与人之间的交流变得非常方便。近几十年来，以操控量子态为基础的 第二次量子革命又带来了新的量子信息技术，比如量子通信、量子计 算和量子精密测量。这类新技术都是以量子力学原理来进一步突破原 有的技术路线。其中量子通信是利用量子不可克隆原理从物理上实现 绝对安全通信；量子计算是利用量子态叠加原理实现并行运算，极大 提高计算速度；而量子精密测量则是突破标准量子极限进一步提升测 量精度。在实用化的过程中，随着用户和节点数目的增加，很自然地 目前量子互联网的发展还处在初期阶段。由于其和经典互联网的 基本原理不同，很多经典互联网的发展模式和技术都无法直接借鉴过 来。现阶段不论是底层的硬件技术，如量子门操作速度和保真度、量 子纠错和量子存储时间等，还是上层的量子互联网体系架构，如运行 模式和协议栈，都不成熟。这也导致在量子互联网的研究中还面临很 多新的问题和挑战。 本白皮书首先简洁地介绍和梳理量子互联网相关的基本原理和 II 技术，包括部分量子信息基础知识和代表性协议等。随后介绍量子互 ma 这个公式已经无法使用， 需要用薛定谔方程   H t i     来计算物体的波函数  。其实基于量 子力学的技术和产品早已被我们使用，比如电脑和手机中的半导体， 其中的原理就用到了量子力学能带理论。 1.1.2 量子态及其演化 上面说到了微观世界粒子的运动规律需要用量子力学所描述。而 在量子力学中，一个粒子的状态，也就是量子态，用波函数描述。在 符号上，我们习惯用

语言逻辑和数据集蕴含了人类的认知智能 2. LLM是人类的认知智能的实现方式之一 3. LLM的原理很简单；工程很复杂；效果很神奇 01 对AI技术的认知：大模型的能力边界 用人工神经网络获取网络模型：深度学习-Transformer模型-大语言模型 大语言模型的核心原理：数据化-语义化-NTP（Next Token Prediction） 大语言模型的三层能力：语言能力-知识能力-推理能力  应对措施 1. 加强信息安全 • 建立安全分类框架，制定安全保护政策，进行安全培训 2. 警惕AI的幻觉和偏见 • 技术层面：代码，算法，数据，提示词 • 思维层面：理解原理，鼓励批判性思维 3. 为教与学提供具体的指导 • 教师：教学培训，交流和社区，AI教学助手 • 学生：AI素养，个性化学习路径，AI助教 4. 进行短期和长期的影响评估 • 评估，优化，迭代 大语言模型的应用 AI的核心技术 数据科学与机器学习 深度学习 NLP应用场景 LLM的原理 文献整理与阅读 智能写作 其他行业应用场景 ChatGPT原理及应用 视频领域的应用场景 大语言模型原理与训练 教育行业应用场景 LLM在软件开发中的应用 视觉识别原理与应用案例 视觉识别技术与应用 AIGC绘画技术与应用 人工智能的挑战与未来 人工智能对各岗位的影响

行业研究〃信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 2 目 录 1. 原理解析：思维链铸就智能体，多体交互拓展应用 ..................................................... 6 1.1Agent 模式架构解析 .... ...................... 6 图 2 AI Agent 智能体工作原理 .................................................................................... 7 图 3 单智能体强化学习原理图 ............................................. ....................................... 7 图 4 多智能体强化学习原理图 .................................................................................... 7 图 5 CrewAI 整体框架 .................................

目录 MCP & MCP Registry MCP 协议 和 MCP Registry 介绍 01 Nacos MCP Registry 能力介绍 Nacos MCP Regsitry 能力和原理介绍 02 Nacos MCP Registry 生态集成 Dify，higress，spring ai alibaba等生态集成 03 MCP Registry 中国站 Public MCP Nacos MCP Router产生的背景 MCP治理问题 • MCP Server限流 • MCP Server调试 • MCP Server观测 Part 2 Nacos MCP架构原理 Agent MCP Client（AI Agent） MCP 协议层 Nacos MCP Router Nacos MCP Router （Local模式） MCP智能路由 MCP代理 Docker部署 多协议支持 主动注册MCP&工具 鉴权&Header透传 工具及描述动态管理 MCP注册与发现 MCP服务器筛选、安装、代理 Agent Nacos MCP Router工作原理--智能路由模式 AI Agent Nacos MCP Router Vector DB query tool call • 智能筛选：根据任务描述及关键字筛选MCP服务器 • 自动安装

02 / 预测性维护运作原理 1.消极维护：这是运维服务最原始的方式，通常指当机械故 障后安排技术人员到场维修。由于此维护方式通常发生在 设备故障后，具有高度不可预测性及突发性，且设备本身 的损伤程度较高，易造成修理时间及费用垫高等情况，还 容易造成停线时间成本高等副作用。 2.预防性维护：即基于设备厂商的保养计划或是针对操作规 程进行检修安排。此部分原理主要是根据设备厂商对部件 的总体 维护成本；而在效能提升方面，预测性维护可提高10-20% 的设备正常运行时间，减少20-50%的设备维护时间并为产 品质量提供更好保障。 优势四：应用场景广泛 —— 预测性维护的主要原理是基于 设备网联化、数据采集、大数据分析及机器学习，未来的发 展潜力巨大，并逐步推动使用场景从设备维修延伸到排程 制定、资产管理等，下文会对此进行展开介绍。 基于预测性维护的架构，我们还需针对客户设备进行针对

