控制，减少对线圈单一数据来源的依赖及基于动态的交通流情况实 时调整协调方向，减少因预先判断失误带来的配时效果不佳情况。 可利用信号配时仿真系统对多套预设的信控方案进行在线仿真模拟， 通过评价指标定量对比分析不同方案的优劣，给出建议配时方案。 增加信号控制方案评价功能，提高控制方案优化水平，形成信号控 制方案优化-评价-反馈-优化的业务闭环。基于对每个相位运行状态 的智能分析与计算，实现路口信控运行状况的实时监测和评价分级， 进行数量分析、排名分析。并通过地图图标和弹框方式展示交通事 件位置和类型。 （10）排队监测 系统提供重点道路实时排队长度监测，通过地图图形、弹框和图 表方式展示排队长度信息。提供以时间、位置为单位的数据对比。 提供指定时段的路段、交叉口排队长度分析。提供指定区域路段、 交叉口排队长度分析。 （11）车速监测 系统提供指定道路、交叉口、断面或车道平均车速信息，对车速 监测点位分布基于地图进行展示，通过点击图标以折线图方式展示 面向交管决策和管理者、交通和管控方案优化人员等服务对象， 提供不同维度交通运行评估。 197 ④ 评估报告 系统提供评估报告展示和导出功能。评估报告内容包括评估范围、 评估时段、交通运行指标对比分析。 6.2.5 信号优化升级 本次信号优化升级主要是在已建信号优化平台基础上，对系统功 能进行补充和完善。实现多品牌交通信号控制机的接入、交通信号 控制展示、统一信号控制和预案设置。系统接口应能够实现与交通

...........................................................................20 2.3 传统量化交易与 AI 量化交易的对比.............................................................................23 3. 可信方案的核心要素...... 如，某沪深 300 指数期货的 tick 数据回测显示，未经清洗的数据会 导致策略年化收益率虚高 12%，而经过时间戳校正和异常值过滤的 可信数据处理流程，能将实盘误差控制在±2%以内。具体数据对比 如下： 数据处理环节 回测年化收益 实盘年化收益 偏差率 原始数据 28.7% 16.2% 43.6% 可信方案处理 19.5% 18.9% 3.1% 其次，模型层面的可信性需通过多维度验证： 别 分配差异化的风险权重。例如，某多因子策略的风险分配矩阵 显示，股票头寸的最大回撤阈值设定为 15%，而期货头寸则 控制在 8%以内。  策略迭代高效性：策略回测周期可压缩至分钟级，下表对比了 传统人工测试与量化系统的效率差异： 测试维度 人工测试耗时 量化系统耗时 100 只股票回 测 72 小时 18 分钟 参数优化组合 1 周 2 小时 异常场景检测 手动抽样 全量扫描

中国移动智慧城市运营中心 阿里智慧城市运营中心 行业地位 起步阶段 行业龙头，市场份额大 功能 综合监测；事件管理；辅助 决策；应急联动 从智能交通管理全面升级为 整个城市的人工智能中枢 优势对比 1 、具有央企背景、运营商背 景； 2 、具有信令数据优势。 1 、基于阿里云算力能力； 2 、优势联合合作伙伴。 2.8 竞品对标 作为运营商的最大优势体现在对于运营的理解深刻，运营能力强大，公司业务范围覆盖广。 乘通道通行人员进行抓拍和识别； 便于追踪 嫌疑人的行动轨迹 站台管控 在公交车司机正上方、公交站台安装人脸 采集相机 ， 当有嫌疑人刷卡、投币进入时 ， 可以准确采集到人脸 ，后端对比报警后， 可以有相对充裕时间出警抓捕 出入口管控 入口楼梯、 扶梯、垂梯安装人脸采集相机 ， 当有嫌疑人进入地铁站产生人脸布控报警 时 ，可以有相对充裕的时间出警抓捕 24 3.9 大型活动安保 公安工作的安全保障能 力 、分析决策能力、指挥管理能力、侦查破案能力和服务社会能力。 实现监控准确性，利用人脸识别、机器视觉、深度学习、视频结 构化处理等技术，实现人脸识别，与黑白名单库进行对比与告警； 实现变“被动防御”为“主动防御”，对各种采集设备回传的视频数 据进行智能分析，对异常情况进行告警和联动处置； 安保人员可以在监控端集中、实时、全面、直接地查看监控信息， 利用不同终端优势配

