域的价值叠加；此外，具备动态适配性——能根据不同场景（如政 务数据开放、企业间数据协同）的个性化需求调整技术架构与治理 规则，随技术迭代、法规完善持续优化，始终保持“可信”与“价值释 放”的平衡。 可信数据空间与传统数据平台的核心区别体现在哪些方面？ 2. 可信数据空间与传统数据平台的核心区别，本质是从“中心化数据管 理”向“可信生态协同”的范式跃迁。传统数据平台以技术架构为核 心 习等技 术实现数据“不出域、可计算”，保证计算过程的完整性与结果可 信；最后是信任评估与奖惩机制，通过行为评分模型、区块链存证 构建动态信任体系，对失信行为追责、可信行为激励，维持生态信 任平衡。这些组件协同作用，支撑数据空间“可信、安全、合规、高 效”的核心目标。 可信数据空间的主要参与主体及其角色定位是什么？ 5. 可信数据空间的主要参与主体包括数据提供方、数据需求方、空间 运 计线索，解决“数据来源不清、流向不明”问题；其三，隐私共享— —区块链融合零知识证明、同态加密等技术，实现“数据可用不可见 ”（如验证数据有效性却不暴露原始内容），同时通过智能合约设定 共享权限，平衡数据共享与隐私保护；其四，可信交易——智能合 约作为“代码化契约”，自动执行数据交易条件（如“数据交付后立即 转账”），消除违约风险，提升交易透明度与效率；其五，系统可信 底座——区块链的分布

资产配置的重要性主要体现在以下几个方面：首先，它能够帮助投 资者分散风险，避免将资金过度集中于单一资产类别或市场，从而 减少因市场波动带来的损失。其次，资产配置有助于优化投资组合 的风险收益比，通过平衡高风险高收益资产与低风险低收益资产， 使投资组合在不同市场周期中保持相对稳定的表现。此外，资产配 置还能根据投资者个人的风险承受能力、投资目标和时间 horizon，量身定制适合的投资策略，确保长期投资目标的实现。 比重，而对于风险偏好型投资者，则可以增加股票和另类投资的配 置。  分散风险：通过多元化的资产配置，降低单一资产波动对整体 投资组合的影响。  优化风险收益比：合理配置不同风险等级的资产，实现收益与 风险的平衡。  量身定制策略：根据投资者的风险承受能力和投资目标，制定 个性化的资产配置方案。 通过引入 DeepSeek 应用方案，资产配置规划能够进一步提升 科学性和精准度。DeepSeek 利用大数据分析和机器学习算法，实 在股票和债券之间寻求平衡；而进取型投资者更注重高收益，可能 将较大比例的资金配置于股票和另类投资。目标设定则包括短期目 标（如购房、教育资金）和长期目标（如退休规划、财富传承）， 不同的目标需要不同的资产配置策略。 动态调整策略是资产配置规划中不可或缺的一部分。市场环 境、经济周期以及投资者个人情况的变化，都会影响资产配置的合 理性。因此，定期对投资组合进行再平衡至关重要。例如，当某一

3 数据增强与平衡..................................................................................38 2.3.1 数据增强技术应用.....................................................................39 2.3.2 数据集平衡策略..... 规范化处理。数据清洗主要包括去除无关信息、修正错误数据、填 补缺失值等操作。规范化处理则涉及文本的统一编码、标准化术语 的使用以及数据格式的一致性。此外，为了提高模型的泛化能力， 还需对数据进行平衡处理，确保各类政务问题的样本分布均匀。 接下来，对清洗和规范化的数据进行标注。标注工作应由具备 政务知识背景的专业人员完成，确保标注的准确性和权威性。标注 内容包括但不限于问题类型、关键词、情感倾向、实体识别等，这 为了更直观地展示数据质量控制机制的流程，以下是一个 Mermaid 流程图： 该流程图清晰地展示了数据质量控制的关键步骤和决策点，确 保每个环节都得到有效执行和监控。 2.3 数据增强与平衡 在数据增强与平衡阶段，我们首先针对政务领域的特点，采用 多样化的数据增强策略，以提升模型的泛化能力。对于文本数据， 常用的增强方法包括同义词替换、句子重组、随机删除和添加噪声 等。这些方法不仅能够增加数据量，还能模拟实际场景中的多样性

