大型装备制造业数字化之道 基于模型的数字化企业 (MBE, Model Based Enterprise) 解决方案白皮书（修订版） 1 大型装备制造业数字化之道 西门子基于模型的数字化企业解决方案白皮书（修订版） 再版致辞 亲爱的各位读者： 2012 年 6 月 10 提高首次质量等目标。为了更好地使 MBD 数 据在产品的整个生命周期内能够有效充分地 进行利用，很多大型装备提供商、供应商通过 不同的型号项目开始研究、验证和应用 MBE (Model Based Enterprise：基于模型的企业 ) 方法，就是要基于 MBD 在整个企业和供应链 范围内建立一个集成和协同化的环境，各业务 环节充分利用已有的 MBD 单一数据源开展工 作，从而有效地缩短整个产品研制周期，改善 速制造技术突破性发展，以加强国防工业的基 础和改善美国制造企业在全球经济竞争中的地 当前，国内外大型装备制造企业的数字 化技术发展迅速，三维数字化设计技术得到 了广泛的应用，基于模型定义（Model-Based Definition，简称 MBD）的数字化设计与制造 技术已经成为制造业信息化的发展趋势。MBD 是产品数字化定义的先进方法，它是指产品定 义的各类信息按照模型的方式组织，其核心内

Evaluating Artificial Intelligence for National Security and Public Safety Insights from Frontier Model Evaluation Science Day Conference Proceedings 2 ables, thresholds for dangerous AI capabilities completed model evalu- ations, needs and priorities for subsequent rounds of evaluations, and considerations for wet lab validation of model outputs. Lessons Learned from Completed Model Evaluations Evaluations Embracing Complexity in Chem-Bio Model Assessments This session highlighted the persistence of threat actors and the complex evolution of chem-bio threats. During the discussion, one participant

training data pose a significant challenge, making it difficult right from the initial stages of model training. In addition, high-performance Graphics Processing Units (GPUs) are required to train the of mastering GPU pro- gramming skills may prevent the architects to explore the recent diffusion model and large foundation models. 1.2. Structure and Methodology This article first introduces the development the ap- plications and developments of these models in image gen- eration, video generation, and 3D model generation. In section 3, this paper delves into the application de- velopment of generative AI models

DNV Energy Transition Outlook 2025 FINANCE FOSSIL FUELS HARD SECTORS POLICY EMISSIONS REGIONS ETO MODEL FORECAST ELECTRIFICATION DEVELOPMENTS HIGHLIGHTS Policy reversals in the US will have only a marginal DNV Energy Transition Outlook 2025 FINANCE FOSSIL FUELS HARD SECTORS POLICY EMISSIONS REGIONS ETO MODEL FORECAST ELECTRIFICATION DEVELOPMENTS 2. Energy security actions globally produce a net result of will be reached in 2032. — When we remove the energy security dimension in our global energy model, leaving only the afforda- bility vs sustainability dilemma, sustainability suffers more. The effects

5 4 ALIBABA CLOUD MODEL STUDIO SECURITY WHITE PAPER 安全 可信的 MaaS 阿里云百炼 安全白皮书 SECURE & TRUSTWORTHY MaaS 法律声明 阿里云提醒您在阅读或使用本文档之前请仔细阅读、充分理解本法律声明各条款的内 容。如果您阅读或使用本文档，您的阅读或使用行为将被视为对本声明全部内容的认 可。 1 域名、 图案标示、标志、标识或通过特定描述使第三方能够识别阿里云和 / 或其关联公司）。 6. 如若发现本文档存在任何错误，请与阿里云取得直接联系。 9 8 ALIBABA CLOUD MODEL STUDIO SECURITY WHITE PAPER 安全 可信的 MaaS 阿里云百炼 安全白皮书 SECURE & TRUSTWORTHY MaaS 编写组 指导委员会 阿里云智能集团安全治理中台负责人 阿里云智能集团安全保障研发负责人 responsibleAI@service.aliyun.com 编写组组长 联系我们 11 10 ALIBABA CLOUD MODEL STUDIO SECURITY WHITE PAPER 安全 可信的 MaaS 阿里云百炼 安全白皮书 SECURE & TRUSTWORTHY MaaS 阿里云百炼安全解决方案与核

