文本 数据 采集 批量 采集 批量 采集 实时 采集 数据仓库 关系型数 据库 信息库 数据存储 HIVE 搜索引擎 数据模型 分析模型 关系型数 据库 数据抽取 数据挖掘 数据汇总 关系型 数据库 图片 实时性要求高 实时性要求丌 高 集市区 收购比例： 49.85% --- 研报名称：拟全资控股北京久安，增强公司市政工程实力 上下游： 1. 分析师：华魏 上下游：碧水源拥有污水处理技术人才及产品研发优势，双方属水处理产 业链上下游关系。 --- 研报名称：拟全资控股北京久安，增强公司市政工程实力 政策： 1. 分析师：庞琳琳 政策名称：水十条 ---- 研报名称：尘埃落地，水处理巨头再起航 2. 分析师：庞琳琳 政策名称：国家推广 用户可以自己定义观察视角，自 定义关注对象、关注领域。 . 同一事物，丌同癿人有丌同癿观 察视角，每个用户可以独立配置 自己癿使用习惯。 . 定义癿关注领域，可以是多层级 癿，用户可以定义具有父子关系 癿多层级领域树。 自定义观察领域树 自定义观察对象 自定义观察对象、观察维度 观察对象 4 观察对象 3 ...... 观察对象 1 观察对象 2 人工智能 金融产品 用智慧发现信息价值

度小满金融大数据风控模型实践....................................................................70 Fraudar 算法在京东关系网络反欺诈中的应用...........................................85 携程金融自动化迭代反欺诈模型体系........................... 113 机器学习中的隐私保护................................................................................. 144 关系图谱在贝壳找房风控体系的应用与实践.............................................162 新一代联邦学习技术及应用实战.................. DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 13 修改方法中将某一特征与其他所有特征子集进行博弈比较，计算其对于其 他特征子集对预测结果的影响。预测值和各个特征的贡献值之间存在着这 样的映射关系，预测的所有的贡献值求和，代入如上图所示方程式中，得 到对应的一个预测样本。其中红色代表对于预测结果具有最大的优先贡献， 蓝色的与之相反，对应的是负向的贡献，框的长度代表贡献的绝对值的大 小。

衡量的关键绩效指标（ KPI ）。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 KPI ，从而实现战略目标。 战略地图：战略地图是一种视觉工具，用于展示企业战略目标之间的因果关系。业财融合平台可以利用战略地图，将业务和财务数据 与企业战略目标相对应，以提供更全面的决策支持。 战略解码：战略解码是将企业战略目标分解为具体的行动计划和任务的过程。业财融合平台可以通过数据分析，帮助企业确定最佳的 务过程中扮演不同 的角色，如创建、交换或使用资源等。在 REA 理论中，参与者是资源和事件之间关系的主体，它们决定了业务活 动 的参与者和责任。 在 REA 理论中，资源、事件和参与者之间存在着紧密的关系。例如，销售事件中，客户（参与者）购买了产品 （资 源），从而使企业实现收入。通过分析这些关系，企业可以更好地理解业务过程，找出潜在的问题和机会， 为决 策提供有力支持。 总之， REA 理 活动分解为资源、事件和参与者三个基本要 素 及其关系，帮助企业更好地分析、设计和实施信息系统。理解 REA 理论有助于企业提高运营效率和决策质量。 REA 理论（ Resources-Events-Agents ，资源 - 事件 - 参与者）是一种企 业 信息系统建模方法，它通过将企业活动分解为资源、事件和参与者三个 基本 要素，以及它们之间的关系，来描述企业的业务过程。理解 REA 理论 可以帮

1 、语言模型概 述 学习语义关系 理解词语含义：大模型通过大量文本中的使用场景来 理解词语含义。比如，当看到“苹果 ”一词频繁与水 果、食物、红色的圆形物体等描述相关联时，模型就 能逐渐明白“苹果 ”指的是一种具体的水果。 分析句子语义： 以“猫在桌子上 ”为例，模型能识别 出“猫 ”是主体， 在 ……上 ”表示位置“关系， “桌 子 ” 是位置的对象，从而理解句子所表达的空间关系。 是位置的对象，从而理解句子所表达的空间关系。 学习上下文关系：例如，在“小明生病了，所以他没 去学校 ”这句话中，模型通过“所以 ”以及前后句子 的内容，能够明白生病是没去学校的原因，这是因果 关系的一种体现。同时，模型也能理解转折、并列等 其他语义关系。 学习语言模式 观察词语顺序：通过大量文本如“我 爱 吃饭 ” 、 “他 喜欢 跑步 ”等，识别出 主语通常在句首，动词居中，宾语在句 ”则常与“奔跑 ”、 “ 行驶 ”等词搭配。这一过程帮助模型理 解词语间的搭配习惯，从而判断哪些词语 组合更为合理，形成对语言模式的认识。 语言模型训练就是要学习词、句内在的语言模式和语言关系，对这种关系进行 建模。 1 、语言模型概 述 Token ：自然语言中的最小单元 句子： 我是一名 AI 工程师。 字： 我 / 是 / 一 / 名 /

