整个城市多空间尺度验 证 2 Generator C) 冷 - 热 - 电多能耗负荷验证 夏季冷、冬季热、全年电负荷，用实际能耗校准 城市能耗地图 福州厦门误差 <5% 小样本、多特征、可解释的迁移学习 GAN 样本增广 +DANN 域对抗 +LSTM 建立典型建筑和社区模型，与实际能耗对比修正 典型建筑能耗 逐时 - 周 - 春 秋 oo o Diserimirator 11 network TimeGAN Random noise ● 极端天气 ( 如热浪、寒潮 ) 和新型负 荷 ( 如氢能、数据中心 ) 缺乏历史数据， 导致学习困境 · 小样本训练的模型在面对新场景时，泛 化能力差 负荷预测的小样本问题 Recovery network Embedding network Real data 1 7 1 5 1 著 #4 T=P 3 14

模型可将黑 天鹅事件预警时间提前 3-5 个交易日，2022 年瑞士信贷通过 此类系统避免了约 4.7 亿美元的 Euribor 波动损失。 技术落地仍面临三大挑战：首先，过拟合问题导致策略在样本 外测试中衰减严重，2021 年 CICC 研究显示约 43%的 AI 策略实盘 年化收益比回测下降超过 40%；其次，监管合规风险加剧，欧盟 MiFID II 要求所有 AI ” 交易算法必须通过 订单拆分算法：TWAP/VWAP 策略优化冲击成本  流动性探测：盘口深度预测模型  异常熔断机制：基于波动率突变的动态止损 实际部署时需要解决三个核心问题：首先，过拟合控制需通过 Walk-Forward 分析，保持样本外测试年化衰减率<15%；其次， 实盘延迟要求从信号生成到订单提交全程<50ms；最后，需建立动 态仓位管理系统，根据凯利公式调整风险敞口，单策略最大回撤控 制在 8%以内。通过模块化设计，AI 缺失值填充（采用插值或基于关联字段的预测）  标准化处理（Min-Max 或 Z-Score 归一化） 历史数据回测需覆盖不同市场周期（如牛熊市、震荡市），建 议至少包含 10 年数据，并设置 20%的预留样本用于验证。 模型鲁棒性依赖三重验证机制 1. 静态验证：通过 SHAP 值、特征重要性排序分析模型逻辑一致 性 2. 动态验证：使用滚动时间窗口测试（如每月滚动训练+预测） 3. 压力测试：模拟极端市场条件（如

口电力人工智能 AI EPS 涉及大规模并行训练，场景任务，学习训练 推理 场景任务 任务微调 预训练 参数 ? ? ? 大规模参数 计算量 减小 ? 精度 不变 并行训练 上亿级 样本 源荷 预测 电力 平衡 风险 判别 久 千万级维度 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 大规模并行训练 学习训练推理 小规模参数 模 型 参 方程 V∈[1,1.07] 220k V 韩站 0 ■ 模拟数据方面，已生成百万样本，覆盖新能源渗透率 80% 的场景 ■ 运行数据方面，已生成真实电网超过百万测点样本 ■ 耦合数据方面，汇集风光场站一年信息，构建能量 - 气象多模态数据达 3.5GB 模拟数据已构建万级规模系统百万样本 运行数据： 系统测点数据组织 图例 10kV 220kV 35kV 拓扑构建及可视化 ■ 数据统计分析 ■ 遥测数据处理 电力人工智能的研究和思考 - 成 果 耦合数据：能量 - 气象多模态特征 已汇集 3.5GB 风、光场站多模态信息 已生成真实电网千级测点百万样本 模拟数据： 系统节点数据组织 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 覆 盖 新 能 源 渗 透 率 8 0 % 的 场 景 52 精确性： 10-5 级别 适应性：

