2.2 XR 4.3 4.3.1 4.3.2 52 53 54 55 57 58 60 61 61 62 63 64 66 66 67 68 68 69 70 70 71 50 52 1.1 [1] [1]. XR • 2021 Facebook Meta PICO • Intelligence Generated Content AIGC AIGC AIGC AIGC DeepSeek ◼ AIG C 3D AIGC 3D AIGC AIGC 3D 3D 3D 66 4.1.2 2022 DreamFusion 3D 3D 3D 3D 3D AIGC 3D ◼ AIGC 3D 2.0 VAST Tripo Rodin SenseNova

.................... 63 6.2 量子算网协同发展背景........................................................... 66 6.3 量子算网协同基础理论和研究方向....................................... 68 七、总结与展望........................... 式纠缠产生，待相邻节点之间的纠缠信道形成以后，根据需要来进行 纠缠纯化以保证纠缠态的保真度。随后在中间节点之间做纠缠交换延 长纠缠信道的距离，直到形成端到端的纠缠分发。 （2）第二代量子中继[66-68]如图 15（b）所示，首先在相邻节 36 点之间产生编码的逻辑 Bell 态。然后在中间节点里成对的物理量子比 特之间做 CNOT 门和测量来实现编码的 Bell 态测量。通过以上步骤 因此它仅适用于稀疏交互或可分解结构的量子线路。 尴尬并行（Embarrassingly Parallel）：这类任务指的是一些天然适 合并行化的任务。它们可以在多个量子芯片上独立运行，仅需要最后 66 汇总结果。但前提是单个量子节点具备承载任务基本单元的能力。如 果量子节点上的量子比特数量过少，则需要辅以线路切割或线路分布 进行进一步的任务分解。 （2）量子节点之间不仅有经典通信，还有量子通信。这种模式

.......................... 64 6.2.3 ڳිࣂ޷ဈාڕᄥЦ࠿ ................................................. 66 6.3 ৓ౄԎ൯Ц࠿ ........................................................................ 67 6.3.1 ྑഭଅᄢЦ࠿ ē ಬನ॓ฉՎൟڢނ໭႙ߙಁဈԙޙܣᄗγc႙߈ڋ٬ࠋဥᄗγcӉ २ဈԙ૭ݣᄗγԉ໰๯ē؍آด֥ဈںဈӻcົંဈںcถඡںॅ ಮྫྷঝูඕ҉सcᆑ௶̡ຬങफ޳ڕЦ࠿ēಬຣဈාڕᄥ௦ڳ“ྡྷ — 66 — ¤ ¤ ·჌”ڕसcտމ॓Վc໘ල޳ڕd ྜ๠໘ලࣂ޷ᄭसd൰ൌහྡྷڳිࣂ޷Ω৲඘ຂēٲߙڳිࣂ ޷ྑഭcڳිࣂ޷ڟܣྑഭcᆑ௶ᆇၗྑഭcڳිࣂ޷ဈාڕᄥӦ ၍cϢՎСԈޚӦ၍

评估微调后模型能力，利用数据增强合成新的训练数据，对模型偏弱的能力进行针对性提升。 测试微调后模型能力 模型持续微调 新模型 dem e66 模型微调 模型微调数据集 利用数据增强算法合成 新的数据 Normal Fault 1 .. 检测诊断精度 生成额外的微调训练数据 故障检测与诊断能 力测试提示词库 数据驱动建模 数 字 孪 生 云 平 台 SCADA 群控软 件 现 场 群 控 平 台 简 介 65/80 中心 世界模型 / 数字孪生：浙江大学团队自研仿真平台的一点体会 66/80 口需要深度工匠精神，要有迭代思维，年复一年升级迭代，人才是关键 口群 控软件和仿真软件开发难度、周期和代价非常高 配 置栏 系统流程图 菜单栏

源、延缓攻击进程等欺骗目的. Avery等提 出 了 一 种 由 有 效 补 丁 和 虚 假 补 丁 组 成 的 ghost补丁,对攻击者分析、利用补丁漏洞产生误导效果,增加 攻击耗费的资源和时间[６６].Juels等设计在口令文件中增加 多个虚假的用 户 名/密 码 哈 希 值,当 虚 假 口 令 被 攻 击 者 利 用 时,会触发告警信息通知口令文件已被盗取[６７]. ３)系统层 通过 对攻击者进行更深层次的欺骗 [６８Ｇ７０] 数据层 在数据层面部署虚假数据文件、虚假口令文件、诱饵文件和虚假补 丁 等 欺 骗 实 体,以达到告警攻击行为、消耗攻击资源、延缓攻击进程等欺骗目的 [６６Ｇ６７] 欺骗资源的部署策略 基于掩饰 通过隐藏目标的特征信息,使攻击者无法获取真实的资源数据.部署策略类似 于 MTD 的跳变机制,通过随机性和 周 期 性 地 转 换、更 改 或 隐 藏 目 DNＧBasedVirtualTopoＧ logies[J]．IEEETransactionsonNetworkandServiceManageＧ ment,２０１７:１０９８Ｇ１１１２． [６６]AVERYJ,SPAFFORD E H．GhostPatches:FakePatchesfor FakeVulnerabilities[C]∥IFIP AdvancesinInformationand

