港与内地碳中和及可持续发展目标》(《通用碳管理指南》) 聚焦企业内部管理， 介绍国际标准和体系，细述如何建立及优化碳管理体系、精准掌握碳数据并落 实减排行动；《碳管理实务指南：应对欧盟碳边境调整机制（CBAM）》（欧 盟 CBAM 指南》）则专注解析钢铁与铝两大 CBAM 涵盖行业的合规要求及应对 做法，涵盖排放计算、数据收集、报告与核查等核心环节，并辅以案例分析。 两本指南相辅相成 影响。生产碳密集型产品的公司面临合规成本增加的压力，这可能迫使它们采 用更环保的生产方法。 对于香港制造业企业，特别是构成香港制造业支柱的中小企，这册实务指南提 供必要的知识和工具，协助他们应对碳边境调整机制的各项要求，提供深入分 析、逐步指导及策略，确保业界可顺利过渡至这个全新的监管环境。 本实务指南指南旨在实现以下目标： • 支持香港制造业企业执行欧盟 CBAM 合规： 本指南提供实用指引，协 为可持续制造领域的领导者。 歐盟 CBAM 指南 – 第一章：引言 6 1.2. 本指南的編纂方法 本指南通过全面的方法编纂而成，结合了对欧盟碳边境调整机制政策的文献回 顾，以及与欧盟委员会代表的电话会议。 我们对钢铁、铝材及塑料聚合物行业 具代表性的香港企业进行了深入访谈和实地考察，以了解他们的基本能力并识 别技术差距，同时透过与其他制造业公司、行业协会和学术界持份者的会议收

.......................................................................................41 4.3.2 动态调整策略................................................................................................. 习模型对这些数据进行全面分析，揭示潜在的投资机会和风 险。 2. 实时监控与预警：DeepSeek 具备实时监控市场变化的能力， 一旦发现异常波动或潜在风险，会立即向投资者发出预警，帮 助其及时调整投资策略。 3. 个性化推荐：基于投资者的风险偏好、投资目标和历史行 为，DeepSeek 能够生成个性化的资产配置方案，确保投资决 策与个人需求高度匹配。 4. 自动化执行：DeepSeek 个性化的资产配置方案。 通过引入 DeepSeek 应用方案，资产配置规划能够进一步提升 科学性和精准度。DeepSeek 利用大数据分析和机器学习算法，实 时监测市场动态，预测资产走势，并根据投资者的需求动态调整资 产配置策略。这种基于数据驱动的智能决策，不仅能够提高资产配 置的效率，还能在复杂多变的市场环境中为投资者提供更有效的风 险管理工具，从而确保投资组合的长期稳健增长。 1.2 DeepSeek

102 4.3.2 决策结果反馈机制...................................................................104 4.3.3 动态调整与优化.......................................................................107 5. 自适应方案设计.......... 129 5.3.2 监控与反馈机制.......................................................................132 5.3.3 方案调整与优化.......................................................................135 6. 系统集成与测试.......... 方案。此外，模型还能够根据实时交通状况，动态调整公交线路的 发车间隔、地铁列车的运行速度等，从而提升整体交通网络的运行 效率。 在自适应方案设计方面，交通治理 AI 大模型具有高度的灵活 性与自学习能力。通过强化学习机制，模型能够在不断的决策过程 中自我优化，逐步提升其决策的精准性与效率。例如，当模型检测 到某一路段出现拥堵时，可以自动调整信号灯的配时方案，并同时 向周边车辆推送绕行

