——Deepseek 冲击波系列报告 ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ 维持评级 程培   宋丽莹  孟熙  行业深度报告 · 医药生物行业 Catalog 行业深度报告 · 医药生物行业

科技有限责任公司、中国质量认证中心有限公司 编写组成员（排名不分先后） 马季春 王曼 施晶峰 王月 张建峥 赵以爽 杨军刚 杨伊鸣 郭光鑫 吴茜 梁宇 栋 马凤鸣 党朝志 赵金辉 陈常水 颜万瑞 吴涛 顾剑波 谈儒猛 夏冬 胡铭珊 孙东旺、熊家振、许轶 版权声明 本研究报告版权属于全球计算联盟。 使用说明：未经全球计算联盟事先的书面授权，不得以任何方式复制、抄袭、影 印、 3.1.4 广东电信韶关数据中心间接蒸发冷却技术应用 中国电信粤港澳大湾区一体化数据中心项目位于韶关市高新区浈江产业园，占地面积为 98 亩。该项目的一期项目总建筑面积约 9.5 万平方米，拟新建 4 栋数据中心、2 栋动力中 心、1 栋算力交易撮合中心、1 栋设备房共 8 栋楼房及相应的室外工程，将建成满足通信、 算力业务功能的专用建筑群。该项目定位为中国电信集团和省级通信网络枢纽，部署建设天

换、去噪声和补全 缺失值等处理，以确保其适应后续分析的要求。常用的处理方法包 括：  数据归一化：将数据调整至同一尺度，以减小不同特征之间的 差异。  去噪声：使用滤波器如中值滤波、小波变换等方法，去除数据 中的随机噪声影响。  缺失值处理：采用均值填充、线性插值等方法对缺失数据进行 处理，避免对分析结果的干扰。 完成数据预处理后，接下来进行特征提取，旨在从大量原始数 据 以下几种方式进行：  图像特征提取：使用卷积神经网络（CNN）提取视频监控获 得的图像中的物体特征，识别出列车、车辆及障碍物。  时序特征分析：对传感器采集的时序数据进行傅里叶变换或小 波变换，提取出频域特征。  深度学习特征学习：利用深度学习模型自动从原始数据中学习 到高层次的特征表示，减少人工干预。 特征提取完成后，将数据输入至人工智能模型中。模型的选择 依赖于具体的任务 1. 布置密度：在铁路沿线每隔一定的距离配置传感器，以保证对 铁路整体状态的监控，建议监测点的间距为 500 米。当铁路 状况复杂或容易出现问题的区域，布置间距应缩小至 200 米。 2. 高度与方位：传感器与监控设备需固定在适合的高度，一般建 议在 2.5 米至 3 米之间，以避免被地面障碍物遮挡。同时，传 感器的方位应朝向主要监测目标，如轨道、设备和环境。 3. 供电与通信：所

工业总产值 ; 股市交易行情及成交量 ; 央行黄 金及外汇储备 ; 通胀指数 贵金属 国际 / 国内交易行情 , 交易量 ; 美元指数 ; 国际金银期货指 数 ;ETF 价 格 ; 能源价格波劢率 ; 实物价格 外汇 美元指数 ; 各币种央行基准利率 ;FED,ECB, 人行利汇率劢态信 息 ;CNY/CNH 价差 债券 债券指数 ; 人行利率政策发布 ; 银行间同业拆放利率

信息汇聚、资源共享、 协同运行和优化管理等 综合应用功能的智能化 集成系统或数字化综合 管理平台。 《建筑节能与可再生能源利用通用规范》第 3.3.6 条，建筑面积不小于 2 万平方米且采用集中 空 调的公共建筑，应设置建筑设备监控系统 (BAS),BMS 的主要组成就是 BAS 。 BMS 更多 的 是底层数据采集实时处理， IBMS 是加持 AI 、大数 据、算法、模糊控制、信息化等技术 信息汇聚、资源共享、 协同运行和优化管理等 综合应用功能的智能化 集成系统或数字化综合 管理平台。 《建筑节能与可再生能源利用通用规范》第 3.3.6 条，建筑面积不小于 2 万平方米且采用集中 空 调的公共建筑，应设置建筑设备监控系统 (BAS),BMS 的主要组成就是 BAS 。 BMS 更多 的 是底层数据采集实时处理， IBMS 是加持 AI 、 大 数 据、算法、模糊控制、信息化等技术的综

