合伙人、首席数字与技术官。 x 网络安全操作手册，适用于初创企业 网络安全手册：初创企业 2 04 12 29 04. 创业公司核心网络安全原则 20 01. 引言 06 06. 展望未来 35 02. 铺设舞台 09 前言 目录 第三章 理解网络安全威胁态势 05. 制定网络安全策略 x 网络安全操作手册，适用于初创企业 网络安全手册为初创企业 3 参考，对于初创企业来说 。我们也向所有抽出时间为此手册出版做出贡献的各方表示衷心的感谢。 合作伙伴，首席数字与技术官，普华永道印度 尼西亚 前言来自PwC 印度尼西亚 x 网络安全操作手册，适用于初创企业 网络安全实战手册 4 合作伙伴，普华永道 印度尼西亚 萨米拉·希哈布 潘杜·沙吉尔 序言 自AC起 风险投资 创始人合伙人， AC风险投资 这导致我们与PwC印度尼西 的这一承诺是我们更广泛治理努力的一部分，确保我们的投资组合公司保持安全 。 主要创始人兼价值创造总监，AC Vent ures x 网络安全操作手册，适用于初创企业 网络安全初创企业手册 5 7 01 x 网络安全操作手册，适用于初创企业 网络安全操作手册，适用于初创企业 简介 不幸的是，对于一些初创企业来说，只有在经历了数据泄露、钓鱼攻击或系统黑 客等事件之后，网络安全才会成为优先事项。因此，网络安全往往被降级为较低

四是组织实施，提出加强统筹协调、加快任务落实、推进宣贯实施、深化开放合作等四条措施。 此外，《指南》附件中给出了石化行业智能制造标准清单。《石化行业智能制造现行和在研标准清 单》（附件 1 ）给出了适用于石化行业的已发布和在研的智能制造标准，《石化行业智能制造待制定标准 清单》（附件 2 ）为石化行业智能制造拟重点制定的标准。 把 PowerPoint 当作字处理软件的一个必然后果就是太多的演讲 习 石化行业智能制造标准体系结构分为四层， A 基础共性标准位于标准体系结构的最底层，是 B 石化关 键数据及模型技术标准、 C 石化关键应用技术标准的基础； B 石化关键数据及模型技术标准主要用于规范 实体工厂的数据和模型，为 C 石化关键应用技术标准提供支撑； C 石化关键应用技术标准基于 B 石化关 键数据及模型技术标准，从业务视角提炼石化行业通用的新技术应用标准； D 细分行业应用标准是面向石 LHJ+FHX 。 学习解读《石化行业智能制造标准体系建设指南（ 2022 版）》 《 指 南 （ 2 0 2 2 版 ） 》 的 全 文 学 习 三、建设内容 （一）基础共性标准 基础共性标准用于统一石化行业智能制造相 关概念，以及石化行业在智能装备、赋能技术、 工业网络等方面的共性技术标准，主要包括通用、 安全、可靠性、检测、评价、人员能力、智能装 备、赋能技术、工业网络等九个部分，如图

I）与物联网（IoT）的融合1，利 用AI让物联网设备变得更智能、更具自主性。但这是一个以设备为中心的“小数据”的定义。 从战略层面的“大数据”视角来看，AIoT是机器智能与现实世界之间的连接。用于AI训练和 推理的大数据最初是由网络边缘与事物和人交互的设备所采集的小数据。这些IoT传感器和 人类输入设备是真实数据的来源，它们让AI变得实用且有价值。换言之，互联设备构成了神 经系统，并将 用网络技术已无明显差异，只会增加市场阻力和成本，却无法带来竞争优势。 产品公司现在可以从极少的关键设备网络中进行选择。四种局域网加上蜂窝网络、卫星网络 和LP-WAN就能满足大多数应用场景。其他专用网络则用于填补空白。 • 标准局域设备网络 o 以太网——有线 o Wi-Fi——无线 o Thread——无线低功耗mesh网络 o 低功耗蓝牙——点对点，易于配对 • Thread连接能力，许多新款智能手机也支持Thread，因此很多家庭其实已经在使用这项技 术了。以太网和Wi-Fi可满足有线和无线的高带宽应用场景需求，Thread能为受电力限制的 设备提供mesh网络连接，而低功耗蓝牙则适用于设备设置和直接控制等点对点任务的连接。 第4页 人工智能物联网（AIoT）：将人工智能与现实世界相连 版权所有 ©2024 Moor Insights & Strategy

