维修简单方便 高度集成化插拔式收发组件 信号处理器 故障实时响应 到达设备现场 2 小时内恢复工作 P12 技术成果： 延长预见 期 融合短临预报和实测数据的降水空间分布计算方法 提出了耦合深度学习和时空地理加权回归的数据融合方法（ GTWR-LSTM ） ； 融合站点观测数据与雷达回波反演或模式短临预报数据 ，提供精细化降水时空数据； 降低短临预报平均绝对误差减小 10% 以上 ，预见期延长 将水文学原理和数据驱动模型相耦合 ，构建物理函数约束的深度学习模型 ，在深度学习模型中考虑了 流域产汇流的物理机制 ，使深度学习模型测预测结果更符合物理规律。 耦合物理机制的深度学习： 产汇流机制约束的深度学习洪水预报模 型 技术成果： 提高模拟精 度 在损失函数中嵌入物理机制 在模型训练模式中考虑物理机制 P16 耦合物理机制的深度学习： 产汇流机制约束的深度学习洪水预报模型 模型结构： 在充分考虑流域产汇流机制基础上 在充分考虑流域产汇流机制基础上 ，模型构建了分布式的深度学习预报模型进行滚动预 报，最大程度控制误差； 模型输入： 前 24h 降雨与边界流量 / 水位 ，未来 72h 的气象网格降雨预报结果； 模型输出： 四条支流关键断面 ， 以及丽水站、 开潭水库未来 72h 的流量 / 水位。 技术成果： 提高模拟精 度 P17 适用性强： 与其他神经网络模型相比 ，模型结构适用于雨水

《教 育强国建设规划纲要》明确指出，需通过实施国家教 育数字化战略，构建泛在可及的终身学习体系。这要 求我们突破传统教室的物理边界，将AI教学装备视为 联通国家智慧教育平台、融入教育大数据中心的关键 节点。 从教育实践来看，AI教室的构建有助于学校形成 “师—生—机”三元协同、数据驱动的智慧学习空间。 它不仅是传统教室的硬件升级，更是实现大规模因材 施教、培育学生高阶思维与创新能力的基础环境。其 学、处处能学、时时可学的学习型社会奠定坚实基础， 共同塑造引领未来的教育新形态。 当前，我们正处在以人工智能为核心驱动力的新一轮 教育变革浪潮之中。智慧教室作为教育教学数字化转 型的关键载体，不仅是技术装备的集成升级，更是教 育理念与底层逻辑的系统性重构。它依托AI技术底座， 实现从“教”到“学”的深刻跃迁，推动教学流程再 造、场景融合与生态协同，构建以学习者为中心、数 据驱动的教育新范式。 教育部基础教育教学指导专业委员会委员 面向未来，智慧教室承载着素养导向 育人为本的时代使命！ 著名教育专家观点 产业领军人物观点 人工智能正在重新定义教育的未来。其核心在于通过 对学习过程的多维度精准感知与基于数据的自适应反 馈，真正理解每一个学习者：感知他们的学习节奏， 洞察他们的认知特点，从而实现规模化因材施教与个 性化发展支持的协同发展。 在AI教室的整体架构中，鸿合依托多模态感知等技术， 实现情感计算与学情追踪的深度融合。同时，在恪守

...........................................................................................7 2.1.3 学习 app（被监管人员使用）...............................................................................8 2.1.4 ........................................................................................... 23 4.7 学习管理................................................................................................. ..................................26 4.11 学习 app（被监管人员使用）......................................................................................26 4.11.1 学习模块.........................................

雷帝斯金融集团：智慧抵押流程 8 星展银行：以AI监控交易 9 AI诊断和治疗纪录编码：让人类真正发挥所长 10 电通：公民开发者的机器人流程自动化 11 84.51°和克罗格：自动化机器学习提高资料科学生产力 6 12 麦迪安网路安全公司：AI辅助网路威胁归因 13 印度星展行动银行：用客户科学优化客户服务 14 直觉软体公司：AI辅助写作，人负责提供规则 15 Li 24 FarmWise：耐晒、抗雨淋的数位除草系统 25 北卡罗来纳州威明顿警察局：警务数位化 26 策安集团：AI同僚提升安管强度，同时照顾顾客 27 南加州爱迪生：预防现场事故的机器学习安全资料分析 28 MBTA：AI辅助柴油分析以利列车维修 29 新加坡陆路交通管理局：智慧城市里的铁路网管理 7 第二部 AI赋能下的职场大未来 30 用AI改变工作，需举全村之力 systems）、具有多个「若则」（if-then）条件语句，机器学习（machine learning, ML）和神经网路模型（根据标记结果的资料加以训练，以预测未知成 果），以及一些用于和客户互动的自然语言处理系统。AI包括透过机器人流程自 动化达到办公室工作自动化，以及透过实体机器人达到工厂自动化。这些AI系统 可以执行多种不同功能： 根据过去的资料模式预测（通常是机器学习功能）； 建议如何进行工作或任务的下一步（有时称为「推荐引擎」或「下