1500型（4:3⼈⼒容量⽐）每年每辆⻋的费⽤为40,000-50,000美元 （约每⼩时3.9美元）。OTTO AMR的成本仅为⼈⼒等效设备的10%，可叉⻋驾驶 员等效设备的20%，输送系统等效设备的50%，AGV系统等效设备的66%。因此， 回收期⾮常有利-系统租赁不到1年，仅⻋辆租赁为1-2年。61 人工智能和机器人：近期市场驱动因素是周期性逆风，而非人工智能采用 对于像AMR和AGV这样的轻型⼯业存储和检索机器⼈，在⼤流⾏病以来市场出现了 贡献全球包裹总量的四分之 ⼀，从2015年的约60%下降。假设增⻓趋势逐渐放缓（发达地区包裹量增⻓速度下 降⽐发展中地区更快），预计到2035年，发达地区的包裹量份额将仅降⾄5%。 65星际科技 66 Starship包裹投递 © 2024花旗集团 49 Citi GPS: 全球展望与解决⽅案 2024年12⽉ 我们预计，疫情过后发展中和发达地区的每⽇包裹量增⻓率将逐渐放缓，并最终在20 (Citigroup) © 2024 花旗集团 66 花旗全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ 图表64. 按地区划分的机器人风险投资 图表65. 按地区划分的机器人风险投资交易活动 来源: 花旗全球视⻆, PitchBook Data Inc 来源: 花旗全球视⻆, PitchBook Data Inc 在2010年代初期，美国的全球⻛险投资占⽐平均为66%，⽽现在平均约为45%。 在此期间，我们

1994 国务院令第 147 号 1999 GB17859 2003 2004 2007 2017 2019 中办发 [2003]27 号 公通字 [2007]43 号 公通字 [2004]66 号 网络安全法 等保 2.0 核心标准 强制性标准：本标 准规定了我国计算 机信息系统安全保 护能力的五个等级 第二十一条“国家实 行网络安全等级保 护制度”，从法规上 升到法律层面 Identify Protect Dectect Respond & Recover 65 安全运营平台 决策 / 管理平台 资产测绘 威胁 业务 管理 把客户的痒点，变成爽点 66 暴露面视角下的安全新逻辑 安全运营平台 业务管理与决策平台 资产测绘 事件 业务 运营 • 数字化业务层的安全暴露面 • 业务态势感知 • 业务流程梳理 / 建模 • 大数据分析

LLM-GROP[71], Instruct2Act[51], VIMA[50] VoxPoser[52], 3D-VLA[63], iVideoGPT[64], NaVid[65], RoCo[66], Swarm-GPT[67], ReKep[68] Prompt2Walk[59], Gato[60], RoboFlamingo[61], ManipLLM[62], RT-1[53], RT-2[54] 并在模拟环境和现实世界 中进行了广泛的实验, 证明了 NaVid 在跨数据集和 模拟到现实的迁移方面实现了最先进的性能. 大模型同样可以为多机器人协作提供规划, 保 证多机器人间的沟通与协作. RoCo[66] 提出了一种 多机器人协作方法, 该方法利用预训练的大语言 模型进行高层次的通信和低层次的路径规划. 在 RoCo 中, 每个机器人都被分配一个 LLM 代理, 能 够以自然语言讨论任务策略, 并生成子任务计划和 Dialectic multi-robot collab- oration with large language models. arXiv preprint arXiv: 2307. 04738, 2023. 66 Jiao A R, Patel T P, Khurana S, Korol A M, Brunke L, Ada- jania V K, et al. Swarm-GPT: Combining

... 44 4.5 协同推理场景................................................................................ 66 4.6 西训东推场景................................................................................ 79 五、生态模式 资源释放 流程，确保网络带宽资源池的实时更新，避免因资源滞留导致的网络 拥堵或二次任务调度冲突，从而保障全链路传输资源的循环利用效率。 图 4-52 协同训练-任务清理和模型留存-资源释放 66 4.5 协同推理场景 4.5.1 场景描述 ●在 AI 应用广泛普及的当下，推理服务面临着海量用户访问请求 的挑战。为了提供优质的用户体验，不仅需要具备 GPU 的弹性并发 能力，以满足 源的快速分配与初始化，包括但不限于内存资源的申请、计算资源的 调度以及相关服务组件的加载，在完成启动流程后，执行推理任务、 输出结果，满足用户实时需求，保障推理服务高效稳定。 77 图 4-66 协同推理-推理服务-服务触发  流量调度 ●在确定性广域网内，依托网络控制器所提供的智能化管控能力 ， 系统将为用户访问推理服务针对网络时延、抖动以及带宽等关键性能 指标构建并维护稳定的网络通道。

注：例子由语音转成文本内容，存在乱码情况 以银行个金产品为例 用智慧发现信息价值 iscover 贵金属 基金理财 出国金融服务 结算通卡 保险 贷款 分期 信用卡 总数 产品相关 66 1708 47 83 3396 5300 获客数据 11 74 27 14 24 13 15 75 252 新客户比例 17% 4% 57% 17% 2% 4.8% 案例 - 某国有银行客服数据潜客获取