再循环空气系统和机房空调应用气相和颗粒过滤。 对气态污染物的最佳控制将允许机械系统中为颗粒物和气态分 子级污染物控制设置单独的部分。然而，机械系统受到的物理限制， 如尺寸和压降的限制，以及持续的预算约束，都要求开发新型化学过 滤产品。 本白皮书旨在全面剖析数据中心空气治理的需求、现状、检测 手段、现存问题及治理方法，结合国内外标准、实际案例和最新研究 成果，为数据中心行业提供科学、有效的空气治理解决方案，助力数 据中心实现绿色、高效、可靠运行。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .11 5.2 物理化学检测方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (Cl2)：不仅腐蚀设备，还会通过呼吸道侵入 人体，导致中毒。例如，H2S 浓度 >10ppb 时，可能引发嗅觉疲 劳；>100ppb 时，短时间内可致人昏迷（T/NIISA 004-2022 表 A.3）。控制要求：数据中心需通过化学过滤装置将 H2S 控制在 <3ppb，Cl2 ＜ 1ppb（ANSI/ISA-71.04-2013 G1 等级要求）。 • 氮氧化物（NOx）：柴油发电机运行时排放的 NOx（如 NO2）可 形

DeepSeek教育应用的立体图景。本讲座内容比较多，分为上中下三部分课件，学习和讨论三天时间： n 第一天：DeepSeek技术重塑教育。 n 第二天：教-DeepSeek贯通教学流程。学-DeepSeek实现个性化学习。 n 第三天：研-DeepSeek赋能学术科研。管-DeepSeek提效学校管理。 三、在技术学习的道路上，优质学习资源至关重要。推荐大家参考《人工智能通识教程（微课版）》这本系统全面的入门教 教师模型的训练：先训练一个性能强大但计算成本高的教师模型。 生成软标签：教师模型对数据进行预测，得到每个样本的概率分布，这些就是软标签。 训练学生模型：用软标签和硬标签共同训练学生模型。 优化与调整：通过调整超参数，优化学生模型的性能。 蒸馏技术的优势 模型压缩：学生模型参数少，计算成本低，更适合在资源受限的环境中部署。 性能提升：学生模型通过学习教师模型的输出概率分布，能够更好地理解数据的模式和特征。 球大模型赛道的重要领跑者。 多Token预测 MTP 混合精度训练 FP8 混合专家 MOE 多头潜注意力 MLA 通讯优化 DualPipe 并行训练框架 HAI 强化学习 GRPO 直接硬件编程 PTX 测试时计算 TTC 能力突破 开源、低成本、国产自主 n 基础能力：进入推理模型阶段，并跻身全球第一梯队 1. 推理能力跃升： D

整合。 04 集成相关业务系统 应急管理综合指挥决策平台 全面优化整合实时台风路径发布平台、实时水（雨）情信息展示平台、实时卫星云图展示平台、地质灾害气象风险预报（警）发布系统、危险化学 品风险防控大数据平台、森林火险气象等级预报平台 ，对接省气象局短临预报预警平台 1 小时定量降水客观预报信息、 3 小时定量降水客观预报信 息、潮汐预报信息， 中国地震台网震情分布平台信息等各类数据资源 实时水雨情 卫星云图 雷达图 危险化学品管理平台 智慧消防管理平台 中国地震震情分布平台 气象短临预报系统 森林火险管理平台 安全生产风险管控 地质灾害 江河水位 充分整合水利局水雨情监测 站实时数据 、 通过水文平台 、 16 集成安全生产风险管控系统 11 集成危险化学品单位及运输车辆信息 集成危险化学品单位及运输车辆信息。 全数据集中 以大数据平台为基础 ， 全量汇 聚应急管理相关数据 ， 实现数 据的集中展现和管理。 全社会协同 建设网格化管理体系

