汽车整车制造工艺工场景及关注点 汽车零部件工艺场景及关注点 07 08 3 结语 6 第三章 汽车零部件行业数字化转型方向 汽车零部件行业新挑战 汽车零部件企业数字化转型的现状 益模汽车行业数字化转型解决方案 10 11 12 4 第四章 典型数字化转型案例 精密冲压件行业 精密注塑件行业 21 23 5 在汽车产业核心技术快速演进和供应链格局重塑的大背景下，我国汽 PREFACE 01 02 第一章 汽车零部件行业概述 汽车零部件行业数字化转型白皮书 03 随着全球化程度的不断提升、汽车生产技术的进步以及市场竞争的日益激烈，整车制造企业纷纷改变生产模 式，由传统涵盖汽车设计、零部件制造、汽车生产及销售的全产业链经营模式，转变为专注于整车的设计、开 发及生产，向第三方采购零部件的专业化分工模式。汽车零部件制造企业承接由整车厂商转移而来的零部件研 大灯、前照灯、转向灯、角灯、尾灯、雾灯、仪表灯、刹车灯、车顶灯、工作灯、检修灯、其他车灯 零部件分类 零部件主要产品 第二章 汽车整车及零部件工艺场景解析 2 06 汽车生产的第一道工序， 主要涉及将原材料通过模 具冲压成特定形状的零部 件，如车身覆盖件等。 对汽车零部件进行焊接组 装，确保车身骨架等部位 的结构完整性和稳定性。 对 汽 车 车 身 进 行 喷 漆 处 理，以达到美观、防腐等 目的，同时要控制油漆的

医院 管理， 到底有多 ？ 2021 年 2 月 2 日 健 康 界 研 究 院 《医院后勤管理，到底有多智慧？》 * 免责声明 本报告的数据来源于公开信息整理分析结果，本报告所载的资料、研究结论仅反映健康 界研究院于撰写、发布本报告当日的判断，过去表现不应作为日后表现的依据。 * 版权声明 本文为健康界/北京华媒康讯信息技术股份有限公司原创。未经北京华媒康讯信息技术 股份有限 股份有限公司书面授权，任何机构、网站和微信公众号平台，不得转载、复制、引用、摘编。 若违规使用，我们保留进一步追究相关行为主体法律责任的权利。 《医院后勤管理，到底有多智慧？》 目录 一、医院后勤管理概述................................................................................................1 智慧后勤建设未来发展趋势............................................................................13 《医院后勤管理，到底有多智慧？》 1 一、医院后勤管理概述 1、医院后勤管理概念与特征 一流的医院需要一流的技术，一流的医院同样需要一流的后勤管理。后勤管 理是一门学问，也终将成为一门科学。 “兵马未动，粮草先行

面向公交系统分散多场所的多媒体 应急指挥 调度（监控）系统 一、引言 多媒体指挥调度通信系统是应用在部队、公安、铁路、电力、交通等特殊领域的 视频通信系统，而传统的指挥调度系统主要基于语音网络，只听声音、不见其人，指 挥者只能通过前方反馈的语音信息进行判断分析后，进行决策、下达命令。由于语音 信息是一种描述性的信息，它不像多媒体视频信息那样直观、具体，缺乏一定的准确 带宽条件下的具有音、视频双向交互功能的 WebAVD”面对面”实时交互多媒体网络通 信系统基础上，与基于数字硬盘录像机（DVR）/视频服务器（DVS）组成的数字监控 系统相结合，构建一个面向分散多场所的多媒体应急指挥调度（监控）系统平台。这 与传统的语音指挥调度系统相比发生了质的变化，填补了我国多媒体视频调度系统的 市场空白，结束了指挥员调度时只听声音、不见其人的历史。 该多媒体应急指挥调度（监控）系统平台采用兼容 向音、视频交互功能的集 视频监控、视频通信、视频指挥调度、视频会议、视频协同办公于一体的多媒体应急 指挥调度（监控）系统。 二、面向分散多场所的多媒体应急指挥调度（监控）系统 需求分析 分散多场所的面向分散多场所的多媒体应急指挥调度（监控）系统，多功能、多 业务，既可以用于视频指挥调度、也可用于视频监控、视频会议、远程教学、图像传 输，并且操作简捷、使用方便，可广泛应用于军队、武警、公安、铁路、电力、石油、

