Transformer 架 构 白回归预测 高效率压缩 统一端：解码架构 统一预训练框架 电力通用任务 布 式 并 行 训练 提 供电 力多模 态 基 础 模 型 模型并行 流水线并行 支持分布式并行训练 后训练：能力增强与偏好对齐 指令微调技术 人类反馈强化学习 多模态统一编码 关键特征抽取 图保始码算法 动态分辨率 视须关睫帧态知 多场景协间增强 真实龄据感知 模型训练：混合立体并行训练方 案 并行策略适配 海光 CPU 子数 据集 子数 据集 ● 基于国产计算集群搭建大模型训练软硬件体系 4 增 加 数 据 批 大 小 12 20 流水线并行 大模型混合立体并行训练方案 层 0 层 1 层 2 层 n-1 层 n 综合考虑国产化集 群 0 8 16

这些技术方案已在头部对冲基金实现工业化部署，例如使用 Transformer 架构的阿尔法捕捉系统在 2023 年 H1 实现年化收益 29.8%，最大回撤 4.3%。关键成功要素在于构建闭环的 AIOps 体 系，将数据流水线、模型迭代与实盘监控无缝集成。 2.3 传统量化交易与 AI 量化交易的对比 传统量化交易与 AI 量化交易的核心差异体现在方法论、技术 栈和适应能力三个维度。传统量化交易主要依赖统计学模型和预设 对交易所原生时间戳实施纳秒级校准 o 不同频率数据通过 VWAP（成交量加权平均）聚合到统 一时间轴 o 事件驱动型数据采用动态时间规整(DTW)算法匹配市场 反应 5. 特征工程优化 开发自动化特征筛选流水线： o 计算每个特征的 IC 值（信息系数），保留 IC>0.05 的因 子 o 通过 XGBoost 特征重要性排序，剔除后 20%的低效特征 o 对剩余特征实施 PCA 降维，保留 95%方差解释度 下要素的 PDF 报 告：  当前样本特征值与训练集分位对比（如成交量处于 98%分 位）；  最近邻样本的预测结果分布；  模型在该特征空间的置信度曲线。 以上技术需嵌入模型开发流水线，在回测阶段自动生成解释性 报告，并与风控系统联动。当 SHAP 值超过预设阈值（如单特征贡 献>40%）时触发人工复核流程，确保策略逻辑符合基本面约束。 3.3 系统的稳定性与鲁棒性 在

办公信息聚合 采购订单管理 简历筛选 独立监督 职工入职 考试培训 考勤管理 候选人联系 工资福利管理 报表展示 收发货管理 库存管理 采购合同管理 费用报销 合并报表 自动发薪 流水对账 发票认证 预算管理 财经 行政服务 内部审计 采购 IT 服务 人力资源 THANK YOU 华 为 与 您 共 创 未 来

人员履约管理严格 二、人员管理 民工工资管理 培训教育 安全帽门禁系统 智慧工地 项目管理 人员管理 设备管理 物料管理 质量管理 生态环保 安全管理 二、人员管理 考勤与工资流水 人员定位 n 设备管理存在问题： l 交通工程施工机械设备种类繁多， 同种设备 型号也不同 ，管理复杂； l 机械保养制度缺乏， 存在机械设备带病工作 现象 ，造成安全隐患 ，增加维修成本；

产线监测模型、 AGV 调用模型、生产排程模型等，满足企 业 根据客户定制信息高效开展混线生产。 三是围绕工艺质量 管 理，开发完善质量缺陷检测模型、质量溯源模型、工艺优 化 模型等， 保障生产流水线中的产品质量。 四是开发模型综 合 管理平台，汇聚机理模型资源， 实现模型的标签化管理、 智 能化搜索和精准化调用。 6.3.3 围绕行业痛点，推广解决方案普及 一是围绕企业生产管理， 梳理汽车行业在研发设计、生 大、作业管理混乱、管理无法落地且追溯性差等弊端， 管理 效率较低。基于工业互联网平台对业务流程进行实时把控， 有利于打通部门之间、人机之间、设备之间的数据壁垒， 实 现以节拍式拉动、看板式管理、流水化作业和标准化工位等 精益化管理模式，推动生产制造透明化、部门合作协同化、 资源调配高效化，节约管理成本、提高管理效率。 7.1.4 设备运维从定时维修向按需维修转变 轨道交通行业的车辆设备安全性能要求高，必须严格保 案进行了专题研究，深入剖析了电子信息行业数字化转型趋 势、平台应用场景以及业务落地解决方案。 10.1 电子行业数字化转型趋势分析 10.1.1 设备管理从粗放管理向精密管控转变 传统电子信息制造业的流水线方式需要依赖于大量的 生产设备， 因设备管理不善导致生产停机、贵重设备提前报 废、产品质量隐患等问题将对企业造成巨大损失。特别是对 产品一致性和可靠性要求高的电子元器件领域、对加工精度

