3 数据增强与平衡..................................................................................38 2.3.1 数据增强技术应用.....................................................................39 2.3.2 数据集平衡策略..... 规范化处理。数据清洗主要包括去除无关信息、修正错误数据、填 补缺失值等操作。规范化处理则涉及文本的统一编码、标准化术语 的使用以及数据格式的一致性。此外，为了提高模型的泛化能力， 还需对数据进行平衡处理，确保各类政务问题的样本分布均匀。 接下来，对清洗和规范化的数据进行标注。标注工作应由具备 政务知识背景的专业人员完成，确保标注的准确性和权威性。标注 内容包括但不限于问题类型、关键词、情感倾向、实体识别等，这 为了更直观地展示数据质量控制机制的流程，以下是一个 Mermaid 流程图： 该流程图清晰地展示了数据质量控制的关键步骤和决策点，确 保每个环节都得到有效执行和监控。 2.3 数据增强与平衡 在数据增强与平衡阶段，我们首先针对政务领域的特点，采用 多样化的数据增强策略，以提升模型的泛化能力。对于文本数据， 常用的增强方法包括同义词替换、句子重组、随机删除和添加噪声 等。这些方法不仅能够增加数据量，还能模拟实际场景中的多样性

行 方 式 十万级 干万级 求解 至 i ( ( ) ,y)=0, 求解 h(u,y)≤0, 复杂优化问题 调度优化决策 简化 线性化近似分析 难以平衡 精度 2024 年电力信息通信 EPICT 新技术大 会 8 u u t g n f 新能源并网与直流建设引入大量电力电子设备，系统模型复杂度剧增，调度优化决策更加依赖求解在复杂时空维 抑制广谱波动的手段有限，电力系统的电力平衡难度与稳定风险同步增大，对决策控制的时效性要求更高，人 工 决策难以应对实时性控制要求。 难以抑制 安全稳定 风险 实时性要求 微秒级 并 存 秒级 毫秒级 技术挑战：实时性挑战 开关 过程 过渡 过程 并存 难以应对 新能源出力分钟级波动 中国南方电网 CHINA SoUTHERN POWER GRID 电力平衡 风险 2024 ，用户侧电动汽车、虚拟电厂等柔性 负荷、庞大的储能容量等可变因素导致电力系统的动态平衡协同难度加大，系统复杂程度增大导致数据互通难度较大， 并导致网络安全防护保障不足，且如何有效平衡电力市场化发展和电力系统安全稳定要求，亟待深入研究。 复杂的源网荷储动态 平 衡协同满足各需求，且 保持电力系统动态平衡 难度大 1! ualln,jlildn 系统间接口庞杂，协 同 不足，网络安全防

Reconfiguration Digital Transformation = AI technology 数字化技术 （ AI+ 智能制造） 管理转型 （组织规划、目标激励、产研一体、 产销平衡、精益管理、业财一体） 数字化转型 （打造智能 + 产业标杆） • 将新技术（人工智能、 ABC 、 IoT 等）运用到企业内、外部业务运营过程中 • 实现商业模式和管理模式的重大转型和优化创新，并成为新的独特竞争优势 Reconfiguration Digital Transformation = AI technology 数字化技术 （ AI+ 智能制造） 管理转型 （组织规划、目标激励、产研一体、 产销平衡、精益管理、业财一体） 数字化转型 （打造智能 + 产业标杆） • 将新技术（人工智能、 ABC 、 IoT 等）运用到企业内、外部业务运营过程中 • 实现商业模式和管理模式的重大转型和优化创新，并成为新的独特竞争优势 （研发管理系 统） 2. 敏捷供应链：精益管理 + MPS /MRP +APS （高级计划与排程） + 供应商协同，实现产销平衡 3. 降费成本领先：智能财务（管理会 计） + 阿米巴经营 阶段效果 提升产品研发能力 提升客户定制能力 实现产供销的平衡 提升 XRKJ 盈利能力 加速资金流周转 Project Content 核心业务蓝图 • 销售预测 • 销售订单 •

..... 33 4.1.1 优化可再生能源供给体系..................................................... 33 4.1.2 完善供需动态平衡机制......................................................... 35 4.1.3 提升算力产业支撑能力.................. ......................................................... 51 5.2.3 边缘计算与微电网从独立部署走向深度耦合，构建区域性 能电自平衡单元 ....................................................................................... 52 5.2 3:00），光伏停运，风电出力波动大， 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 29 可能导致电力供需失衡。算力调度系统启动“动态跟随模式”，根据 风电出力的变化实时调整算力负荷，以实现电力的平衡。 “算随电调”模式的有效运作离不开关键支撑技术。新能源出力 预测系统基于 AI 模型，结合气象数据提前预测风光出力，为算力调 度提供时间窗口；算力任务分级机制将任务分为实时性、延迟容忍和