组织、流程、文化氛围和人才机制属于新 的生产关系，生产力和生产关系需要相互 匹配、相互促进，才能发挥出新的生产力 的效果。 数字化转型是以价值创新为目的、用数字技 术驱动业务变革的企业发展战略。 创造新的价值 数字技术 实现业务变革 企业发展战略 目标 本质 手段 定位 价值创造：降本增效 | 产品服务数字化升级 | 商业模式创新 数字化转型是建立新的生产力和生产关系 的过程。 www.top100summit 是泛指的，不只是企业适用于企业架构，政府、军队、学校等组织都 可以使用企业架构方法。 企业架构（Enterprise Architecture，EA ），是指一个组织的业务、应用、 数据及技术基础设施及其之间的关系，包括基线的、目标的及过渡的动态关系 描述。 www.top100summit.com 企业架构和系统架构定位不同 www.top100summit.com 企业架构的基本组成 架构治理机制 业务架构 模型自动审批 ✓ 访店管理、打卡 ✓ 业绩看板 ✓ 在线知识库 ✓ OCR应用 ✓ 声纹识别 ✓ 预授信 ✓ 车价预评估 ✓ 断点召回 ✓ 智能电核 ✓ 风控模型自动审核 ✓ 地址、角色排重 ✓ 企业、个人关系图谱 ✓ 数字人自助面签 ✓ 断点召回 ✓ 一键开户绑卡 ✓ 发票、保单、车辆所 有权证、车辆合格证、 其他非标OCR ✓ 长文本阅读 ✓ 电子签章 ✓ 各产品线联合打造车 生态（车后市场、消

AI 能力 来提升运营效率、支持决策和推动创新，而中小型企业则更关注成 本效益、可用性以及易用性，以便于快速部署和应用。 以下是主要目标市场的特征：  大型企业 大型企业在数据处理、客户关系管理、预测分析等方面对 AI 应用的依赖度越来越高。它们倾向于选择定制化的解决方案， 能够处理海量数据、提供深度学习和自动化功能，以提升创新 能力和市场竞争力。  中小型企业 中小型企业通常面临资源有限的问题，因此对云端 的产品形成有效竞争。此外，Google 强调数据安全和隐私合规 性，吸引了众多企业用户愿意将其 AI 应用托管于其平台。 微软的 Azure AI 也在此竞争中占据了一席之地，凭借其与 OpenAI 的合作关系，推出了多种基于 GPT 的服务。在企业级市 场，微软的全面解决方案涵盖了从开发工具到实际应用场景的一整 套服务，致力于将 AI 技术应用于商务智能、人力资源和客户服务 等领域。同时，微软凭借其全球的商业生态系统，迅速推动了产品 RabbitMQ 或 Kafka）处理异步 任务，提高系统吞吐量和响应速度。 数据层负责数据的存储及管理，确保数据的安全性和可扩展 性。这里主要包括：  数据库：使用关系型数据库（如 MySQL）存储用户信息及模 型元数据，使用非关系型数据库（如 MongoDB）存储大数据 集和训练数据。  文件存储：基于云存储方案（如 AWS S3 或阿里云 OSS）管理 模型文件和用户上传的数据。 

解和生成。该模型结合了最新的深度学习算法和大规模数据集，能 够在多领域、多任务场景下表现出色。DeepSeek 模型的核心架构 基于 Transformer，通过多头自注意力机制和位置编码技术，能够 捕捉文本中的长期依赖关系，从而提升模型的语义理解和生成能力。 在电子政务领域的应用中，DeepSeek 模型能够有效处理海量 的政策文件、法律法规、公共服务信息等文本数据，实现自动化分 类、关键词提取、问答生成等功能。通过预训练和微调，模型能够 架构，该架构通过 多头自注意力机制（Multi-Head Attention）实现对输入文本的全 局理解。相比传统的 RNN 和 CNN 模型，Transformer 能够更有效 地捕捉长距离依赖关系，特别适合处理复杂的电子政务文档和查询。 其次，模型使用了预训练与微调的策略。在预训练阶段，模型 通过大规模的无监督学习，掌握了丰富的语言知识和模式。常见的 预训练任务包括掩码语言模型（Masked 预训练任务包括掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。这些 任务使模型能够在不同语境下理解词语的含义和句子之间的关系。 在微调阶段，模型针对特定的电子政务领域进行有监督训练，以提 高在知识库构建和检索任务上的表现。 此外，DeepSeek 模型还引入了知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，

