通过参数配置，主动将选择的业务系统中数据自动抓取到中间环境，并在中间 环境对抓取的数据进行元数据合成、原文合成、交叉检验。最好自动归至数字 11 档案管理系统的档案库中。 中间件抓取工具可以进行系统配置，包括设置数据抓取的业务系统，抓取 的时间等；并可以配置抓取业务系统对应底表数据，同时将将资源间关联关系 抓取过来；最后可以将抓取的数据进行模版化合成，使归档的公文、报表等与 原信息系统中所见完全一致。 可以实现 ERP、PDM 档管理平台。该平台产生的文件经文件移交后，进入接收平台，在接收平台数据 确认后可进行数据归档。该模块可以连接扫描设备，在线批量进行纸质文件的数 字化扫描处理工作，并可以对扫描完成的电子文件进行纠偏、自动去除空白页、 自动将多页合成一个 PDF 文件等功能。 接收平台 可以接收其他部门、个人、下属单位提交归档的档案数据。也可以接收业务系统 接口归档的档案数据。 1、可以对数据补充录入字段信息（支持批量修改）。 2、可 格式文件自动合成 pdf 文件。 5、支持 Excel 加原文批量导入，并按照规则自动形成目录和原文的关联关系。 6、支持电子原文的批量导入，并按照规则自动与目录数据建立关联关系。 7、支持卷内目录、脊背卡等表格的打印输出。 8、对于照片格式的档案，支持缩略图查看，大窗口预览查看。 9、可以自动和手动进行电子文件 OCR 识别。 10、支持档号自动生成、多份电子文件自动合成。 11、

N6- 甲基 腺苷修饰的表观转录调控；进化生物学与遗传资源挖 掘子领域集中在陆生植物起源与早期进化，以及小麦 野生近缘种的抗性基因挖掘；植物病害防治子领域强 调深度学习和金属纳米粒子的生物合成等新技术在病 害检测和防治中的应用；食品科学与工程子领域关注 食品营养与工程技术的融合，重点研发适合吞咽困难 人群的食品。 纵观该领域近 12 年的前沿研究，可以发现几个 突出的特点：一是动物健康与公共卫生子领域自新冠 1 高致病性禽流感病毒 H5N1 的洲际传播和跨物种感染 46 2354 2023.1 2 非生物胁迫下植物的生理生化反应和抗氧化防御 17 1181 2022.3 3 金属纳米粒子的生物合成及其在控制植物病害和促进植物生长 中的作用 16 1526 2022.1 4 植物 RNA 中 N6- 甲基腺苷修饰的检测、调控与功能 22 1322 2022.1 5 陆生植物的起源与早期进化 011 2019 2020 2021 2022 2023 2024 高致病性禽流感病毒 H5N1 的洲际传播和跨物种感染 非生物胁迫下植物的生理生化反应和抗氧化防御 金属纳米粒子的生物合成及其在控制植物病害和促进 植物生长中的作用 植物 RNA 中 N6- 甲基腺苷修饰的检测、调控与功能 陆生植物的起源与早期进化 从野生作物近缘种挖掘用于小麦改良的抗性基因 利用植物根际促生菌缓解植物的盐胁迫

传感器采集：在新材料研发实验室和生产车间， 部署大量 高 精度传感器， 如温度传感器 、压力传感器 、应变传感器 、成 分分析仪等 。这些传感器能够实时 、精准地采集材料 在不同 状态下的物理和化学参数， 如材料合成过程中的温 度变化 、 压力波动， 材料性能测试中的应力应变数据， 以 及材料成分 的实时分析数据等 。传感器通过有线或无线传 输技术， 将采 集到的数据实时发送至数据采集平台 ，确保 数据的及时性和 ：基于多源融合的大数据资源， 积极探 索 构建具有行业领先水平的新材料行业大模型 。大模型整 合了 材料科学领域的前沿知识 、大量实验数据 、模拟计算 数据以 及专家经验， 能够对新材料的性能 、合成方法 、应用场景等 进行智能预测和分析， 为研发人员提供创新思路和决策支 持。 在模型构建过程中， 采用先进的机器学习和深度学习算 法， 如 Transformer 架构 、生成对抗网络 积极探索构建具有强大功能的新材料行业大模型 ，整 合 海量的材料科学知识 、实验数据 、模拟计算结果以及行 业专 家经验 。通过先进的深度学习架构和大规模的预训 练， 使模 型具备对新材料性能 、合成路径 、应用场景等多 方面的智能 预测和分析能力， 为新材料研发和产业发展提 供创新性的解 决方案和决策支持。 数据收集与预处理： 广泛收集来自科研文献 、实验数据库 、 企业生产记录 、专利文件等多源异构数据

