方法速度缓慢且成本高昂，若是完全基于实验方法进行药物虚拟筛选，完成化合 物数据库的筛选所需的时间是一个天文数字。此外，实验方法还受到可用测试化 合物的供应和准确预测它们在体内行为的难度的限制。 计算机辅助药物设计方法(CADD): CADD相较实验方法极大地加速了先导 化合物发现的速度。在CADD中，先导化合物的筛选被普遍称为: 虚拟筛选 (virtual screening)。他使用基于分子力场或者量子力场的分子对接方式，对数 与药物的亲和力，完成药物的筛选。基于CADD的方法除了能够加速，还不受化 合物是否可以获得的限制。然而，基于CADD的虚拟筛选存在一个trade off， 即想要进行精确的筛选需要大量的计算资源和时间，而想要快速的完成筛选，则 会损失较大的精度。在药物发现这个先导化合物准确率极为重要的领域，大量的 计算资源和时间很难避免。曾有研究统计过，若想要对100亿个小分子进行令人 满意的筛选，则需要长达3000年 满意的筛选，则需要长达3000年的时间。简而言之，利用CADD进行高精度的 药物虚拟筛选，所需的时间同样是难以接受的。 AI大模型辅助药物虚拟筛选 基于AI的算法，包括监督学习，无监督学习，自监督学习，强化学习以及基 于规则的算法，可能有助于解决传统方法中存在的问题。 AI方法通常基于对数据特征的学习。具体来说，就是从大量的已知药物化合 物和非药物化合物中，去学习成药所需的潜在特征，并依据这一特征对化合物进 行能否成药

据关联，还提供可视化的管理界面。系统提供对已经保存的图片数据提供搜索 查询功能，可以根据所属单位、人员姓名、身份证号、手机号码（登录账号） 26 进行筛选查询或搜索。搜索出结果以后可以进入下一层级，查看搜索对应人员 的所有图片数据，并对图片数据根据拍摄时间（在上传时抓取数据）进行筛选 搜索。 本模块提供手动查询功能，查找到对应图片后点击数据对比按钮后，通过 对接系统（一场三站人脸识别系统和上饶本地吸毒人员库）查询该号码的对应 收集的本机通信录数据进行保存，并和上传账号的被监管人员进行 数据关联，还提供可视化的管理界面。系统提供对已经保存的通讯录数据提供 搜索查询功能，可以根据所属单位、人员姓名、身份证号、手机号码（登录账 号）进行筛选查询或搜索。搜索出结果以后可以进入下一层级，查看搜索对应 人员的所有通讯录数据。本模块提供手动查询功能，查找到对应手机号码后点 击数据对比按钮后，通过对接系统（实有人口、在逃、违法犯罪、重点人员、 收集的本机通话记录数据进行保存，并和上传账号的被监管人员进 行数据关联，还提供可视化的管理界面。系统提供对已经保存的通话记录数据 提供搜索查询功能，可以根据所属单位、人员姓名、身份证号、手机号码（登 录账号）进行筛选查询或搜索。搜索出结果以后可以进入下一层级，查看搜索 对应人员的所有通讯录数据，并按拨打次数进行统计排序。本模块提供手动查 询功能，查找到对应手机号码后点击数据对比按钮后，通过对接系统（实有人

）能力开放接口运营（ 4 ）行业化服务运营 （ 5 ）生态圈运营 合作运营项目建议 3 基础业务能力建设及提升 精细化 预警服务 靶向预警 实时触发预警 智能触发 精准大数据筛选 触发场景 实时位置 人流预警 气象预警 用户行为 靶向预警 精细化服务 预警缺乏 准确性、智能性、有效性 目前气象预警信息多以群发模 式下发，不但缺乏针对性，而 请 市 民 做 好 健 康 防 护 【 x x 市 人 民 政 府 】 联通 气象局 气象智能网格化（精细） 数据 利用运营商数据中的位置、人群特征等信息，通过大数据建模分析和筛选能力，可对特定区域、特定人群进行精细化的 基本特征 消费特征 个人信用 社交特征 个性标签 … 智能预警预报 特殊名单 • 去重设置 基于实时位置、人群特征标签，通过大数据分析手段 ，精准筛选出受影响的群众，短信靶向下发相关信息， 对群众进行宣传或引导群众避险。 业务场景举例： 据气象监测， 广州黄埔区将发生强对流天气，可能遭遇强降水。气象局筛选出受影响的区域群众，批量下发气象预警。 大数据精准筛选 受影响目标人群 设置短信下发任务 靶向短信下发 监测到突发事件 圈选指定区域 智能预警预报：

