B/S 平台 ( 信息域 ) 数据特点 DI/DO AI/AO 枚举字符串环境参数、设备状态、故障 报警 全域、用户行为分析、外部系统接入数据 数据库 实时型、低时频数据刷新 关系型、离散型、全文搜索引擎数据库、大数据文件系统、 ( HDFS 、 Kudu 、 HBase) 布署与运行 本地、可脱上位机运行 本地、异地、云布署、不能脱机运行 集成对象 BAS 、 FAS 、建筑能效监控系统、 B/S 平台 ( 信息域 ) 数据特点 DI/DO AI/AO 枚举字符串环境参数、设备状态、故障 报警 全域、用户行为分析、外部系统接入数据 数据库 实时型、低时频数据刷新 关系型、离散型、全文搜索引擎数据库、大数据文件系统、 ( HDFS 、 Kudu 、 HBase) 布署与运行 本地、可脱上位机运行 本地、异地、云布署、不能脱机运行 集成对象 BAS 、 FAS 、建筑能效监控系统、

模型通过优化其预测下一个单词（如 GPT）或填 充缺失单词（如 BERT）的能力，来调整多层神经网络 模型的内部大量神经元连接权重参数，实现对知识 的获取。这一参数调优过程在连续平滑数值空间进 行，与符号化表示的知识获取中的离散符号操作相 比，可以捕捉更为复杂和细致的规律，实现对过往 经验的超越。 1.1.4 知识分布式隐式表示 与符号化知识表示不同，模型获取的知识内嵌 于神经网络模型的海量参数中，无需对其进行显式 表 knowledge management modes 比较项目 认知观点 知识表示 知识获取 知识类型 知识处理 知识检索 传统知识库模式 符号主义 结构化符号 被动地搜索 显性知识 离散空间的符号操作 结构化查询语言等 大语言模型模式 联结主义 分布式数值 主动地内化 显性知识+隐性知识 连续空间的数值操作 自然语言 龚晶等：基于大语言模型技术的智慧应急应用：知识管理与应急大脑

实现了由粗 到细的 Q-attention 机制, 它在给定体素化场景的 情况下, 学习应该“放大”场景的哪一部分. 通过迭 代应用这种“放大”行为, 实现了对平移空间的几乎 无损的离散化, 使得在连续机器人领域中可以使用 离散的强化学习方法, 取代了训练时往往样本效率 低且不稳定的连续控制强化学习方法. 然而由粗到 细的方案无法提供全局感受野, 在理解场景方面存 在缺陷. 针对这个问题, PerAct[87] 而自然语言则通 过 CLIP 的语言编码器转化为语言特征, 随后体素 特征一起输入至 Perceiver Transformer, 最后输出 序列经过解码器处理, 恢复到原始体素网格的维度, 并用于预测离散化的行动动作. 通过对场景进行三 维体素化, 并使用编码器进行场景、语言的特征提 取, PerAct 能够有效地对环境进行建模, 获取全局 感受野, 并在多任务设置中执行精确的 6-DoF (De- FiLM[125] 对提取的特征进 行调节, 使得模型能够根据给定的文本指令动态调 整其对图像的理解, 随后特征经过 tokenlearner 模 块生成特征, 最后送入 Transformer 并输出离散动 作指令: 末端执行器的三维坐标、欧拉角、夹爪的开 合、底座的运动以及状态指示. 实验显示了 RT-1 出色的可扩展性、泛化能力、鲁棒性和学习能力, 且 得益于高效的模型架构, RT-1 能够在 3

升服务质量。 总的来说，大多数受访企业计划在其供 应链中稳步实施转型，伴随新技术的涌现与 成熟，逐步实现更高水平的任务自动化与决 策自主化。 实现自主智能供应链 15 图6 最先进的工业多集中在离散制造领域 • 未来五年内，所有行业的供应链自主化 水平预计都将实现显著提升。大多数行 业从当前到未来的自主化发展均呈现持 续增长态势，反映出向自动化与自主化 转型的普遍趋势。然而，各行业转型的 对整个行业具有深远的启示意义。 • 流程导向型行业（如石油天然气、化工） 目前相对滞后。然而，其未来可观的成 熟度增长（如油气行业，预计增长超过 21%）预示着这些行业的应用势头日益 增强，有望缩小与离散制造业的差距。 • 尽管取得了显著进展，但尚无行业预计 能在未来五年内实现完全自主化，这 反映了业界对技术成熟度、运营复杂性、 监管环境以及人工监督必要性的现实 考量。 来源：埃森哲20

