深度，深入了解參與者的觀點和行為背後的原 因。這種互補性使得本研究能夠靈活調整研究方向，既能揭示趨勢和模式，又能解釋這些趨勢背後的 原因。 定性分析 在研究香港製造業的轉型升級過程中，定性分析能夠發揮重要作用。首先，定性分析可以深入了解企 業在轉型過程中面臨的挑戰和機遇，通過訪談和觀察，揭示企業決策背後的原因和動機。其次，定性 分析能夠捕捉到政策變化和市場動態對企業的影響，提供豐富的背景資訊，幫助本研究理解製造業轉

径，更是推动经济高质 量发展的关键举措。 本报告将深入探讨中国2024年大规模设备更新行动的战略意义、政策措施、实施路径以及预期的 市场影响。通过对政策、市场、行业和生态等方面进行多维度分析，揭示这一行动如何助力中国经济实 现结构优化、动能转换和质量提升。 在政策层面，2024年，中国政府将扩大内需政策的优先级显著提高，宏观政策持续发力并进行逆 周期调节，推动经济回升向好。2024年中

7、高级分析技术：运用统计学方法、回归分析、时间序列分析 28 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 等高级分析技术，深入研究碳排放数据的关联性和影响因素。这可 帮助揭示数据中的潜在模式、趋势和相关性。 3.碳报告 能碳系统可根据碳核算和碳分析的结果，以及数据中心自身需 求，一键输出不同标准下的碳报告，主要包含：我国标准下的碳排 查报告、RE100、SBTI、认证辅助报告（包括

进行筛选整理，结合良性域名数据集和域名业务策略数据，基于涵盖域名注册属性、主动验证措施和被动 安全做法的三大类 73 个特征，利用广义线性模型（GLM）回归分析方法，系统分析了网络攻击者为实施恶 意行为而主动注册域名的相关偏好，揭示了影响恶意域名注册的关键因素。详见： https://www.icann.org/en/system/files/files/inferential-analysis-maliciously-re

生 成（RAG）技术，为大模型外挂知识库和知识图谱，让大模型基于知识库的知识对问题进行回 答，提升企业员工知识获取和共享效率。大模型还可以全面洞察石油石化产业的运营特征，赋能 企业精细化管理，揭示生产、经营数据背后隐藏的规律，为企业发展和转型升级带来新的智慧源 泉。 企业需要通盘考虑如何搭建生成式人工智能的能力体系，包括对算力基础设施、人工智能工 具平台以及数据治理等关键环节的规划、设

与传统模型的对比分析 工业大模型作为人工智能技术与工业场景深度融合的产物，与传统工业模 型在技术特性和应用效能上存在显著差异。本文从数据治理、模型能力、应用 范式、实施成本四个维度展开系统性对比分析，揭示工业大模型的技术突破与 价值创新。 1.4.1 数据治理维度对比 ➢ 传统模型： 数据需求：依赖单一模态结构化数据（如传感器时序数据），要求严格的数 据清洗与特征工程。 处理能力 强数据的多样性，包括在特殊场景下的数据，能够帮助模型更好地处理不同的 实际情况，提升泛化能力。对于可解释性问题，研究者已经提出了一些方法， 如利用可解释的机器学习技术、集成学习等，尝试让模型的推理过程更加透明。 这些技术可以揭示模型如何在不同的输入下做出预测，帮助企业理解模型的决 策逻辑。 目前的可解释性方法依然存在一定的局限性，很多方法仍依赖于近似或启 发式的方式，无法完全深入解释复杂模型的推理过程。此时，跨学科的合作显

结合网络的基础设施情况和运行状态，对网络安全态势做出评估，对未来可能遭 受的网络攻击进行预测，提供针对性的预防建议。 资产探测与漏洞扫描主动获取工厂资产与漏洞，通过前台业务使用者、管理 用户视角对系统业务和系统进行安全风险分析，揭示漏洞存在。 拟态诱捕补充全连接工厂网络边界安全，提升安全威胁入侵防护能力。 综合智能基线分析提升全连接工厂安全预警水平：利用聚类、决策树、强化 学习等手段，将人工智能技术融入全连接工厂中，形成一系列的智能检测基线，