技术成果： 提高模拟精 度 考虑流域空间异质性的组合水文预报模 型 组合水文预报模型 产流空间异质性规律 P15 将水文学原理和数据驱动模型相耦合 ，构建物理函数约束的深度学习模型 ，在深度学习模型中考虑了 流域产汇流的物理机制 ，使深度学习模型测预测结果更符合物理规律。 耦合物理机制的深度学习： 产汇流机制约束的深度学习洪水预报模 型 技术成果： 提高模拟精 度 在损失函数中嵌入物理机制

间来 训练和存储，并且往往需要进行分布式计算和特殊的硬件加速技术。大模型的设计和训练旨在提 供更强大、更准确的模型性能，以应对更复杂、更庞大的数据集或任务。大模型通常能够学习到 更细微的模式和规律，具有更强的泛化能力和表达能力。 大语言模型是一种基于深度学习技术的大型预训练神经网络模型，深度学习指的深度神经网 络模型，是人工智能的分支“机器学习”下面的一种算法模型。这一模型不仅规模仍在进一步扩大， 更多的精力来应对和解决个性化的问题，以此来提升组织的效率。甚至还有企业将 AI 应用到了组 织变革规划中，将变革中需要了解的问题、预判的隐性风险等不同场景的内容整理成报告或文章。 这些应用不仅可以帮助我们发现人发现不了的问题或规律，提升领导者驾驭人才和团队管理的能 力，更有效地实施管理行为，如：组织网络分析、人才扫描、离职预测及留任策略定制；还可以 帮助我们有效引导管理者行为并加速管理者的培养，如：智能领导力看板、智能高管教练；更可 在企业人力资源中的应用白皮书 从 AIGC 的能力范围来看，它目前在对人类语言的理解和总结、归纳等方面已经接近人类水平， 但在逻辑推理方面就逊色了很多，在计划、统筹和战略规划等更高阶的任务方面更是困难。按照 这个规律，AIGC 在员工关系、薪酬福利这两个事务性工作相对集中的模块更有用武之地，在培训 与发展、招聘与配置和绩效管理方面需要较大的工作量，而暂时对于人力资源规划还是无能为力。 除了前文提到的不同模块

气 象信息、预报预警、预警统计、预警信息地图展示和全景图展示。 3.1.1.3 全过程推演 3.1.1.3.1 预报 根据溪源溪小流域业务需求，遵循客观规律，在总结分析典型历史事件和及时掌握 现状的基础上，采用基于机理揭示和规律把握、数理统计和数据挖掘技术等数学模型方 法，对水安全要素发展趋势做出不同预见期的定量或定性分析，提高预报精度、延长预 见期。建设包括溪源溪小流域实时降雨、预报降雨和来水预报功能。

如乱码。其次，异常的大或者小的数据也是不符合条件的数据。 数据质量的准确性可能存在于个别记录，也可能存在于整个数据集，例如 数量级记录错误。这类错误则可以使用最大值和最小值的统计量去审核。 一般数据都符合正态分布的规律，如果一些占比少的数据存在问题，则可 以通过比较其他数量少的数据比例，来做出判断。 当然如果统计的数据异常并不显著，但依然存在着错误，这类值的检查是 最为困难的，需要通过复杂的统计分析对比找到蛛丝马迹，这里可以借助一些