3 图 1-1 全国国家级和省级工业园区分布 中国工业园区的绿色低碳转型发展迫在眉睫，研究园区低碳发展途径与潜力 也尤为重要。中国工业园区数量多、种类广、发展阶段各异，基于大样本的园区 温室气体排放特征与控制尚未深入揭示。工业园区通过低碳转型实现碳达峰，既 是园区高质量发展的内在要求，又是工业领域应对全球气候变化、落实 2℃温控 目标的重要载体，应找准着力点，发挥关键作用。本项目旨在分析中国工业园区 et al 估算了韩国 41 个生态工业园区的范围 1 排放，进而对温室气体减排绩效进行了分析[36]。总的来 说，上述研究尚未充分地分析园区经济活动的间接温室气体排放，且多为典型园 区案例或小样本研究。进一步地，目前有少数研究从生命周期视角核算了园区案 例的温室气体排放。Chen et al 建立了北京某高端产业园区的温室气体排放清单， 涵盖了园区建设、运营和拆除阶段[37]。 Dong 体核算带来复杂性。实践中园区面积通常由核心区、扩展区、代管区、委托监管 8 区、辐射带动区等不同的提法，相应的面积大小也差异很大。不同园区进行温室 气体排放结果比较时，物理边界一致性是核算难题之一。 为分析大样本园区的温室气体排放特征，划定统一的核算对象和范围是开展 研究的重要环节。能源消费导致的温室气体排放约占全球总排放的 60%[39]，相关 研究显示能源利用是工业园区碳代谢的关键环节[40, 41]。能源相关温室气体排放

* 指标计入评估范围，但不计入总分 （二）评估范围 本次评估共选取省级（自治区、直辖市、新疆生产建设兵团）样 本 32 个、省会及计划单列市样本 32 个、推荐城市（上海、北京、天津、 重庆除外）样本 46 个、中西部城市样本 20 个。同时开通自愿报名通 道，意向参加 2025 年数字政府发展水平评估的政府单位（包括其他市、 区县等），均可报名参与。 （三）评估方法 - 24 - - 25 - 依据评估对象的层级，对数字政府建设情况进行分类阐述。需特 别指出的是，近一年中西部地区于数字政府建设领域展现出明显的加 速趋势，故而从推荐城市里筛选出中西部样本城市进行说明，并将其 作为分类概览的重要类别。 （一）省级数字政府建设情况 1. 省级数字政府建设综合排名 表 2 2025 年数字政府建设风向指数省级总指数梯队列表 四、评估区域分类概览 本次数字政府建设风向指数评估新增中西部城市板块，评估对象 共 20 个城市，平均得分率为 65.96%。其中，7 个城市得分率超过平 均水平，65% 的城市总指数集中在 [60%，70%）区间（如图 17）。可 以看出，中西部样本城市数字政府建设水平更为集中，发展差异相对 较小，多数城市处于“发展者”与“建设者”梯队之间。中西部城市 数字政府建设仍要聚焦自身特色，整合各项资源，因地制宜推进数字 化转型。 图 17 2025

对应目标系统信息 1 2 4、其他信息 附件二：数据迁移检查表 用户 名称 系统 名称 目录名称 检查样本 数 总 体 检 查 序 号 检查项 检查结果 1 总记录数是否相同 □是 □否 2 日志文件是否存在错误 □是 □否 样 本 检 查 1、样本 1 信息描述 序 号 检查项 检查结果 1 字段信息是否完整？ □是 □否 2 字段信息是否准确？ 是否符合数字系统中既定的管理方式？ □是 □否 2、样本 2 信息描述 序 号 检查项 检查结果 76 1 字段信息是否完整？ □是 □否 2 字段信息是否准确？ □是 □否 3 电子文件的个数是否完整？ □是 □否 □无电子文件 4 各个电子文件显示是否正常？ □是 □否 □无电子文件 5 是否符合数字档案馆应用系统中既定的管理方式？ □是 □否 3、样本 2 信息描述 序 号 检查项 检查结果