上线 XX 私有云 上线 XX 混合云 研发：整合资 源，众创研发 制造：智能升 级，个性定制 搭建联接用户、内外资源的 众创研发平台 实现价值链全流程参与的众创研发 创新研发创意收集、筛选、孵化模式 众创知识产权 / 专利运营 & 应用 实现与 AI 公司及外部研发资源信息数据互联互通 贯穿全流程的个性化定制平台的设计、搭建及优化迭代 价值链各模块参与的个性化定制流程打通 与外部供应链平台、销售平台无缝对接 众创研发开放平台主要包括以下六部分：开放式研发交互平台、项目筛选体系、投资引入机制、内部 对接孵化机制、产品运营迭代及投入资源监控体系。 XX 众创研发开放平台实现样态 创意来源 筛选项目 引入投资，孵化创意 产品运营 投资者 XX 内部团队 1 ２ ３ ４ ５ XX 众创研发开放平台 1 建设开放式研发交互平台 ２ 建设项目筛选体系 ３ 建立投资引入机制 ４ 建立 XX 内部对接孵化机制 需要建立三级筛选体系，以便选择最佳创意方案，在最大程度上赢 取产品规划、制造、销售、服务等部门及领导层的支持。 XX 众创研发开放平台项目筛选体系 高级筛选 中级筛选 初级筛选 • 筛选对象：创意收集网络所有创意； • 筛选人： XX 所有用户及粉丝； • 筛选平台：研发交互平台、 XX 自媒体 平台（微信、微博、ＱＱ群）。 • 筛选对象：初级筛选出的 100 个创 意； • 筛选人： XX

规范设置。 4.2.8 违法证据智能审核的需求 应用 AI 图像识别技术，对违法证据进行可信度智能分类分级， 识别各类明显不符合执法取证规范的各类违法场景，自动剔除无效 违法证据照片，提升民警筛选审核违法工作效率。 4.3 基础应用系统需求 4.3.1 交通信号控制系统需求分析 根据对高新区交通信号控制系统现状的分析，在未来高新区交通 信号控制系统的建设中，主要有如下需求。 1）提高交通信号控制水平主要体现在四个方面： 月手动记录查看，冲突矩阵冲突展示。 205 6.2.5.3 统一信号控制 信号控制包括路口信号控制、干线协调控制、区域协调控制，警 保卫任务控制、单点控制和指定相位控制等。系统支持控制方式选 择、筛选、切换等功能。 路口信号控制：根据路口交通流状况，可通过平台进行人工干预 信号控制方案；同时根据路口配时方案，通过人机界面方式实现路 口配时方案、日计划和调度计划的调整优化，并经过人工判定后下 路口高精地图上展示路口车辆过车轨迹  支持用户自定义车辆、车牌、灯态的显示状态 6.2.6.3.2实时视频查看  支持用户按需查看各路口不同方向的实时视频  支持对实时视频框进行隐藏、显示、筛选等功能路口实时评 价 6.2.6.3.3路口实时评价  支持监测路口最近 5min 的溢流指数、过饱和指数、失衡指 数、空放指数 6.2.6.3.4路口运行趋势  支持监测路口总体和不同进口道方向的近

地图，形象精确显示各站点、各设备的坐标； 地图支持放大缩小，支持 2D 平面图和卫星地图以及感知 地图的切换； 告警事件实时推送，并在地图中对应坐标呈现，点击可查 看事件详情，进行正常事件、异常事件、全部事件筛选。 GIS 地图介绍 • • • 告警事件同业务功能相关联，不同的业务功能下，设置不同的告警规则；如发现垃圾、发现水体污染、水体颜色为黄色等； 告警事件支持任务指派，通过任务指派可查看本 时 间 、 事 件类型进行筛选。 移动端 • 告警事件默认状态为“未处理”，处理方式为“已处理”、“误报”等。 • 告警处理后生成相应日志，日志包括处理人、 处理时间、处理结果，以及现场图片上传。 移动端 • 告警信息产生后可对本条告警任务指派给相应的负责人。 •移 动 端 同 样 可 查 看实 时 视 频 监 控 ， 支持 按 区域、按业务功能筛选显示视频。 移动端 谢谢聆听

能 力，已经为计算机视觉(cv)及自然语言处理(nlp)等领域带来了突破性的 进展。现在，AI的魔力已经被逐步引入药物研发的领域，并正在深刻地 改变这个领域的研究和发展流程。无论是在早期的药物筛选、药物优 化，还是在药物的临床试验和后期的上市监控，AI的应用都愈发广泛。 本文将简要的概括药物研发的流程，并深入探讨AI在药物研发的第 一步: 靶点发现中的作用，以及它如何为这个过程带来革新。 耗时10年，耗资10亿美金，成功率不足10%。因此，如何降低药物研发的金钱 成本、时间成本，提高成功率已然成为了药物研发行业的重中之重。 通常而言，药物的研发包括以下步骤: 靶点发现，候选药物筛选，候选药物 优化，临床前研究，临床实验，以及市场化等步骤 [1]。靶点发现作为整个流程 的第一步，是新药研发中决定成败的一步，成功的靶点识别可以为后续的药物设 计提供方向。不仅能提高新药的研发效率，也能极大地改善患者治疗期间的生活 靶点。这一方法通常有 着较高的准确性，但整体策略既费时又费力，且实验结果严重受到生物样本质量 的限制。 计算机辅助的方法主要包括反向对接，结构相似性分析等。这些计算技术能 够一定程度上加速靶点的筛选速度，但同样存在自身的局限性。如反向对接需要 在大量的蛋白质目标中进行对接，这会极大的消耗计算资源和时间。结构相似性 分析则非常依赖已知的蛋白结构，对结构未知的蛋白无从下手。 随着AI技术的发展，