参 数信息等。 据求思咨询报告分析，全球 AI 语料市场 规模预计在 2025 年突破 109 亿元。并且数据合成 成为当前突破 现在数据规模的主流路径，预计 2025 年合成数据在 AI 训练中占比将达 40%，例如工业数字孪生场景中， 合成图像替代率从 30% 升至 65%。 同时语料数据的内容可信度保障面临更高要求。多 模态语料的质检需建立跨模态的数据质量检验流程 全域数据可见：通过统一数据架构平台，打破跨系 统、跨技术堆栈、跨主体的数据壁垒，实现多源数据 的全面汇聚、元数据管理、权限管理以及一站式端到 端的汇聚 -> 清洗 -> 加工-> 标注 -> 合成 -> 评测等，其 核心是构建横向贯通的数据网络，支撑传统数据分 析、AI 语料加工治理、大模型训推数据集的高质量供 给。 · 全链路数据可信： “ 基于 数据可用不可见、可控可计 ” 量、训练语料可控、推理安全合规 统一工作流、统一任务调度、统一元数据、统一存储 2.2.2 智能数据工具链 一、数据工程 当前各行业面向结构化数据的治理方法和工具相对比较成熟，但是面向 AI 语料对非结构化、多模态数据的清 洗、标注、自动合成、质量评价等一系列工具的相对匮乏现状，需围绕高质量语料自动化加工 建立新的数据 / 语料 / 知识加工生产线，满足 AI 时代的高质量、高效率、自动化加工的诉求。 构建一站式数据工程平台

检测，帮助工作人员第一时间筛查超过37.3°C体温的人员并 提醒，同时还支持未佩戴口罩旅客识别等功能。 （3）语音语义技术提供智能服务 智能语音语义加速地铁站内人机交互发展，实现站内智 能购票、智能问询等。主要包括语音识别与合成、自然语言 理解等，是人机交互的基础，通过对话理解乘客意图，提供 便捷的购票及咨询等服务。车站内自助机、机器人等与日常 生活中的智能音箱类似，可通过乘客手动选择语音功能唤醒， 通过特定语音关键词唤醒。地铁场景下环境复杂，存在大量 通过特定语音关键词唤醒。地铁场景下环境复杂，存在大量 的语音交叠、噪声干扰等情形，并且还需要应对不同口音的 挑战。地铁站内通常人流量较大，环境嘈杂，要求语音设备 具备除噪功能，正确识别乘客语音信息。 多信息技术融合成为未来的发展趋势。搭载视觉摄像头 的机器还可以通过感知乘客靠近进行自动唤醒，并提供肢体 语言识别、表情识别等能力，从而更精准的理解乘客意图。 上海地铁采用了阿里巴巴达摩院拥有的麦克风阵列加摄像

目标检测 .* 芯 片 英伟达 GPU 华为昇腾 谷歌 TPU 海光 DCU AMD 芯片 寒武纪 MLU 单任务模型 CNN SVM RNN 决策树 LSTM GNN 合成数据 利用模型、仿真生成 虚拟现实 自动驾驶 生态 PyTorch TensorFlow MindScope 训练算法 无监督预训练 强化学习 前沿探索阶段 底层计算库： CUDA 1i8V 从面平战为重要设备 4. 工结来后 . 者口使复 iaV 从面甲乙拨 供电，其它方式哲不性量 现状 10 /37 传统电力 AI 模型基于特定任务开发，大多为单模态算法，综合成本高、智能性与泛化性不足； 开源 AI 大模型缺少电力领域预训练，专业知识缺失，处理实际电力任务能力差。 输电线路运维目标检测算法 隔离开关状态监测实例分割算法 SVM 故障分类算法