行 方 式 十万级 干万级 求解 至 i ( ( ) ,y)=0, 求解 h(u,y)≤0, 复杂优化问题 调度优化决策 简化 线性化近似分析 难以平衡 精度 2024 年电力信息通信 EPICT 新技术大 会 8 u u t g n f 新能源并网与直流建设引入大量电力电子设备，系统模型复杂度剧增，调度优化决策更加依赖求解在复杂时空维 抑制广谱波动的手段有限，电力系统的电力平衡难度与稳定风险同步增大，对决策控制的时效性要求更高，人 工 决策难以应对实时性控制要求。 难以抑制 安全稳定 风险 实时性要求 微秒级 并 存 秒级 毫秒级 技术挑战：实时性挑战 开关 过程 过渡 过程 并存 难以应对 新能源出力分钟级波动 中国南方电网 CHINA SoUTHERN POWER GRID 电力平衡 风险 2024 ，用户侧电动汽车、虚拟电厂等柔性 负荷、庞大的储能容量等可变因素导致电力系统的动态平衡协同难度加大，系统复杂程度增大导致数据互通难度较大， 并导致网络安全防护保障不足，且如何有效平衡电力市场化发展和电力系统安全稳定要求，亟待深入研究。 复杂的源网荷储动态 平 衡协同满足各需求，且 保持电力系统动态平衡 难度大 1! ualln,jlildn 系统间接口庞杂，协 同 不足，网络安全防

Reconfiguration Digital Transformation = AI technology 数字化技术 （ AI+ 智能制造） 管理转型 （组织规划、目标激励、产研一体、 产销平衡、精益管理、业财一体） 数字化转型 （打造智能 + 产业标杆） • 将新技术（人工智能、 ABC 、 IoT 等）运用到企业内、外部业务运营过程中 • 实现商业模式和管理模式的重大转型和优化创新，并成为新的独特竞争优势 Reconfiguration Digital Transformation = AI technology 数字化技术 （ AI+ 智能制造） 管理转型 （组织规划、目标激励、产研一体、 产销平衡、精益管理、业财一体） 数字化转型 （打造智能 + 产业标杆） • 将新技术（人工智能、 ABC 、 IoT 等）运用到企业内、外部业务运营过程中 • 实现商业模式和管理模式的重大转型和优化创新，并成为新的独特竞争优势 （研发管理系 统） 2. 敏捷供应链：精益管理 + MPS /MRP +APS （高级计划与排程） + 供应商协同，实现产销平衡 3. 降费成本领先：智能财务（管理会 计） + 阿米巴经营 阶段效果 提升产品研发能力 提升客户定制能力 实现产供销的平衡 提升 XRKJ 盈利能力 加速资金流周转 Project Content 核心业务蓝图 • 销售预测 • 销售订单 •

..... 33 4.1.1 优化可再生能源供给体系..................................................... 33 4.1.2 完善供需动态平衡机制......................................................... 35 4.1.3 提升算力产业支撑能力.................. ......................................................... 51 5.2.3 边缘计算与微电网从独立部署走向深度耦合，构建区域性 能电自平衡单元 ....................................................................................... 52 5.2 3:00），光伏停运，风电出力波动大， 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 29 可能导致电力供需失衡。算力调度系统启动“动态跟随模式”，根据 风电出力的变化实时调整算力负荷，以实现电力的平衡。 “算随电调”模式的有效运作离不开关键支撑技术。新能源出力 预测系统基于 AI 模型，结合气象数据提前预测风光出力，为算力调 度提供时间窗口；算力任务分级机制将任务分为实时性、延迟容忍和

....................................................................................109 6.1.1 风险收益平衡...................................................................................................112 调研显示，仅有 29%的资产管理公司完全 信任 AI 交易系统的自主决策。 在此背景下，构建可信的 AI 量化交易方案具有显著的经济价 值和技术突破意义。从实践角度看，可信方案需要实现三个维度的 平衡：  性能维度：年化收益波动率比传统策略降低 40%以上  稳定维度：在极端市场条件下最大回撤控制在 8%以内  透明维度：满足 MiFID II 等法规对算法交易的事前报备要求 通过 Policy Optimization（PPO）算法在组合管理中可 实时响应波动率突变，典型参数配置如下： 参数 取值范围 优化目标 最大回撤阈值 5-8% 控制下行风险 夏普比率权重 0.6-0.8 平衡收益与波动 换手率约束 30%/ ≤ 日 降低交易成本 交易执行增强 智能订单路由系统采用 Q-learning 算法学习市场微观结构特征， 在 TWAP/VWAP 基准上实现执行滑点降低