# 有 功 功 率 ( k W ) 临念整 系 台区 1 ammse 三 所 研究思路 融合多种先进技术 智能体融合了人工智能、机器学习、物联网等多 种先进技术，形成了强大的技术体系。这些技术 的融合使得智能体具备了更加智能、高效的能力， 能够在复杂环境中发挥出色。 典型智能体的案例 典型的智能体案例包括智能家居 01 01 单智能体 02 多智能体 03 多智能体强化学习 单智能体 (Single Agent) 是指在 一 个特定的环境中，仅有一个智能 体进 行感知、学习和行动的情况。 在这种 情况下，智能体需要独立地 与环境进 行交互，并根据环境的反 馈来优化其 的目标。 多智能体系统 是多个智能体组成 的 集 合 ， 它 的 目 标 是 将大而复杂 的系统建 设成小的、彼此相互通 信和协调的，易于管理的系统。 多智能体强化学习旨在解决多个智 能体在共享环境中协同或竞争学习 的问题。因为智能体之间存在着一 定的关系，如合作关系，竞争关系， 或者同时存在竞争与合作的关系。 所以每个智能体最终所获得的回报 不仅仅与自身的动作有关系，还跟

机 器人在不同细分场景中的协作和整合。通过推动 行业标准的建立和多技术栈的创新，该生态将为 全球服务机器人行业带来深刻的变革，推动服务 机器人迈向通用具身智能的新时代。 在这一生态系统中，机器人的学习和适应能力 将不断增强，能够更灵活地应对各种复杂的任 务和环境，实现跨场景任务的泛化性。此外， 该生态还将助力全球各行各业向智能化、高效 化迈进，创造出更大的经济价值和社会效益。 通过跨行业的合作与资源共享，该生态将帮助 2. 全球服务机器人行业发展趋势分析 关键技术支持 • 在AI技术驱动下，机器人的移动、操作、 交互等技术迎来高速发展 • 感知、计算、控制等技术持续迭代升级， 图像识别、语音处理、深度认知学习等人 工智能技术在机器人领域的应用逐渐深入 • 人工智能在机器人和自动化领域的应用趋 势不断增长，全球服务机器人产业迎来快 速发展新机遇 政策大力推动 • 如美国发布《国家人工智能研发战略计 划》，欧盟发布的《欧洲工业新战略》， 各国大力推动制造业、服务业等各行业的 智能化转型升级 • 服务机器人将有效提高生产效率，助力产 业数智化转型发展 人工智能 物联网 传感器技术 执行器与驱动系统 灵巧手 视觉传感器 实时监控 机器学习 运动控制器 超声波 传感器 数据管理 计算机视觉 服务机械臂 激光雷达 设备互联 自然语言处理 服务机器人 中国厂商领跑全球市场 中国厂商凭借技术创新和产品优势，在全球市 场中展现出强大的竞争力和影响力，并占据主

······························································································· 19 4.1 全面建设学习型组织 ······························································································ 实现管理升级，反而能为企业创造更大价值。这一决 策最终使锦华被选定为集团精益管理项目的首家试点 单位，成功引入霍尼韦尔先进管理体系。 面对管理基础相对薄弱的现状，锦华团队以积极姿态 拥抱变革，系统学习霍尼韦尔精益管理理念，为后续 全面推行精益管理奠定了坚实基础，也为企业转型升 级注入了强劲动力。 1.3 战略抉择：导入霍尼韦尔卓越运营体系 转型的力量 霍尼韦尔—浙江锦华新材料精益变革启示录 更以身作则，为组织注入强大的牵引力和示范效应。 领导“主动管理”体现在领导去现场，不仅是推动员 工做事，更是自己感悟现场、发现问题的重要过程。 这体现出领导团队对教练式管理的高度重视，通过 提问、引导和赋能，不断提升组织学习与持续改进 的能力。 这些躬身入局的高管，不仅是变革的倡导者，更是 理念的践行者与文化的示范者。他们用实际行动诠 释：真正有效的组织变革，往往始于领导层的亲自 参与和持续投入，为锦华的精益变革提供了强大的