难以对齐，例如 医疗报告的文本描述与 CT ” 图像的病症的映射关系不一致 ； ② 多模态元数据管理割裂，跨模态检索准确度低： 不同数据系统的元数据标准不一致，无法跨数据系 统的 “ 元数据多模态样本自动关联，例如 IT 系统身份 证 ID ” 体系与人脸照片模式识别自动关联 。 · 专业领域知识的理解瓶颈，高度专业化术语与上下 文缺失 ① 高价值结构化数据关联断裂：传统高价值结构化 通 技术体系，确保语料来源合法、权属清晰、质量可控。 基于区块链存证与动态确权，记录语料来源及流转 路径，实现全链路可追溯，结合动态脱敏、合规算 子、多级过滤等关键技术，系统性的抵御数据投毒、 对抗样本攻击、价值偏见渗透等语料污染与危害。 2、可控训练：环境隔离与模型安全 通过训练环境隔离、隐私保护机制、污染防御与模 型 “ 鲁棒性实现模型训练分层防护 环境可信、数据可 控、 ” 模型安全 隔离。 2）污染防御与模型鲁棒性：预训练阶段嵌入异常检 测模型和知识图谱一致性，识别被篡改数据，抵御 恶意 “ ” 数据侵蚀；遵循 先攻击后防御 的对抗训练优化 逻辑，通过模拟攻击方法和对抗数据样本增强（例 如 FGSM、PGD），提高模型鲁棒性以及泛化能力， 从而覆盖训练集未见的边界，减少过拟合。 3、合规推理：环境隔离与输入输出管控 大模型在推理阶段面临的安全合规技术挑战涉及多 个层面

- 6 - 1.3.1 集装箱储能系统和 EPC 价格 寻熵研究院自 2023 年至 2025 年 10 月累计收集到近 3000 个 2 小时集装 箱锂电储能系统报价样本1。从 2023 年 1 月的 1.487 元/Wh 到 2025 年 8 月最 低的 0.461 元/Wh，2 小时集装箱锂电储能系统的月平均中标价降幅达到 69%。 自 8 月起，受供应链供需结构变化的影响，2 2025年 报价区间 平均中标价 平均报价 元/Wh - 7 - 最低的 0.610 元/Wh，降幅达到 70%。由于采用工商业电柜的储能项目较少通 过公开招投标方式采购设备，因此价格样本相对较少，并且波动性远大于同倍率 的集装箱储能系统报价。 比较各月 2 小时工商业储能电柜和 2 小时集装箱储能系统报价，工商业储 能电柜月度均价比集装箱储能系统月度均价平均高出 26%。

逐包负载均衡技术 华为网络级负载均衡 ECMP 提升 HCCL allreduce 38.5GB/s 24GB/s 60% Bloom模型（样本数/s） 59.5 50.7 17% VGG16模型吞吐（图片数/s） 13,998 11,394 23% LLaMA模型吞吐（样本数/s） 22.5 17.1 32% 表3 华为网络级负载均衡与传统ECMP对比 图14 推理算法与传统ECMP对比 逐包负载均衡（Per-Packet

AIGD（AI-Generated Decision） ，即AI生成决策，指将 经典营销方法（思维链）及理论与新AI技术工具融合，从 大量营销供给（如产品、内容或其组合）中选择最优解， 并基于AI虚拟样本进行实时智能仿真模拟来提升决策效率 和效果的过程。 当前，AIGC不仅存在于营销业务流中，用AI进行策略 决策，也存在消费者端的决策中，并由于消费者使用AI决 策的普及，衍生了GEO的新概念和产业发展。 以及相关从业者的生意将下降60%甚至更多。一类新的优 化策略也因此被越来越多的提及——生成式引擎优化 （GEO）。 Copyright© 2025虎啸文化/秒针营销科学院 2025 中国数字营销生态图 年度解读报告 虚拟样本进行实时智能仿真模拟来提升决策效率和效 果的过程。 作为针对生成式AI搜索引擎的搜索优化策略，GEO正 在改变传统SEO的商业模式，它的目的，是通过优化网页 内内容的结构、语义逻辑与数据可信度等，使AI算法能识 通过埋码技术，收集消费者在自有渠道 站点的行为与交互数据，广泛应用于常 规网站、APP、小程序、H5等各种品 牌主自有触点 A/B测试A/B Testing 当能通过多种信息传递方式触达同一类 型消费者时，可通过小样本测试消费者 对不同内容和接触策略的接受度，找到 最优的传播策略。A/B Testing往往 会和动态内容/页面、电子邮件营销等 结合使用 归因工具 Attribution Analysis