智能电网: 多源电力系统的高效选型 白皮书 目录 01 引言 第一部分 - 智能电网基础与智能选型的作用 03 04 05 1 - 智能电网：能源转型的支柱 2 - 为什么智能选型至关重要？ 3 - 选型软件：应对新挑战的解决方案 06 第二部分 - 潮流计算：优化电能质量与预防低效能 07 1 - 理解潮流计算 08 10 2 - 案例研究：提升工业电网性能 第三部分 在智能选型中的作用 31 1 - elec calc 的核心功能 32 36 2 - 为智能电网参与者带来的附加值 结论 - 借助 elec calc 开启智能电网新时代 38 白皮书 | 智能电网：多源电力系统的高效选型 01 引言 能源转型背景下智能电网 的挑战 能源转型正在加速推进，其驱动力来自于减少碳排放的需求以及将可再生能源整合到电力系统中 的必要性。 智能电网是这一变革的核心， 系统复杂性的增加。这些障碍需要创新方法来确保电网的稳定性、安全性和弹性。 引言 02 在此背景下，电网的智能选型成为优先事项。通过精确分析和优化基础设施，选型软件在应对智 能电网挑战中发挥着战略作用。这些适应多源电网特性的先进工具有以下优势： |多源电网中选型软件的关键作用 1 优化电力能量流 通过潮流计算，软件分析负载、电流和电压的分布，做到能量损耗最小化并预测过载。 2 电网安全 能够在系统的任意点

基于多源信息融合的 应急响应优化与仿真 赵晗萍 应急管理部 - 教育部减灾与应急管理研究院 教授 zhaohanping@bnu.edu.cn 2023-06- 28 库存 （报童）模型 时间序列 分析 运输模型 P- 中心模型 集合覆盖模型 最大流模型 车辆路径 规划模型 强大的商业物流资源 高效应急物流 ？ MAX F (X, b 0, j = 1, 2, …, J ξ 为不确定性参数 X 为决策向量 • 日常商业物流：需求可预测可控、供给固定、强大物流运输系 统 • 灾害应急物流：需求不完备、供给太多样、运输变化多 应急物资储备库 / 出 救点选址问题 大规模应急 疏散问题 灾害应急物流优化问题 应急物资 储备问题 物资运输 调度问题 灾区需求 预测 应急物资 配置问题 P2 交通部门 n 下阶段即将获取的 网络灾情新数据 网络灾情新数据 1 网络灾情新数据 2 - - 网络灾情新数据 n 网络灾情数据的量化表达 建立评估对象损失的识别框架 灾 糊模 情词数量据 量化 确定每条灾情数据所对 应的可能倒塌比例的 BPA 例 倒 基于融合后的 BPA 折扣 动态信息更新 动态更新 最新的融合结果

项目编号： 智慧交通行业治理 AI 大模型多场景协同 决策与自适应 设 计 方 案 目 录 1. 交通治理 AI 大模型概述...............................................................................7 1.1 AI 大模型的基本概念............................. ......14 1.2 多场景协同决策的重要性...................................................................15 1.2.1 交通治理的复杂性分析..............................................................17 1.2.2 多场景协同的必要性....... 78 3.3.2 模型部署方案.............................................................................79 4. 多场景协同决策..........................................................................................81 4

电力人工智能多模态大模型 创新技术与应用 1 、研究背景 2 、关键技术 3 、应用案例 4 、未来展望 目 录 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科 学；其在历史上经过多个发展时期，形成了不同的技术流派； 深度学习是目前主流。 1950s—1970s 1970s 中期 1980s-2000s 通用模型 无需人类专家标注 高效互联通讯： NVLINK 、 HCCL ( 华为 ) 多模态通用模型： Qwen2-VL 等 . 背景 1—— 人工智能的概念及发 展 数据 算力 的范式，使大规模预训练成为可能。近年来，大模型凭借超大规模参数和海量数据学习，在多模态学习、 推理和通用人工智能方向取得重要进展，为人工智能的发展开启了新的阶段。 大模型 模态扩展 文本 检索增强 图像 / 视频 大规模基础模型 音频 电力大模型 医疗大模型。 Transformer 架构 注意力机制 多模态融合 0upr ake Wefert

