域。MLflow是一个开放源代码的机器学习生命周期管理平台, 该平台旨在帮助数据科学家和工程师跨多种机器学习库和环境 进行协作和管理机器学习项目。MLflow 的设计目标是可扩展性和易用性，使其能够适应各种大小的机器学习项目，并与其 他数据平台无缝集成。通过提供API工具，MLflow 大大简化了机器学习的复杂性，使得项目更容易管理和推向生产环境。 Delta Lake是一种开源存储层，专为大规模数据处理和分析而设计。Delta 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

市场。 15.结合虚拟电厂建设探索新型储能商业应用新模式 用户侧新型储能项目原则上均应参与虚拟电厂响应，参照本市及新 片区需求响应和虚拟电厂相关政策给予资金激励。配合本市相关部门， 完善适应储能参与的电力市场运行调度机制，支持新片区储能项目参与 调峰调频、容量租赁等电力市场和调度运用。 16.探索储能领域体制机制创新试点 在工业负荷集中区域，利用用户周边土地配置储能设施，探索试点 团，各县区人民政府、开 发园区管委会） （五）做好光伏发电消纳。注重开发应用与电网接入有效衔接，综 合考虑本地区电网承载及消纳能力，做好区域电力平衡。加强配电网升 级改造，提升高比例光伏并网适应性，保障光伏项目大规模接入需求， 确保大量分布式光伏并网后安全稳定运行。加快光伏储能设施建设，鼓 励光伏电站合理配置储能系统，为电力系统提供容量支撑及一定调峰能 力。建立分布式光伏发电可接入容量和不宜接入区域清单发布机制，实 业可持续原则的基础上，对碳排放权质押贷款给予倾斜，优化审批流程， 建立绿色通道，实施优惠利率。鼓励地方法人银行积极使用碳减排支持 工具。鼓励金融机构开展绿色信贷，探索将碳汇资源价值评估与金融机 构的授信评估相衔接开发适应碳排放权融资特点、经营者愿意借贷、金 融机构敢于放贷的金融产品。加大对碳排放权领域的首贷、无还本续贷 等方面支持力度，实现信贷投放较快增长 2.提升直融增量。支持资本市场为符合条件的具有碳排放权的企业、

络、智能装备设备、关键软件系统等改造提升，提高全要素精益管理水 平。机械装备行业围绕汽车、船舶、工程机械、电工电器等重点领域， 推广工业大数据、5G 通信、物联网、AI 等先进技术，使产线自动化设备 具备自感知、自学习、自适应、自决策、自执行能力。构建安全可控新 型工业网络体系，加快工业互联网规模化应用，重点推动汽车、钢铁、 轻工、工程机械、船舶、消费电子等行业工业终端、工控系统、工业网 络、工业算力等网络化设备改造升级，支持工业人工智能、工业大数据、 续离子交换设备等 更新升级 试验检测 设备 设计验 证环节 更新模型制造设备、实验分析仪器等先进 设备 测试验 证环节 更新机械测试、光学测试、环境测试等测 试仪器 工艺验 证环节 更新环境适应性试验、可靠性试验、工艺 验证试验、安规试验等试验专用设备，以 及专用制样、材料加工、电子组装、机械 加工等样品制备和试生产装备 检验检 测环节 更新电子测量、无损检测、智能检测等仪 器设备 （二）实施数字化转型行动。