32 智 己 汽 车 X 红 中 国 信 通 院 19 用户 运营智能化 （ AI Powered Engagement ） AIGC 内容工厂驱动营销提 效 智能销售中枢精准转化用户

............................ 32 4.2.1 烟电检测，全面感知........................................................................................................................32 4.2. 2 群组通信，快速响应............. ..............................32 4.2. 3 无线部署，简单施工.......................................................................................................................32 4.2. 4 视频联动，防止误报............. ...................................................................................................32 4.2. 5 数据分析，智能预警..................................................................................

5 道撑形成时间： 2017.7.5 34 36 38 案例一 三道支撑 ——四道支撑 — 8 月 6 日 五 道 支 撑 24 26 28 30 32 24 26 28 30 32 14 16 18 18 20 深 度 ( m ) 深 度 ( m ) 10 件 仁 0 156 188 260 260 某地铁车站项目概况 为减少围护结构变形，保护周边建筑物安全，基坑采用自动伺服系统，伺服钢支撑布置如图。 E 区 基 坑 CX31 CX32 CX33 CX34 CX28 CX29 2-10 2-8 2-6 2-4 CX35 2-232- 树 2H19 2-172-15 2 - 12 2-11 2-9 2-7 2-5 2-32-2 2-38 CX37 CX39 CX42 够 5 某地铁车站项目概况 基坑测斜孔位布设情况 2392302342-522902-282624 CA73 2-372-35

5% +10.7% +1.5% 家数 4 9 13 9 14 26 13% 19% 4% 5% 4% 5% 7% 8% 6% 6% 6% 7% 23’-24’ 净利润增速 21% 32% 21% 25% 14% 4% YoY[%] 收入[亿元] 净利润率[%] 中国百强零部件企业2023年-2024年分版块收入、净利润率 [亿元，%] 04 资料来源：中国汽车报；罗兰贝格 47% 2% 9% 76% 29% 46% 52% 19% 30% 25% 31% 6% 75% 15% 45% 45% 20% 20-24 CAGR 93% 32% 188% 30% 3% 7% 21% 19% 6% 118 110 17 15 176 125 1,103 414 322 宁德时代 亿纬锂能 国轩⾼科 德赛西威 消费者兴趣 消费者需求差异调研结果 [N=22,000] 1) 15 资料来源：罗兰贝格 1) 源自罗兰贝格第13期《汽车行业颠覆性数据探测》 32 30 46 18 24 17 31 43 40 26 27 32 31 44 32 38 52 44 设计 环境友好 能耗经济性 良好的⻋联⽹功能 良好的驾驶辅助功能 良好的多媒体系统 良好的保修与客户服务

化、协同化、智能化管理，其中人的管理目标为： 上岗时间自动采集 人员资质自动比对 标准化培训的实施 实现生产任务的自动接收 works 咨询 作 业 上 岗 完 工 32 协同化、智能化管理，其中机的管理目标为： 实现生产任务的自动下发； 实现设备动态参数的实时展示； 实现工艺作业指导书的自动匹配； 实现加工质量数据的自动提醒； 例：车间作业的目标是实现车间的透明化、有序化、 35%(10-80%) 减少或消除数据输入时间 75%(25-100%) 36%(0-90%) 减少在制品数量 17%(25-100%) 32%(0-100%) 减少或消除作业转换中的文书工作 56%(5-100%) 67%(0-200%) 缩短产品交付周期 32%(2-60%) 22%(0-80%) 改进产品质量 ( 减少次品 ) 15%(5-25%) 22%(0-65%) 消除损失的文书 /

资源利用效率。 3.2 SelectDB指标计算实践-示例代码（表结构） -- 场地货动态表 CREATE TABLE `TMP_ACTIVITIES` ( `g_id` varchar(32) NOT NULL COMMENT '动态id', `g_w_id` string NOT NULL COMMENT '场地货id', `g_gtwg` DECIMAL(13, 3) NOT = "true","store_row_column" = "true", ...); -- 场地货表 CREATE TABLE `TMP_GOODS` ( `w_id` varchar(32) NOT NULL COMMENT 'id', `w_gname` string NOT NULL COMMENT '货名', `w_in_date` datetime NULL COMMENT

3 大模型本地部署 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 4.4 整合大模型的其它应用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 机制加上前馈神经网络层，构成了一个解码 器单元（Decoder Block）。一个大语言模型通常会串联多个解码器单元，这也是大语言模型参数量之“大”的 来源。以通义千问 2.5 的 320 亿（32B）参数版本为例，其中串联了高达 64 层解码器单元；每个解码器单元 中大约有 5 亿个参数，包括四千多万个嵌入参数（即 Q, K, V 矩阵）以及超过 4 亿个前馈神经网络层参数。 图 2: Transformer Trump”）具有较高的余弦相似度，而不太相关的语句之间（如“Make America Great Again”和“Vector representations of text”）接近于正交。 4 应用大模型的四种方式 32 表 5: 文本嵌入示例 句子 嵌入向量（前 4 维，共 1536 维） “Make America Great Again!” [0.010, 0.027, 0.004, 0.094, −0