向、车辆类型、号牌完整度等要素进行检测，并根据上传违法行为 代码将违法图片按无效场景分类。根据用户配置和无效场景，自动 257 删除明显不符合执法取证规范的违法证据图片。单台支持日均分析 审核 8 万张合成图片。 2、人工删除数据找回。根据用户配置，对于人为删除违法图片， 进行算法检测，对于检测后符合执法取证技术规范图片，将自动找 回，用户确认后，可修改或直接上传至综合平台。 3、违法业务质量 (2)系统具备允许多个管理员同时登陆管理、配置指定的会议， 各个会议相互独立。 264 (3）实现会商的组合拆分，由一个管理员管理多个会议。在需要 进行会商合并时，在会议的能够不中断正在进行的会商，动态将多 个分组合成一个更大的会商组。 (4)系统具备在一个会商进行中若进行分组视音频交互，在会商 的进行中能够不中断会商,动态将该一个会商拆分成多个独立的小组 会商;各会商组之间互不干扰。 (5）系统具有多个小组同时进行会商交互功能。 违法数据录入支持上传最多 6 张违法过车图片，以缩略 图的形式排列显示，默认按顺序填充在图片合成区；  支持上传的违法过车图片可以切换布局（水平布局、垂 直布局、田字布局）显示；  支持拖拽图片改变排列次序，支持移除单张图片、清空 所有违法过车图片；  支持全屏切换图片操作区域大小；  支持全屏时图片局部放大显示；  支持合成违法过车图片；  支持违法数据录入及录入统计；  支持用户在部分信息录入后，清空录入信息；

高致病性禽流感病毒 H5N1 的洲际传播和跨物种感染 46 2354 2023.1 热点前沿 2 非生物胁迫下植物的生理生化反应和抗氧化防御 17 1181 2022.3 热点前沿 3 金属纳米粒子的生物合成及其在控制植物病害和促进植物生长 中的作用 16 1526 2022.1 热点前沿 4 植物 RNA 中 N6- 甲基腺苷修饰的检测、调控与功能 22 1322 2022.1 热点前沿 5 陆生植物的起源与早期进化 化学与材料科学领域热点前沿和新兴前沿基本信息 类型和序号 前沿名 核心 论文 被引 频次 核心论文 平均出版年 热点前沿 1 苯环的生物电子等排体合成 40 2738 2023.1 热点前沿 2 高性能热电材料 21 2889 2022.9 热点前沿 3 COF 光催化合成过氧化氢 34 5149 2022.5 热点前沿 4 回收利用废旧锂离子电池正极材料 33 8121 2021.8 热点前沿

SHAP 值）可量化因子贡献度，优化输入变量。  高频数据清洗：基于异常检测算法（如 Isolation Forest）自 动识别并修正异常报价  因子合成：通过对抗生成网络（GAN）模拟市场环境变化， 生成具有鲁棒性的合成因子  跨市场关联分析：利用图神经网络（GNN）挖掘不同资产间 的非线性传导关系 预测模型构建 监督学习模型在收益率预测方面展现显著优势。梯度提升树 （ 验证策略的统计显著性。以下是具体实施方案： 压力测试实施要点 1. 多维度场景构建：需覆盖黑天鹅事件（如 2015 年 A 股熔 断）、市场操纵模式（如订单簿欺骗）及硬件故障场景（如网 络延迟突破阈值）。测试数据应包含合成数据与真实事件数据 的混合，例如使用 GARCH 模型生成波动率突变序列。 2. 关键指标监测： o 最大回撤超过策略预设阈值（如 15%）时的熔断机制响 应时间 o 订单成交率低于 50%时的流动性补偿策略触发情况 01~0.1 范围，通过网格 搜索优化。 o Dropout：在神经网络中随机丢弃部分神经元（丢弃率 通常设为 10%~50%），破坏神经元间的协同适应性。 2. 数据增强与早停 o 通过合成新数据（如时间序列平移、添加噪声）扩充训 练集，提升数据多样性。 o 监控验证集损失，当连续 N 轮（如 5~10 轮）未下降时 终止训练，避免过度优化。 3. 交叉验证 采用 K 折交叉验证（K=5

语义识别；负责找、看到和识别 负责定位声音，感知情感；对应语音识 别 (ASR) ；负责接收语音请求和命令 负责动作执行；对应应用 程序执行（ RPA ）；负责 完成动作 负责讲话，情感表达；对应语音合成 （ TTS ），文本转换（ RASR ）；负 责发出请求和表达命令 华为智能流程机器人，像人一样在系统间进行数据的录入、提取和验证等操作 智能流程机器人是端云协同一体化方案，组合人工智能技术（