2024 年图灵奖、强化学习 DeepSeek-V3 跨节点专家并行 硬件协同优化 Transformer Encoder- Decoder Grok-3 20 万张卡 思维链推理 上下文对话 语料学习 ChatGPT BART Encoder-Decoder QWQ-32B 两阶段强化学习 BERT Only Encoder Only Decoder Gemma-3 多模态推理融合 思维链推理 DeepSeek-R1 强化学习奠基人获得 2024 图灵奖 （ Discount Factor ） n 强化学习的目标是得到一个策略，用于判断在 什么状态下选取什么动作才能得到最终奖赏。 3 月 5 日公布了 ACM （ MIT 教授） 和 Richard Sutton （强化学习之父 ，阿尔 伯塔大学 教授， DeepMind 科学家） 折扣因子 监督微调 强化学习 图源自《 ReFT: Reasoning with Reinforced Fine-Tuning 》 DeepSeek-R1 ：监督微调 + 强化学习训练

石油化工行业智能优化制造 我国石化行业发展现状 石油和化学（石化）工业：能源和基础原材料工业，生产燃 料油品、农用化学品、有机和无机基本原料、合成材料、精 细化学品等多种原材料产品。 石化工业是经济发展的火车头 我国石化行业发展现状 石油和化学（石化）工业：能源和基础原材料工业，生产燃 料油品、农用化学品、有机和无机基本原料、合成材料、精 细化学品等多种原材料产品。 石化工业是经济发展的火车头 料、玩具 共享用单体( LLDPE) 、合成润滑油 化学中间体、洗涤剂、纸和织物定 型剂、后处理剂、蜡替代品、油田 化学品、脱模、增塑剂、皮革处理 洗涤剂、水泥添加 剂、化妆品、阻腐 蚀、照相化学品、 灭藻剂 非离子表面活性剂 熏蒸剂 杀菌剂 药 乳胶漆 防冻剂 刹车油 聚酯纤维和树脂 乳胶漆 墨水添加剂 水力( 系统用) 液体 溶剂 化学中间体 烟用过滤嘴 塑料 腊克( 漆) 纤维( 纤维( 服饰、家用、 无纺、织物) 溶剂( 涂料、塑料、 通用) 阿司匹林 香料 药 化学中间体 淀粉改 性剂 化妆品 卫生间 药 用 化学原料 香料 酒精和汽油混合燃 料 口腔洗涤剂 药 掘井泥浆 洗涤剂 织物 纸张浆液 织物浆液 粘接剂 纸张浆液 增稠剂 可溶包装物 无纺袋 安全玻璃 建筑玻璃 乳胶漆、应用零件 布纹和无布纹纸、粉末涂料 塑料溶胶和有机溶胶、垃圾、 袋瓶、硬管、盆、柔性膜和食

言 本标准按照 GB/T1. 1—2009给出的规则起草。 本标准由全国危险化学品管理标准化技术委员会(SAC/TC251)提出并归口。 本标准起草单位:中国石油和化学工业联合会化工园区工作委员会、清华大学、惠州大亚湾经济技 术开发区、上海化学工业区发展有限公司、中国化工经济技术发展中心、中国化学工程集团有限公司、中 馨科创(北京)咨询顾问有限公司。 本标准主要起草人:杨挺、石磊 件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。 GB/T29178 消防应急救援 装备配备指南 GB/T29639 生产经营单位生产安全事故应急预案编制导则 GB30077 危险化学品单位应急救援物资配备要求 GB/T36762 化工园区公共管廊管理规程 GB/T45001 职业健康安全管理体系 要求及使用指南 GB50052 供配电系统设计规范 GB50160 石油化工企业设计防火标准 化工园区为实现高质量发展尽可能提升的指标。 3. 6 责任关怀 responsiblecare 化学工业自愿发起的关于健康安全及环境等方面不断改善绩效的行为。 注:是化工行业专有的自愿性行动。该行动旨在改善各化工企业生产经营活动中的健康安全及环境表现,提高当 地社区对化工行业的认识和参与水平。 4 缩略语 下列缩略语适用于本文件。 COD:化学需氧量(chemicaloxygendemand) VOCs:挥发性

