型过程中，我们观察到很多企业陷入了“只见 树木不见森林”的误区。所谓树木，就是具体 的数字化转型项目。很多企业为了推进数字化 转型，瞄准业务痛点，积极推进具体的数字化 运营项目，例如智能营销、数字化物流等（树木）， 但是忽略了从根本上对企业价值链进行数智化 做好数字化运营，需要从根本上对企业价值链进行数智变革。 建立企业 18 ｜ 数字化运营——新思路应对新周期 变革（森林）。 企业推进数字化转型中遇到的挑战，往往 企业推进数字化转型中遇到的挑战，往往 就是因为“只见树木不见森林”导致的，例如： • 数据孤岛：一个需要跨整个价值链数 据支持的数智项目，却因为企业内部没有一套 完整的数据要素流通机制而无法落地。 • 重复基建：多个项目分属价值链的不 同活动，由不同的业务部门负责管理，结果导 致重复基建。例如，多个部门在收集同样或类 似的数据，导致大量软硬件的重复投资，以及 经典价值链模型 数智价值链模型

降低生产成本，改善生态环境，并与新兴技术深度融合，全面提升农业综合竞争力，为乡村振兴注入 强劲动力。 24 CMG 乡村振兴观察报告 2023-2024 “大食物观”突破了传统农业的思维局限，主张向耕地、草原、森林、 海洋等全域拓展食物来源，构建多元化食物供给体系，反映了传统农 业向农业现代化转变的趋势。这不仅有助于满足人民群众日益多元化 的食物消费需求，还能推动农业产业结构的优化升级和食物供给体系 的多元化发展。 1 日 -2024 年 12 月 31 日，与“大食物观”相关的全网发文总量 68.3 万，互动声 量 7.18 亿。 乡村振兴领域词云解读 各式各类农业操作场景丰富 词云体现：耕地、森林、海洋、山海、江河湖海、草原、牧场、山区、林地、深远海、盐碱地、 渔场 食物种类繁多 词云体现：粮食、农产品、蔬菜、植物、食用菌、水产品、水果、畜禽、肉类、果菜、粮油、油茶、 设施蔬菜 年中央一号文件提出树立大农业观、大食物观，多渠道拓展食物来源，受到媒体和公众的广 泛关注。在国家层面，明确发展现代设施农业，倡导大食物观，推动资源开发转变。 从实践来看，促进渔业高质量发展，支持发展深远海养殖，建设海上牧场。发展森林食品，丰富“森 林粮库”。推动食用菌产业提质增效，促进藻类食物开发。培育发展生物农业，开拓新型食品资源。 宏观数据指标 1. 我国农产品产量稳步提升 根据国家统计局数据，2024 年，全国猪牛羊禽肉产量

具体概念 ] 使用苏格拉底式提问引 导思考 方法 实例应用： " 你是一位会讲故事的数学老师。通过故事帮助 6 岁的孩子学习 ' 加减法 ' 概念。创建一个包含 ' 小兔子家族 ' 在 ' 森林超市 ' 中 遇到需 要应用加减法解决问题的情境。使用生动 、形象的语言，适合 6 岁儿童的词汇和句式。在故事关键点暂停，让孩子预测小兔子应 该买多少胡 萝 卜或付多少钱 。故事结束后，提供与

