健身房，茶舍等等，构筑一个阶 层的专属享受，让你足不出户即 可享有惬意的豪门生活。 智慧社区 -- 新盾嘉苑 新盾嘉苑小区位于新乡市南 环路以北 , 胜利路以东 , 文 化街以西 , 文岩路以南地块 , 总建筑面积 32 万平方米 , 其中住宅部分为 28 万平方 米 , 商业 3.4 万平方米 案例展示 T h a n k s 谢 谢

Construction guideline of zero⁃carbon emission park 2025-07-28 发布 2025-08-28 实施 CCS P 04 DB32/T 5156—2025 ICS 91.010.01 DB32/T 5156—2025 前言 ……………………………………………………………………………………………………………Ⅲ 1 范围 ……………………………………… 零碳园区指标解释及计算说明 ……………………………………………………………7 参考文献 ………………………………………………………………………………………………………12 目 次 Ⅰ DB32/T 5156—2025 前 言 本文件按照 GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第 1 部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件主要起草人：董伟、涂远东、曹圆媛、黄叶飞、冯大伟、苏庆、韩亚西、潘卓兮、何骞、张勇、韦林圻、 杨林、吴祈诺、吴慧露、邱林、康慨、杨辉、倪卫洁、王韵、陈超、陆中山、张婧欣、陈仁坦、王乐阳、张书、刘树洋、 赵恩宇。 Ⅲ DB32/T 5156—2025 零碳园区建设指南 1 范围 本文件规定了江苏省零碳园区建设的总体原则、建设内容和建设指标。 本文件适用于省级及以上开发区开展零碳园区的建设工作，其他园区可参照执行。

32HV001A HV001A 周转箱明细 检验记录 安灯记录 刀具 不合格评审记录 返工登记 查看 查看 查看 查看 查看 查看 610000999 32HVUTA 61000099 32HV001A HV001A 61000999 32HV001A HV001A 61000099 32HV001A HV001A 6100000999 32HV001A HV001A 32HV001A HV001A HV001A 93NOT 93M02 93L01 93G01 93A12 6000084 32HV001A1N01102N HV001LA.1 版外观铝 GI-02 机器全检 HVO0LA.1 版全检铝 HT-01 HVO01LAL1 版碳氢清洗铝 GS-10 HV00LA.1 版委外阳极铝 试 1 H001LA.1 版车削铝

“ 2022620” 洪水设计的不同洪水情景 基于 “ 2014820” 洪水设计的不同洪水情景 技术成果： 提升模拟速 度 P32 洪涝快速模拟： 基于深度学习的城市暴雨内涝时空变化快速模拟 模型基于 Python 语言开发 ， 使用国际主流的 Tensorflow 2.10 深度学习框架。 共构建 3 个一 维卷积神经网络模型 大小 批大小 学习率 水位预测 CNN [32,64,64] [32, 1147727] [3, 5, 5] [2, 2, 2] 32 0.001 流速预测 CNN （ x 方向） [32,64,64] [16, 1147727] [9, 9, 9] [3, 3, 3] 32 0.001 流速预测 CNN （ y 方向） [32,64,64] [16, 1147727] [9 [9, 9, 9] [5, 3, 3] 32 0.001 技术成果： 提升模拟速 度 P33 上游边界 流量过程 小安溪：长濑流量 宣平溪：上显滩流量 松荫溪：靖居口流量 开潭水库水位 大港头 紧水滩水库出库流量 推广性强： 成果可为人工智能在城市暴雨内涝 快速模拟及防灾减灾工作应用中提供参考； 精度可靠： 典型暴雨场景模拟中 ， 计算峰值水 位误差在 0.5% 左右

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n DeepSeek 开源使金融机构能够轻松获得前沿模型能力，且大幅降低部署成本。其通过对训练方式、算法架构和推理方 法的工程化优化大幅降低了部署成本。近期采用大规模 RL 训练方法的阿里 QwQ-32B 等模型也在缩小规模的同时达到 了 DeepSeek R1 671B 的应用效果，有望进一步催生银行落地应用。 核心观点 DeepSeek 开源、低成本、强推 理 助推银行业应用 1 n 成本与理论收入 7 n 阿里近期开源的 QwQ-32B 模型基于 320 亿参数规模，在数学推理、代码生成及通用任务中表现亮眼，综合性能对标 DeepSeek-R1 （ 6710 亿参数，激活量 370 亿）。该模型大幅降低部署成本， 支持在消费级显卡（如英伟达 RTX 4090 ）上本地运行，满足快速响应及数据安全需求。同时， QwQ-32B 集成智能体（ Agent ）能力，可调用工具并基于 ）能力，可调用工具并基于 环境反馈调整推理逻辑，为定制化 AI 方案提供基础。 图表： QwQ-32B 模型表现 资料来源：阿里，中泰证券研究所 8 性能：开源 QwQ-32B 性能比肩满血 R1 ，再次降低部署成 本 n 通过将 DeepSeek-R1 的推理能力蒸馏到更小的模型中，较小的模型也能具备强大的推理能力。 DeepSeek 开源了从 15 亿到 700 亿参数的 R1 蒸馏版本。这些模型基于

12 种语言同步输出） 系统优化特性 指标 基准值 优化方案 响应延迟 800ms 动态量化技术降至 210ms 并发处理 50 请求/秒 模型蒸馏后提升至 300 请求/秒 内存占用 32GB 参数共享架构压缩至 8GB 知识更新机制 采用增量学习框架实现每周知识库更新，在科 技馆场景测试中： - 新展项资料录入后 12 小时内完成知识融合 - 专 业领域问答准确率保持季度衰减率<2% 传统方案在语音交互层面仅支持固定关键词触发，而本方案采 用多模态输入理解技术，用户可通过语音、手势或环境传感器（如 定位信标）触发讲解，并支持打断纠正和追问。测试数据显示，在 博物馆场景中，传统方案的交互失败率达 32%，而本方案通过意图 识别纠错机制将失败率降至 5%以下。 以下为关键指标对比： 对比维度 传统方案 DeepSeek 大模型方案 内容生成效率 2 小时/万字（人工录制） 实时生成（延迟<500ms） 因此模型参数量需在 70B 以下，并采用动态量化技术降低推理显存 占用。 3. 领域适配性：通过预训练+微调的两阶段方案，预训练模型选择 DeepSeek-V3 基础版（参数量 67B，上下文窗口 32k），其通用语 义理解能力可覆盖 90%以上的开放域问答需求。 定制化训练分为数据准备、微调策略设计、评估优化三个阶 段： 数据准备 - 领域语料库构建：收集历史语音讲解文本、用户高频问题、专业