状态报表 分析报告 根因树 决策 Action 代际 输入 方法 目标 研究成果 类别 第一代 离散特征和 KPI 特征识别及统计算 法 拟合异常结果 Ft-tree LogParse 任务数据驱动 第二代 日志文本生成 token 深度学习

财务数据（如 ERP 系统导出的 SAP 凭证）、非结构化数据（如合 同文本扫描件）以及时序数据（如银行流水）的统一处理。通过特 征提取引擎自动生成审计特征矩阵，典型特征包括但不限于：凭证 金额离散度、交易时间集中度、关联方交易频次等 12 类核心指 标。 分析层采用混合推理模式，其技术实现如下表所示： 组件 技术实现 性能指标 规则引擎 基于 Drools 框架实现 300+条审计规则，支持动态 样本不均衡处理 | Focal Loss + SMOTE-ENN | 解决舞弊样本不足问题（正样本<5% ） | | 特征工 程 | 自动分箱（Optimal Binning ） | 连续变量离散化提升模型稳 定性 | | 训练效率 | 增量学习（Online Learning ） | 支持月度滚 动审计数据更新 | | 可解释性 | SHAP 值+ 决策路径可视化 核心数据处理流程包含三个关键阶段： 1. 数据清洗层：自动 修复缺失值并标记脏数据，针对审计场景特别设计凭证号连续性校 验模块 2. 特征工程层：构建审计特异性特征矩阵，包括但不限 于： - 交易时间离散度指数 - 关联方资金流转密度 - 科目余额波动 率因子 3. 模型运算层：并行执行随机森林异常检测与 LSTM 时序 预测，输出风险评分矩阵 审计可视化采用动态关联技术，当用户选择某子公司节点时，

customer_name，强制转换为 UTF-8 编码 o 日期字段统一转换为 ISO 8601 格式（如 2024-03- 15T14:30:00Z） o 数值类字段保留 2 位小数并去除千分位符号 2. 枚举值标准化 对离散型数据定义标准化字典，通过查找替换实现语义统一。 例如客户行业分类： CRM 原始 值 标准值 编码 IT 服务 信息技术 IT0 1 零售业 批发与零售 RT0 2 制造 工业制造 |————|————-|———————-| | 批发零售 | TRD | 含电商、实体门店 | | 金融服务 | FIN | 银行/证券/ 保险 | | 制造业 | MFG | 离散与流程制造 | 错误代码处理手册 当 API 返回以下错误时建议采取的措施： 1. E504 超时错误 - 立即重试机制：最多 3 次，间隔 2 秒 - 备选方案：触发本地轻量模型兜底响应

就会 加强。其目的就是在单一环境中行动，尽可能得到最大的奖励。应用领域目前也较为广 泛，例如赛车游戏中连续动作的训练：控制方向盘、油门、刹车等动作，可由 DDPG、 A3C、PPO 算法来决策。一些离散动作的训练例如围棋智能体 AlphaGo，可通过 Q-Learning 等算法决策。 多智能体的决策不仅与自身行动相关，还与系统内其他智能体的行动所关联。一个 多智能体系统中会有两个以上的智能

确保数据质量。通过集成多种数据源，包括结构化数据和非结构化 数据，模型能够实现数据的无缝对接，从而提高数据的完整性和一 致性。此外，DeepSeek-R1 支持多种数据转换技术，如数据归一 化、离散化和特征工程，以满足不同场景下的数据处理需求。 在处理大规模数据集时，DeepSeek-R1 采用了分布式计算框 架，显著提升了数据处理效率。模型通过并行计算和内存优化技术， 能够在短时间内完成海量数据的处理任务。例如，在处理超过