下的资产边界约束（如股票仓位上下限），也为宏观周期切换和投资者风险偏好 变化提供了弹性调整空间。 问题 4：在动态赋权模型中，如何平衡因子有效性的实时调整与模型稳定性？ 例如，IC 值剧烈波动时，权重分配是否会产生过度频繁的调仓信号？ 在动态赋权模型中，因子有效性的实时调整与模型稳定性的平衡主要通过以下技 术机制实现：模型首先通过风险预算约束限制单一因子的影响力，例如设定单因 子权重上限不超过 45%，避免 解决的关键挑战 包括：1）实时交易接口的稳定性：确保 Agent 与券商/交易所系统的低延迟对接； 2）合规性与透明度：满足金融监管对策略可解释性的要求；3）算力与成本优化： 在实时监控和交易场景中平衡计算资源与模型性能。 在应对突发市场事件（如黑天鹅）时，Agent 机制的鲁棒性设计主要体现在四个 方面：1）动态规则引擎与实时风险阻断：预设最大回撤阈值、行业拥挤度分位数 等硬性指标，当市场波动 12%）或因子失效预 警（IC 连续三期＜0.1），则自动执行阶梯式减仓或因子替换（如用美债收益率 斜率替代中美利差）。在行业轮动中，Agent 通过动态分位数机制（赋予近期数 据更高权重）筛选行业，利用多头注意力机制平衡景气度、趋势、拥挤度的交互 影响，例如当动量与拥挤度背离时自动降低拥挤度权重。此外，Agent 定期调用 回测模块验证策略有效性，结合 RAG 获取的外部知识（如碳中和政策对电力设备 的影响）更新规

Digital Transformation = Digital technology 数字化技术 （金蝶云星空平台 + 智能制造） 管理转型 （组织规划、目标激励、产研一 体、产销平衡、精益管理、业财一 体） 数字化转型 （打造智能 + 产业标杆） XRKJ 的数字化转型公式 • 将新技术（ ABC 、 IoT 等）运用到企业内、外部业务运营过程中 • 实现商业模式和 （研发管理系 统） 2. 敏捷供应链：精益管理 + MPS /MRP +APS （高级计划与 排程） + 供应商协同，实现产销 平衡 3. 降费成本领先：智能财务（管理 会计） + 阿米巴经营 阶段效果 提升产品研发能力 提升客户定制能力 实现产供销的平衡 提升 XRKJ 盈利能力 加速资金流周转 XRKJ 云平台核心业务蓝图 • 销售预测 • 销售订单 • 订单全程跟踪 平台连接系统、连接设备、连接业务和人，企业管理数字化！ P61 第二阶段：平台集成，赋能人 金蝶云星空整合原有 ERP 功能，实现平台统 一 产品技术领先： IPD 体系 +PLM 系统 产供销平衡：计划管理 +APS 系统 消除浪费将本：精益现场 + 持续改善 62 ① 绝密信息 严禁泄露 理解产品研发的大致过程 客户 营销 销售 服务 市场信息 客户需求 研发 数字化 产品需求

（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 分 数（F1-Score）。准确率适用于类别分布均衡的场景，但在类别不 平衡的情况下，精确率和召回率更能反映模型的性能。F1 分数则 是精确率和召回率的调和平均数，适合在精确率和召回率之间寻求 平衡的场景。 对于回归任务，常见的评估指标包括均方误差（MSE）、均方 根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。MSE 对大误差的惩罚 分数来评估模型的精度和召回率。 为了更直观地展示评估指标的选择，以下是一个示例表格，列 出了不同任务类型及其对应的评估指标： 任务类型 评估指标 适用场景 分类 准确率、精确率、召回 率、F1 分数 类别均衡或类别不平衡的分类任务 回归 MSE、RMSE、MAE 对误差敏感或对异常值不敏感的场景 多标签分类 mAP 目标检测、图像分类等多标签任务 排序 NDCG 推荐系统、信息检索等排序任务 自然语言生 成 接下来，进行数据预处理，将数据转换为模型可以处理的格式。预 处理步骤包括文本分词、词干提取、词向量化等，具体操作根据数 据类型和模型需求而定。 为了确保训练数据的多样性和代表性，需要对数据进行采样和 平衡。对于类别不平衡的数据集，可以采用过采样或欠采样的方法 来调整各类别的比例。此外，数据增强技术可以应用于图像、文本 等数据类型，通过旋转、翻转、添加噪声等方式生成新的训练样 本，从而提高模型的泛化能力。