况决定是否上、如何上 PDM。 兵贵胜，不贵久。一个项目经历长时间的鏖战，必日久力衰，高质量、快速交付时确 保项目成功的关键。风险控制至关重要，项目成功才是硬道理。规避风险一是要及时组织 方案的学习、讨论、确认、培训；二是要采用试点的做法，以点带面、以试点带全部。通 过试点实施确定管理模式和解决方案作为模板，在全公司的实施中统一和推广，以全面降 低未来管理难度和实施推广的复杂程度。顺腾公司信息化基础薄弱，建议初次上大的系统， 精通自身业务和系统操作，并能带领周围员工学习和使用 ERP 系统； c、 项目组成员工作量由部门经理内部调整，保证项目组成员 60%以上的时间和 精力从事项目工作。 3、 目前 ERP 项目组成员为： 项目经理：（略） 项目组成员：（略） 部门 ERP 推进负责人：各部门经理 二、 奖励制度 1、 ERP 学习优秀奖 a、 为了调动各部门对 ERP 学习的热情，奖励学有所成、学以致用的优秀员工， 员工， 特设立此奖项； b、 ERP 学习优秀奖选拔途径有：考试试题、部门经理推荐、项目经理提名、公 司领导指定； c、 ERP 学习优秀奖，每月评选一次，名额为 3 人，每人奖金 100 元； d、 ERP 学习优秀奖获奖名单，由项目组讨论后，报公司领导批准。 2、 ERP 特别贡献奖 a、 奖励在 ERP 项目实施、运行维护过程中对出现的问题提出建设性意见或者切 实可行的解决方案

望。特别是在后疫情时代，餐饮企业面临着成本控制、效率提升和 顾客体验优化的多重挑战。科技的进步为餐饮行业带来了新的机 遇，尤其是人工智能技术的应用，正在逐步改变餐饮服务的运作方 式。近年来，深度学习和大数据技术的突破，为餐饮行业提供了更 加智能化的解决方案。DeepSeek 大模型作为一种先进的人工智能 技术，具备强大的数据分析、自然语言处理和图像识别能力，可以 广泛应用于餐饮服务的各个环节。 偏好的菜品，减少决 策时间，提高顾客满意度。 在餐饮供应链管理方面，DeepSeek 大模型同样展现出其优 势。传统的供应链管理往往依赖经验判断，难以实现精准的库存控 制和采购计划。通过深度学习技术，DeepSeek 大模型能够分析历 史销售数据、季节性波动以及市场趋势，为企业提供精准的库存预 测，减少食材浪费，降低运营成本。此外，该模型还能够实时监控 供应链中的各个环节，及时发现潜在问题，确保供应链的高效运 和决策支持工具。这不仅增加了运营成本，还影响了客户满意度。 面对这些挑战，餐饮企业亟需引入先进的智能技术来提升竞争 力。DeepSeek 大模型以其强大的数据处理和学习能力，能够为餐 饮行业提供从客户需求预测、智能点餐到供应链优化的全方位解决 方案。通过深度学习和大数据分析，DeepSeek 大模型可以精准预 测消费者的口味偏好，优化菜单设计，提升客户体验。同时，其在 供应链管理中的应用，可以实时监控库存和物流，降低运营成本，

针对智慧水利网络模型特点以及基于单一 DＧS证据理论的网络安全态势评估模型中存在着主观 依赖性、证据冲突大的问题,提出了一种基于改进 DＧS证据理论的智慧水利态势评估方法.首先,面对海量水利数据,使用深度 自编码器对数据进行特征学习和过滤降维处理.然后,将处理后的数据交由深度神经网络进行二分类和多分类计算,并将结果 融合,得出基本概率分配函数值,其将作为 DＧS证据理论的输入.最后,通过 DＧS证据理论的融合规则得到最终的网络安全态 是为了解决态势要素与评估结果之间的不确 定性及模糊性问题.但是该模型所使用的方法仅实验于小规 模的理想网络 中,还 需 要 部 署 在 实 际 网 络 环 境 中 进 行 测 试. 同样是基于深度学习的研究,Dutt等[８]提出了一种IBLT(InＧ stanceＧBasedLearningTheory)模型,以抵御网络攻击的各类 安全工具为基础,能够对网络环境中所存在的攻击行为进行 识别 使用皮 尔逊系统和平均概率值对传统 DＧS证据理论进行修正,从而 避免高冲突证据融合时易产生反直观的结果.最后,使用深 度自编码器(DeepAutoEncoder,DAE)对海量高维数据进行 特征学习和数据降维,来解 决 DNN 在 处 理 海 量 数 据 时 存 在 的准确率不高、时间效率低的问题. ２ 态势评估模型 如图１所示,本文提出的网络安全态势评估模型主要包 括数据降维模块、态势评估模块和态势输出模块