多个国家和地区，拥有一 条全自主知识产权、全工艺流程的无人机发动机生产线。应用服务日益丰 富，涵盖应急救援、植保飞防、飞行应用等多个项目。 以无人机产业为切入点促进产业融合，拓展推动低空经济发展，在应急 防汛、森林防火、消防救援、城市管理等领域打造了多个应用场景。 2、航空旅游包括低空旅游、空中观光、空中拍摄等。 梁平区依托梁平机场，开展高空跳伞服务和空中游览项目，游客可在 2100 米高空俯瞰双桂湖、 在洪水救援中，救援队利用低空飞行器的快速部署能力，迅速将救援 物资投送到受灾区域，还搭载医疗团队为灾区居民提供紧急医疗救助。2023 年某地区发生严重洪水灾害，低空飞行器在灾区发挥了重要作用。 在森林火灾救援中，低空飞行器可以提供实时图像和数据，帮助指挥 中心做出决策，携带灭火剂直接喷洒到火源上，快速到达火灾现场进行侦 察和灭火。 在山区救援中，低空飞行器能够在复杂地形中快速、灵活地飞行，提 的难题。航空旅游将成为人们追 求个性化旅游体验的新选择，低空游览、空中观光等项目将受到更多游客 的青睐。应急救援领域对低空飞行器的需求也将不断增加，其快速响应、 精准定位、灵活机动的特点将在地震、洪水、森林火灾等灾害救援中发挥 重要作用。 为了适应技术进步和市场需求的变化，先进低空经济创新产业园将不 断创新。一方面，园区将加强技术创新，加大研发投入，吸引高端人才， 推动低空飞行器技术的不断进步。另一方面，园区将创新运营模式，探索

机器学习与深度学习算法：运用多种先进的机器学习和深度 学习算法， 对新材料数据进行建模和分析 。在机器学习算法 方面， 采用决策树 、随机森林 、支持向量机 、神经网络等 经 典算法， 对新材料的性能 、工艺 、市场等数据进行分类 、回 归和聚类分析 。例如， 利用随机森林算法构建新材料 性能预 测模型， 将材料的成分 、制备工艺参数等作为输入 特征， 将 材料的力学性能 、热学性能 、电学性能等作为输 务。这些算法都经过了优化，能够在分布式环境下高效运 行， 处理大规模的新材料数据 。例如， 在构建新材料性能 预测模 型时， 可以使用 MLlib 中的线性回归 、决策树 、 随机森林 等算法对材料的成分 、制备工艺等数据进行训 练， 实现对材 料性能的准确预测 。同时， MLlib 还提供了 模型评估和调优 的工具 ，方便开发者选择最优的模型和参 数。Spark 数据分析与应用技术 5.4.1 机器学习与深度学习算法 运用多种机器学习和深度学习算法 ，对新材料数据进行建模 和分析， 挖掘数据中的潜在规律和价值 。在机器学习方面 ， 采用决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等经典算 法， 实现对新材料性能 、工艺 、市场等数据的分类 、回归 和聚类 分析 。深度学习算法如卷积神经网络（CNN） 、循 环神经网 络 （ RNN） 及其变体长短时记忆网络

人员的位置、指挥消防员的扑火的方向、掌握火场附近爆炸物和化学物品的分布、预警 浓烟和火星漂移的方向、转移火场周边人员与财产、查找扑救后火场中的残火，对迅速 扑灭大火避免额外的损失提供强有力的情报支持。 2. 森林防火巡查覆盖面积大、巡查精度高和超视距自动驾使，快速反应，应急机动性强， 能够高清晰度实时回传巡查图像，险情现场回馈，辅助抢险救灾指挥决策，人机分离安 全性高  主要进行实时现场作业，远程图传监控中心控实时性不强。 ‘贯穿人车轨迹、 人车特征、人车社会属性、人员身份、物、通联工具、网安信息、情报信息、警综信 息、社会面数据、互联网数据等，进行数据多维碰撞挖掘和应用 35 公共安全 共享应用 防汛抗旱 森林防火 大气污染 突发事件 治安防控 矛盾纠纷 应急指挥 应急指挥办 水利部门 消防部门 林业部门 环保部门 公安部门 医疗部门 综治办 4.5 视频图像平台 - 资源共享 36 指挥中心

到国际先进水平。单位国内生产总值能耗大幅下降；单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降65%以上；非化石能 源消费比重达到25%左右，风电、太阳能发电总装机容量达到12亿千瓦以上；森林覆盖率达到25%左右，森林蓄积量达到190亿立方米，二氧化碳排放量达到峰值并实现稳 中有降。到2060年，绿色低碳循环发展的经济体系和清洁低碳安全高效的能源体系全面建立，能源利用效率达到国际先进水平，非化石能源消费比重达到80%以上，碳中

