渲染技术通常指通过计算机图形引擎，多层次实时渲染 呈现数字孪生体实境的技术。通常支持包括宏大开阔地理信 息如城市环境，精细细密局特征等，主要能力至少包括有三 维实体的可视化渲染能力，数据可视化渲染能力，业务逻辑 可视化渲染能力，应用逻辑可视化渲染能力等。 2.仿真技术 工程仿真传统上一直被用于新产品设计和虚拟测试。 虚拟仿真技术（CAE）是实现工业产品及制造过程模拟仿真 与优化的核心技术，是支持工程师进行产品创新设计最重要 广阔的应用前景。在营销上，可以通过模拟客户虚拟业务场 景进行员工培训，提升品牌形象，还可以分析供应链上下游 生产经营情况，评估跨区域业务需求并提供定制化服务。在 12 风控上，数字孪生能帮助机构进行可视化分析及信贷评估， 监控虚拟服务流程是否合规。而在安全领域，数字孪生可以 为测试环境提供仿真业务数据，防止数据脱敏不彻底、生产 取数丢失导致发生大规模数据泄露。 （二）金融业数字孪生需求方向 技术，该技术在供应链管理、客户服务、品牌形象构建以及 14 数据安全等多方面都取得了显著的建设进展。 1.在供应链金融方面 数字孪生技术可以通过物联网设备收集的实时数据，实 现对供应链全程的可视化分析，从而为金融机构提供更精确 的企业信用评估和偿债能力分析。这不仅能够降低信贷风 险，还能促进跨区域业务的发展，尤其在风险评估和信贷决 策方面，能够显著提升金融服务实体经济的能力，体现科技

高效互动和协作的能力 解决问题：考察用 AI 解决业务问题的能力 合规使用：评估 AI 应用的安全性和规范性 4.2 AI 力的诊断和测评 18 UMU 的 AI 力测评工具可以生成直观的 可视化报告，清晰展现员工 AI 力的现状和 不足，帮助管理层量化分析各个团队和部 门在 AI 转型中的优势与短板，从而制定更 针对性的人才赋能方案。 在实际应用层面，UMU 的 AI 力测评工具 突破了传统一次性评估的局限，通过持续 力高阶工作坊和全球线上研讨会，行业 TOP 级导师解析前沿趋势 加入高净值精英社群，与行业标杆企业交流 AI 应用和转型的成功案例 限时体验 UMU 赋能业务的 AI 工具，同时享有专属技术指导 配置可视化管理后台，实时记录和分析学习数据 获得 UMU 官方认证的证书，打造职场竞争力，助力职业晋升发展 定价：199元

指标与国际顶尖水平（如 GPT系列、Claude等）直接对标，奠定国产大模型的行业标杆地位。 19 19 • DeepSeek R1达到了跟o1相当、或者至少接近的推理能力，且将推理过程可视化 • 它做到这个水平只用到少得多的资源，所以价格十分便宜 • 它是完全开源的并且还发布论文，详细介绍了训练中所有的步骤和窍门 • DeepSeek深度求索公司是一家纯粹的中国公司 混合专家

市“接诉即办 ”改革为例[J]. 公 共管理学报,2021, 18(02):1-12+164. 5 一阶段强调智能算法的赋能，对政务热线大数据进行聚合分类、关联分析、回归 分析、预测分析和可视化呈现，充分释放数据红利，推动传统城市治理向精细化、 精准化和智能化全面升级。 （二）大模型在政务热线中的全新价值 随着大模型、人工智能、物联网等新一代数字技术的突破性发展，技术赋能 呈现出智 热线建立了统一、规范的民意诉 求数据库，汇集入库 3400 多万件群众反映记录、240 余万条企业法人数据和 7000 多个社区（村）点位信息。改革综合运用了大数据分析、定量分析、案例分析、 类型学分析、可视化技术等研究方法，挖掘热线工单的“数据富矿”，建设以诉 求量分析、类别分析、地域分析、考核排名、城市问题台账为主要内容的大数据 6即响应率 、解决率 、满意率。 15 分析决策平台。通过建立日 查询附近交通管理办事场所时，系统可迅速调用政务地图 API，精确检索并以地 图形式展示。 知识中枢还提供基于政务大模型的 ChatBI 工具，利用 Agent 能力打造数据 分析智能体，支持多轮对话，精准理解意图，快速生成可视化统计图表和分析总 结，为海量线上咨询问答记录提供快速统计和 BI 分析展示。ChatBI 可通过拖拉 拽形式组合搭建智能分析领导驾驶舱，组件切换灵活，为用户决策提供高效、直 观的数据支持。 政务知识中枢管理平台以智谱国产化大模型

