RL Scaling”等相关研究成果表明，基于一定样本选择策略择 优选出的“黄金样本”在 AIME24、MATE500 等基准测试集上能够在一 定程度上超越全量样本的使用效果。随着一体化政务大数据体系建设 的建设重点逐步由归集治理（3.10 第三阶段）向着应用创新（3.10 第 四阶段）不断演进，面向未来政务大模型应用，政务数据集的质量、 样本覆盖度和知识密度正在成为政务数据能否发挥创新价值的决定

在中国制造业迈向高质量发展的关键阶段，我们深入研究了浙江锦华新材料股份有限公司的 精益管理变革实践。这一研究不仅着眼于企业的经营改善，更旨在为中国制造业的转型升级 提供具有学术价值和实践意义的参考样本。 锦华公司的转型升级具有显著的研究价值。作为曾经面临严峻经营挑战的集团“后进单位”， 该公司通过六年的精益管理实践，成功实现了向行业标杆的跃升。其独特之处在于，这一转 变主要依托于系统性管理 奋到中期的战略迷茫， 从攻坚突破的艰难时刻到全员拥抱的文化自觉，最终实现从“被动变革”到“主动进化” 的跨越。这一历程为面临转型升级压力的制造企业，特别是国有企业，提供了极具参考价值 的“破局样本”。 霍尼韦尔基于多年实战经验提炼的模块化实施路径，为锦华破解变革难题提供了关键方法论。 通过优先启动“易实施、见效快”的模块，快速形成示范效应，有效缓解了变革阻力，让员工 真切感受到精益管理

UA建模编 辑器或CESMII智能制造配置文件设计器等工具，轻松完成能耗数据的标准化封装，从而确保数据的一致性和准确性。 （2）AAS实现产品语义表达 在Azure数据空间中，系统自动为每个模拟产品样本创建AAS，并存储于开源AAS存储库中。这些AAS包含了详细的能 耗数据和碳强度信息，支持用户通过特定路径“AAS Environment > Objects > Submodels > CarbonFootprint 隐私保护计算技术应重点突破以下方向： 通信优化：参数压缩（剪枝/量化）与异步调度减 少传输量； 分层防御：DP+HE加密梯度，TEE硬件隔离，协议层 隐私对齐，应用层对抗检测； 消除偏差：反事实样本对齐，个性化联邦微调，迁移 学习及端云协同提升泛化能力。 区块链发展需从以下四个方面实现突破： 1、绿色化（低能耗共识/碳抵消） 2、隐私融合（结合联邦学习/MPC） 3、合规化（监管科技/CBDC）及数字资产化 滤恶意参数更新。 三是消除数据异质性和模型偏差。反事实学习与特征解耦。通过生成全局对齐的反事实样本，打破局部数据偏见，缓解 辛普森悖论；个性化联邦学习。允许各参与方在全局模型基础上进行本地微调，适应自身数据分布；跨学科研究。通过因果 推理与隐私保护计算结合，解决数据偏差问题；迁移学习融合。在样本和特征重叠较少时，利用迁移学习补充分布差异，提 升模型泛化能力；端云协同计算。结合边缘计算优化端

2019 2020 2021 2022 2023 2024 注：2013-2018年各电源平均上网电价来自发改委披露《历年全国电力价格情况监管通报》，2019-2023年各电源 平均上网电价为统计行业样本上市公司平均电价（2018年以后，发改委未再披露全国的上网电价及销售电价） 资料来源：国家能源局，中国政府网，历年全国电力价格情况监管通报，昆明电力交易中心，海通证券研究所 图：火电价格修复，水电跟随上涨（元/千瓦时）

见表 8） 表 8 非天然气分布式系统超水平运营奖励标准 ` EESIATEL：010-58460051EMAIL：eesia@eesia.cn 注：1.Q=采用分散供能方式的同类建筑（全市样本）全年单位面 积暖通能耗-能源站的全年单位建筑面积供能能耗。 2.能源站单位建筑供能面积能耗=能源站全年能源消费量（标准 煤量）/能源站供能面积，单位为千克标煤/平方米·年，全市同期同 类建 能耗合理值区间时，综合能源站运营主体支付对应的违约金。（具体 标准见表 11） 表 11 非天然气分布式系统低水平运营自我约束标准 注：1.Q=能源站的全年单位建筑面积供能能耗-采用分散供能方 式的同类建筑（全市样本）全年单位面积暖通能耗。 2.能源站单位建筑面积供能能耗=能源站全年能源消费量（标准 煤量）/能源站供能面积，单位为千克标煤/平方米·年，全市同期同 类建筑单位面积暖通能耗根据全市建筑同期数据动态调整。

（三十三）加强督促检查。市生态环境局将本措施内容纳入全市相 关考核和督查工作体系，定期调度和督办，确保各项措施落到实处。 （三十四）加强指导帮扶。市生态环境局根据各区特色建立生态环 境政策评估样本点，畅通政企沟通渠道，加强政策法规宣传解读，引导 和支持企业有效提高减污降碳效能。各区针对性建立技术帮扶专家团队， 积极主动为企业送政策、送技术、送方案。 九、附则 本措施由市生态环境局负责解释。本措施所涉资金由深圳市生态环