username=”tomcat” password=” Manager!@34” roles=”manager”> 注意： Tomcat 从 5.5 这个版本及以后发行的版本默认都不存在 admin.xml 1、判定条件 根据不同用户，取不同的名称，各账号都 可以登录 Tomcat Web 服务器为正常 2、检测操作 访问 http://ip:8080/manager/html 管 理页面，进行 Tomcat 1、参考配置操作 修改 tomcat/conf/tomcat-users.xml 配置文件，删除与工作无关的帐号。 例如 tomcat1 与运行、维护等工作无关，删除 tomcat1 帐号。 1、判定条件 被删除的与工作无关的账号 tomcat1 不能正 常登陆。 2、检测操作 访问 http://ip:8080/manager/html 管理页 面，使用删除帐号进行登陆尝试。 3 roles=”manager”> 补充说明 使用弱口令扫描工具进行检查时应注意扫描的 线程数，避免对服务器造成不必要的资源消 数字、小写字母、大写 字母和特殊符号 4 类中 至少 3 类。 检测方法 1、判定条件 检查 tomcat/conf/tomcat-user.xml 配置文件中的帐号口令是否符合配置口令复杂度要求。 2、检测操作 （1）人工检查配置文件中帐号口令是否符合； （2） 使用

指标分解：指标分解是将高层次的战略目标分解为一系列具体、可衡量的指标。业财融合平台可以通过整合业务和财务数据，帮助企 业监控和分析这些指标，从而实现战略目标。 关键成功因素：关键成功因素是企业实现战略目标所需的关键条件或活动。业财融合平台可以通过数据分析，帮助企业识别和优化关 键成功因素，以提高企业绩效。 具体任务：具体任务是实现战略目标所需的具体行动。业财融合平台可以通过分析业务和财务数据，帮助企业分配资源、设定优先级， 束下实现最佳决策。这可能涉及线性规划、整数规划、动态规划 等方法。例如，通过运用优化算法，企业可以在有限的预算和资源下实现最大化的投资回报。 规则引擎：业财融合平台需要设定一系列规则，以便在特定条件下触发相应的操作。例如，当某项业务达到预警阈值时，自动发 送提醒给相关负责人。 权限与审批流程：为确保数据安全和合规性，业财融合平台需要设定不同用户的权限和审批流程。例如，只有具备相应权限的用 助企业更好地分析、设计和实施信息系统，提高运营效率和决策质 量。 1.数据整合：首先，收集和整合企业内部和外部的各种数据资源，包括当事人信息、地理位置数据、产品数据、协议数据、分类数据、资源项数 据、事件数据、条件数据和业务方向数据等。 2.REA 模型构建：基于收集到的数据，构建资源 - 事件 - 参与者（ REA ）模型。在模型中，描述资源、事件和参与者之间的关系，以及它们与其 他维 度的关联。 3.利用

在水利工程设计阶段，DeepSeek 的应用同样具有重要意义。 通过对大量工程设计案例的学习，系统能够为工程师提供优化设计 方案。例如，在水利枢纽的设计中，DeepSeek 可以根据地形地 貌、水文条件等数据，自动生成最优的枢纽布置方案，并通过虚拟 仿真技术对方案进行验证，确保设计的可行性和经济性。 为了实现上述应用，通常需要以下技术架构： 1. 数据采集层：通过传感器、遥感设备等获取水文、气象、工程 工或 半自动化设备，数据采集频率低，实时性差，难以满足精确预 测和快速响应的需求。  决策支持系统滞后：现有的决策支持系统多基于静态模型，缺 乏动态分析和智能化支持，难以适应复杂多变的水文条件。  运维管理效率低下：水利设施的运维管理多依赖人工巡检和定 期维护，成本高、效率低，且难以发现潜在的隐患。 为了解决这些问题，引入先进的智能化技术成为水利工程发展 的必然趋势。基于深度学习、大数据和物联网等技术的 过程中易受环境干扰，导致数据丢失或误差增大，影响后续分析结 果的准确性。 其次，数据分析与处理能力有限。水利工程涉及海量数据的采 集和处理，传统的数据分析方法往往依赖人工经验和简单的统计模 型，难以应对复杂的水文条件和多变的自然环境。尤其是在洪水预 警、水资源调度等关键领域，缺乏高效的数据分析工具，导致决策 滞后，增加了潜在的风险。 再者，水利工程管理效率低下。由于各地水利设施分布广泛， 管理系统往往分

