reserved 18 • 采购组织：是企业根据采购需求设立的后勤组织单元，它对应的是我们的采购机构 或部门。 • 采购组织是这样一个组织等级：它为一个或多个工厂或公司采购物料或服务，与供 应商谈判采购条件，对相应的采购行为负责。在法律意义上，采购组织对采购合同 负完全的责任。 • 采购组：对特定采购活动负责的一个或一组人。对内，采购组负责一个物料或一类 物料的采购。对外，采购组是企业与供应商交易的主渠道。 rights reserved 36 会计数据 银行数据 支付业务 财务管理 对整个采购组或对 一个公司有效 通用数据 地址 通讯 采购数据 订单用货币 国际贸易条件 最低订货价值 对整个采购组均有效 对一个采购组织有效 供应商主数据层次 © 2011 82 - All rights reserved 37 供应商主记录里维护合作伙 A 材料 单位 百分比 条件 USD 单位 百分比 条件 USD 信息记录 供应商 B 库存材料 M1 消耗性材料 M2 服务 S1 信息记录 信息记录 信息记录 信息记录 采购主数据 : 采购信息记录 © 2011 82 - All rights reserved 42 根据定价条件的不同，信息记录分成以下类型： - 标准

来源：通信瞭望，国金证券研究所 经过环保、安全监管，国内化工行业的管控水平获得了较大程度的提升，部分企业或者赛 道具备先期实现智能升级的基础。我国自九十年代化工行业开始加速追赶以来，先期的化 工企业受限于当时的发展条件、技术水平和装置配置要求以及对于经济性的考量，生产装 置的人员依赖性相对较大，单套装置的配套人员数量相对较多，很多生产环节以员工的经 验为主要调节方式，流程管理、工艺优化、原料采购、库存管理等决策以人为核心主导。 在部分岗位替换人工检测和审查，形成精准、高效且节约成本，比如质量检测、库存 调控、生产监管等； ③ 通过智能模拟辅助产品研发和工艺优化，从而加速进行产品工程化开发或者对工艺流 程形成改善，比如新品的工程化设计、生产条件优化等； ④ 助力平台型公司加速形成自身材料、菌群、催化、反应路径等底层产品数据库，能够 加速形成材料产品库，缩短产品定制化时间，为新品拓展形成较好的基础； 从大致的路径看，AI 在化工行 助力公司形成数据库 拓 品 落地工艺设计 提升产品差异 缩短研发时间 优化工程流程 精准对接 模拟改造 人工替代 流程优化 配方研发、产品设计 库存调控、生产监管 优化生产条件、设计新品 缩短产品定制化时间 降 本 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 6 扫码获取更多服务 1.2、化工行业智能化升级，顺势把握三重机遇 方向一：影响越

请问您从哪里出发？ 用户 文本回复 语音信号 44 任务型对话 NLU 的研究热 点 • 意图识别与槽填充联合建模 • 标注数据不足条件下的 NLU 45 任务型对话 NLU 的研究热 点 • 意图识别与槽填充联合建模 • 标注数据不足条件下的 NLU 46 意图识别与槽填充联合建模 • 意图识别与槽填充不是相互独立而是紧密联系的 • 传统独立的建模意图识别和槽填充， 既会引出错误级联， Predicted Slots Gold Slots Gold Slots Intents 实验结 果 50 任务型对话 NLU 的研究热 点 • 意图识别与槽填充联合建模 • 标注数据不足条件下的 NLU 51 • 动机 • 对话技术平台需要用户上传大量的标注数据 • 能否帮助用户自动扩充标注数据，减小标注工作量？ 标注数据的自动扩充 where is the

小模型的性能也随着规模扩大而逐步提高 ................................................ 6 图6： 2022 年最大的五个 transfomer 模型条件 .................................................7 图7： 各模型位于 LM 损失等高线图上的位置 ...................... 大降低了推理成本，并极大地促进了下游在较小硬件上的使用。 图6：2022 年最大的五个 transfomer 模型条件 图7：各模型位于 LM 损失等高线图上的位置 资料来源：DeepMind，国信证券经济研究所整理 资料来源：Sunyan’s Substack，国信证券经济研究所整理 因此，优质大模型的训练，高质量的大数据集是必要条件。目前主要的数据获取 渠道是公开的论坛，例如谷歌的 LaMDA 模型，在论文中表示其预训练数据 个人信息的隐私安全。 即使部分数据是出于培训目的而上传，也可以将其匿名化以保护用户身份。 5）高可靠性：去中心化和离线功能使边缘 AI 更加稳定，不受网络访问限制，这 是关键任务系统稳定运行的必要条件。 当边缘 AI 应用程序遇到它无法准确处理的数据时，它通常会将其上传到云端，以 便 AI 算法可以重新训练并从中学习。因此，模型在边缘运行的时间越长，模型就 会变得越准确，由于可以获得如此多的价值，企业正在迅速采用边缘计算。