配料系统运作主要包含三个系统 的协 同工作： ERP 系统，配料系统， 称量 系统 三个部分； ERP 系统用于统一基础数据源，生 产 主计划的排产，以及生产产品内 料配 方的管理。 称量系统主要用于管理各种物料 的称 量防差错。 配料系统主要用于管理内料半成 品的 工单任务，排产计划，称量计 划，配 料计划，物料数据追溯，报 产等。 备料称量流程 ，有效期等信息 ; (2) 二维码信息始终唯一 , 用于一物一码追溯 ; (3) 规则 : { 物料代号 }|{ 物料批次 }|{ 有效期 }|{ 来料桶数 }|{ 第几桶 } 【对于无法一物一码物料默认来料数 就是 1 】 标签优势： (1) 包含物料的基础信息，能够快速人工识别 (2) 标签物料信息均使用代号或者别名，用于物料保密 (3) 二维码能够快速被 PDA 扫描识别，而且存储信息量较大 主要流程特点：强制供应商打 印 标签之后送货 ， 减少仓库收 货环 节贴码的问题 要求：需要甲方足够强势才能 确 保供应商安装要求打印标签 操作：可开放打印标签系统到 各 个供应商，用于统一标签格 式 基础资料 - 供应商打码流程 主要流程特点：由仓库收 货 之后统一打印标签，便于内 部管控标签格式，避免出现 格式不统一无法识别的问题。 但是会导致仓库收

的能量使用和碳排放的事实 准确估算 AI 的能源使用和碳排放 系统在其生命周期中具有挑战性 ， 因为这些计算 取决于许多复杂的因素 ， 包括有关芯片的详细信息 ， 冷却 使用的系统、数据中心设计、软件、工作负载和能源 用于发电。这个问题不是 AI 独有的。作为一组 能源研究人员在一篇文章中描述了这个问题Annual 能源与环境回顾: 为信息创建可靠的电力需求估计 技术充满了困难。底层数据未知 准确地说 ， 经验数据是有限的 磅二氧化碳 (CO2) 在 79 小时的 使用 64 个高级图形处理单元 (GPU) 、芯片进行培训 通常用于训练 AI 模型 ， 因为它们具有优越的并行性 处理能力。从这个角度来看 ， 往返航班从 纽约到旧金山可产生约 2, 000 磅的 CO2 每位乘客的排放量。研究人员还估算了碳 用于训练用于神经架构搜索 (NAS) 的 AI 模型的发射 自动寻找一个或多个神经网络的技术 给定任务的体系结构 - ， 谷歌生产了 GLaM ， LLM 为 1.2 万亿参数。尽管 GLaM 比 GPT - 3 大将近 7 倍 并且优于其他 AI 模型 ， GLaM 需要少 2.8 倍 能量训练。18 最后 ， 用于为数据中心供电的能源组合 开发人员训练 AI 模型会影响其碳排放。对于 例如 ， BLOOM 的开发人员使用法国的数据中心 核能 ， 减少了碳足迹。19 尽管有了新的研究 ， 但批评人工智能的团体一再引用

浙江奥首材料科技有 限公司 光刻胶及配套材料；芯片电镀液；蚀刻液与清洗液；芯片研磨液与 去光阻液；芯片封装用纳米材料技术；功能化学品用于显示面板的 配套材料和新能源电池材料 常州强力电子新材料 股份有限公司 感光性聚酰亚胺（PSPI）和高纯度电镀液（TSV 技术）应用于 HBM （高带宽存储器）材料和先进封装材料；半导体光酸技术；肟酯类 高感度光引发剂；黑色光刻胶树脂和彩色光阻树脂；颜料分散液 超高纯度湿电子化学品（如电子级双氧水、氢氧化钠、氢氧化钾等）， 应用于半导体、新型显示、光伏等领域；研发圆柚酮、瓦伦西亚橘 烯等高附加值香料应用于显示材料和半导体材料；锂电池电解质前 驱体 浙江中欣氟材股份有 限公司 氟苯、对氟苯应用于药物合成和农药制造；光伏级氢氟酸和超级电 容器用电解质盐 江苏恒瑞医药股份有 限公司 用于 ECMO 核心部件“膜肺”（人工肺）的聚甲基戊烯（PMP）中 性剂应用于锂电 池电解液分散、光伏硅片清洗等；水性涂料用树脂的国产化 天津久日新材料股份 有限公司 光刻胶所需的重氮萘醌类光敏剂；光引发剂技术；半导体与显示面 板光刻胶产业化 山东泰和科技股份有 限公司 锯末基硬碳负极材料；超纯清洗剂应用于集成电路晶圆清洗；特种 聚合物材料应用于芯片制造中的金属离子螯合；氟代碳酸乙烯酯、 双氟磺酰亚胺锂等锂电池关键添加剂；勃姆石涂层技术用于锂电池 隔膜涂覆