元数据完整性、血缘追溯等），可应用主成分分析（PCA）量化评分，需符 合《金 融数据安全 数据安全分级指南》标准） 9 、如何识别新型电信诈骗模式？（如如何识别保证金等关键词，可采集涉 35 诈账户交易特征，使用孤立森林（Isolation Forest）算法检测“分散转入-集中转 出”“交易备注含敏感词（保证金/解冻费）”等突变模式） 10、如何动态适应监管规则变化？（ “ 如自动识别 个人收款码限额调整 ”等 小时预警持仓股票舆情风险）。 3 、如何进行组合风险归因分析？（如：采用 SHAP 模型解析投资组合收 益 来源，定位超额收益是否源于违规风险暴露）。 4 、如何进行交易模式异常检测？（如：运用孤立森林算法识别尾盘突击 交 易、对倒拉升等异常操作）。 5 、如何进行监管规则智能解析？（如：训练 BERT 模型批量解析 200+监 管 文件， 自动生成投资禁限清单）。 6 、如何实时额度监控系统？（如：建立流数据处理平台，对 （二）大数据审计场景应用问题 1 、如何进行关联关系图谱分析？（如：使用 Neo4j 构建资金、人员、设 备 的多维关系网，识别循环交易、空壳公司等异常模式）。 2 、如何进行员工行为基线建模？（如：通过孤立森林算法分析系统操作 日 志，标记非工作时间高频访问敏感数据的异常账号）。 3 、如何进行阴阳合同识别？（如：部署 BERT 模型比对电子合同与纸质 扫 描件，定位关键条款的语义差异）。 4 、如何进行虚假材料审核？（如：使用

将药物分子结构映射为可通过机器学习算法处理的形式，形成多条合成路线并推荐最佳合成路线，或在给定反应物的前提下 通过深度学习预测化学反应结果 化合物筛选 机器学习 通过机器学习中的决策树、支持向量机、深度神经网络、随机森林等算法及分子对接、自由能微扰等技术，构建化合物化学 结构与生物活性之间的关系模型，实现对药物化合物作用机制的快速预测 ADMET性质预测 机器学习、深度学习 通过深度学习，对筛选后的化合物进

，希望通过科技创新赋能宝安区各个领域。 宝安区是人口大区、产业大区，辖区面积 386 平方公里，共有 500+万人口，90+ 万家商事主体，业态多样化，包含海、陆、空交通枢纽，城中村， 产业园，森林公园，水库等，其管理的压力是比较大的，尤其在政务治理服务方面面临诸多的挑战，存在企业咨询缺少智能问答、资金申报用户重复 填报、需求匹配程度不够精准、诉求分拨处置效率不高等问题；市民服务主要集中在流

技术分类 类别 概述 典型算法代表 监 督 学习 监督学习是指在带有标签的数据上训练得到数学模型，然后 给定新的输入，模型会预测相应的输出值。 典型算法包括支持向量机、决策树、随机森林、朴 素贝叶斯、K-近邻、梯度提升、多层感知器、人工神 经网络等。 无 监 督 学 习 无监督学习则与监督学习过程相反，在没有标签的数据上训 练得到模型。 常用的无监督学习算法包括聚类和降维。代表算法

将药物分子结构映射为可通过机器学习算法处理的形式，形成多条合成路线并推荐最佳合成路线，或在给定反应物的前 提下通过深度学习预测化学反应结果 化合物筛选 机器学习 通过机器学习中的决策树、支持向量机、深度神经网络、随机森林等算法及分子对接、自由能微扰等技术，构建化合物 化学结构与生物活性之间的关系模型，实现对药物化合物作用机制的快速预测 ADMET性质预测 机器学习、深度学习 通过深度学习，对筛选后的化合物进

建设战略 迈向企业零碳转型，共建美好生态环境 • 公司运营范围内温室气体排放 同比下降15.12%，百万元营收 碳排放量0.04 。 • 参与林业碳汇交易，2024年度 交易量200吨，助力森林资源可 持续管理。 • 购买风电、光伏绿色电力证书 ，可再生能源使用占比91.51% ，同比上升10.64%净能源效率 为16,943.75元营收/千瓦时， 同比提升59.90%。 攻建社会责任生态，推动行业健康发展

，Axie Infinity也可以“炒地”。Axie Infinity的背景世界名叫卢纳西 亚，整个卢纳西亚由90 601个地块构成，其中玩家可以拥有的地块 共有17 241块。这些土地包括草原、森林、极地等各种地形，每一 块地都有其自身的特点，并以NFT的形式呈现。 除此之外，Axie Infinity也支持UGC内容（User Generated Content，简称UGC，即用户生产内容）。它创造了一个地图编辑器