用，开启人机深度协同的新纪元 ［1］。 2023 年以来，具身智能在技术突破和应用拓展方 面取得了显著进展。计算机视觉中激光雷达、深度相 机等感知技术的进步，使具身物理本体能够实现毫米 级环境感知 ［2］；强化学习、模仿学习、自适应控制等人 工智能算法的发展，让具身智能在虚拟仿真环境中通 过大量试错优化策略，并将经验无缝迁移至真实场 景 ［3］；Vision-Language-Action 大模型的出现，进一步增 家务机器人横空出世之后，具身智能 的前沿概念开始被大众所知晓 ［13］。本次具身智能的 浪潮，是以人形机器人的技术突破为核心，使其逐渐 成为人工智能领域的研究热点。近年来，随着计算机 视觉、深度学习、强化学习等技术的快速发展，具身智 能在理论研究和实际应用方面都取得了显著进展，迎 来了新的发展机遇。 工业机器人在自动化产线作业已经几十年了，这 难道不是具身智能？确实，从二十世纪八十年代，大 2.2 强化学习与自适应控制技术 强化学习是一种通过具身智能物理本体与环境 进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优策略 的机器学习方法。在具身智能中，强化学习被广泛应 用于决策和控制，使机器人能够在不断试错的过程中 学习如何在不同环境下做出最优决策，以实现目标任 务。自适应控制技术则使机器人能够根据环境的变 化实时调整自身的控制策略，以保持良好的性能和稳 定性。通过强化学习与自适应控制技术的结合，具身

第六章：CBAM 范围可能扩展至其他行业 – 有机化学品和聚合物 ............................ 82 6.1 引言：CBAM 的演变与潜在的范围扩展 ........................................... 82 2 6.2 有机化学品和塑料聚合物：为何它们可能被纳入 CBAM ..... 钢铁和铝业）的公司，本指南将能帮助企业做好合规和运营调整相关工 作。 • 其他制造业领域的香港制造业企业： 预计将被纳入 CBAM 范围的行业 （例如到 2026 年可能涵盖塑料聚合物和有机化学品），也应提前做好 准备。此外，因供应链需求或客户要求而受到间接影响的制造业企业也 将从本指南中受益。 本指南也适用于希望了解 CBAM 如何影响制造业格局及其对全球贸易更广泛影 响的供应链合作伙伴、行业协会及持份者。 知识。它强调了香港制造业企业为 符合 CBAM 要求可以采取的实际 措施。 建议略读本章。 建议略读本章。 第四至六章：分步指引与案例研 究： 深入探讨钢铁、铝等行业的具体分 步指引，并对有机化学品和聚合物 等可能成为 CBAM 下一步扩展范 围的行业进行说明。这些章节包括 数据管理、隐含排放计算和合规策 略的最佳实践。 建议至少略读其 中一个案例研 究。 至少阅读其中一

2.1 提升教学效率.............................................................................15 1.2.2 个性化学习支持.........................................................................16 1.3 项目范围........... .......................................................................................30 2.2.1 个性化学习路径.........................................................................32 2.2.2 实时反馈与辅导...... 效率、个性化和智能化管理的需求。为此，DeepSeek 学校旨在通 过人工智能和大数据技术的深度整合，构建一套全面覆盖教学、管 理、评价等环节的智能化教育生态系统。项目目标是通过技术手段 提升教学效率、优化资源配置、实现个性化学习，并为学校管理者 提供科学决策支持。 项目将在以下几个方面展开具体应用：首先，教学场景中，基 于深度学习算法的智能教学系统将自动分析学生的学习行为数据， 生成个性化的学习路径，并为教师提供精准的教学建议。其次，在

核心观点 DeepSeek 开源、低成本、强推 理 助推银行业应用 1 n DeepSeek 模型在 Post-Train 阶段大规模应用了强化学习方法。 R1 使用了冷启动 + 大规模强化学习方法， R1-Zero 版 本模 型使用纯强化学习方法。随训练过程推进，模型展现出了推理能力的扩展（高准确率和 long-CoT 能力涌现等） 。 图表：随步数提升 R1-Zero 的 AIME 任务准确度 任务准确度 图表：深度思考能力提升 性能：后训练阶段大规模应用强化学习，表现推理能力扩展 资料来源： DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning ，中泰证券研究所 资料来源： DeepSeek-R1: 理中的成本更具优势。 它在 MoE 架构的基础上， 通过多头潜注意力机制（ Multi-Head Latent Attention ， MLA ）进行优化；在后训练阶段采用冷启动 + 大规模强化学习 方 式，不再使用传统 SFT 做大规模监督微调， 甚至绕过了一些 CUDA ，采用 PTX 汇编来提升能力；在推理场景下通过 大规模 跨节点专家并行（ Expert Parallelism