2. 网络维护成本也较高 3. 没有点对点定位灵活性好 1. 定位精度不会太好 2. 没有绝对坐标，在 B 端场景不太适用 常用场景 B 端市场与 G 端市场 C 端市场 技术名称 定位原理 定位精度 UWB • 电磁波飞行时间，三边定位 • 出发角与到达角，单锚点定位 • 飞行时间：厘米级 • 出发角与到达角：一般小于 3° 蓝牙 AoA/AoD 出发角与到达角，单锚点定位 基站时间同步之后，标签发送一个广播报文，基站收 到之后，标记接收到此报文的时间戳，将内容发送到 计算服务器，计算服务器根据其他基站的定位报文的 时间戳，计算出被定为目标的位置。（见下图） ToF 定位原理示意图 AoA 定位原理示意图 TDoA 定位原理示意图 定位基站 定位基站 定位基站 2P 1P 3P 定位基站 定位基站 角度 A 角度 B 定位基站 定位基站 定位基站 10 11 IOTE 2024 UWB-Beacon 的占比将会逐渐增加。 9 UWB 单基站（PDOA）产品会对点对点场景形成一个很好的补充 UWB 的行业方案商有很多也都推出过单基站产品，即只用一个基站就能实现较为精准的定位，其原理是单基站结合 多天线多信道，部分信道用来测距，部分信道 + 多天线用来测角（方向），综合起来就可以得出一个较为精准的位置。 该产品在需要大范围覆盖的场景并不占优势，但是在点对点定位测距场景就有很有优势，典型的就是汽车钥匙场景，

的弊端就是模型的可解释性变差，根据结果反向特征工程变得困难起来。我们在 JD 和 CV 匹配 场景下分别使用了 DNN，Wide&Deep，DeepFM，等模型尝试。 同时并借鉴了 PNN、DCN、DLRM 和 DKN 网络原理正在适配适合现有数据类型的模型。本节 主要简要介绍 DNN 和 Wide&Deep，DeepFM 的使用，再阐述对现有数据的思考。 以 YouTube 的经典 NN 为开端（如图 3，引用自相应论文），现有的数据下如何去使用 title、description，CV 工 作 经 验 的 title、description，双塔输出为 JD 和 CV 是否匹配。我们以双塔的每坐塔的最后输出 vector 作为 JD 和 CV 的表征。本着论文中提到的原理我们去除了树模型中 ID 类特征，换成了 ID 对应 的 vector，保留原有的二分类和连续特征，另外在加入了文本 embedding 特征，最后的结果 不是很乐观。因此分析原因可能是某些特征缺失 gram 训练得到词向量。 算法的大体思路就是：根据图中节点随机游走 -> 生成一定长度的序列 -> 利用 skip-gram 进 行训练。 02 生成Graph Embedding常用方法及其原理 11 | 第一部分 2) LINE LINE（Large-scale Information Network Embedding）是 2015 年文章 [4] 中微软亚洲研 究院提出来的一种算法，LINE

性，其状态更新可用差分或微分方程描述， 而残差网络（ResNet）则通过引入跨层“捷 径”联结，缓解深层网络中梯度消失问题， 其理论分析依赖于线性代数和微分方程，从 而解释了信息恒等传递的原理。 在人工智能算法实现层面，数学不仅体 现在数据预处理、损失函数构造上，也贯穿 于优化算法设计。数据预处理方面，通过统 计建模与样本生成技术改善数据质量：针对 缺失值问题，可依据数据分布（如高斯假设） 理等复杂系统领域。前沿科学研究，正向极 宏观拓展、向极微观深入、向极端条件迈进、 向极综合交叉发力，正在不断突破人类认知 边界。极综合交叉的核心特征是复杂性，只 有在非线性与复杂性共性科学原理方面有新 突破，才能从根本上解决极综合交叉问题。 人工智能、大数据、超算等新一代信息 技术飞速发展，使得我们能够从多个系统和 学科方向维度探索智能复杂体系的特征、智 能涌现和牵引调控，为解析非线性科学和复 次，即认识、驾驭、控创，以基础数学理论 为驱动力，创新发展与人工智能相互赋能的 研究范式，探索不同领域复杂系统共性理论 原理及共性演化调控机制，推动新一代人工 智能的技术突破，应对人类可持续发展面临 的重大挑战具有重要战略意义。 前沿科学问题及其突破路径包括： 第一，如何揭示各类复杂系统的共性 科学原理和演化过程中所遵循的数学物理规 律，并建立、整合复杂系统的基础理论框架？ 突破路径可以围绕形成演化、动态结构等方