⚫ ⚫ ⚫ ⚫ 量子力学体系的建立： 随着物质波假说、泡 利不相容理论、矩阵 力学、波动力学、狄 拉克方程、不确定性 原理、互补性原理等 一系列理论的提出， 量子力学的理论体系 构建完成，从根本上 改变人类对物质结构 及其相互作用的理解。 量子力学诞生： 马克斯·普朗克 首次提出“量 子”的概念， 这被普遍认为 是量子力学的 开端。 量子版图灵机 概念提出：保 罗·贝尼奥夫首 次提出了量子

规划和自然资源行业应对 DeepSeek 浪潮的思考 中国城市规划学会城市规划新技术应用专业委员会 广州市基础地理信息中心 何正国 一 DS 影响千行百业 二 大模型技术原理 三 四横三纵应对路径 四 未来展望与思考 目录页 CONTENTS PAGE 一、 DeepSeek 影响千行百 业 1. 接入 DeepSeek 热 潮 2. 对千行百业的影响 、提振算力产业链：助力国产算力成 长 一、算力产业链：让国产算力 “能用、好用 ” 1. 语言模型概述 2. Transformer 结构 3. 语言模型构建流 程 二、 大语言模型技术原理 数据是用于训练 AI 的，也就是 AI 算法通过大量的数据去学习 AI 中算法的参数与配置， 使得 AI 的预测结果与实际的情况越吻合。这里说的数据是指经过标注的数据，不是杂 乱的数据。所谓经过标注的数据是指有准确答案的数据。 标签 有使用场景 就想用 AI ， AI 效果好， 就会越用越 多，越用越 熟练，然后 就更想用 不断使用 AI ， 慢慢就 养成 习惯 了，这 就 是“第一 念 原理 ” 得让全行业 人员对 AI 感 兴趣， 别抵 触， 要主动 拥 抱它 泛应用的关键。 习惯 养成 思维 转变 文化 重塑 在当今数字化浪潮以迅猛之势席卷全球的时代，倡导全行业积极运用

章 DEEPSEEK 概述 .............................................................................3 2.1 基本原理 .................................................................................................. DeepSeek-R1 是一个推理大语言模型，旨在提供高效的自然语言理解、任务 规划与交互能力，擅长处理复杂、需要多步思考的问题， 适合做深度推理、解决 代码问题或复杂数学问题等。 2.1 基本原理 DeepSeek 大语言模型经过大量文本数据的学习，能够理解人类的语言，并 根据问题或指令生成相应的回答。 DeepSeek 采用了一些独特的架构设计，其中比较关键的是混合专家（MoE） 的作用在于判定输入样本应该由哪个专家模型接管处理。而 Experts 则构成了一 组相对独立的专家模型，每个专家负责处理特定的输入子空间。 输入 专家 1 GateNet 输入 图 2-2 MoE 架构的基本原理 解码器 N Decoder 输 入 token 分词 递归输出 图 2-3 MoE 模型解码器的逻辑结构示意图 4 多 头 注 意 多 头 注 意 to

软 件 系 统 中 调 用 官 方 API 、 模 型 微 调 、 直 接 使 用 。 网页 APP (IOS/Andriod) 资料来源： AI 肖睿团队，北京大学 -DeepSeek 原理与落地应用 智慧芽 @LS-GTM o Deepseek 对行业产生巨大影 响 智慧芽 DeepSeek 5 01 大模型的发展阶段和 deepseek 02 Deepseek-R1 DeepSeek-V3-Base HuggingFace ModelScope 满 血 版 ， 能 力 最 强 Deepseek-R1 在药企的本地化部 署 资料来源： AI 肖睿团队，北京大学 -DeepSeek 原理与落地应 用 智慧芽 智慧芽 @LS- GTM 7 o Deepseek-R1 在药企的本地化部署 · 个人部署： Ollma 框架适合个人用户私有化本地部署，但在多用户并发场景下性能衰减明显。 解决方案。目前暂不够成熟。 · LLM 部署简单，更适合中小型企业做大模型推理部署，对于大型企业，可以使用配置较为复杂的 Tensor RT 框架。 资料来源： AI 肖睿团队，北京大学 -DeepSeek 原理与落地应用 智慧芽 @LS-GTM 智 慧 芽 8 Deepseek-R1 满血版模型部署方案 · DeepSeek R1 模型就成了很多应用场景下的当务之急。受限于 DeepSeekR1671B(6710

统全面的能效优化分析降低数据中心运行成本具有重要意义。 基于预制模块化数据中心场景的冷却系统智能调优技术（下面简 称：冷却系统智能调优技术）可以结合预制模块化数据中心的特点， 充分考虑冷却系统的运行原理，利用融入物理机理的 AI 算法，实现 基于预制模块化数据中心场景的冷却系统智能调优技术报告（ODCC-2025-06005） 2 节能降碳的目标，通过冷却系统智能调优技术，能够对冷却系统进行 -06005） 8 （1）负荷预测与冷量预分配 基于历史负载数据、天气预报、业务排班等因素，预测未来时段 IT 设备发热量，提前调整冷却系统输出冷量，减少滞后响应导致的 能耗波动。 技术原理：利用时间序列算法（如 ARIMA）或深度学习模型（如 Transformer）对负载趋势建模。 （2）温湿度精准控制 通过多区域传感器数据融合，动态调整空调送风温度、风量，确 保机柜进风温 基于预制模块化数据中心场景的冷却系统智能调优技术报告（ODCC-2025-06005） 21 统的稳定运行。 （五）人员培训 1 对运维人员进行专业培训，使其熟悉预制模块化数据中心冷 却水系统的工作原理、智能调优技术的应用方法以及设备的维护保养 要求。 2 定期组织技术交流和培训活动，让运维人员了解行业最新技 术和发展动态，不断提高运维人员的技术水平和综合素质。 七、应用案例 通过对某一预制化