多屏时代，通过移动等多接触点加深品牌印象，提高统一辨识，保持价值传递一致性 消费者驱动渠道变革 1. 将生意放在所有有流量的渠道 2. 仓储的管理区分实体和虚拟 3. 原有传统的客户 ( 群 ) 有了新的筛选与识别 1. 地理局部区域决定有限客流 2. 集中的管理体系，关注营运绩效，挤出利润 3. 标准化的快速扩张和经验复制 1. 所有渠道形成一体并分享利润 2. 设计统一且完整的客户体验 3 商品及服务 展示、对比 售后 购物车 互动营销 转化及服务 互动活动 评价、 评论 收藏 / 晒单 / 分享 客服 / 咨询 / 投诉 导购 / 推荐 交叉销售 门户内容展示 搜索、筛选 会员中心 会员订单结算 促销规则 智慧门店 业务管控 品牌 / 属性 / 分类管理 可视化模板 （移动 / PC ） 文章及内容 会员管理 积分 / 等级 售后 / 退款 / 投诉管理 以聪明的接触和体验设计来获取潜在用户，通过互动活动、评 论、 SNS 、论坛等社交网络与用户建立联系，沉淀第一次购买 决策的转化－移动导购 & 扫码数据 每一个导购细节，都是为了留住游客 京东渐进式筛选 智能搜索 虚拟分类 a 、按适合人群类型分类 b 、按价格区间分类 应用举例 品牌印象 二维码扫购 品牌年代记、材料与工艺、 门店列表、技巧知识等， 彰显实力，区别小作坊，

缺乏动态匹配 假勤系统 解决的是单点的时间管理，通常只起“记录作用”。缺乏与产出、绩效、 业务需求动态匹配的能力，导致“有人但效率未必可见”。 单一环节 难以支撑后续流程 招聘系统 只解决简历筛选、面试流程等单一环节，无法与培训、绩效、用工成 本管理等打通。值招聘数据难以沉淀为组织的人才画像，无法支撑后 续的人才培养与价评估。 主动参与 度不高 E-Learning 课程平台 学习内 人才培养与发展方面最佳实践案例 – 绚星绚才 TalentNova（1/4） 数据来源：沙利文研究 • 绚星聚焦智能生产力 “人才域” 的核心需求，以 AI 技术破解企业在招聘环节面临的 “用人需求传递模糊、简历筛选效率低下、测评缺乏针对性” 等痛点，借助智能解 决方案为陷入招聘困境的企业提供助力，凸显出绚星绚才 TalentNova作为 “企业精准人才选聘核心枢纽” 的价值。 简历池庞大，HR 人工初筛耗时耗力 以精准评估候选人的专业能力与岗位匹配度 定制化测评让岗位与候选人的专业匹配度 评估精准度提升 零售行业龙头企业 绚星 NOVA 智能解决方案的全流程赋能 • AI 高效筛选与分析，提升面试针对性 • AI 定制化生成测评方案，强化信效度 • AI 输出录用建议与试用期方案 区域简历筛选尺度不一，优质候选人常因 “标准模糊” 被误筛,人才流失率增加 跨区域面试协同成本高，用人经理与 HR 对 候选人评价分歧难调和，决策效率低

游前行程 游中行程 周边 到店入住 活动 二销（产品＋服务） 周边 随着 OTA 平台的兴起，用户可以通过 App 或网站自由预订，旅行的自主性增强了，但服务流程却被拆散： 行前要在不同平台比价、筛选；到达度假区后，又必须重新对接现场客服；行程结束后，反馈与权益又回到 其他渠道。线上与线下系统没有打通，信息和服务脱节，客户体验被割裂，运营也难以实现高效协同与规模 化提升。 AI G.O 是复星旅文基于瓴羊 就像一个独立的公司，以保障业务的灵活性，使其可以在快速变化的市场上，即时做出反应。 这十多个 BU 都有不同的运营方法和经营指标，这给雀巢中国进行整体经营提出了难题。各 BU 手动从多家 第三方服务商摘录数据，运营团队再筛选关键数据上报总部。这一流程数据收集分散，缺乏结构化统一管理 和存储，导致数据汇总分析滞后、准确性和时效性不足，难以满足雀巢中国整体运营需求。 为了解决这一问题，雀巢中国着手构建统一的数据汇总和分析 借助瓴羊的数据分析技术和能力，雀巢中国将十多个 BU 运营的 100 多个渠道接入到 EC BI 平台上，通过统 一的指标体系，标准化分析方式，固定看数的框架，大幅提升看数效率。平台接入、自动分析替代人工采集、 筛选、汇报，节省了 80% 的日常工作量。不仅如此，数据汇总从过去的“一月一更”，大幅提升到“T+1”次日更。 34 102 个增长实例 数智化增长领头羊｜ 2025 版 视易云策是一家 KTV