周供应计划的数据 集 主计划员 3.1.2 数据集 最终需求计划 准备初版主计划 检查数据集的完整性 运行主计划引擎产生初版主计划 与相关团队分析讨论短缺，解决瓶颈 主计划会前再次运行主计划引擎，产生更新版主计划 准备主计划会议关键讨论点 主计划会上讨论的 最初主计划 短缺 / 差异 主计划员 3.1.3 初版主计划 关键 差异 主计划会议中讨 论主计划 审查供应计划的 KPI 讨论需求和供应计划的关键 数据主要用于日生产计划的排定，每天系统排产运算前，必须保证数据为更新版本 工程技术部 配套厂计划员 评估并提供半成品 Lead Time 时间 通知整机厂及各配套厂 半成品编码、生产 BOM 及工艺路线创建 完毕  成品与半成品 Lead Time 数据主要用于日生产计划的排定，每天系统排产运算前，必须保证数据为更新版本 审核 Lead Time 数据信 息，并在系统中更新半 成品与成品 排程时进行计算 资源主数据 产能数据与换线时间管理流程  产能数据主要用于每周的主计划运行以及每天的生产计划运行，因此在每周运行 SNP 主计划以及每天的 PP/DS 日生产计划前，必须更新至最新版的产能数据 提交平板厂各产线 capacity 及 setup time 数据更新需求 开始 各整机厂计划员 计划物控计划员 各配套厂计划员 提交配套厂各产线 capacity 及 setup

可能变更。阿里云保留在没有任何通知 或者提示下对本文档的内容进行修改的权利，并在阿里云授权通道中不时发布更新后的用 户 文档。您应当实时关注用户文档的版本变更并通过阿里云授权渠道下载、获取最新版的用 户 文档。 4. “ ” 本文档仅作为用户使用阿里云产品及服务的参考性指引，阿里云以产品及服务的 现状 、 “ ” “ ” 有缺陷 和 当前功能 的状态提供本文档。阿里云在现有技术的基础上尽最大努力提供 分册:认知领域》正式出版，随 后 的⼏⼗年中，此书的修订⼯作— 直没有停⽌过，并且基于对布卢姆分类的⻓期应⽤，在 2001 年完成并出版了《⾯向学习、教学和评价的分类学——布卢姆教育⽬标分类学的修 — 订》 书，新版的布卢姆分类学采⽤了“知识”和“认知过程”⼆维框架： 知识 是指学习时涉及的相关内容，包括了从具体到抽象四个类别： l 事实性知识（Factual knowledge） l 概念性知识（Conceptual

Server AI： ● 在DeepSeek-R1 满血版场景下，相对于荣耀原始线上业务性 能，TTFT P95的响应时间最高降低6.25倍，吞吐提升2倍，端到 端延迟降低 100%。 ● 在社区最新版本 sglang 场景下，TTFT P95 的响应时间最高降 低 12.5 倍。 ● GPU 驱动层虚拟化，近零损耗 ● 节约60% GPU硬件采购成本 【TACO-LLM性能加速】 【qGPU算力切分】

2 0 2 4 年 5 月 发 布 的 多 模 态 大 模 型 MiniCPM-Llama3-V 2.5 仅凭 8B 参数， 实现了“以最小参数，撬动最强性能” 的最佳平衡点。 面壁智能迭代的最新版本MiniCPM-S 1.2B采用了高度稀疏 架构，通过将激活函数替换为 ReLU及通过带渐进约束的稀 疏感知训练，巧妙地解决了此前主流大模型在稀疏激活上面 临的困境。 在通用大模型越来越卷参数规模和算力的情况下，如何通过 3大模型即将发布 ���� 基于大模型技术，从语音助手走向AI Agent 也具有无限潜力 面壁智能 MODELBEST ����MiniCPM 产业研究 战略规划 技术咨询 57 面壁智能迭代的最新版本MiniCPM-S 1.2B采用了高度 稀疏架构，通过将激活函数替换为 ReLU及通过带渐进 约束的稀疏感知训练，巧妙地解决了此前主流大模型在 稀疏激活上面临的困境。 2024�� 面壁发布具备

