推动了产品 RabbitMQ 或 Kafka）处理异步 任务，提高系统吞吐量和响应速度。 数据层负责数据的存储及管理，确保数据的安全性和可扩展 性。这里主要包括：  数据库：使用关系型数据库（如 MySQL）存储用户信息及模 型元数据，使用非关系型数据库（如 MongoDB）存储大数据 集和训练数据。  文件存储：基于云存储方案（如 AWS S3 或阿里云 OSS）管理 模型文件和用户上传的数据。 

解和生成。该模型结合了最新的深度学习算法和大规模数据集，能 够在多领域、多任务场景下表现出色。DeepSeek 模型的核心架构 基于 Transformer，通过多头自注意力机制和位置编码技术，能够 捕捉文本中的长期依赖关系，从而提升模型的语义理解和生成能力。 在电子政务领域的应用中，DeepSeek 模型能够有效处理海量 的政策文件、法律法规、公共服务信息等文本数据，实现自动化分 类、关键词提取、问答生成等功能。通过预训练和微调，模型能够 架构，该架构通过 多头自注意力机制（Multi-Head Attention）实现对输入文本的全 局理解。相比传统的 RNN 和 CNN 模型，Transformer 能够更有效 地捕捉长距离依赖关系，特别适合处理复杂的电子政务文档和查询。 其次，模型使用了预训练与微调的策略。在预训练阶段，模型 通过大规模的无监督学习，掌握了丰富的语言知识和模式。常见的 预训练任务包括掩码语言模型（Masked 预训练任务包括掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。这些 任务使模型能够在不同语境下理解词语的含义和句子之间的关系。 在微调阶段，模型针对特定的电子政务领域进行有监督训练，以提 高在知识库构建和检索任务上的表现。 此外，DeepSeek 模型还引入了知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，

工 数据。接下来通过机器学习，可以对收集到的数据进行清洗和修复。通过建立数据模型，算 法可以识别出数据中的错误、重复和异常值，并进行自动纠正，找出可能存在错误的记录， 甚至通过推理发现数据之间的逻辑关系，补充缺失的数据。比如潘锋教授团队构建了锂离子 电池正极材料知识图谱，并预测出潜在的正极材料 Li₂TiMn₃O₈。 ➢ 高通量机器人+AI 驱动的生产流程革命：成本与精度双突破 AI 可以 观测的现象、行为及关系，通过归纳、抽象等方法，将所观察到的现象特征和规律以 数学、逻辑等语言表达出来。 采用机器学习（ML）建模，有望提供一种隐含的跨尺度技术。相较于传统现象学建模 方法，该技术在运算速度上具有显著优势。在由分子动力学仿真构建的数据库上对神 经网络进行训练，具体可参照图表 3 a。通过训练神经网络，能够生成一个机器学习 模型，该模型可取代传统计算方式，用于推导本构关系。需注意的是，这些本构关系 是，这些本构关系 源于原子尺度，而原子尺度包含的信息远多于宏观尺度。 在训练完成的神经网络中，宏观尺度的问题可直接求解。这可通过有限元法（FEM） 求解实现，即把预测的宏观尺度变形输入神经网络，进而评估本构关系，具体过程如 图表 3 b 所示。这种方法能够实现不同尺度间的平滑过渡，原子级别的计算巧妙地 嵌入机器学习模型中，为解决跨尺度问题提供了一种高效且新颖的思路。 图表3：基于机

间（RTO），企业亟需构建一套标准化、自动化的应急管理平台，通过固化自动化应急流程，实现故 障处置的高效闭环。 同时，数据库应急体系需具备 “统一整体性”，需全盘覆盖企业内部所有在用数据库类型。无论采 用关系型、分布式还是其他架构的数据库，均应纳入统一应急体系框架，遵循一致的应急管理规 范与处置原则，确保应急响应的协同性与规范性，避免因数据库类型差异导致的应急流程碎片化 问题。 此外，可能遇到技术 TDSQL 管理平台中，以便进行后续维护。 部署原则 集群接入 �� 接入集群之后，需要考虑数据同步的问题。TDSQL 的实操路线是，通过“创建 DCN 同步 - 取消同 步 - 切换主备关系 - 修改 DCN 同步 -DCN 数据一致性校验 -DCN Standby 模式”这样一个闭环 链路，完成数据同步的全链路管理。 为构建跨集群或跨机房的数据库实例同步体系，实现异地数据同步与读写分离架构，可通过 IDC�备机房的两个TDSQL集群建立DCN同步关系，利 用主从复制技术完成跨地域数据同步。 数据同步 �� �）自动同步策略 备机房的TDSQL实例会动态选择主机房中延迟较低的节点建立同步链路，形成主从复制关系；当主 机房中该同步节点发生故障时，系统将自动切换至其他健康节点重新建立同步，保障链路连续性。 �）读写分离实现 同步关系建立后，主机房主实例承担写操作，备机房备实例仅处理读请求，形成清晰的读写分离

智能大模型应用于这些关键环节，企业能够实现数据驱动的决策与 优化，提升运营效率，降低成本并提高产品质量。具体而言，AI 大 模型可以在以下几个方面发挥关键作用： 1. 原材料智能采购：利用机器学习算法分析市场供需关系及价格 波动，帮助企业找到最佳的采购时机和供应商，降低采购成 本。 2. 生产流程优化：构建基于大数据分析的智能调度系统，实时监 控生产线的运行状态，调整生产计划以提高设备利用率和生产 效率。 矿石。例如，选用品位较高的铁矿石能够减少后续工序的燃料消 耗。 其次，焦煤是冶炼铁水的必不可少的还原剂，常常转化为焦 炭。在原料准备中，选择高品质的焦煤可以优化熔炼过程，提高转 化效率。因此，应当建立与多家焦煤供应商的稳定合作关系，并对 其质量进行监控，以确保在生产过程中能够获得均匀的焦炭质量。 石灰石则是用于去除铁水中的杂质，形成炉渣。因此，在原料 准备中，需要合理控制石灰石的投加量，以确保炉渣的质量和流动 性。 这些优化措施将带来可观的成本节约和更高的市场竞争力。在落实 这些策略时，企业还应注重员工培训和技术支持，以确保 AI 系统 的有效运行及其潜能的充分发挥。 3.3 提升产品质量 在钢铁生产过程中，产品的质量直接关系到公司的市场竞争力 和经济效益。AI 大模型可以通过多种方式提升产品质量，具体实施 方案包括以下几个方面。 首先，可以通过数据分析对生产过程进行实时监控。将来源于 生产线的各种传感器数据输入到