更在于通过融合、分析和应用创造新的价值。可信数据空间应 用数据融合、机器学习、知识图谱等多样化技术，推动可信数 据空间资源管理、数据价值开发、服务应用等共性工具研发， 为参与方开发数据产品和服务创造条件。例如，通过机器学习 算法，可以对海量数据进行深度分析，挖掘潜在的商业价值和 创新机会。通过智能合约和价值共享机制可以让数据开发利用 过程参与者获得相应收益，形成数据要素投入收益“正向飞轮”。 合作，推进专业化、市场化、普惠化数据供需对接、数据共享 和交换服务，强化政府和市场分工协作，构建符合数据提供方、 使用方和服务方等多元主体共同利益诉求的规则、流程和信息 模型等，为价值共创创造便利条件。 坚持统筹集约、先进适用。鼓励各类数据空间与公共数据、 企业数据、数据市场和数据基础设施的统筹规划和集约建设， 充分利用已有基础和资源，倡导技术兼容和标准互通，降低技 术壁垒和数据成本，推进科技创新与产业创新协同，积极探索 通过统一发布、身份互认、资源共享、服务共用、智能辅助磋 商等，不断提升跨空间、跨主体互联互通水平，支持可信数据 空间运营者部署应用开发和试用验证环境，为参与各方开发产 品、提供服务创造便利条件，降低用数门槛和交易成本。 保障各方权益——为数据流通交易提供科学计量、全程可 追溯的数据价值认定、价值转换和价值分配的技术环境、数据 记录和权证留存等，切实保障所有参与主体的数据所有权、持

演练的实效性要求。 DCN Standby 模式的设计原则是，通过严格的操作权限管控与技术条件校验，确保 Standby 模 式在满足容灾需求的同时，保障数据同步的可靠性与系统稳定性。 界面控制逻辑：开启/关闭Standby模式按钮互斥显示，开启后仅保留“关闭Standby模式”操作， 其他 DCN 功能被锁定。 启用前提条件：必须基于异步 DCN 架构；Set 内主备延迟需低于预设阈值，若超阈值则禁止启用； 回档期间，不能进行扩容、版本升级操作； 对于故障恢复场景，立即停止原数据库写入数据，并准备好必要的核对数据的前期准备。核对数 据包括从 binlog 中查找误操作时间点，并从业务侧（或缓存中）抽取业务日志互相核对。 前提条件： 数据回档是通过定期镜像和实时流水重建，将实例或指定库表回档到指定时间（精确到秒），且可 以保证所有数据的时间切片一致，期间原有数据库或表的访问不受影响。 系统支持对数据库实 例、数据库对 物理回档：存在物理备份时，支持实例级（全部库表）回档。 在A集群备份INSA的元数据 恢复INSA元数据到B集群的zk上 在A集群获取INSA的物理备份 恢复INSA冷备数据到B集群的hadoop上 前提条件：实例冷备数据正常，手动备份可执行。 以福建海峡银行的跨集群实例回档管理为例： TDSQL生产环境和测试环境，集群之间物理隔离，需要将生产环境数据迁移到测试环境。 操作场景： 实践案例 需求背景

升大规模智算训练效率。在硬件方面，高性能 GPU、专用 AI 芯片、 高速互联网络、大容量高速存储等技术，实现了大规模的算力供给， 为处理复杂、不规则的计算任务（如自然语言处理的长序列数据、计 算机视觉的多尺度图像特征）创造了条件；在软件方面，分布式训练 框架、预训练大模型、多模态数据处理等技术也通过精细化算力管理 提升了大模型的训练和推理速度，为机器人的大规模应用提供了基础 支撑。 2 （二）“机器人+人工智能”是新一轮大国竞争的关键 提到要拓展智能机器人在清洁、娱乐休闲、养老助残护理、教育培训 等方面功能，探索开发基于人工智能大模型的人形机器人。 （三）工业领域将成为短期内智能机器人应用落地的主战场 自动化水平高、结构化、封闭式的工业场景是当前技术条件下智 能机器人最大的应用市场。工业环境相对标准化，生产流程固定，对 机器人的自主性和泛化性要求较低，部分领域如汽车、电子信息等已 3 经率先实现了工业机器人的规模化应用。根据国际机器人联合会 难度大，占比均为 5%。近年来，随着设备标准化和自动化程度的提 高，各类搬运、测量、焊接机器人及其他生产设备实现互联互通，并 通过统一的控制平台和模型算法开展协作，为产线和研发的智能化创 造了基础条件，但是由于前期投入大、回报周期长，目前这两类场景 14 的探索主要集中在部分高科技行业的龙头企业。 此类场景“机器人+人工智能”主要是“多智能体+协同优化模型” 模式，AI 应用的主要目标是优化生产或研发流程。在产线优化方面，

