......................................36 58 同城风控平台演进...................................................................................... 59 度小满金融大数据风控模型实践.......................................... 机器学习中的隐私保护................................................................................. 144 关系图谱在贝壳找房风控体系的应用与实践.............................................162 新一代联邦学习技术及应用实战........................... ..... 212 风控建模流程：以京东群体感知项目为例.................................................244 信贷业务风控策略简介................................................................................. 266 机器学习在信贷风控建模中的优势和挑战..

电碳市场百问百答（2025） 1. 什么是电碳市场？其核心定义是什么？ 电碳市场是指将电力市场与碳市场通过机制设计实现协同运行的复合型市场体系，旨在通过价 格信号联动实现电力资源优化配置与碳减排目标的双重调控。该市场体系以电力商品的生产、 交易和消费为基础载体，以碳排放权的量化核算与价值传导为核心纽带，通过将电力生产环节 的碳排放成本内化为市场价格信号，引导能源结构向低碳化转型。其本质是通过市场机制解决 通过市场机制解决 电力系统的环境外部性问题，构建“电力-碳”价值闭环，使电力商品的价格既能反映能源稀缺 性，又能体现环境成本。 2. 电碳市场的发展背景是什么？其形成的驱动因素有哪些？ 电碳市场的兴起是全球能源转型与气候治理双重压力下的必然产物。从国际维度看，《巴黎协 定》框架下的碳约束机制推动各国建立碳定价体系，而电力行业作为主要碳排放源，自然成为 碳市场调控的核心领域。从国内实践看 源主导转向新能源为主体的新型电力系统转型。传统电力市场仅关注电力供需平衡与经济效 率，难以反映碳排放的环境成本，导致高碳电源与低碳电源的不公平竞争。在此背景下，电碳 市场通过价格机制融合，成为破解“电力保供-低碳转型”二元矛盾的关键制度创新。 3. 电碳市场的核心构成要素包括哪些？各要素如何相互作用？ 电碳市场由三大核心要素构成：基础要素为电力市场体系，包括中长期交易、现货交易、辅助 服务市场等多层次交易机制，负责电力商品的

大数据，成就未来 电商网站智能客服应用 1 背景与挖掘目标 2 文本预处理及基础特征提取 3 词向量及特征提取 4 支持繁体分词 支持自定义词典 文本预处理 大数掘挖掘专家 13 源数据： " 家 长 您 好 ： 旗 帜 数 学 本 着 提 高 学 生 成 绩 的 宗 旨 ， 新 学 期 开 课 啦 。 招 生 电 话 ： 地 址 ： 五 完 小 西 十 " 分词之后： " 家长 " " 您好 " " 旗帜 " " 数学 " " 本着 " " 提高 " " 学生 " " 成绩 " " 的 " 切分原词得到的词段 ，也就是 s 中所有 长 度为 n 的子字符串。 对字符串 s （ ”今天晚上要去看电影” ）进行 2-garm 划分 ： 今天 ，天晚 ，晚上 ，上要 ，要去 ，去看 ，看电 ，电影 基础特征提取 大数掘挖掘专家 20 > n_garm 距离 ： 对于两段字符串 s 、 t ， n_garm 距离定义为 ： GN (s) + G N (t) − 2 × GN (s)∩GN

ENGINEERED TO OUTRUN 打造全电矿山 始于微处，成就未来 第二版 行业白皮书 目录 为何要推动矿山电 气化转型？为何现 在是最佳时机？ 回顾过去五年 全面变革： 破除常见疑虑 电气化势在必行， 但如何着手？ 循序渐进， 聚沙成塔 与ABB共同开启 您的电气化之旅 查阅详情 查阅详情 查阅详情 查阅详情 查阅详情 查阅详情 3 行业白皮书 E-MINE™ 然而，电气化已不再是未来概念。过去几年的实践表明， 电气化是一种能够显著提升业绩并减少排放的成熟方 法。从自卸式卡车到装料设备和输送机，当前各式各样的 车辆和机械都有望实现电气化。如今，每个企业都可以逐 步迈向“全电矿山”，只需稍加调整，便可实现性能飞跃。 这一转型趋势对于采矿业的重要性日益突出，主要有以 下原因：首先，采矿业的温室气体排放量占全球总量的 7%。与此同时，矿石品位的下降需要消耗更多能源进行 变革与风险往往相伴而生。一些业内人士担忧电气化非但 不能简化矿山运营，还会增加矿山的复杂性。还有些人则 关注电力稳定性，担心意外停机与集成难题，以及电动车 队是否会导致电网过载。 诚然，将电动车辆（无论是柴电混动还是纯电动力）引入 到矿山运营中──电气化之旅的最终阶段──会导致能 源负荷需求波动增大。随着可再生能源在偏远地区的利用 率增加，这将带来其他限制。 新的采矿项目通常位于偏远地区，远离现有电力基础设