生产效率损失。 47% 快速消费品行业高管表示，及时确保产品 的关键投入和/或保持产品库存是一项重大 挑战。 产品开发 数据存储与管理 运营管理 食品制造商本就无法维持连续的产品开发周期， 再加上新版合规法规和过敏原清单出台，他们更是 需要数月时间才能从各部门收集数据和信息来设计 配方。 快速消费品企业大多采用手动方法存储配方， 缺少一个中央数字存储库，无法随时保存和修改 配方、指南和流程。

的响应速度和吞吐量。 最后，完成接口的版本管理，确保系统的兼容性和可维护性。 接口版本应遵循语义化版本控制（Semantic Versioning），并在 文档中明确标注各版本的变更内容。新版本的接口上线前，需进行 充分的回归测试，确保不影响现有功能的正常运行。 通过以上步骤，实现系统的无缝集成，确保餐饮服务引入 deepseek 大模型后的高效、稳定运行。 3.4.3 系统测试与调试 低于 128GB，存储空间至少为 2TB SSD，以支持大规模数据处理和模型 存储。 软件环境方面，操作系统建议选择 Ubuntu 20.04 LTS 或 CentOS 7.9，并确保安装最新版本的 CUDA 和 cuDNN 库以支持 GPU 计算。Python 版本应选择 3.8 或以上，并配置以下必要的 Python 库：  TensorFlow 2.5 或 PyTorch 1 确保数据采集和处理 的连续性，并投入足够的计算资源支持模型的迭代更新。 此外，技术的快速迭代也可能带来兼容性问题。例如，新版本 的模型可能与现有系统不兼容，导致功能异常或数据丢失。为此， 企业应制定严格的技术更新流程，包括：  在正式部署前进行充分的测试，确保新版本与现有系统无缝集 成。  保留旧版本的备份，以便在出现问题时能够快速回滚。  建立跨部门协作机制，确保技术团队与业务团队之间的信息流

本文件适用于电商智能客服系统的设计、开发和运营 2 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。 凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T 22239-2019 信息安全技术 网络安全等级保护基本要求 GB/T 35273—2020 信息安全技术 个人信息安全规范 GB/T 36339-2018

碳水平 评价工作。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件， 仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本 文件。 GB/T 2589 综合能耗计算通则 GB/T 18883 室内空气质量标准 GB/T 23331 能源管理体系 要求及使用指南 GB/T 24001

值，这样还可以建立索引，提高查询效率。一般用于拉链 存储分区字段。 默认最新的数据失效时间戳为 4712-12-31。 数据版本号 ETL_VERSION Tinyint 类型，该记录更新版本号，初始值为 1，每更新一 次递增 1 。 可选 8.7.2.2.5. 典型事实表示例（出国进修） 序 号 名称 中文简称 类型 主键 可否为空 长度 备注 65 大数据平台项目实施规范 4712-12-31，系统能处理的最大时间，表示一个达不到的无限向后延伸的时间，意味 着该数据在线上永久有效）来代替空值，这样数据还能被索引识别到，并且凡是失效 时间为此大日期的，可以标识为当前最新版记录。 如果事实表中直接使用维度表的代理键作为维度外键，关联效率会更高、冗余度 更低，但会使 ETL 的处理逻辑变的更复杂；如果在维度表另外新增一个维度数据版 本号或者业务发生时间戳字段，并将 本号或者业务发生时间戳字段，并将此字段冗余到事实表中，与代理键一起作为联合 主键，但也同时增加了事实表的冗余度。 8.7.2.3.1.2.1. 更新拉链表方法 当维度表发生变化需要更新记录时，需要： 1) 在维度表查询最新版记录（失效时间 SCD_END_TIME=4712-12-31），更新 该数据录的失效时间 SCD_END_TIME=为当前时间，从而将该记录转变成为 旧记录。 2) 添 加 一 条 新 记 录

调整应付发票，经过审批通过后支付长期合作讲师报酬；对于临时聘请讲师，采用标准采购订单模式，下单时制定标准采购单价 和课时，待效果评估算出结算价后，可以采用与一揽子采购订单相同的流程，或者通过直接更改标准采购订单价格，重新审批通 过后生成新版本再做接收和费用化。 采购申请 应付管理 银企直连 新建申请 录入申请行 审批 / 打印 采购订单 采购接收 应付发票 开始 结束 标准 & 一揽子 采购订单 费用化 应付信息