格传导网络。 判断技术突破对传统产业价 值链的重构机会。 • 2. 企业关系网络：解析供应链 / 客户 / 专利引 用数据构建竞争矩阵。 • 3. 突发扰动分析：通过工商变更、环保处 罚等 事件捕捉行业洗牌信号。 • 4. 定价权变迁：量化市场份额变动与毛利 率波 动的非线性关系。 场景 2 ：行业轮动、动量策略优化、择时 分析师盈利修正比率、大宗商品基差结构。 • 3. 拥挤度预警：通过公募基金超配比例、 期权隐含波动率斜率识别交易过热行业。 • 4. 事件驱动校准：预判财报季、行业政策 发布时间节点对动量因子的扰动。 • 5. 多指标择时：利用推理模型对波动率、 流动性、行为金融的结构性及非结构性数 据挖掘择时信号 • 1. 流动性黑洞预警：监测限价订单簿厚度 变化、大宗交易折价率异常波动。构建做

2006 年起，ASIMO 逐步融合视觉识别等技术， 具备了基本的交互能力，能够完成如拧瓶、倒水、端茶和踢球等任务， 标志着人形机器人进入了集成的发展阶段。然而，ASIMO 在应对不平整 地面和未知扰动方面的适应性仍然较为有限。 2013年，波士顿动力公司发布了更具影响力的由液压驱动的Atlas 人形机器人，能够推开房门、在各种复杂地形中行走，并具备自我恢 复平衡的能力。2017 年，第四版 52 对人形机器人加强关注，于 2024 年成立 Subcommittee F45.06 on Legged Robot Systems，制定腿式机器人领域标准，目前有 1 项腿式 机器人抗扰动测试相关标准在研。 国内方面，全国机器人标准化技术委员会（SAC/TC591）对口 ISO/TC299，负责除玩具、无人驾驶航空器以外的机器人领域国家标准 制修订工作，目前已经发布标准 122

数据量上pre-training显著多于post-training，模 型为提高整体压缩率，倾向优先保留预训练部分的 分布而抗拒微调对齐的分布，从而表现出模型弹性； ◆ 理论上发现：当对齐模型受到扰动时，模型对于预 训练数据集𝐷1的压缩率变化显著小于对齐数据集𝐷2， 且两者之比与 |𝑫𝟐| /|𝑫𝟏| 同阶； 从直觉上考虑： 在一个有大都市和郊区村落的地区，为了最大化 整个地区的经济生产力，我们会倾向于将资源优

型进行进一步优化或重新训练。 为了确保模型在实际应用中的稳定性，还需要进行压力测试和 鲁棒性测试。压力测试可以通过模拟极端数据分布或异常数据输 入，观察模型的输出是否符合预期。鲁棒性测试则通过引入噪声数 据或随机扰动，验证模型是否能够保持较高的准确性和稳定性。以 下是常见的测试方法及其目的：  压力测试：模拟极端情况，评估模型的抗压能力。  鲁棒性测试：引入噪声数据，验证模型的稳定性。  时间序列 但在实际应用中却无 法有效处理未见过的数据。为解决这一问题，DeepSeek 采用了一 系列切实可行的技术手段。 首先，数据增强技术被广泛应用于模型的训练过程中。通过对 原始金融数据进行随机扰动、噪声添加或时间序列的平移变换，能 够有效增加数据的多样性，从而提升模型在面对新数据时的表现。 例如，在信用评分模型中，通过调整客户历史交易数据的时间窗口 或引入随机的噪声，可以使模型更好地适应不同的客户行为模式。

采用模糊推理系统和人工神经网络，开发出用 于炼化塔的控制器 三维冠层辐射传输模型、语言模 型、序列最小优化算法 建立油气管道失效评估预测模型 非线性自回归网络模型 用于检测精馏塔中的塔板扰动 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 36 资料来源：《 Machine Learning an Intelligent Approach in Process Industries: A

们还使 用梯度裁剪（Gradient Clipping）技术，限制梯度的最大值，防止 梯度爆炸问题。 此外，我们实施了以下策略以确保模型的鲁棒性和可解释性：  数据增强：通过对数据进行随机扰动和变换，增加数据的多样 性，提高模型的泛化能力。例如，对交易金额进行随机缩放， 或对日期进行随机偏移。  正则化：引入 L1 和 L2 正则化项，减少模型的复杂度，防止过 拟合。L1 正则化有助于特征选择，而 在模型优化的过程中，还需要关注其稳定性和鲁棒性。银行系 统对模型的容错率要求极高，因此需要通过数据增强、对抗训练和 模型集成等手段，提升模型在面对噪声数据或异常输入时的表现。 例如，可以通过引入对抗样本训练，增强模型对输入扰动的抵抗能 力，确保其在各种复杂场景下的稳定性。 为了确保模型在实际业务场景中的高效运行，还需要进行性能 监控和动态调整。通过部署实时监控系统，跟踪模型的推理速度、 准确率和资源占用情况，及时发现性能瓶颈并调整优化策略。例

的不同负载能力，工作半径可达 1600mm，重复定位精度可高达±0.03mm，确保在上下料、装配、码垛等任务中的高 精度操作，适用于复杂工况下的多样化作业需求。 技术趋势与方向： 动态精度稳定性突破：强化多源扰动抑制能力，融合实时动力学补偿与环境传感网络。开发振动主动抑制算法， 有效应对高速运动下的机械谐振问题；通过系统级协同控制，确保大范围运动中的精度一致性。研究先进运动控 制算法，实现轨迹动态补偿； 3、抗交叉载荷、高刚性、高寿命关节扭矩传感技术 为了解决关节扭矩传感器的交叉载荷对输出信号影响的痛点，公司开发了独特的交叉载荷自补偿技术，将交叉载荷 带来的串扰误差控制在 0.5%以下，大幅降低了外界载荷对扭矩信号的扰动，确保了测量结果的高精度与可靠性。 与此同时，针对人形机器人在高动态运动场景（如跳跃、快速奔跑以及意外碰撞）中，因瞬时强冲击导致关节扭矩 传感器出现过载、零点漂移等现象，以及传统电阻应变式传感器

动 化 学 报 51 卷 布 (Domain randomization), 这个过程分为三个阶 段: 首先, LLM 合成奖励函数; 其次, 基于扰动模拟 中的初始策略执行, 创建物理参数的适当采样范围; 最后, LLM 利用这些信息生成有效的领域随机化配 置. 实验表明, 该方法对多种机器人和任务具有普 遍适用性. 4.2 模仿学习

可靠性的双重保 障问题，这涉及物理层和网络层的复合风险。在物理可靠性层面，电 力系统的固有波动特性（如电压暂降、频率闪变等电能质量问题）与 计算设备的精密运行需求存在根本性矛盾——毫秒级的电压扰动可 能导致服务器集群的批量宕机，而可再生能源的大规模接入进一步加 剧了电网的不确定性。这要求构建具备“算力-电力”状态感知能力的 韧性架构，通过智能 UPS（不间断电源）、分布式储能与算力迁移的

和全城协同 治理提供强有力的工具支持。 3）交通动态网络实时计算及协同 人工智能在交通领域业务应用白皮书 60 系统可以实现城市动态路网的精准预测。利用大规模城市交通网 络扰动模型基础，交通大脑可以根据实时路况，精准预测采取某项交 通干预措施之后未来网络状态的演化过程，帮助城市管理者获得更优 决策支撑与效果。根据多个连续信号路口状态的感知和预测，交通大 脑综合评估信