虚拟电⼚⽣存与发展研究报告 本末电碳 · Deep Research 5th 2025 年 4 月 ⽬录 摘要 引⾔ — 、 当前中国虚拟电⼚发展现状与政策背 景 ⼆ 、核⼼能⼒要求与技术平台构建 三、 市场准⼊机制与运营模式 四、 国内典型企业与平台案例分析 五、 国外先进案例对⽐与启⽰ 。 六、 ⼴东省的政策实践与典型项⽬ 七、 未来趋势预测 结论 参考⽂献 虚拟电⼚作为新型电⼒系统的重要组成 虚拟电⼚作为新型电⼒系统的重要组成 ，正在中国迎来快速发展。 本⽂对我国虚拟电⼚的发展现状、 政策环境、 核⼼技术能⼒ 、市场机制、 典型案例及 未 来趋势进⾏了系统研究。 本⽂还⽐较了国内外实践： 国内南⽅电⽹ 、 国⽹电科院、 阿⾥云、 华为、 远光软件等探索出不同路径 ， 国外德国 Next Kraftwerke 聚合超 12 吉⽡资源、 美国 AutoGrid 提供 6 吉⽡平台服务。 来 ，虚拟电⼚将在⼈⼯智能调度、 负荷⾦融化等新模式驱动下实现更⼤规模发展 ，为能源转型和双碳⽬标提供有⼒⽀撑。 政策层⾯ 国家发改委、 能源局于 2025 年发布指导意 ⻅ ， 明确了虚拟电⼚定义和⽬标 ，到 2027 年 全国调节能⼒达到 2000 万千⽡ 、 2030 年达 到 5000 万千⽡。 技术层⾯ 虚拟电⼚运营需具备聚合调控、

摘要：随着市场需求和智慧技术的驱动，智慧供应链变革趋势尤为明显，如何快速地促进供应链高效优质的发展已成为企业产业转型升级的重要法宝。本文以国电 公司为研究对象，在对公司智慧供应链关系梳理的基础上，分别从供应链运营中心、业务协同部门以及综合协同三个层面进行了智慧场景设计以推动公司供应链运营效率 提档升级。 关键词：国电公司，智慧供应链，运营场景设计 1.引言 伴随高新技术迅速发展和国家政府部门的积极推动，中国的智慧供应链开 一步提升国网北京市电力公司（以 下简称“公司”）供应链运营效益，公司供应链运营中心应运而生。如何发挥供应链运营中心中枢作用，设计出符合国电智慧供应链建设要求的运营场景，对于推动公司 供应链管理提质增效，提升公司电力物资的保障能力及效益具有重要的作用。 2.国电公司供应链关系梳理 综合公司供应链及关系调研运营流程梳理，可知公司供应链运营主要分为两个部分：一个是供应链运营中心，属于职能部门不进行具体业务的操作，主要完成运营分 体业务的操作，主要完成运营分 析决策、资源优化配置、风险监控预警、数据资产应用和应急调配指挥五大职能工作，通过数据管理和业务监控及时让公司及相关部门了解供应链整体运行情况，对于风 险进行预判和预警，并通过协同运作和优化提升强化公司智慧供应链管理水平和风险防控能力；另一个是和供应链运营部门相关的业务协同部门，主要包括计划部、物资 部、招标部、采购部、供应部、仓储部、质量监督部等，主要是关于实体工作

未来网络技术发展系列白皮书（2025） 算电协同技术 白皮书 第九届未来网络发展大会组委会 2025年8月 算电协同技术白皮书 I 版权声明 本白皮书版权属于北京邮电大学、紫金山实验室所有并受法律 保护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其他方式引用本白皮书 中的文字、数据、图片或者观点时，应注明“来源：北京邮电大 学、紫金山实验室等”。否则将可能违反中国有关知识产权的相关法 学、紫金山实验室等”。否则将可能违反中国有关知识产权的相关法 律和法规，对此北京邮电大学、紫金山实验室有权追究侵权者的相 关法律责任。 算电协同技术白皮书 II 编写说明 主编单位： 北京邮电大学、紫金山实验室 参编单位： 国网山东省电力公司信息通信公司、国网山东省电力公司青岛供电公司 江苏省未来网络创新研究院、江苏方天电力技术有限公司 中国电力科学研究院有限公司、中国联合网络通信有限公司研究院 祥 吴 媚 贾雪琴 汪 硕 刘 辉 王立文 邵子豪 王志浩 王文正 徐宏亮 谢高畅 沈 薇 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 III 前 言 在数字经济与能源革命深度融合的时代背景下，算力与电力的 协同发展正面临前所未有的机遇与挑战。随着 5G、人工智能、工业 互联网等新一代信息技术的迅猛发展，全球算力需求呈现爆发式增

+ 风控 大模型驱动金融风险决策新范式 同盾科技 / 董纪伟 1 金融风控与决策智能的演变 > 2 AI 重新定义风险决策智能新范式 > 3 起于 AI ，用于智能 : 学会与 AI 协作的风控 实践 > 4 挑战与突破 : 如何构建可信 AI 风控体系 > 5 总结与未来展望 金融风控与决策智能的演变 风险决策智能 õ 范式 感知 能力 集成大模型的风险决策体系 提升感知和决策能力， 金融风险决策可以更主动、更实时 数据集成 特征单元 多元决策平台 风控大模型 决策 能力 大模型驱动的范式革新 风险 ß 化调优 风险态势感知 实时风险 çv 多模态数据集成 策略知识智库 预警归因分析 决策量化推荐 特征向量化 标签生成 向量 特征 力可以传给小模型 ; 2. 改进知识蒸馏等技术，大模型一次 可以产出多个小模型 < 大模型 =Ü <_ 模型 = 的协 \ __ 模 型 起于 AI ，用于智能 : 学会与 AI 协作的风控实 践 融合 客户 在贷前、贷后全 流程中的各类数据，全景 呈现客户信息 使用大模型深度推理，结 合规则、图谱、小模型等 多种能力，实现客户画 像维度的深度推理 授信 评级 预警