区综合能源系统冬季运行优化调度问题进行研究。在对设备 进行详细建模基础上，建立包含滚动优化环节和动态调整环 节的两阶段多时间尺度模型预测控制调度策略：滚动优化阶 段以系统运行费用和机组启停罚金最小为目标，结合分时电 价并考虑多系统互补运行，通过多步滚动求解制定系统大时 间尺度调度计划；动态调整阶段以滚动优化阶段调控计划为 基准，对设备的运行状态进行调整，应对可再生能源及负荷 小时间尺度的不确定性变化。分析结果表明，该文调度方法 文调度方法 可协调供能、蓄热装置的运行，发挥多种设备互补运行的优 越性，有效降低运行成本，减少主机启停次数；动态调整阶 段的引入可快速响应可再生能源和系统负荷小时间尺度变 化，经济可靠地满足系统用能需求。 关键词：园区型综合能源系统；蓄热装置；启停罚金；模型 预测控制；多时间尺度；优化调度 0 引言 随着化石燃料的枯竭和全球环境污染问题的 日益突出，开发和利用可再生能源，提高终端能源 型，基于多步滚动优化求解出各联供设备的平滑出 力。上述文献虽然采用 MPC 方法增强对了对预测 信息不准确的适应性，但是没有考虑预测信息和小 时间尺度运行信息的误差，因而无法满足系统运行 时小时间尺度的动态调整需求。 为此，本文主要对象为一个包含多种供能设备、 蓄热装置、分布式光伏、太阳能热水系统的园区型 综合能源系统，考虑子系统供能功率、供能介质流 量的关系、供能主机的离散特性和辅助设备的耗电

建设情况—调整差异 调整前 调整 后 CHIMA 就 医 体 验 ! 02 信息建设—调整差异 调整后 调整 后 CHIMA 就 医 体 验 02 信息建设—调整差异 调整前 调整 后 CHIMA 就 医 体 验 02 信息建设—调整差异 调整前 调整后 CHIMA 就 医 体 验 调整后 调整前 放射科 调整后 02 信息建设—调整差异 CHIMA 就 医 体 验 02 信息建设—调整差异 调整后 CHIMA 就 医 体 验 调整前 超声 02 信息建设—调整差异 CHIMA 服 务 效 率 02 信息建设—调整差异 岗位固定 提高服务效率 减少患者等待时间 CHIMA

......................................................................................98 5.4.1 超参数调整...............................................................................100 5.4.2 集成学习方法... 原材料智能采购：利用机器学习算法分析市场供需关系及价格 波动，帮助企业找到最佳的采购时机和供应商，降低采购成 本。 2. 生产流程优化：构建基于大数据分析的智能调度系统，实时监 控生产线的运行状态，调整生产计划以提高设备利用率和生产 效率。 3. 设备预测性维护：通过物联网技术收集设备运行数据，并应用 深度学习预测设备故障，提前进行维修，降低停机时间。 4. 质量控制与监测：利用计算机视觉与数据分析技术，对生产过 首先，本文将通过对钢铁生产过程的全面分析，识别出 AI 大 模型可以介入的具体环节，并针对每个环节进行详细探讨。生产优 化方面，以数据驱动为基础，提出如何利用 AI 大模型实现生产参 数的动态调整，从而提升生产效率。故障预测部分，将借助历史数 据与实时监控数据，构建预测模型，使企业能够在故障发生前进行 预警，减少停产时间。质量控制方面，探讨 AI 大模型在产品质量 检测中的应用，通过图像识别与其他智能技术，提升检验精度和速

面显著提升工程造价管理的效率和质量： 1. 数据处理与分析：模 型能够快速处理海量数据，并提取关键信息，减少人工干预的同时 提高准确性。 2. 动态预测与调整：基于实时数据，模型能够动态 预测成本变化趋势，并提供优化建议，帮助管理者及时调整策略。 3. 跨专业协同：通过集成多源数据，模型能够实现跨部门信息的无 缝交互，提升协作效率。 4. 风险预警与管理：模型能够识别潜在 风险点，并提供可行的应对方案，降低项目的不确定性。 测和分类任务。这种技术不仅提高了数据处理的效率，还显著增强 了模型的预测精度。 其次，DeepSeek-R1 大模型具备出色的自适应学习能力。在 工程造价的应用场景中，模型能够根据不同的项目需求和数据特征， 自动调整其内部参数，从而优化预测结果。这种自适应性使得模型 在面对复杂多变的工程造价环境时，依然能够保持较高的性能和稳 定性。 此外，DeepSeek-R1 大模型还引入了模块化设计理念，使得 模型 程造价领域的应用更加经济和可行。 为了进一步提升模型的实用性和可操作性，DeepSeek-R1 大 模型还集成了可视化工具和用户友好的交互界面。通过这些工具， 用户可以直观地查看和分析模型的预测结果，并根据需要进行调整 和优化。这种设计使得模型在实际应用中更加易于管理和维护，提 高了用户的满意度和使用体验。 2.1 模型架构 DeepSeek-R1 大模型采用了一种创新的混合架构，结合了 Transformer

