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 6h 以上。 引用 LSTM 模型计算 GTWR 距离权重 短临预报和实测数据深度融合 技术成果： 延长预见 期 长短记忆神经网络 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

， 实现情感计算与学情追踪的深度融合。同时，在恪守 最小必要和隐私优先原则的前提下，对师生课堂行为 以及师生互动模式进行分析，在保障信息安全的前提 下，实现无感数据采集与精细化安全守护的均衡统一， 守护学生成长，做到技术应用与人文关怀的有机统一。 作为智慧教育领域的长期践行者，鸿合致力于技术创 新的同时，不忘社会责任。在将前沿技术与真实教育 场景深度融合的同时，我们愿以扎实的技术积累和深 从共建到共生：AI重构未来育人生态！ AI与教育融合在国家政策明确指引下推进。《教育强 国建设规划纲要(2024—2035年)》提出打造AI教育大 模型、建立数字教育体系，以顶层设计消除技术应用 壁垒，为深度融合提供清晰方向。 在政策牵引下，AI技术从教育工具加速向生态重构迈 进。它突破千人一面模式，通过多模态分析构建个性 化学习路径；以双主体教学让AI承接基础辅导，教师 聚焦创新培养。同时依托教育新基建，AI打破资源壁 缩小差 距，构建适配个体成长的未来教育新生态。 朱玉荣 安徽文香科技股份有限公司董事长 AI与教育融合：政策、技术与未来重构！ 我们正站在教育数字化转型升级的关键节点，人工智 能与教育的深度融合已成为推动教育高质量发展的核 心引擎。希沃始终秉持从场景中来，到场景中去的理 念，坚持以真实教学痛点驱动技术创新，深入实施国 家教育数字化战略行动2.0，聚焦教育部提出的集成化、 智能化

模型，极大降低AI应用门槛。在制造、医疗、金融等领域，深度学习驱动的预测性维护、医学影像分析、量 化交易等应用，显著提升行业效率。在物流路径规划、电网调度等场景中，深度强化学习可实时响应环境变 化，优化资源分配。在个性化服务领域，通过用户行为数据的深度挖掘，实现千人千面的推荐系统、广告投 放等，提升用户体验与商业价值。DeepSeek算法与芯片深度适配，不仅降低对高端GPU的依赖，也推动算 力供 部署高速、大容量的存储系统。互联网公司通常具备强大的云计算、大数据、人工智能等核心技术积累和研 发实力，能够快速迭代和推出创新性的AI服务和解决方案。许多互联网巨头具备自研硬件（如AI芯片）和软 件的能力，可以实现软硬件深度协同优化，提升智算中心的性能和效率。电信运营商拥有覆盖全国甚至全球 的骨干网络和接入网络，这为智算中心互联提供了得天独厚的网络优势，可以为用户提供低延迟、高带宽的 连接服务，尤其是在边缘计算场景下更具优势。 用无DSP的 线性输出，平衡性能与功耗。针对高热场景，液冷光模块封装工艺支持智算中心浸没式液冷散热要求。 面向交换机互联和芯片级互联，光电合封（CPO）和光输入输出（OIO）通过先进封装实现光电深度融合， 在速率和能耗等关键指标上具有显著优势。CPO技术通过将光引擎直接与交换芯片的共封装，几乎完全消除 电气走线，在显著降低功耗、延迟和成本的同时，大幅提升了集成度和传输速率。OIO技术做为颠覆式的芯

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 势评估结果.实验结果表明,相较于传统态势评估模型,所提方法能够在提升客观性的情况下,保持较高的准确性. 关键词:智慧水利;网络安全态势感知;DＧS证据理论;深度自编码器;深度神经网络 中图分类号 TN９１５．０８ SecuritySituationAssessmentMethodforIntelligentWaterResourcesNetworkBasedonImproved DＧSEvidence 基本概率分配函数,会导致存在较大的客观性.为解决这个 问题,可使用深度神经网络来自动训练分类计算得出基本概 率分配函数,以降低其主观性.在网络安全态势的研究中,由 于强容灾能力以及能够通过低代价实现较好效果等特点,深 度神经网络备受学者喜爱.但同时深度神经网络在处理大规 模数据时也会存在收敛速度慢、分类精度差的问题,本文采用 深度自编码先对海量数据进行数据降维和数据过滤,来避免 此类问题.

........................................... 121 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） IV 前 言 工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过 对人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面 连接的新型生产制造和服务体系，是数字化转型的实现途径，是实现 新旧动能转换的关键力量。自 2018 年以来，工业互联网连续 国移动通信集团有限公司牵头编制，工业互联网产业联盟安全组多家 企业参加编写完成。主要参与单位有：杭州安恒信息技术股份有限公 司、宁波市宁数安全科技有限公司、中国移动通信集团广东有限公司、 广东云百科技有限公司、北京浩瀚深度信息技术股份有限公司、斑马 网络技术有限公司、中国移动通信集团安徽有限公司、安徽古井集团 有限责任公司、启明星辰信息技术集团股份有限公司、中国联合网络 通信有限公司研究院、四川长虹新能源科技股份有限公司、中国移动 应用“扬帆”行动计划（2021-2023 年）》，明确重点推 进 5G 在工业互联网等领域的深度应用。8 月，国务院公布《关键信息基础设施 安全保护条例》，明确关键信息基础设施是经济社会运行的神经中枢，是网络安 全的重中之重。 2022 年 5 月，工信部发布《工业和信息化部办公厅关于开展工业互联网安 全深度行活动的通知》（工信厅网安函[2022]97 号），涉及分类分级管理、政 策标准宣贯、

先是“空杯心态”的勇气，全盘接纳先进管理体系；其次是“铁三角”领导团队的担当，将精益理 念转化为组织共识；最重要的是“持续改进”的坚持，使精益管理从工具方法升华为企业文化。 特别值得称道的是，锦华创造性地将党建与精益管理深度融合，这既体现了中国特色的管理智慧， 也展现了企业在借鉴国际经验时的创新思维。当我们看到员工在 T 会上自信主持，看到改善提案 持续涌现，看到管理层主动寻求更深层次优化时，我们确信精益思维已经在这家企业生根发芽、开 益管理是否纸上谈兵”的质疑、“流程优化增加负担”的抱怨，我们曾经历无数个辗转难眠的夜晚。 但霍尼韦尔卓越运营体系（HES）带来的不仅是方法论，更是重塑企业基因的变革智慧。 在霍尼韦尔专家团队的深度赋能下，我们探索出独具锦华特色的实践路径：建立“午餐会”机 制 ，打破管理层与一线员工沟通壁垒，让改善提案在轻松氛围中自然流淌；打造“楼梯文化” ， 将每个台阶转化为精益理念传播阵地，使卓越运营 该公司通过六年的精益管理实践，成功实现了向行业标杆的跃升。其独特之处在于，这一转 变主要依托于系统性管理创新，而非依赖大规模技术改造，这一路径选择为理解中国制造企 业的转型升级提供了全新的视角。 本研究采用了深度访谈、现场观察和文献分析相结合的多元化案例研究方法。在研究过程中， 我们不仅关注财务指标等显性成果，更致力于剖析其组织能力建设的深层机制。从精益变革 领导团队的精心搭建，到精益管理模块的循序推进，再到“党建

展新动能、 夯实发展韧性、推动经济实现良性循环方面作用显著，更是推动产 业深度转型、拓展经济增长空间的重要依托。回顾 2024 年，我国无 线经济整体规模持续攀升，在移动通信、低空经济、卫星互联网、 智能网联汽车、具身智能等领域成果丰硕，从技术创新到产业落地， 无线经济正以多元场景应用推动数字经济与实体经济深度融合，在 塑造中国产业发展新优势中发挥了重要作用。具体表现在： 一是无线经济以进促稳。2024 展方面开展工作...................22 无线经济发展研究报告（2025 年） 1 无线经济是以无线电频谱作为先导性基础资源、以无线技术为 核心驱动力，通过无线技术与实体经济深度融合，不断提高传统产 业高端化、智能化、绿色化水平，加速重构经济与治理模式的新形 态。无线经济形成以无线产业、无线赋能以及无线治理为内涵，以 无线电管理为无线经济发展保驾护航，以无线技术演进助推经济社 （一）无线产业是支撑经济社会创新发展的重要载体​ 无线产业是指以无线电频谱资源作为基础载体，以无线技术为 驱动力的电子元器件、终端、系统、网络和服务的企业集合。无线 产业创新能力正不断增强，当前无线技术与人工智能等新技术深度 结合，推动消费电子、智能装备、智能网联汽车、行业智能等领域 新产品、新应用发展提速。无线产业边界正不断拓展，具身智能、 低空经济、海洋经济等领域成为产业发展新空间。无线基础设施的 智能底座作用正不断加大。5G

......... 15 （三）初创企业投融资回暖，“智”的特征突出 ........................ 17 （四）“国家队”“大厂”纷纷下场，投资主体不断丰富，促进实 数深度融合......................................................................................... 19 （五 （二）融合应用水平量质齐升，覆盖范围和作用成效提 升显著 融合应用覆盖范围不断拓展，行业应用场景走深向实。工业互联 10 网融合应用覆盖范围呈现由点及面的规模化态势，深度融入国民经济 各领域，覆盖 41 个工业大类、49 个国民经济大类。2024 年工业互联 网的核心产业规模超 1.5 万亿元，带动经济增长近 3.5 万亿元，为推 进新型工业化、建设现代化产业体系提供了重要支撑。“5G+工业互联 果。科大讯飞打造的羚羊工业互联网平台是安徽省首个国家级“双跨” 平台。在此基础上，科大讯飞在 2024 年发布了羚羊工业大模型 2.0， 依托工业语言大模型、工业视觉大模型和工业时序大模型三项子模型， 深度赋能安全生产、工业质检等典型制造业场景。截至 2024 年 9 月 底，羚羊工业互联网平台累计服务用户数 136.3 万，平台服务企业次 数达 976.8 万，依托工业大模型+工业 AI 核心技术，为产业集群、龙

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。 型可以通过分析顾客的饮食记录，推荐符合其偏好的菜品，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 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， 提高效率。 此外，DeepSeek