..................................7 3. 项目的技术基础、特点和实施条件...........................................................................7 3.1 技术基础和先决条件...................................................... 断）对象与特征信息间的关联关系模型对输入的特征信息集进行辨识、比较、 分类和判断。因此，传感技术是遵循信息论和系统论的。它包含了众多的高新技术、被 众多的 产业广泛采用。它也是现代科学技术发展的基础条件，应该受到足够地重视。 微型无线传感技术以及以此组件的传感网是物联网感知层的重要技术手段。 （二）射频识别（RFID）技术 射频识别（Radio Frequency Identification，简称 路制造工艺，经过微米级加工，得到的集微型传感器、执行器以及信号处理和控制电路、接口 电路、通信和电源于一体的微型机电系统。 MEMS 技术近几年的飞速发展，为传感器节点的智能化、小型化、功率的不断降低 制造 了成熟的条件，目前已经在全球形成百亿美元规模的庞大市场。近年更是出现了集成度更高的 纳米机电系统（Nano-Electromechanical System，简称 NEMS）。具有微型化、智能化、多 功能、

效率，减少人工计算和验证的时间。 其次，建筑设计过程中需要处理多种复杂的约束条件，如法规 要求、客户需求、预算限制等。DeepSeek 大模型能够通过机器学 习算法，快速识别和优化这些约束条件，帮助设计师在满足所有要 求的前提下，找到最优设计方案。例如，在节能设计中，模型可以 根据建筑的地理位置、气候条件和建筑材料，自动生成最节能的设 计方案。 此外，建筑设计过程中常常需要进行大量的图像处理和三维建 数据的安全性和隐私性。此外，模型还需要具备良好的可扩展性， 能够适应未来建筑设计领域的技术发展和需求变化。 综上所述，接入 DeepSeek 大模型的应用设计方案，可以显著 提升建筑设计的效率和质量，满足复杂的设计需求和约束条件，同 时还能优化项目管理和方案迭代过程。方案的实施需要综合考虑技 术可行性、数据安全性和可扩展性，以确保其在实际应用中的成 功。 2.1 建筑设计流程中的痛点分析 在建筑设计流程中，存在多个痛点，这些痛点不仅影响了设计 提 升设计效率、优化方案质量，并增强设计的创新性。首先，大模型 可以通过对海量建筑数据的分析，快速生成符合特定需求的多个设 计备选方案。设计师可以输入诸如建筑类型、功能需求、地理位 置、气候条件等参数，模型将基于历史数据和设计规则，生成一系 列优化方案，大大缩短了前期概念设计的时间。 其次，大模型在建筑性能模拟与优化中具有重要作用。通过集 成物理仿真引擎，模型能够实时计算建筑的能耗、采光、通风、热

满足不同用户在不同场景下的需求 。提供高效的数据查询服 务，用户可以通过关键词、条件筛选、关联查询等多种方式， 快速 、准确地查询所需的数据 。例如， 用户可以通过输入 材 料名称 、性能指标 、应用领域等关键词， 查询相关的新 材料 数据；也可以通过设置材料成分范围 、性能参数区间 、实验 时间范围等条件， 进行精准的数据筛选 。生成多样化的报 表 服务， 根据用户的需求， 自动生成各类数据报表， 词检索 、全文检索 、条件检索 、关联检索等多种检索方 式 ， 满足用户不同场景下的数据查找需求 。用户可以根据 数据的 名称、描述、标签、作者、发布时间等信息进行关键 词检索， 快速定位到相关的数据资源 。全文检索功能则允许 用户对数 据的内容进行全面搜索， 适用于用户对数据内容 有模糊记忆 或需要深入查找特定信息的情况 。条件检索功 能支持用户通 过设置多个条件， 如数据类型 、数据格式 、研究成 果和应用案例。 数据查询服务：建立高效的数据索引机制，支持关键词查询、 条件查询 、全文检索和关联查询等多种查询方式 。用户可以 通过输入材料名称 、性能指标 、应用领域等关键词， 快速定 位到相关的新材料数据 。条件查询允许用户根据材料成分范 围 、性能参数区间 、实验时间范围等条件进行精准筛选 。例 如， 用户想查询某种具有特定拉伸强度范围且应用于航空领 域的金属材料数据，