6.3.1 用户反馈收集...........................................................................142 6.3.2 需求调整..................................................................................144 6.3.3 改进措施实施 将整合来自多源异构数据，包括车载传感 器、GPS 定位、乘客流量统计、天气信息以及历史运营数据。通过 这些数据的深度分析，系统能够实时监测交通状况，预测高峰时段 和拥堵路段，从而动态调整车辆调度计划。例如，在早晚高峰时 段，系统可以自动增加车次或调整发车频率，确保运力与需求匹 配。 其次，通过对乘客出行行为的分析，DeepSeek 能够识别热门 线路和换乘节点，优化线路规划，减少换乘次数和行程时间。此 外 首先，优化公交线路规划和调度管理。通过 DeepSeek 的数据 分析能力，结合实时交通流量、历史数据和乘客需求，实现动态调 整公交线路和班次，减少拥堵和空驶率，提高车辆利用率。例如， 根据早晚高峰的客流特点，智能调整发车间隔，确保资源合理分 配，同时降低运营成本。 其次，提升乘客出行体验。通过 DeepSeek 的智能预测功能， 乘客可以实时获取车辆到达时间、拥挤程度等信息，减少等待时 间，提高出行效率

...122 7.1.1 项目里程碑与关键节点...........................................................124 7.1.2 进度监控与调整机制...............................................................125 7.2 风险管理与应对策略................ 10 万条记录，数据清洗效率提 升 40% 在可扩展性与定制化方面，DeepSeek 模型提供了灵活的接口 和工具，支持用户根据具体需求进行模型微调和功能扩展。例如， 用户可以通过简单的配置调整模型的超参数，或者使用自定义数据 集进行微调，以提升模型在特定场景中的性能。此外，模型还支持 与现有政务系统的无缝集成，通过 API 接口实现数据交互和功能调 用，确保部署的便捷性和高效性。 习和更新机制。这将包括定期从新的政务数据中训练模型，以及根 据反馈不断调整和优化模型的表现。具体实施步骤如下： 1. 数据集成与处理：整合来自多个政府部门的实时数据，确保模 型能够访问最新的信息。 2. 模型训练与测试：使用集成后的数据定期训练模型，并通过模 拟用户查询进行测试。 3. 反馈循环：根据实际应用中的反馈，持续调整模型参数和算法。 通过这些措施，我们预计将显著提高政务服务的响应速度和处

统一管控，资源共享 网调值班调度员应根据安装在调度室内的频率表监视系统频率，使其保持正常。系统内各省调调度室、各直调发电企业集控和网控必须装设主备频率表，且应于每月 15 日定期与网调核对。频率调整厂值 长与网调值班调度员在监视和调整频率方面负同等责任。 Plantweb 数字生态系统是业界最完善、集成度最高的工业物联网解决方 案 数据 应用 安全 服务 Plantweb Insight 信息平台 稳定规程）规定的限值监视与控制，未经西北电网公司总工程师批准不得改变。当联络线输送功率达到或接近“稳定规程”和或网调值班调度 员临时下达的功率监控值时，厂站值班人员应立即报告网调值班调度员，以便及时调整。厂站值班人员和网调值班调度员在联络线监控方面负有同等责任。 智能电厂总体架构 智能设备层 智能控制层 智能生产 监管层 智能运营 管理层 远程运营中心 专家决策分析与应用 3D 调管发电厂的高压母线（含刘家峡电厂 220kV 母线）；电压监测点为：网调直接调 管的所有发电厂和变电站的高压母线（含刘家峡电厂 220kV 母线）。网调将按有关规定对直调电厂有关电压控制点合格率及调整情况进行考核。 有线 HART 现场总线 无线 HART 数据 — 智能传 感 丰富的现场仪表和系统组合，最大化发挥了有 线 HART ， FOUNDATION Fieldbus 和 WirelessHART