Digital Transformation = Digital technology 数字化技术 （金蝶云星空平台 + 智能制造） 管理转型 （组织规划、目标激励、产研一 体、产销平衡、精益管理、业财一 体） 数字化转型 （打造智能 + 产业标杆） XRKJ 的数字化转型公式 • 将新技术（ ABC 、 IoT 等）运用到企业内、外部业务运营过程中 • 实现商业模式和 （研发管理系 统） 2. 敏捷供应链：精益管理 + MPS /MRP +APS （高级计划与 排程） + 供应商协同，实现产销 平衡 3. 降费成本领先：智能财务（管理 会计） + 阿米巴经营 阶段效果 提升产品研发能力 提升客户定制能力 实现产供销的平衡 提升 XRKJ 盈利能力 加速资金流周转 XRKJ 云平台核心业务蓝图 • 销售预测 • 销售订单 • 订单全程跟踪 平台连接系统、连接设备、连接业务和人，企业管理数字化！ P61 第二阶段：平台集成，赋能人 金蝶云星空整合原有 ERP 功能，实现平台统 一 产品技术领先： IPD 体系 +PLM 系统 产供销平衡：计划管理 +APS 系统 消除浪费将本：精益现场 + 持续改善 62 ① 绝密信息 严禁泄露 理解产品研发的大致过程 客户 营销 销售 服务 市场信息 客户需求 研发 数字化 产品需求

（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 分 数（F1-Score）。准确率适用于类别分布均衡的场景，但在类别不 平衡的情况下，精确率和召回率更能反映模型的性能。F1 分数则 是精确率和召回率的调和平均数，适合在精确率和召回率之间寻求 平衡的场景。 对于回归任务，常见的评估指标包括均方误差（MSE）、均方 根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。MSE 对大误差的惩罚 分数来评估模型的精度和召回率。 为了更直观地展示评估指标的选择，以下是一个示例表格，列 出了不同任务类型及其对应的评估指标： 任务类型 评估指标 适用场景 分类 准确率、精确率、召回 率、F1 分数 类别均衡或类别不平衡的分类任务 回归 MSE、RMSE、MAE 对误差敏感或对异常值不敏感的场景 多标签分类 mAP 目标检测、图像分类等多标签任务 排序 NDCG 推荐系统、信息检索等排序任务 自然语言生 成 接下来，进行数据预处理，将数据转换为模型可以处理的格式。预 处理步骤包括文本分词、词干提取、词向量化等，具体操作根据数 据类型和模型需求而定。 为了确保训练数据的多样性和代表性，需要对数据进行采样和 平衡。对于类别不平衡的数据集，可以采用过采样或欠采样的方法 来调整各类别的比例。此外，数据增强技术可以应用于图像、文本 等数据类型，通过旋转、翻转、添加噪声等方式生成新的训练样 本，从而提高模型的泛化能力。

供给带动乘客出行需求，其建设、运营成本较高， 灵活性、实时性较差，且受道路条件限制较强， 可达性和便捷性较差，无法满足乘客门到门出行 要求。此外，对于低客流密度区域，为了实现公 交运营成本和服务效率的平衡，公交系统的运营 难以适应乘客个性化、定制化出行要求[11-12]。因 此，亟须建立结构合理、层级清晰、功能明确、 协同高效的公共交通服务组织模式。 2.4 公共交通服务品质、韧性有待提升 生产力的数据革命大升级。城市公共交通作为城 市发展的重要支撑，是国家提出的“新基建”重 要组成部分。数字化公共交通系统升级势必加速 落地。在新背景下的公共交通系统需要实现服务 效率和运营效率之间的有效平衡。公共交通系统 应以提升其运行可靠性与高效便捷性为目标进行 技术升级，通过打造大数据中心、出行服务平台、 公交运营平台、智慧物联平台，实现不同公共交 通方式间协调设计、协同调度与大数据贯通，实 同发力，进一步推动形成公共交通出行需求牵引 供给、供给创造需求的更高水平动态平衡。 4 现代公共交通系统未来趋势展望与发展 建议 打造高品质公共交通系统对于加快建设便捷 顺畅、经济高效、开放共享、绿色智能、安全可 靠的现代综合运输服务体系具有重要意义。面向 人民日益增长的美好出行需求，以安全、高效、 舒适、便捷、低成本等出行需求特征为导向，以 提供更平衡供给、更充分的一体化出行服务为目 标，亟须从以下5个方面发展现代公共交通系统。