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存在的合规风险颇为担忧。 毕马威的应对之策 毕马威的专业人士分析了市场上可用的人工智能解决 方案，并为客户定制了一个生成式人工智能聊天机器 人。 该技术解决方案采用了“与文档聊天”的运作逻辑， 员工可以通过可视化的方式了解政策文档变更，从而 减少查看和比较文档以及提取特定信息所需的时间。 它整合了相关的银行业法规，能够通过预定义提示语 和精准提问获取信息。 在最初阶段，我们进行了概念验证（POC），以证明 的市场将迎来增长，有的将出现衰退，还有的将应运而生。应投资具价 格弹性的领域，即能够利用人工智能实现降本增效的领域。竞争者可能 更希望知道哪些领域会消亡以及哪些领域存在被取代的风险。 人工智能与量子计算、区块链和高级可视化等前沿技术相融合，可推动产品和服务的突破创 新，并实现与客户、关键联盟和合作伙伴密切合作。 道德、安全和信任最为重要，应通过实时监控和安全更新确保平台完整性。这一阶段重点是要 提升人的潜力，增 Street和René Vader的贡献。 Leanne Allen是毕马威金融服务业技术咨询合伙人，并 担任毕马威的数据能力主管。她是一位资深数据架构 师，在数据管理、数据和系统架构、数据可视化、报告 和分析以及数据迁移方面拥有丰富的经验。 她对技术-数据领域具有前瞻视野，包括为毕马威的“30 Voices”计划提供数据维度的见解，并与UK Finance共 同撰写了一篇关于在数字经济中遵守客户数据使用道德

化检验，在数据标准化、数据安全、数据质量方面都具备足够的可信力，能 够借助自身的云服务进行一体化服务能力输出。 �� 更加普惠的数据产品：基于高质量的数据资产，企业可构建高度一体化的数 据产品能力体系，并通过进一步的可视化和智能化降低产品使用门槛，使数 据能力普惠企业全员。数据产品可以深度嵌入用户工作流程中，让数据研 发、数据分析、数据运营等专业岗位和业务人员一起，灵活高效地使用数据 产品，最大程度提升数据驱动 问题，保障流量优先在 本区域内闭环，避免额外的跨云带宽消耗和业务性能损耗。通过精准的流量调控 策略实现自动故障转移，缩小故障影响范围。 此外，企业还建立了多云观测体系，为运维人员提供了统一的可视化界面，整合 了各云平台间的观测数据、指标和监控工具，消除了数据孤岛问题。在常规容灾 的基础上，火山引擎的数据库还提供了冷热分离、HTAP（混合事务与分析处 理）轻分析等服务，帮助企业实现容灾的同时，降低成本，并实现业务增值。

建设阶段-表单数据化 基于业务表单化定义的作业标准，自动生成可填写业务表单的应用系统功能，表单中 的每个元素信息，可使用手动输入、数据传感器、数据接口接入数据信息。在业务表单运 行一段时候后，使用可视化数据分析推进业务流程优化。 2.4 建设阶段-数据算法化 基于业务场景，围绕业务问题、降低成本、辅助决策开展数据算法创新，对不同的算 法进行比较，对适用的算法进行部署，根据监控结果和业务反馈对算法进行改进，不断提 业务固化管理子系统的核心是零（低）代码平台内核，业务架构师可根据企业运营目标和 要求，设计业务流程和分析控制逻辑。产品经理可轻松实现对企业业务现状和 IT 需求的分析 设计。业务人员可使用模型化、可视化的方法进行开发配置，测试完成后可直接进行生产部署， 极高的提高研发效率。  IT 治理过程管理子系统介绍 基于需求开展 IT 治理项目过程管理，统一管理架构框架、功能原型、需求设计、概要设

舱体载重：15kg 单臂自由度：7 建图方式：VSLAM+激光SLAM 身高：170cm 单臂负载：3.5kg 单臂自由度：6 垂向作业空间：0-2m 传感器：7*相机+1激光雷达 产品特点 丰富工具链，可视化开发界面， 自主仿真平台支持 支持VR遥操控，高效数据采集， 多模态融合，真实环境感知 教育科研、工业物流、家庭康养、 零售药店等领域应用 具有大脑大模型，理解三维场景， 与人自然语言理解，并将长线程任

生产现场动作远程控制 • 焦化现场生产安全态势 感知与预警 • 部署打滑预测分析 • 能源计划 • 炼焦煤分级调湿工艺稳 定协调控制 • 危险物识别 • 人员安全监测 • 高炉料面温度检测 • 高炉料面可视化监控 • 炉顶布料效果评定 • 远程换钎 • 中间产品无人天车吊装 控制 • 废品无人天车吊装控制 • 铁水质量预报 • 高炉温度分布 • 高炉燃料比监测 • 高炉精准出铁预测 • 高炉炉况诊断