术 咨 询 有 限 公 司 ， 广 州 ５１００４０） 【 摘 要 】 在 数 字 化 设 计 建 造 技 术 发 展 过 程 中 ， 由 于 信 息 架 构 、 管 理 层 级 、 工 作 模 式 的 差 异 ， 在 二 三 维 设 计 成 果 的 施 工 阶 段 承 接 、 安 装 信 息 在 运 维 阶 段 的 承 接 等 方 面 较 难 在 参 建 方 间 形 成 良 性 闭 环 。 配 套 的 工 法 设 备 实 现 数 字 化 成 果 的 直 接 转 化 。 采 用 基 于 离 散 化 的 数 据 管 理 模 式 ， 在 标 准 数 据 共 享 下 采 用 各 阶 段 分 层 独 立 管 理 、 层 间 编 码 互 通 的 方 式 ， 兼 顾 多 平 台 间 的 独 立 性 与 互 通 性 ， 实 现 数 字 化 设 计 成 果 的 全 过 程 无 缝 承 接 与 产 业 引 言 经 过 多 年 数 字 化 设 计 建 造 全 过 程 工 程 实 践 ， 三 维 ＢＩＭ 相 关 技 术 已 逐 步 成 熟 ， 多 个 应 用 难 点 通 过 集 中 攻 关 已 取 得 一 定 的 成 果 。 如 在 设 计 阶 段 ， 通 过 三 维 ＢＩＭ 平 台 及 二 次 开 发 ［ １］ ， 能 完 成 满 足 加 工 精 度 的 建 造 信 息 模 型 。 在 钢

Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn CONTENTS 预训练：从大数据到小数据 ③ 精 准 可 解 释 ④ 医 疗 应 用 ② 剖 析 大 模 型 ① 关 于 预 训 练 预训练大模型 （学习共性） 大数据（低成本无标注） 少量特定领域标注数据 （成本高） 微调小模型 （学习特性） ⑤ 数 基 生 命 1.模型角度：模型 Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn 以英文电子病历后结构化为示例 ③ 精 准 可 解 释 ④ 医 疗 应 用 ⑤ 数 基 生 命 ② 剖 析 大 模 型 ① 关 于 预 训 练 英文 CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn 英文 英文电子病历后结构化 后结构化 A 不懂英文 B 懂英文 C 懂英文的医生 Transformer 架构：预训练的基 石 ③ 精 准 可 解 释 ④ 医 疗 应 用 ⑤ 数 基 生 命 ② 剖 析 大 模 型 ① 关 于 预 训 练 从 word2vec 到 Transformer 从 context-free 到 context-aware CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential

Adaptive ，支持多种任务 ，包括自然 语言生成 NLG 和自然语言理解 NLU 类的任务； AI 大模型就是预训练语言模型 通过在大规模宽泛的数据上进行训练后能适应一系列下游任务的模 型 产业研究 战略规划 技术咨询 工业 : 产品设计辅助 && 生产规划 教育 : 智能问答、试题生成 法律 : 智能法律助手，法律咨询 医疗 : 问诊，用药咨询 科研 问答理解类 常识、专业知识、多语言、多模态、角 色扮演 + 多轮对话、安全陷阱 推理类 情感推理、演绎推理、逻辑推理、归纳 推理、类比推理 创作表达类 文字创作 & 创意、内容改写 / 续写、修改 / 润色、文字处理、编辑 底层框架 ，提升模型的通⽤性和可维护性。 参数规模扩展 为确保模型质量和性能，未来的大模型将采⽤更深层的⽹络结构和更庞⼤的数据集进⾏预 训练，尤其在数据量和参数量上将迎来显著跃升。 多模态融合 大模型将逐渐融入图⽚ 、⾳频、视频等多种模态信息 ，实现跨模态的交互与理解 ，从⽽拓 宽其应⽤场景和实⽤价值。 大模型小模型化 在产业应⽤层⾯ ，结合底层基础大模型和针对特定⾏业的精简数据微调，将训练出更为实