ERP TIS ERP 经销商 整车装配线 整车存放场 准时配送供应商 销售公司 发动机工厂 XX 行业化需求与方案： 需要端到端的业务价值链管理应用 经销商  高速节拍流水产线  VIN 管理与记录  组件拉料与反冲  订单顺序要求  物料工位级准确配送  配件严格按生产计划配送  高效的配送计划协同及反馈  整单发货  快速周转  经销商预测管理 按日 / 按小时 根据当日生产计划或生产节拍， 生产 定额及现场消耗，仓库定时发送物料 到产线 • 产线面积可以容纳一定的物料 • 按小时送料时 , 产线生产节拍 稳 定 • 流水线供货 • 一般生产用物料 拉式供货 Pull 供货 手工看板 用扫描枪、人工巡检或现场操作人员 检查等方式判断看板箱物料耗用是否 为空 标准件如 螺丝 焊条 自动看板 (Auto

打造集团文化品牌 总体目标： • “ 十五五”末，集团公司完成由传统制造业向制造服务业的转型升 级，现代服务业对集团发展的支撑能力显著提升，产业结构调整实 现突破 , 集团核心竞争力达到国内同行业一流水平。 • 20XX 年末，集团公司实现营业收入 400 亿元，利润总额 12 亿元。 具体指标： 定性目标： • 产业发展能力显著提升 • 自主创新能力显著提升 • 核心竞争力显著提升 •

环境 （TEE）或多方安全计算（MPC）能力，使各参与方在实现数据“可用不可见”的前提下实现模 型训练与推理。 ——空间运营者可为场景数据产品提供自动化测试脚本库、领域 SDK、CI/CD 流水线模版 及质量闸门插件，使领域团队能够在提交更改时自动完成功能验收、性能基准与安全扫描，确保 持续交付过程的高效性与可靠性。 ——空间运营者应与产品使用方签订明确的服务等级协议（SLA），包括可用性、最大容忍 据服务等交易内容，包括来源与内容合规 性检查、应收应付内容核对、内容交付。 ——应清算交易资金，包括计算和核对应收应付资金、资金划拨。 ——应审计存证数据完整性与合规性，包括对交易数据与资金流水的核对、检查、复算， 并提供审计报告。 ——应包含违规处理与风险控制机制，如拦截不合规交易、风险提示等。 10.4.5 纠纷解决机制 TDSA/A-001-2025 32

技术应用要求。数据中心 网络连接算力，其性能直接决定了整个数据中心的实际算力水平。以大模型训练为 例，需要同时协调数千张甚至数万张算力卡资源，数据吞吐量成为AI计算的关键瓶 颈，需要高效的数据流水线支持，对网络的带宽、时延和可靠性都提出了极高要求。 因此，要提升数据中心算力服务能力，就必须进一步提升数据中心网络性能。根据 《中国综合算力指数（2024年）》报告，计算、存储和网络是算力最重要的组成

提高主中心和近地中心IO效率 自动传输加密，防数据被窃取 2 动态化压缩，减少带宽资源占用 3 2、核心业务实时数据不丢失的挑战 ·关键数据丢失直接导致业务资损：以金融领域为 例，核心交易数据（如账户余额、交易流水）对强 一致性有刚性要求。一旦这类数据丢失，会直接引 发对账失败、资金结算异常等问题，不仅破坏业务 规则的严肃性，更会造成可量化的经济损失，甚至 影响客户信任与行业合规性。 ·未落盘数据的脆弱性加剧丢失风险：业务交互 托实时文件扫描+HIPS（主机入侵防御） 动态拦截 攻击链路； 事后，基于行为分析与自动化响应， 实 现威胁处置闭环。 ·云原生应用安全：通过API对接云平台、将安全 能力左移并自动化集成至DevOps流水线、升级至 CNAPP统一平台，实现安全合规与业务敏捷的统一。 需要特别关注的是，事前防御和主机杀毒软件无法 应对勒索变种需要的事中检测和事后响应能力，亟 待构建具备自适应能力的下一代主机安全防护体