0 00 设计成果标准化 *Model *Model_ ace *Mode1_ ace *Model pace *Model Soace *Mode1_ 5 Space *odel Space *Model Space *Model_ Space M d 1_Sp *Model Space *Model Space *Mode1 _Space _Space *Model Space aaccee oo eel ** 484542, 153170 *Mode1_Space 484622, 153170 *Mode1 Space *Mode1 Space *Model Space *Model Space *Model_ Space *Model_ Sp pace *Model *Mode1_Space *Mode1_Space 46*7 4d, _3 ce *Mode1Space *Model_Space M del_Sp *Mode1_Space *Model Space aaccee oo ** pa92 e1 o7 0 8 家 具 插 入 点 ： (-479001, 150722) 6510BF

org/pdf/2110.14168 [2] Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters 8 DeepSeek-R1 技术剖析：DeepSeek-R1 Zero DeepSeek-R1 Zero: 无需监督微调SFT，纯强化学习驱动的强推理模型 DeepSeek-v3-Base 格式奖励Format Rewards: 规劝模型生成答案的过程是 和 ➢ 没有使用Reward Model, 因为ORM和PRM等基于神经网络的都可能遭受reward hacking 而retraining reward model 需要大量的计算资源，可能会复杂化整个流程 ➢ 训练模板：选择最简单的 Thinking Process，直接观察到最直接的RL过程下的表现 反思数据 冷启动 Cold Start DeepSeek-v3-Base (671B) 双重验证 推理为中心的 RL 数学代码推理任务 流畅性奖励 正确率奖励 Intermediate Model (推理链可读性更强) Stage I: 推理链可读性 拒绝采样和全领域SFT 600k 推理数据 (Rule-based+Generative 奖励) 200k 通用数据 （Writing

org/pdf/2110.14168 [2] Scaling LLM Test-Time Compute Optimallycan be More Effective than Scaling Model Parameters Laws [1] 。 DeepSeek-R1 Zero: 无需监督微调 SFT ，纯强化学习驱动的强推理模型 DeepSeek-R1 技术剖析： DeepSeek-R1 Format Rewards: 规劝模型生成答案的过程是 和 没有使用 Reward Model, 因为 ORM 和 PRM 等基于神经网络的都可能遭受 reward hacking 而 retraining reward model 需要大量的计算资源，可能会复杂化整个流程 训练模板： 选择最简单的 Thinking Process ， 直接观察到最直接的 DeepSeek-v3-Base (671B) DeepSeek-R1 Intermediate Model ( 推理链可读性更强 ) 推理任务 - 规则奖励 (Rule-based Reward) 600k 推理数据 (Rule-based+Generative 奖励 ) 通用任务 - 偏好建模 (Reward Model) DeepSeek-R1 技术 Pipeline 总览 200k 通用数据

到 15 ， n 取值 区间为 0 到 31 ，体现系统设计灵 活性与扩展性。 电池模块串联 Model_0 至 Model_n 共 32 个电 池模块串联 ，形成 XS4-BMS 管 理的单簇电池， n 可按 2 的倍数 扩展。 电池模块与系统结构 Model_ 0 至 Model_ m 序 列 构 建单簇 ， 受 XS4-BMS 监管 ， 支持 m 值在 [0,31] 区间内按 显著提升锂离子电池 安全管控。 锂离子电池安全 系统有效加强各类锂 离子电池的安全性 ， 预防潜在风险。 主动式均衡 BMS 系统开 发 说明： 1. Model_0, Model_ 1, . . ., Model_(n-1), Model_n 串联组 成 1 簇 XS4-BMS 管控的电池。 2. #0, #1, . . ., #(m-1), #m 簇并联组成 GEMS 管控的大规 模电池储能系统。 有市场需求， 允许 n 以 2 的倍数扩展。 4. CEMS （中央能源控制系统）下面可以并行掌控许多 GEMS 管控的大规模储能系统。 说明： 1. Model_0, Model_ 1, ..., Model_( m-1), Model_m 串联组 成 1 簇 XS4-BMS 管控的电池。 2. #00, #01, ..., #(n-1), #n 电芯模块（ Cell Group ） 串联组

(IES) has been widely promoted and applied. Establishing a refined integrated demand response (IDR) model is the key to realize the coordinated and optimized operation of IES. In this paper, a regional supply and demand was first constructed. Then, based on the elastic price response model of power load, a refined IDR model with coupling response characteristics of electricity-heat-cold demand was established the goal of minimizing the operating cost of IES, the IES optimization operation model was established. This model achieved the coordinated optimization on both sides by optimizing the energy price