从原模型采样 10,000 组输入输出数据； 2. 用代理模型拟合，保持 85%以上的预测一致性； 3. 通过代理模型的系数或规则集解释原始模型行为。 3. 决策路径可视化 对基于规则的模型（如随机森林），输出单笔交易的决策路径。例 如，通过 dtreeviz 库生成二叉树路径图，明确展示从根节点到预测 ” 结果的分裂条件（如 市盈率<15 → ” 买入 ）。关键节点可附加条件 概率： 聚类分析：通过 K-means 或 DBSCAN 识别市场状态划分，辅 助制定差异化交易策略。  降维技术：PCA 或 t-SNE 可压缩因子维度，提升模型训练效 率。  异常检测：隔离森林（Isolation Forest）识别极端行情事 件，用于风险控制模块。 以下是两类方法在量化场景中的对比： 维度 监督学习 无监督学习 数据要求 需标注历史数据 仅需原始特征数据 维度 议初期采用轻量级模型快速迭代，再逐步引入复杂模型。 5.1.2 深度学习与传统机器学习 在 AI 量化交易模型的构建中，深度学习与传统机器学习的选 择需结合数据特征、计算资源及业务需求进行综合权衡。传统机器 学习方法（如随机森林、支持向量机、梯度提升树等）通常适用于 结构化数据且样本量有限的场景，其优势在于模型可解释性强、训 练速度快，且对噪声数据具有较好的鲁棒性。例如，基于因子工程 的量化策略可通过 LightGBM

LOGISTICS PARK C0NCEPT PLANNING,JISHOU 1.3 相关规划解读 《吉⾸首市城市总体规划（2003-2010）》 空间布局结构：⼀一⼼心、两带、四区、多组团和森林公园 环绕； 峒河⽚片区：打造现代商业、⽂文化观光休闲区。 雅溪⽚片区：是吉⾸首城市出⼊入⼝口，打造商贸物流基地、⽂文 化、体育和⼭山地特⾊色景观区。 乾州新区：打造武陵⼭山民俗⽂文化展⽰示中⼼心、现代商业、 RAILWAY LOGISTICS PARK C0NCEPT PLANNING,JISHOU 3.11 景观结构规划 ⼀一核⼀一环五廊多点 ⼀一核：依托⻢马颈坳镇南部保留的⼭山体，建设铁路物流园区森林公园，形成该⽚片 区的公共绿地核⼼心，服务整个园区。 ⼀一环：规划区依托周边良好的⾃自然⼭山体环境，形成围绕整个⽚片区的公共绿环。 五廊：规划以⽔水系为廊道，构建四条东⻄西向景观通廊及⼀一条南北向景观廊道。

项目一成县通用机场 陇南 腾飞 N 仓储物流 含冷链库房 通航综合楼 旅客安检、货物安检、餐厅、消防站、派出所、 办公、宿舍 机库 维修机库及航材库 固定翼机坪 5 个 公务飞行、空中游览、 森林防火及电力巡线 直升机机坪 5 个（满足米 171 ） 短途运输及应急救援 旅客出口 物流车行出入口 预留站坪 旅客入口 15.000 25.000 32.000 ±0.000

问题。为实现这一目标，需要综合考虑监测的范围、指标及方法。 首先，监测范围应覆盖城市、乡村、森林、河流、湖泊等多种 生态系统，以形成具有代表性的监测网络。通过选择不同类型的监 测点，可以有效捕捉不同生态环境的特征和变化情况。例如，城市 区域可以部署在主要交通干道附近，以及居民区、商业区等污染源 集中的区域；而乡村和森林区域则应选择在生态脆弱区和生物多样 性丰富的区域进行布点。 监测指标的选择至关重要，以下为主要的生态环境监测指标： 统计 分析方法和数据挖掘技术，识别环境污染的来源、变化趋势和相关 性。可以采用 Python 中的 Pandas 和 NumPy 库进行数据处理， 同时借助机器学习模型，如随机森林、支持向量机等，进行污染物 预测和风险评估。此外，利用时序分析方法，关注数据的时效性， 对特定区域进行污染趋势的动态监测，以便及时调整环保措施。 分析结果的可视化是数据处理的重要环节，通过数据可视化工 ARIMA（自回归积分滑动平均模型）和季节性分解方法是常见工 具。这类模型可以有效捕捉气象因素的变化规律，为后续的环境质 量预测提供支持。 在预测空气质量指数（AQI）时，机器学习算法如线性回归、 支持向量机（SVM）和随机森林均可发挥优势。这些模型通过学习 历史空气质量数据及其相关因素（如气象条件、交通流量、工业活 动等），可以实现较高的预测精度。相较于传统统计方法，机器学 习算法能处理更复杂的非线性关系，使得预测结果更加可靠。

), 强解 释性但泛化 能力 弱。 基于海量数据与 大规模预训练； 代表算法： DeepSeek 系列 Qwen 系列 GPT 系列 通过模型组合提升 预测精度； 代表算法： 随机森林 梯度提升决策树 神经网络 ) 深度学习机器学习人工智 能 4/37 在人工智能领域，数据、算力与算法构成发展基石——数据驱动模型训练，算力支撑复杂计算，算法优化 技术路径，三者协同推动人工智能向更高阶形态演进。

中国全经济范围温室气体净排放量比峰值下降 7%-10%, 力争 做得更好。非化石能源消费占能源消费总量的比重达到 30% 以上， 风电和太阳能发 电总装 机容量达到 2020 年的 6 倍以上、力争达到 36 亿千瓦，森林蓄积量达到 240 亿 立方米以上， 新能源汽车成为新销售车辆的主流，全国碳排放权交易市场覆盖主要高排 放行业，气候适 应型社会基本建成。 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER