餐饮服务与数字化运营 CATERING SERVICE & DIGITAL OPERATION MANAGEMENT 模块六 收益管理 思维导图 项目二 餐饮数字化营销 ● 知识目标 1. 掌握营销内容的组织。 2. 掌握餐饮业的自媒体营销技巧。 ● 能力目标 ● 素养目标 1. 能够辨别直销渠道和分销渠道。 2. 能够配合营销目的，运用营销推广技巧， 策划并实施营销方案。

的网络， 分支学校“0”运维，末端ONU即插即用、即换即通，运维成 本低； • 村办小学数量多，信息点少，通过分光器实现接入，极大减少 网络层级与光纤需求，工程成本节省30%+。 3.客户收益 • POL通过无源分光器实现网络收敛，极大减少网络层级与光纤 需求，工程成本节省30%+； • 乡镇校园网络进行统一认证、管理、维护，实时感知网络运行 状态，实现全方位网络运维； • 面 器、NVR、门禁广播等设备；高性能Wi-Fi 6确保全校智慧教室高密接 入无卡顿； • 统一网管：利用eSight统一管理，全网设备即插即用免运维，2人可维 护全市120+所学校网络。 3.客户收益 • 使用eSight网管，降低网管难度既能统一管理，又能以学校为单位各自 管理； • 网络扁平化，简化网络结构，降低网络的运维难度。设备只在中心机房 和终端信息箱，管理OLT，就管理了所有的ONU； 校内光纤大部分利旧，设备全部重新采购，节省了大量的人力物力成 本； • 光纤入室，在各楼栋的弱电间，不再需要任何有源设备。节省了30% 以上的能耗，同时避免了火灾隐患； • 光网和IP设备采用统一网管、统一运维。 3.客户收益 • 全市中小学教育资源共享通道打通，通过统一网络出口，整张网更加 安全、可控； • 无源光网络二层架构，节省水平布线，工期缩短30%； • 升级改动无需重新布线，100G平滑演进，提高投资效率50%；

......................................................................................109 6.1.1 风险收益平衡................................................................................................. 量化交易系统的核心价值体现在三个维度：  风险控制精度提升：基于强化学习的动态仓位管理系统可使最 大回撤降低 40%-60%  策略迭代效率突破：遗传算法优化的神经网络策略研发周期从 传统数周缩短至 72 小时内  收益稳定性增强：集成学习模型在标普 500 指数上的年化波 动率较传统策略下降 35% 然而，该技术的实际应用仍面临关键可信度挑战。美国金融业 监管局 2022 年审计报告显示，约 43%的 AI AI（XAI）技术，使策略决策过程满足 FINRA 第 2210 条合规要求；在交易层采用联邦学习架构，实现跨市场数据 的隐私保护与协同优化。瑞士信贷银行的实测数据显示，该方案使 AI 策略的实盘收益回撤比提升至 3.8:1，同时将监管审计通过率提 高至 92%以上。 本方案特别强调工程落地性，所有技术组件均经过纽约证券交 易所真实交易环境验证。例如，采用的动态特征选择算法可在保持 预测精度的前提下，将算力需求降低

更好地应对市场变化，从而在长期交易中实现更稳定的收益。本文 将详细探讨如何将 DeepSeek 框架引入股票量化交易的具体方案， 包括数据预处理、特征工程、模型训练与优化、策略回测及风险控 制等关键环节，为金融机构和投资者提供一套切实可行的应用方 案。 1.1 股票量化交易概述 股票量化交易是一种通过数学模型和计算机技术来执行交易策 略的方法，旨在通过系统化的方式实现收益的最大化和风险的最小 化。量 应。最终，通过持续优化和迭代，项目将实现智能化的股票量化交 易系统，提升交易效率和收益稳定性。 为实现上述目标，项目将遵循以下关键指标： - 数据覆盖率： 确保历史数据的完整性和实时数据的准确性，覆盖主要市场和行 业。 - 模型精度：通过交叉验证和回测，确保模型预测的准确性和 稳定性，回测年化收益率需达到 15% 以上。 - 响应速度：系统响应 时间不超过 100 毫秒，确保交易决策的及时性。 毫秒，确保交易决策的及时性。 - 风险控制：引入 多层次的 2.2 项目范围界定 本项目旨在通过引入 DeepSeek 技术，优化股票量化交易策 略，提升交易效率和收益率。项目范围涵盖从数据采集、模型构建 到策略执行的全流程，具体包括以下几个方面： 首先，数据采集部分将涵盖多源数据的整合，包括但不限于历 史股价、成交量、财务数据、宏观经济指标以及社交媒体情绪数 据。DeepSeek 将

................. 14 7.7 场景数据产品与服务运营 ............................................... 15 7.8 价值衡量与收益清算 ................................................... 15 7.9 反馈改进与能力迭代 .......................... .............. 32 10.5 收益分配机制 ........................................................ 32 10.5.1 数据价值评估模型 ................................................ 32 10.5.2 数据收益分配机制 ..................... 产品和服务，并对外输出完成数据价值闭环，实现可信数据空间自我造血和长效运营。运营要 求围绕可信数据空间全生命周期管理展开，从建设运营标准中的技术系统搭建，到运营规则里 的接入审核、互联互通、共享使用和收益分配等机制确立，构建起一套保障空间稳定运营、促 进资源交互与价值共创的体系，确保各参与方在有序规则下开展数据活动。 ——场景应用是指在业务需求带动牵引下，可信数据空间构建起促进场景数据流通利用的

峰谷电价压力：用电峰谷差价大，缺乏灵活调节手段； 新能源使用比例低，需高价购电补充。 1. 碳排与环保压力：碳排放核算不透明，绿电消纳比例低， 难以满足政策要求。 2. 错失电力市场收益：缺乏虚拟电厂 (VPP) 聚合能力， 自身体量无法响应电网调度要求，分散资源难以参与市 场交易。 1. 数据孤岛与系统割裂：能源设备数据分散，难以统一分 析：无法动态匹配生产计划与能源需求。 平台助力提升综合能源效率； √ 借力打通市场化交易通道，额外创收。 区域企业 / 工厂园区 可调资源聚合运营 · 1 、积极推动当地已开发的光储充项目 接入 VPP 平台，给予补贴 / 收益分成； · 2 、广泛吸引当地企业电力用户将可调 负荷接入 VPP 平台，参与电网调节 获 利 。 对于宝能投资方 √ 新能源业务落地； √ 接入更多资源，做大管理规模； ( 响应速度、时 长、成本等 ) 。 4. 设计“钱途”——商业 模式与盈利机制 · 做什么 : 参与需求响应获补贴；参与辅助服务 市场获收益；电力现货市场套利；提供能源托 管、节能等增值服务；与资源方约定收益分成。 · 关键点：结合当地电力市场政策和资源特性设 计 。 3. 选好“装备”——技术 方 案与平台搭建 ( 已具备 ) · 做什么 : 信息采集与通信系统

CHP-VPP的收益最大； 第二阶段基于矩不确定分布鲁棒方法，构建风光出力的不确定性模糊集，引入用户热舒适度 HOMIE 模型，降低电热净负荷波动幅度，实现对 CHP-VPP 内部各单元实时出力的优化调整。针 对IEEE14节点模型进行算例研究，分析了不确定参数、不同优化方法以及动态电价对调度结果的 影响，结果表明：所提出的两阶段调度方法能够有效进行电热调度，实现系统的收益最大化和波 动最小化。 经济性，是新型电力系统的一类重要结构形态。 随着能源市场的不断发展，VPP 能够聚合的 能源形式逐渐多样化，它既可以用于市场能源交 易，增加运营收益，还能提高电力系统的灵活性。 文献[1]聚合了风电和储电设备，采用鲁棒优化实 现日前和实时市场的收益最大化；文献[2]聚合了 分布式能源，综合考虑 VPP 与 ISO 交易时的总成 本以及VPP内部运营成本，实现整体的经济最优； 文献[3]聚合了风光及需求响应(demand CHP)机组聚合成 CHP-VPP，通过 “热电解耦”的方式实现VPP内部电热负荷的优化 调度。文献[5]则聚合了风电厂、CHP机组和热泵 单元，在考虑供热特性的基础上，实现了 CHP- VPP调度电热收益最大化。 CHP-VPP 聚合了多种电热资源，通过优化调 度可助力高比例可再生能源消纳。与此同时，可 再生能源、电价等带来的不确定性 [6-7]也成为CHP- VPP 优化调度研究中的重点关注问题。其中，由

3 倍基准价的经济收益。 其他虚拟电厂建设情况 天津、 安徽、 山东等地都在开展虚拟电厂相关建设。 2019 年 12 月 3 日虚拟电厂迎峰度冬需求响应专项试点交 易。 本次交易共有 4 家虚拟电厂运营商参与 ，聚合 226 个客户 ， 总 计 8.7 万千瓦负荷参与 ，响应时长 2h ；参与虚拟电厂 有效出 清电量为 1.83 万千瓦时 ，通过交易可获得经济收益 4.4 万元。 合能源公司 虚拟电厂 业 务 注 册 代 理 交 易 ! 结 算 支 付 批量市场交易 ： 批量市场交易主要是虚拟电厂（单体）通过虚拟 电厂运营管理平台参与市场化交易 ，获得代理服务 费 或收益分成。 在业务注册方面涉及用户管理以及代理关系的管 理 ，由用户、虚拟电厂进行账户注册申请 ，省 综 合 能 源公司进行审核后创建账户 ； 在代理交易方面涉及套餐管理、合同管理、负荷 预测、辅助决策和偏差管理 零售市场交易 ： 零售市场交易主要包含两方 面用户 ：虚拟电厂代理的内部负 荷和外部签约用户 ： 针对内部负荷 ，主要通过完 成内部电量销售、结算等功能 ， 获取代理服务费或收益分成 ； 针对外部签约用户主要通过 分布式能源交易实现隔墙售电 ， 现有功能包括主体注册、交易 管 理、合同管理、结算管理等。 业务场景 - 零售市场业 务流程 申报交易

...................................................................................... 6 2.3.2 节能收益可视 ................................................................................................ 智能感知小区内业务的发生，及时唤醒当前节能小区的所有 节能 AP，当感知到业务离开，小区重新进入节能状态。 2.3 能耗可视方案介绍 为了能够感知园区网络的能耗以及使用节能方案后的能耗收益，分析器支持呈现网络设备的功耗及 节能收益。网络能耗可视方案，如下图所示： 华为园区网络 AP 智能节能技术白皮书 2 解决方案原理 华为专有和保密信息 版权所有 2.3.2 节能收益可视 使用节能措施后可以降低整网功耗，分析器可支持节能策略执行后节能收益的可视。 无论是 POE 关断节能还是休眠节能均是在基本无人接入时进入节能状态，所以节能收益计算时，基 准功率为 AP 无人接入时的基础功耗，根据基础功耗和节能时间计算节能收益，并可多粒度的在数字地图 上呈现能耗数据，包括：整网级、站点级、设备级；并依据历史数据可呈现收益趋势。 注意事项：

旨在确保各生产工序所需时间的 均衡性，从而减少工序间的等待时间浪费，提高生产 效率。 表2 应用预生产试验环境系统单一车间产线OEE收益对比 （测试周期为12个月） 指标 设备综合运营效率提升/% 单线人力下降/人 单线日产能提升/个 10条线单车间年度收益/万元 应用前 91.15 50 5 735 535 应用后 93 49.8 6 508.33 改善幅度 1.85 经过真实产线验证，配备预生产试验环境的产线 设备运行效率较未配备预生产试验环境的产线设备 运行效率提升了 1.85%。按照单一车间 10 条产线的 规模计算，应用预生产试验环境后，该车间总体收益 为 535万元。应用预生产试验环境系统前后产线基于 OEE提升收益数据对比如表2所示。 此外，通过接入预生产试验环境，还可以自动获 图2 数智融合孪生技术在智能制造中的应用场景示例 ③人力资源效率提升 ④智能动态安全管理能力提升 节拍的实时统计以及问题的自动改善与纠偏，从而保 障产线运行的稳定性，有效提升产能。叠加 LOB 与 OEE 数字化用例后，产线各项指标均有明显提升。应 用预生产试验环境系统前后产线 OEE 叠加 LOB 提升 收益数据对比情况如表3所示。 3.3 预生产试验环境系统对人力资源效率提升的影响 评估 传统劳动密集型的生产制造模式，在数智技术快 速发展的当下，面临巨大的挑战，存在根本性重构的 迫切需求。新型技术赋能的业务系统和工业自动化