光交换是微镜反射型，方 便集成和控制，易于组成光交换阵列，是 MEMS 光交换研究的重点。 微镜阵列芯片是 MEMS 光交换系统中的核心组件，负责在光纤间建立 和断开连接。 图 7 MEMS 微镜原理 OCS 与流量调度系统结合，能够显著提升资源利用效率。目前 国外主要由谷歌主导，谷歌在其自研 TPU 集群中已批量应用 OCS， 自 TPUv4 沿用到今年发布的 TPUv7。每 64 个 TPU 故障率可降低 15% +。 3.4 光互连技术在 GPU 超节点的应用 光跃 LightSphere X 是以分布式光交换（dOCS）芯片为核心的 国内首个光互连 GPU 超节点解决方案。它的原理是取代传统机柜当 中的交换机层，给每一个 GPU 模组配备一个光交换模组，使得单个 GPU 具备交换功能。光交换模组上同时封装了光引擎，可以和外部 的互连光纤相连接，因此使得单个 GPU 具备了和任意 发布 AI 网络光交换机技术报告，该研究项 目由美团牵头，中国信息通信研究院和华为公司共同参与贡献。研 究报告深入研究和探讨了光交换技术在数据中心网络中的应用前景 和挑战。通过对光交换机技术的基本原理、发展历程和应用场景的 详细介绍，以及与其他交换技术的比较，帮助读者全面了解光交换 机技术的优势和局限性。2025 年 6 月 ODCC 夏季全会上，华为公司 专家宣讲了名为“ETH-X DC-OXC

、桥梁等基础设施的设计方案，降 低施工风险。施工模拟：模拟工程建设对地质环境的影响（如开挖、填埋），确保施工安 全与环保合规。 3、3DTiles 数据处理与应用 1）概述 倾斜摄影的基本原理是利用无人机、固定翼航测飞机或其他多传感器平台，从多个角 度采集高分辨率影像数据，并结合摄影测量、计算机视觉等技术，进行点云重建、网格构 建、纹理映射等处理，最终生成高精度的三维模型。该技术最初广泛应用于城市建模、测 数字孪生世界白皮书(2025) 28 ② LOD 机制：动态细节控制的核心 LOD（Level of Detail，细节层次）是 3D Tiles 中实现高效渲染的核心技术之一。LOD 的基本原理是根据视点与模型的距离，动态调整模型的细节层次，从而在保证视觉效果的 同时，减少渲染的计算量。 LOD 技术通过为同一模型创建多个不同细节层次的版本，在渲染时根据视点的位置和 视角选择合适的版本。具体来说： LRU（Least Recently Used，最近最少使用）缓存是一种常见的缓存淘汰策略，在 3D Tiles 的渲染中，LRU 缓存被广泛应用于 Tile 数据的存储和管理。LRU 缓存的基本原理是优先 淘汰最近最少使用的数据，从而为新数据腾出空间。具体来说： 缓存数据结构。LRU 缓存通常采用哈希表和双向链表结合的数据结构。哈希表用于快 速查找数据，双向链表用于记录数据的访问顺序。

从而大幅提升网络性能，光交换与电交换的区别如图 1-2 所示。 图 1-2 光交换与电交换原理对比 根据切换光路的执行方不同，主流光交换机可分为主动和被动两 类，但主要的原理均为控制特定入射光的出射通路，借此“连接”入 射链路和出射链路。  主动光交换机通常利用 3D MEMS、液晶相位调制等原理，主要 借助交换机内部元件的运动或物化性质改变等来改变光的出射方 向。主动光交换机的重配置时间一般较长（数毫秒级），成本较 低能耗与可持续发展：光交换设备的能耗需求远低于传统电交换 机。电交换设备功耗与比特率成正比，仅 32 口的 400GbE 电交换机 就具有 420W 的典型功耗，峰值超过 1 kW；而光交换设备依据技术 原理不同，如 320 端口 MEMS 交换机仅需 45W 典型功耗。同时，光 交换技术减少了光-电-光转换的需求，进一步节省了光模块能耗。综 合考虑来看，在一个使用 Fat-Tree 拓扑、具有 8000