立。总体来看，两光子组成的复合系统其实就是一个叠加态，即同时 处于量子态 H1 H2 和 V1 V2 。图 3 为两个纠缠态的例子，分别考虑 两个纠缠态α|00 +β|11 和α|01 +β|10 ，系数满足归一化条件 α 2+ β 2=1。 当纠缠态被测量时，其结果会出现关联。而这两种结果出现的概率由 量子态中的系数决定的。例如对于纠缠态α|00 +β|11 ，测量后的结果 总是两个白色朝上（00），或者两个黑色朝上（11）。而得到这两个结 通过测量一个可观测量去获取状态信息。对于量子测量的基本假设是 12 其由一组满足完备性条件 k Mk †Mk=I � 的测量算子 Mk 作用在被测量系 统的状态空间上，测量后系统的状态以 p(k)= ψ Mk †Mk ψ 的可能性由 |ψ 变为 Mk|ψ ψ Mk †Mk ψ 。这里要求算符满足完备性条件是因为测量得到 的所有可能状态的概率之和为 1，即 �k p(k) = k ψ Mk 半 正 定 算 子 值 测 量 （ positive operator-valued measure, 简称 POVM）测量。对于投影测量，其测量 算子除了满足以上假设的完备性条件外，还要满足正交投影算子的厄 米性条件。这里的测量算子是被观测系统状态空间上的一个可观测量 厄米算子 M= �k kPk 。其中 kP 是到本征值 k 的本征态空间 M 上的投影。 测 量 的 可 能 结 果 为

过多步骤从噪声生成高质量图像，涉及编码器、解码器、学习的条件、 采样和去噪阶段： ⚫ 编码阶段：预处理后，图像经编码器网络转换为潜在图像（捕 捉关键特征）。 ⚫ 学习条件：提取编码器特征或其他条件信息（如使用 CLIP 编 码器——基于对比学习对齐图文语义的模型）指导生成。 ⚫ 采样阶段：对潜在图像采样，生成向量输入生成器。 ⚫ 去噪阶段：迭代使用生成器网络和学习条件，从噪声逐步恢复 高质量图像。 其核心技术包括： 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 22 ⚫ VAE（变分自编码器）：由编码器（压缩图像，保留深层特征） 和解码器（恢复至像素空间）组成。 ⚫ 条件编码器（如 CLIP）：提供图文语义指导。 ⚫ UNet：经典的编码器-解码器结构图像分割模型。编码器（卷 积和池化层）逐步提取特征并降维；解码器（上采样和特征融合）逐 步恢复尺寸并生成结果 体现在两个方面：首先，算力需求的动态波动与电力供应的不稳定性 （尤其是可再生能源的间歇性特征）需要实现实时精准平衡。由于算 力负载往往呈现突发性和时变特性，而风电、光伏等清洁能源的输出 受自然条件影响具有显著不确定性，二者在时空尺度上的动态匹配需 要构建高响应的协同调控机制。其次，该问题本质上是一个多目标优 化难题，需在性能（如计算任务完成率）、服务质量（如端到端延迟） 和能源效率（如

（11）质量控制标准是否模糊化？（如：证据充分性、抽样比例阈值缺乏 量 化标准）；需要制定分级质量控制手册，明确关键指标阈值） （12）审计底稿数字化程度是否不足？（如：手工编制底稿导致版本混 乱， 影响追溯效率）；有条件的话可以需要部署区块链存证系统，实现底稿全 生命周 期可追） （13）抽样方法科学性是否欠缺？（如：对高频交易仍采用简单随机抽 样， 忽略时间序列特征）；需要引入分层抽样+时间窗口模型，提升样本代表 开展，是否存在未及时核销长 期闲置资产的情况？（抽查资产使用记录与评估报告） （6）税收优惠政策的适用是否符合法规要求，是否存在滥用税收筹划导致 税务合规风险？（核查税务申报材料与政策适用条件） （7）外汇业务损益核算是否准确，是否建立有效机制应对汇率波动对财务 报表的影响？（分析汇率敏感性测试结果） （8）中间业务收入确认是否完整，是否存在通过拆分合同或延迟入账规避 监管的情况？（追踪服务协议与收入确认时点） 达标情 况；检查压力测试模型的假设条件合理性及测试频率，验证压力情景下 流动性应 急预案的可操作性，并结合监管要求评估制度执行漏洞） （27）银行对关联方交易的管理是否合规？例如，关联贷款审批是否脱离独 立决策程序，交易定价是否偏离市场公允水平，导致利益输送或监管处罚风险？ （抽取关联交易清单，比对内部审批记录与监管披露要求，审查贷款定价依据、 抵押担保条件是否与同类非关联交易一致，并核查关联方名单更新机制是否存在