即使短期内出现偏离，最 终也会回归到长期平均水平。这种规律在金融市场中普遍存在，是资产配置的重要依据 中周期框架强调在中期维度（ 3-5 年）进行资产配置。与短期波动不同，中期维度的资产价格比价关系更稳定，均值回归规律也更为明 显。通过压缩观察窗口，投资者可以更好地捕捉资产价格的阶段性偏离，并据此调整配置策略 图 12: 中周期配置思路 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 比较基于“先验权重”生成的打分指数与真实 股债强弱的偏差，并结合历史与近期数据进行 校正（动态纠偏） 输入给 AI ：短期 框架的底层逻辑、 如何指示配股配债 输入给 AI ：“周 期 - 宏观指标 - 打 分指数”映射关系 输入给 AI ：更优 权重的确定方法 短期模型框架 长文本 数据底稿 初始权重 宏观经济指标 （预测值） 资配模型权重 及打分结果 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 指令作用 静态学习 描述指定时间段的美林周期、货币 信用周期、财政货币周期等宏观变 量及关键指标，提供五个短期模型 的最优权重 帮助 DeepSeek 理解短期框 架的底层逻辑与历史数据映 射关系。 动态纠偏 指出实际股债强度与“先验权重”偏 差，要求基于实际数据和历史映射 调整五个模型权重，输出 list 格式 结果 实现基于最新市场数据的实 时调整，提升权重优化的准 确性。 资料来源：

工 数据。接下来通过机器学习，可以对收集到的数据进行清洗和修复。通过建立数据模型，算 法可以识别出数据中的错误、重复和异常值，并进行自动纠正，找出可能存在错误的记录， 甚至通过推理发现数据之间的逻辑关系，补充缺失的数据。比如潘锋教授团队构建了锂离子 电池正极材料知识图谱，并预测出潜在的正极材料 Li₂TiMn₃O₈。 ➢ 高通量机器人+AI 驱动的生产流程革命：成本与精度双突破 AI 可以 观测的现象、行为及关系，通过归纳、抽象等方法，将所观察到的现象特征和规律以 数学、逻辑等语言表达出来。 采用机器学习（ML）建模，有望提供一种隐含的跨尺度技术。相较于传统现象学建模 方法，该技术在运算速度上具有显著优势。在由分子动力学仿真构建的数据库上对神 经网络进行训练，具体可参照图表 3 a。通过训练神经网络，能够生成一个机器学习 模型，该模型可取代传统计算方式，用于推导本构关系。需注意的是，这些本构关系 是，这些本构关系 源于原子尺度，而原子尺度包含的信息远多于宏观尺度。 在训练完成的神经网络中，宏观尺度的问题可直接求解。这可通过有限元法（FEM） 求解实现，即把预测的宏观尺度变形输入神经网络，进而评估本构关系，具体过程如 图表 3 b 所示。这种方法能够实现不同尺度间的平滑过渡，原子级别的计算巧妙地 嵌入机器学习模型中，为解决跨尺度问题提供了一种高效且新颖的思路。 图表3：基于机

间（RTO），企业亟需构建一套标准化、自动化的应急管理平台，通过固化自动化应急流程，实现故 障处置的高效闭环。 同时，数据库应急体系需具备 “统一整体性”，需全盘覆盖企业内部所有在用数据库类型。无论采 用关系型、分布式还是其他架构的数据库，均应纳入统一应急体系框架，遵循一致的应急管理规 范与处置原则，确保应急响应的协同性与规范性，避免因数据库类型差异导致的应急流程碎片化 问题。 此外，可能遇到技术 TDSQL 管理平台中，以便进行后续维护。 部署原则 集群接入 �� 接入集群之后，需要考虑数据同步的问题。TDSQL 的实操路线是，通过“创建 DCN 同步 - 取消同 步 - 切换主备关系 - 修改 DCN 同步 -DCN 数据一致性校验 -DCN Standby 模式”这样一个闭环 链路，完成数据同步的全链路管理。 为构建跨集群或跨机房的数据库实例同步体系，实现异地数据同步与读写分离架构，可通过 IDC�备机房的两个TDSQL集群建立DCN同步关系，利 用主从复制技术完成跨地域数据同步。 数据同步 �� �）自动同步策略 备机房的TDSQL实例会动态选择主机房中延迟较低的节点建立同步链路，形成主从复制关系；当主 机房中该同步节点发生故障时，系统将自动切换至其他健康节点重新建立同步，保障链路连续性。 �）读写分离实现 同步关系建立后，主机房主实例承担写操作，备机房备实例仅处理读请求，形成清晰的读写分离