功能空间 功能空间 使建筑内部空间的私密性与外部空间的开放性模糊 化，丰富空间层次，强化空间吸引力 城市开放性公共空间的私 密性与私密空间的自我延伸 和扩展，即内与外空间属性 的模糊与反转，有助于丰富 开放性公共空间的层次与序 列 . 室外的大屏护，形成全天候的 露天广场，营造宜人的街区环 境，大型室内空间室外化，完 全模糊室内室外的界限 索尼中心 索尼中心 功能空间 功能空间 以 索尼中心 索尼中心 打造元素 打造元素 各个建筑体完全开敞，与外部空间无缝对接，使广场成为城 市肌理的重要组成部分 人流 组织 以内聚式的公共空间处理手法，增强中心焦点区域的吸引能 力 模糊化建筑内部空间的私密性与外部空间的开放性 强调突出造型感的建筑，以强烈的视觉冲击力建立项目的标 志性 时尚、动感、潮流造型建立街区情趣元素，以品牌主题商业 增添持续性的城市活力 街区 空间 建筑形象 建筑形象 开敞体系，与城市公共区域无缝对接 开敞体系，与城市公共区域无缝对接 强化具有内聚功能的公共空间 强化具有内聚功能的公共空间 多种空间的混合 /共享 /模糊，增加空间层次 多种空间的混合 /共享 /模糊，增加空间层次 街道及空间的情趣性、景观装饰性 街道及空间的情趣性、景观装饰性 多样化的街区空间设置 多样化的街区空间设置 具有承担运营主体的特色功能空间 具有承担运营主体的特色功能空间

话费充值如何索取发票供报销 • 2G 、 4G 、 5G • 公积金、社保、医保 • 公积金、社保、医保 • 组合贷款 • 公积金和银行都有 歧义性 复杂性 复用性 多样性 模糊性 语言理解难点 语言 知识 智能 深度 学习 智 能 服 务 事 业 部 从传统智能问答到知识图谱问答 ( 上海，常住人口， (2017 年， 2419.70 万 )) 解决方案 - 相关工作 -AMR 和 AMRL 解决方案 - 知识驱动的抽象语义表达 （ KAMR ） 智 能 服 务 事 业 部 KAMR 着力解决四个方面的问题： 歧义性 复杂性 复用性 模糊性 智 能 服 务 事 业 部 解决方案 -KAMR Ontology 智 能 服 务 事 业 部 解决方案 -KAMR Language 智 能 服 务 事 业 部 解决方案 -MultiCG BiGRU concatenation D D Query type P T P T QT QT predicate domain target query 。 • 医保 • 待遇 • 模糊意图：公积金抵扣 • 关联意图：组合贷款抵扣、商业贷款 抵扣…… 针对语义不清 的关联推荐 上下文继承 智 能 服 务 事 业 部 多因子意图分类：支持上下文相关的多轮问答 解决方案

工单完结后，发送相关消息告知客户，最终由客户进行满意度评价； 智能工单 客户 APP 端功能界面 发起受理类诉求 主页面 需求工单详情 智能工单 需求工单受理—主界面 列表信息展示  可通过智能搜索、模糊搜索、升降排 序等方式快速获取需求工单记录 转后台  对于投诉类、咨询类、受理类等诉求， 呼叫中心可执行转后台操作，由工单 处理员进行处理 工单办理  对于咨询类、建议类等诉求，呼叫中 、投诉类诉求，不同类型的诉求展示的界面内容可不一致 智能工单 支撑工单受理  后台工单处理员可根据呼叫中心转派的投诉类、咨询类、受理类等工单进行处理 列表信息展示  可通过智能搜索、模糊搜索、升降 排序等方式快速获取支撑工单记录 撤回  对于已发布的支撑工单，工单处理 员有权对其执行撤回操作 - 工单未 被抢 转派  对于投诉类需求，工单处理员可将 其转派给投诉中心进行处理 发布支撑工单 支撑工单管理主页面 智能工单 员工 APP 端功能界面 待抢工单 抢单服务中 我的历史抢单 支撑工单详情 智能工单 统计报表 - 工单统计视图 列表信息展示  可通过智能搜索、模糊搜索、 升降排序等方式快速获取员工 信息记录 ； 已抢单数 / 所获星级  可查看当前员工的所抢工单的 详细信息记录 ， 包括工单信息 记录 、 抢单信息记录 及客户 评 价后所获星级等，结合其他系

房源 录入 19 v1 v3 v4 v6 什 v5 v2 vn 是 v n 一 2 房 录 入 源 么 是 关键词召回 候选集 意图过滤 语义召回 QABot 工作 流 模糊查询 是否精 准匹配 能够精准回答？ 都有哪些相似问法？ 过滤掉不可能候选 找出最有可能候选 query return 意图识别 return 生成图谱查询 三元组提取 如何评价算法效果 . 技术指标 - 有结果率、召回率、准确率、知识的准确率、知识覆盖率 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 27 数据决定选代目标 模糊提问 45.6% 排序原因 9.7% 召回原因 8.9% 纠错问题 0.3% 知识缺失 8.3% 未匹配 5.4% 算法原因 18.7% 意图识别 1% 精准提问 46