大模型在金融行业的应用前景及 潜在影响分析 ◎姚泽宇 苏杭 作者简介 ：姚泽宇，中国国际金融股份有限公司研究部执行总经理 ；苏杭，中国国际金融股份有限公司研究部分析师。 摘要：当前，金融机构主要将大模型应用于业 务场景简单的非决策类环节。本文从展业流程角度 和业务场景角度系统梳理 AI 大模型在金融行业的 应用现状，并从应用趋势、赋能空间、产业格局三 个方面对大模型在金融行业应用趋势展开探讨，动 万亿元规模的商业价值增量。 当前，金融机构主要将大模型应用于业务场景 简单的非决策类环节，而在核心决策环节应用大模 型仍面临较大挑战。从业务流程角度，大模型已开 始赋能前台营销运营、信息搜集整理，以及中后台 运营支持等环节；从业务场景角度，各类金融机构 已开始尝试将大模型应用于支付、信贷、投顾、投研、 保险等细分领域。 （一）落地应用现状 ：当前大模型在金融 行业主要应用于业务场景简单的非决策类环节 目前，国内外各类金融机构正在积极探索大 目前，国内外各类金融机构正在积极探索大 模型落地场景，金融从业者对大模型类工具的需求 和使用也与日俱增。在金融机构层面，根据英伟达 发布的针对近 400 家金融机构的调研结果，43% 的 金融机构已开始使用大模型，主要用于报告生成 （37%）、客户体验及活跃度优化（34%）、合成数据 生成（33%）和营销（32%），另有 55% 金融机构 正在研究并考虑应用大模型；在金融从业者层面， Financial Technology

编号 输入 活动 (L4) 描述 输出 负责人 3.1.1.1 ERP 的数据 定义计划 BOM 和 关键 物料 考虑采购提前期、业务影响、采购量、采购困难度等关 键 物料 确认计划 BOM 用于物料约束 到 SKU 的物料 约束 主计划员 3.1.1.2 ERP 的数据 确认库存和采购订 单 物料库存和采购提前期的采购订单应考虑物料约束 物料可用性 采购员 3.1.1.3 SNP 的主数据 需求是基于考虑工厂产能的主计划目标 • 公司标准安全库存政策（供货天数）应用于 MRP ，战略缓冲决定手工完成 • 稳定的每日 MRP 是基于每日成品生产计划 • 交货通知预测信息将根据四周生产计划提供给供应商 • 清楚的所有权、数据管理和关键 供应商数据的政策， 例如供应商提前期和产能 • 供应商和甲方就采购数量灵活性的浮动范围达成共识 ( 如需要 ) • KPI 用于测量 MRP 稳定性和主计划产生的生产计划 供应商协同 信息，获得更准确的材料需求数据。 • 如果 BOM 数据可用，将计划 BOM 作为输入。 应用于周 / 日 MRP 的 BOM 海外产品 国内产品 生产 BOM 计划 BOM W0 ~ W4 W5 ~ W8 ~ W17 针对新产品 生产 BOM -包括生产成品所需的所有原材料和半成品 - 应用于上市前 4 周 计划 BOM - 供应链管理部手工维护包括一些关物料的 BOM - 根据可用的研

Enterprise，这是一款全球领先的加速库套件，用于 AI 端到端开发和部署。 DGX Cloud 将 NVIDIA 的生态系统引入到了云服务提供商，NVIDIA 触及的范围得以扩展。 2）NVIDIA AI Foundations。这是一项云服务，面向需要构建、优化和运营定制 LLM（大型 语言模型）和生成式 AI，客户使用其专有数据进行训练，用于处理特定领域的任务，包括语 言、视觉和生物学模型制作服务。NVIDIA 言、视觉和生物学模型制作服务。NVIDIA NeMo 用于构建定制的语言/文本转文本生成式模 型，Picasso 是一项视觉语言模型制作服务，BioNeMo 提供用于药物研发的生成式 AI 模型。 我们认为，ChatGPT 等应用引发对 AI 算力的需求，加速计算和生成式 AI 推理将带动训练 /推理芯片需求的爆发。 图表5： 英伟达 NVIDIA DGX Cloud 图表6： 英伟达 NVIDIA 相比，支持 CUDA 的 GPU 在架构上有了显著的改进：1）采用了统一处理架构，可以更加有效地利用过去 分布在顶点着色器和像素着色器的计算资源；2）引入了片内共享存储器。两项改进使 得 CUDA 架构更加适用于通用计算，加上 2008 年后苹果、AMD、和 IBM 推出的 OpenCL 开源标准，GPGPU 在通用计算领域迅速发展。 2) 张量和矩阵核心：GPGPU 的大量硬件运算单元和高吞吐高带宽的存储设计能够提供