交易平台无缝对接，实现自动下单和仓位管理。其低延迟的设 计确保了在高频交易场景中的竞争力。  风险控制与回测：DeepSeek 内置了多层次的风险控制机制， 包括止损、止盈策略以及仓位管理算法，能够有效防范市场波 动带来的风险。同时，其强大的回测功能支持历史数据的模拟 交易，帮助交易者评估策略的稳定性和盈利能力。 以下是一个典型应用场景中 DeepSeek 处理流程的简化描述： 通过上述流程，DeepSeek 进行股票量化交易时，首先需要对市场进行 深入分析。当前市场环境呈现出以下几个特点：首先，市场数据呈 现指数级增长，包括历史价格、财务数据、社交媒体情绪等多维度 数据，传统方法难以高效处理和分析这些海量信息。其次，市场波 动性增加，尤其是在全球经济和政策不确定性加剧的背景下，股票 价格的波动更加频繁和剧烈。此外，市场中存在大量噪声数据，如 何从中提取有效信号成为一大难题。 为了应对这些挑战，DeepSeek 平台采用了多种先进技术。首 在交易过程中，必须严格遵守交易所的各项规则和规定，包括 但不限于交易时间、交易量限制、价格波动限制等。量化交易系统 应具备实时监控和预警功能，确保交易行为不触发交易所的异常交 易监控机制。例如，如果某一交易行为可能导致市场价格异常波 动，系统应立即停止交易并发出预警。 此外，公司内部应建立完善的合规管理体系，设立专门的合规 部门或合规岗位，负责监督和检查量化交易的合规性。合规部门应 定期对交易策略和交易行为进行审查，确保其符合法律法规和公司

language models [C]// Proceedings of Advances in Neural Information Pro⁃ cessing Systems, 2022. [7] 米加宁, 刘润泽 . 大算力与知识生产方式的革命—基于 ChatGPT 的技术影响与实践展望 [J]. 中国社会科学评价, 2023（2）: 13-18. MI J N, LIU R Z. High computational and practical prospects of ChatGPT[J]. China Social Science Review, 2023（2）: 13-18.（in Chinese） [8] 米加宁, 董昌其 . 大模型时代: 知识的生成式“涌现”[J]. 学 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 223 www.jc2.org.cn 11卷 指 挥 与 控 制 applications[J]. Journal of Information Resource Management, 2021, 11（1）: 8-16.（in Chinese） [25] 迈克尔·吉本斯, 卡米耶·利摩日, 黑尔佳·诺沃提尼, 等 . 知识生产的新模式: 当代社会科学与研究的动力学 [M]. 北京: 北京大学出版社, 2011. MICHAEL G, CAMILLE L, HELGA N, et

团队相关作者 49/80 鲁洁 章文恺 冯晨昕 张健 郑泽宇 章超波 荷兰埃因霍温理工大学 王嘉茜 贺佳宁 蒋睿勤 博士后 报 告 提 纲 大语言模型应用的科研案例 …

风险预警与评估 在风险预警与评估模块中，DeepSeek 智能体通过实时监测审 计数据流，结合预设规则与机器学习模型，动态识别异常指标与潜 在风险点。系统内置行业风险特征库（如金融业的资金池异常波 动、制造业的成本畸高订单），通过多维度交叉验证（横向同业对 比、纵向历史趋势分析）降低误报率。典型场景包括： 1. 异常交易检测 o 自动标记单笔超过阈值（如 500 万元）的跨省转账，并 的时间序列分析能力，对设备振动、温度等 参数建立基线模型，当出现以下情况时触发审计预警： o 连续 3 个标准差外的能耗波动 o 非工作时间的设备激活记录 o GPS 定位与申报仓储地址偏差>500 米 3. 审计证据链增强 通过区块链锚定物联网数据哈希值，构建不可篡改的审计轨 迹。典型工作流如下： 实施阶段建议优先选择具备 API 标准的物联网平台（如 PTC ThingWorx、西门子

支持灵活弹性带宽，满足多元化数据传输需求。 算间网络高速、弹性、高可靠。骨干 IP+OTN 网络正在向 400G 速率迁移，显著提升 OTN 设备的传输速度和容量，以满足用户对高 速数据传输的需求。OTN 网络单波传输速率可达 800Gbps，极大提 升了算力中心间的数据传输容量和效率。IP 承载网 400GE/800GE 正 在逐步成为算力中心互联的重要技术，400GE 乃至 800GE 接口技术 的引