在此背景下，构建可信的 AI 量化交易方案具有显著的经济价 值和技术突破意义。从实践角度看，可信方案需要实现三个维度的 平衡：  性能维度：年化收益波动率比传统策略降低 40%以上  稳定维度：在极端市场条件下最大回撤控制在 8%以内  透明维度：满足 MiFID II 等法规对算法交易的事前报备要求 通过融合联邦学习框架与市场机理模型，我们提出将预测准确 率提升至 82%的同时，使特征重要性可解释度达到 模型鲁棒性依赖三重验证机制 1. 静态验证：通过 SHAP 值、特征重要性排序分析模型逻辑一致 性 2. 动态验证：使用滚动时间窗口测试（如每月滚动训练+预测） 3. 压力测试：模拟极端市场条件（如 2015 年 A 股熔断、2020 年美股熔断） 需设置模型失效预警，当夏普比率连续 3 个月低于 1.5 或最大 回撤超过 15%时触发人工复核。 风险控制需分层实施 构建从资产配置到订单执行的多级风控： 优先使用具备原生可解释性的算法（如线性回归、决策树）， 复杂模型需配合 LIME 等局部解释方法  对神经网络类模型强制添加注意力机制，可视化特征关注区域  建立动态解释器模块，实时记录模型在极端市场条件下的决策 路径 对于高频交易策略，需通过事件链追溯技术实现毫秒级决策解 释。例如使用时间戳标记的决策日志与市场数据快照的关联分析： 最后，必须建立模型解释的验证体系，包括： 1. 定期进行

节点配置通过下拉选择框自动生成表达式， 业务人员可自行完成配置 3. 同时为复杂场景和具有开发 背景的用户提供高级模式 会话树亮点： • 树形结构 • 支持条件判断与触发 • 支持节点跳转，由树 扩 展到图结构 • 支持复杂逻辑的表达 式 编写 • 实时生效，满足业务 快 速上线需求 多轮对话：可视化的对话规则管理 传统做法 : 1. 大量添加扩展问 2. 模板： [ 目前 ?][ 额度 ][ 程度词 ?][ 太低 ] FAQ 标注问题 信用卡办理条件 百度资料知识库 —— 满足 80% 图谱使用场景 云闪付卡有什么功能？ DIY 卡有什么特点？ # 卡种 #= 云闪付卡 . 传统客服机器人采用 实时监 控 选择统计时间段 报表类型 自定义数据名称 超过 20 种自定义条 件 无上限组合条件 添加多种数据 智能呼叫中心 —— 自定义数据报表 析需求； • 超过数十种条件选择，灵活配置匹配条件； • 多维度数据报告灵活配置。 • 支持对于全部自定义字段进行分析，满足企业的个性 分 工单优先级设置

其余驾驶操作由驾驶者完成 驾驶者与 系统 3 条件自动化 • 系统负责某些情况下环境感知 • 驾驶员需要时刻准备取回驾驶控制权 系统 系统 4 高度自动化 • 系统能够进行环境感知 • 驾驶员不需重新取得驾驶控制权 • 系统只能在特定环境条件下运行 系统 全部 行驶任务 5 完全自动化 • 系统能够完成所有环境条件下的所有驾驶任务 自动驾驶是过去 10 年最火热的赛道 ，但直到 ，并提出应 对策略。 应用智能传感器是实现 NOA 的基础 无论是多传感器融合派厂商，还是视觉派厂商，都大量使用智能化传感器，他们是实现 NOA 的必要条件。 要实现 NOA 对智能传感器硬件要求很 高 特斯拉 Model 3 小鹏 G9 厂商要搭建起高效的算法模型 ，开发的系统既要能精准识别并处理各传感器获得的数据 ，还要能有效应对 模

..................................................................................... 11 3.1 基本技术条件 ................................................... 12 3.2 冷量分配单元 CDU .......................... 热的占比，出现了风液混合散热解决方案。另一方面，随着单芯片功率密度的提升， 对液冷部件的散热性能提出了更高的要求，冷板微通道强化散热、液态金属等高性能 导热材料以及大通径的盲插快速互联技术等，为智算液冷解决方案提供更优异的散热 条件。 二、 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 1) 冷板式液冷系统 cold plate liquid cooling system 由二次侧冷却系统、一次侧冷却系统、监控系统等组成。通过冷板将元器件 接口和快速接头等技术，实现弹性扩容需求，达到灵活部署。液冷云舱由冷量分配单 元 CDU、解耦型液冷机柜、二次侧管路系统及冷却液、舱体通道组件、水氟双冷源 列间空调等设备部件组成。 3.1 基本技术条件 液冷云舱采用冷通道/热通道封闭，主要由通道门、控制天窗、翻转天窗、固定天 窗、云舱框架等组成，其中通道门为自动平移门。风冷部分采用列间空调制冷，封闭 通道密封系统采用模块化装配式设计，可根据服务器上架量按需布置