查询功能包括快速查询功能和属性查询。 查询功能 描述 快速查询 以关键字为核心，通过对元数据 的关键属性进行模糊查询，返回符合 条件的元数据列表，查看某一元数据 的详细信息。 属性查询 指定元数据类型、元数据属性， 并输入查询属性的值，对该类型元数 据进行模糊查询，返回符合条件的元 数据列表，查看某元数据的详细信 息。 4.4.2.1.4.4 数据流图管理 1) 血统图 审计，实现经营分析系统对敏感数据的访问控制。  数据导出保护：为了防止经营分析系统的信息泄露，实现对数据的导 出行为进行管理。XX 在系统中增加了大数据平台下对导出的前台数据 后台数据进行加密，加密方式包括数据模糊化、文件加密和数字水印。  应用权限管理：实现在大数据平台下对经营分析系统的用户和角色进 行管理，通过 RBAC 模型进行授权。  数据权限管理：经营分析系统中根据角色控制所有用户对数据的访问 审计功能，保障大数据环境下的用户访问安全和数据安全。  隐私保护对客户隐私进行加密，保证了客户隐私不被泄露；通过敏感 信息自动识别功能，自动识别敏感信息，通过敏感信息策略配置，对 敏感信息进行模糊化处理、导出水印保护、数据加密等安全保护措施 通过离线文件加密、建立“互动接口”或者“文件操作服务器”方式对前后 台数据的导出行为进行管理。 4.4.2.5.5.2 移动终端安全管理模块 基于移动

可配置诊断规则 灵活展示组件 定制化业务逻辑 • 历史数据导入 • 多数据来源兼容 • 自定义数据格式 • 特征提取算法 • 时域、频域分析 • 多种AI模型 • 模糊判断 • 可陪着故障树 • 规则自动生成 • 模糊判断 • 可陪着故障树 • 规则自动生成 • 人员管理 • 维修决策 • 设备管理 15 智能监控 智能分析、诊断、预测 石化装备AI管理方案特色 大数据分析

SwiftAgent 的核心创新能 力 04 CONTENTS 智能分析 AI Agent 的应 用 场景与价值 应用场景 交互式指标问询 降低数据获取门 槛 交互式指标问询：模糊语义处理机制 若用户提问模糊，让 LLM 反问并协助澄 清 交互式指标问询：支持用户说“黑话” 交互式指标问询：支持用户说“黑话” 应用场景三：分析报告自动生成 - 提升分析效 率 某金融机构智能分析 AI

建、功能模块化、 模块单元化。 冷却系统智能调优技术采用数据与知识双向驱动的方法建立冷 却系统模型，降低对数据的依赖性，如下图 2 所示；首先建立数据中 心制冷系统中多设备参数与多目标之间的模糊数学模型；然后基于物 理机理，建立系统层面的冷却与能耗模型；最后基于仿生学群体智能 优化算法，实现对冷却设备运行参数的全局多目标寻优，实时保持多 目标最优策略。 图 2 全局冷却调优示意图 （1）数据中心冷却系统涉及的设备繁多，包括换热设备、热功 转换设备和动力设备等，不同设备之间的运行组合可以形成不同的运 行模式和能耗变化； （2）基于理论分析建立不同设备参数与全局能效、水利用率和 碳利用效率之间的模糊数学模型，在此基础上，通过数据驱动和机器 学习，建立系统指针，修正模型因子，建立全链设备的全局多目标模 型； （3）传统的物理建模在数据中心冷却系统全局优化中应用困难， 主要是因为设备庞杂和 了智能参数 监控，确保系统计量数据的精准性，避免由于测试仪器或系统的精度 不足导致系统能效的偏差，从而有效采集了用于智能调优所需的数据， 作为系统调优输入； （2）建立一次侧、二次侧中多设备模糊数学模型，包含气象参 数和设备运行参数，在此基础上通过历史数据对机器学习模型进行训 练，建立系统精确能效模型； （3）基于设备能力标定参数运行范围，在初始化的运行参数下， 带入多目标函数模型

OCR+NLP 能力  高精度、稳定、自适应 发票类 证件类 通用类 …… 行业类 合同比对  用户自定义模板 OCR 中英文混合、小数点、特殊字符 模糊、扭曲、倾斜、噪声 错行、盖章 表单格式多样 模糊、扭曲、倾斜、噪声 错行、盖章 第一步： 选定锚点区域 第二步： 选定识别区域 第三步：在线验证 界面编排 • Web ：页面设计器预置 100+ 个常用组件 •

企业在绩效管理中⾯临的挑战 04/ 根据北森洞察，当前企业在绩效管理实践中普遍⾯临“战略悬浮、执⾏脱节”的系统性困境：⾼层战略与执⾏严重割裂，管理者陷⼊跨部⻔协同困难与辅导 缺失的双重困境，员⼯因⽬标模糊、缺乏有效反馈和辅导，导致个⼈成⻓受限，HR则受制于制度失配和数据孤岛⽽推动乏⼒。 这⼀系列挑战共同揭⽰了传统绩效管理体系的根本局限——企业缺乏从战略解码到组织绩效以及员⼯绩效落地的管理机制。破局之道在于构建⼀个贯通战略、 琐 � ⾼层决策脱离基层实际， 承 接困难� � 辅导停留在“监督”或“亡⽺ 补牢” � 绩效结果流于形式，未能有 效激励 � 跨部⻔协作困难，各⾃为政� 过程结果脱钩� � ⽬标模糊，难以聚焦与落地� � ⽇常⼯作与绩效⽬标脱节 � 过程缺少有效的辅导反馈� ⽬标未共识 制度不适配 � 战略制定后被束之⾼阁 � 战略与业务两张⽪ � 战略执⾏⽆法有效监控 战略执⾏脱节� 系设计⼈才管理体系� 设定⽬标 考核评价 过程管理 结果应⽤ 16/ AI绩效 / 让⽬标制定更科学，让绩效反馈更有效� 在当前企业管理中，传统绩效管理模式仍⾯临诸多挑战： 员⼯⽬标制定模糊不清，管理者在评价周期耗费⼤量时间撰写评语，内容重复且缺乏针对性；⽽在绩效反馈环节，许多管理者因缺乏系统⽅法与实战经验，陷⼊沟通困境，难以 有效应对冲突或提供切实可⾏的改进建议。 不符合SMART原则