IDC分析师认为：全球AI基础设施革新的浪潮中， 算力需求的爆发正在驱动云计算与边缘计算深 度融合，行业定制化与智能化服务加速渗透，成本优化与绿色计算将成为竞争的关键。未来，基 础设施的核心矛盾将从“资源供给”转向“效率与价值平衡”，技术迭代将围绕“弹性算力调 度”“数据主权治理”“垂直场景深度适配”三大主线展开。 越来越多的企业核心数据正在向云数据中心迁移，计算密集型任务处理能力与弹性资源供给能力 正成为云服务商的核 的灵活调配优化，满足各种高并发、低延迟的网络需求。 �� （2）数据库业务 当前的在线数据库业务具有数据量大、计算量大、数据随机访问多、多核并发等典型特征，从不同类 型数据库的性能需求看，MySQL 高并发场景依赖多核与高主频平衡；Redis 对单核性能（CPU 主 频）、内存带宽、时延都要求极高；PostgreSQL 的复杂查询依赖多核并行执行与高缓存命中率， ClickHouse 分析型数据库则更加需要向量计算加速。 计算架构在采用 GPU 集群的同时，均大量使用了至强 ® 系列处理器作为机头 CPU 提供协 同计算、管理和资源分配等能力来提升系统性能和能效，使工作负载的性能和总体拥有成本 (TCO) 之间达到更为理想的平衡点。 凭借持续迭代的 x�� 架构技术优势，覆盖芯片设计、软硬件协同优化的系统级解决方案及全链条生 态整合能力，英特尔目前在人工智能服务器 CPU 的市场占据 80% 以上的份额 *。 3、推理场景

标 准化滞后问题，不仅推高了组网成本，更制约了分布式架构在全球一 体化卫星互联网网络中的规模化应用。 3.3 混合式架构 混合式架构结合了集中式和分布式架构的优点，试图在两者之间 找到一个平衡。在混合式架构中，一部分路由决策由地面网络控制器 集中进行，另一部分则由卫星互联网路由器分布式自主完成，如图 3-3 所示。 通常情况下，对于一些全局性、稳定性要求较高的路由策略，如 网络的 强，雨衰影响小，适用于全球覆盖的移动通信（如铱星、Globalstar 系统），但带宽有限（单波束通常低于 10Mbps），主要服务于语音 与低速率数据业务；Ku 波段（12-18GHz）在覆盖范围与带宽间取得 平衡，广泛用于广播电视与宽带接入（如 OneWeb 的 Ku 波段用户链 路提供 50Mbps 终端速率），雨衰中等（典型值 10-20dB），可通过 功率控制补偿。Ka 波段（26-40GHz）带宽资源丰富（单波束可达 60GHz 附近的强吸 收峰，导致信号衰减剧烈。此外，大气湍流、云雾等也会加剧高频信 号的散射与损耗，严重影响通信可靠性。因此，星地微波链路更倾向 于选择 L/S 波段（抗干扰、雨衰小）或 Ku 波段（平衡覆盖与带宽）， 高频波段仅在特定场景（如需超高速回传且可接受复杂补偿技术时） 有限应用，且需搭配波束成形、自适应编码调制等技术抵消环境影响。 综上，星间真空环境消除了高频波段的传输障碍，使其能依托大

使得最终生成的文本可以获得更高的奖励（ Reward ） 。该阶段需要的计算量 相较预 训练阶段也少很多 ，通常仅需要数十块 GPU ，数天即可完成训练。 例如：机器人一开始并不知道如何保持平衡和移动 , 它会尝试不同的步伐、姿势和动作 （采取各种行动）。如果某一次尝试让它向前移动了一段距离并且没有摔倒，它就会 得到一个“奖励”信号（比如数值为正的奖励分数），意味着这个动作是朝着目标 （学会走路）前进的好行为；要是它摔倒了或者动作很不协调，就会得到一个“惩 罚”信号（比如数值为负的分数）。机器人基于这些奖励和惩罚的反馈，不断调整自 己的动作，尝试不同的变化。经过多次尝试和调整，它逐渐学会保持平衡、协调动作， 最终能够成功地行走。 3.4 、强化学习阶 段 1. 智才筑基—— AI 素养提升工 程 2. 算力赋能—— 基础设施升级 3. 基座选型—— 核心模型构建 4 人工校正成本高 新数据分块需全量 重建索引 分层分块（粗粒度目录 + 细粒度内容） - 业务规则分类（法律 / 技术 / 行政差异 化） LangChain 智能分块器 分块处理的核心在于平衡语义保留与计算效率，需结合领域特性（如自 然资源文档的跨页表格）动态优化 6 、知识聚库——本地知识库建设 分块阶段常见问题与应对策略表 6 、知识聚库——本地知识库建设 针对海量数据检索