年中国协作码垛机器人市场中销量占比稳居 行业第一，技术和市场影响力持续领先。公司专注于中大负载协作码垛机器人，具备自主核 心技术及行业领先的系统集成能力。 二、企业核心技术 1、超轻量化节能关节技术 （1）技术原理深度解释 ✓ 材料革命 采用航空级太空铝材料，通过拓扑优化结构设计，在保证关节刚性的前提下，实现本体 重量仅 90kg，较传统钢构（传统机型 450kg）关节减重 80%，减重 80%。轻量化系数（负载 传感器关键技术研制及应用》项目经国家工业信息安全发展研究中心确认技术水平达到国际 先进水平。 公司主要聚焦于机器人高端测力/力矩传感器，专注电阻应变式、电容式、MEMS 式和压 电式四种核心原理技术，形成了多维度、多层次的技术体系。公司通过对不同技术原理的深 入研究与创新整合，能够根据具体应用场景及客户需求，充分发挥各技术路线的独特优势， 为客户提供定制化、最优性能的解决方案。 鑫精诚公司构建了覆盖全尺寸（Ф9 4、多种技术路线布局，为客户提供最佳解决方案 在六维力传感器的技术路线布局上，鑫精诚传感器涵盖了电阻应变式、电容式、MEMS 式 101 和压电式四种核心原理技术，形成了多维度、多层次的技术体系。 公司通过对不同技术原理的深入研究与创新整合，能够根据具体应用场景及客户需求， 充分发挥各技术路线的独特优势，为客户提供定制化、最优性能的解决方案。例如，电阻应 变式六维力传感器以其高精

WHITE PAPER 安全 可信的 MaaS 阿里云百炼 安全白皮书 SECURE & TRUSTWORTHY MaaS 2.2 大模型风险：算法合规、内容安全、对抗攻击 大模型在技术原理上具有天然的局限性，面临全生命周期的风险挑战。 ● 算法合规风险：大模型全生命周期需要遵循明确的法规和技术标准要求，包括但不 限于训练数据来源、数据预处理、数据标注、输出内容、内容标识等方面； 安全训练并不仅仅是学习安全回复中的知识点， 还学习了安全回复和不安全回复之间的区别，一定程度上避免模型仅对齐到了 token 而非概念层面的“浅对齐”现象，有效地提升了泛化性。 ● DPO 训练原理：数据通常采用三元组结构，即 < 风险指令、安全回复、不安全回复 >。 通过梯度优化的训练策略，最大化模型输出“安全回复”的概率，最小化输出“不安 全回复”的概率，从而使得模型在相同输入下更倾向于生成“安全回复”。 语料则为 < 风险指令、安全图片、不安全图片 >。 （3）GRPO 安全训练：相比较 DPO 训练，GRPO 因其在人类偏好对齐上具备高效性 与稳定性，目前得到了更广泛的采用。 ● GRPO 训练原理：GRPO 是基于组内回复比较的强化学习算法，核心思想是让模型 对用户指令生成一组回复。奖励模型（Reward Model, RM）基于离线收集的人类偏 好数据训练而成，用于对每个回复的质量进行打分并计算每个得分相比平均分的优势

立导航项目达到初步设计标准化； 结构化阶段，分析“结构”的不同理解、功能的定义、功能的判别方法，从技术 角度分析功能、结构化的步骤与内容创建典型回路并形成库；自动化阶段，理解自 动化生成图纸的原理，学习 EEC One 的操作方法，并建立风电自动生成图纸的配 置 文件，实现自动生成图纸的目标。通过成功实施威图与易盼的数字化解决方案， 该 客户降低了公司多项目并行设计中的错误率，大幅缩短了项目设计交付周期，

VIP客户需求。例如，为高端定制用户提供个性化服务，并制定差异化营销策略。 16 · A/B实验：这是一站式全栈A/B实验平台，帮助企业快速在用户运营、市场营销、产 品功能迭代、算法优化等场景验证最佳方案，结合统计学原理与真实用户反馈数据量化 决策，确保业务在正确的增长方向前进，提高用户体验从而实现商业价值的增长。对电 商页面、促销活动或推荐文案进行实验优化，例如测试节日珠宝的推荐文案，提升转化 效果。 ·