情内亡人情况统计亡人事故总量。开放目标值输入接口，保存展示目标值。进 行对比展示。 3)全年事故总量。对接六合一事故警情库，析出事故警情数据，统计事故 发生总量。开放目标值输入接口，保存展示目标值进行对比展示。 4)同期同比展示。对接六合一警情库，按照时间，清理析出同期亡人事故 数、事故警情数，进行对比展示，并自动统计产出同比变化比例，展示上升或 下降情况。 5)展示半年度亡人 速度自动分析道路拥堵点，对各个拥堵道路进行车道级的流量分析，整理计 算 平均延误指数、主干道均速、快速路均速、高速均速等重点指标，按照主 城区 和区县的维度比对展示。并可自动计算析出同比数据，对比展示展示各 指标数 据的同比数据。 2)延误趋势图。延误指数趋势。将清洗得到的各时段的延误指数，输出每 周高峰时段的延误指数，按照主城区和区县两个维度，以两种颜色区分。 3)分级展示。对接延误指数和主干道均速， 数；并开放各类事故的目标值设定接口，在面板上与目标值对比展示。 2)重点违法查处。对接六合一违法处置库。按照大队的维度，分析出本辖 区内的违法查处数据。根据甲方要求展示电动自行车闯红灯、不礼让行人、开 车打电话、电动头不戴头盔等各类违法查处数。 3)查处率、扣分率。对接六合一数据库和六合一处置库。根据大队辖区内 的违法数据，对比分析出已查处的违法，归结得到事故违法查处率。根据机车

间戳 、操作主体 、操作内容 、数据版本等详细信息 。例如 ， 当科研人员对某一新材料实验数据进行修改时 ， 修改操作的 相关信息， 包括修改时间 、修改人员的身份标 识 、修改前后 的数据内容对比等， 都会被记录在区块链上 。一旦数据出现 问题或争议， 可以通过区块链的可追溯功 能， 快速 、准确地 查询到数据的操作历史和责任人， 实现 数据的全生命周期可 追溯， 保证数据的真实性和完整性， 、生动的可视化展示服务， 将数据 分析结果以 图表 、图形 、地图等多种形式展示给用户， 帮 助用户更好地 理解和利用数据 。例如， 将新材料的性能数 据以柱状图 、折 线图的形式展示， 便于用户对比不同材料 的性能差异；将新 材料的市场分布数据以地图的形式展 示， 直观呈现市场区域 分布情况 。此外， 还开发智能推荐 服务， 根据用户的历史行 为和偏好， 为用户推荐相关的数 据资源 、研究成果和应用案 业知识深度等因素， 收取相应的服务费用 。例 如， 对于涉及 多源数据整合 、复杂模型构建以及深度行业解读的市场趋 势 分析项目， 收取较高服务费用；对于相对简单 、数据来 源单 一的材料性能对比分析项目， 费用则相对较低 。通过 提供高 质量的数据分析服务， 满足用户对数据价值挖掘的 需求， 同 时为运营主体创造经济效益。 数据资产质押融资：积极与金融机构开展合作， 协助数据所

去除了当前电Serdes的串并转换，交换芯片IO直接驱动高密光引擎，变成真正意义上的光 电混合芯片。 图5 光互联方案架构演进 以下表2从功耗、可演进性、可维护性和可互通性几个维度评估了几种新架构的光互联 方案。从对比中可以发现，可插拔光模块创新架构中,LRO具备更好的综合优势，非可插拔架 构中，NPO-OIO的技术路线可能是未来AI网元光互联演进的可行路径。 方案 可插拔光模块 NPO CPO OIO 高，448G+ 可维护性 高， 易运 维 低， 难 运维 中， 可 运维 低， 难 运维 低， 难 运维 低， 难 运维 可互通性 高 低 中 中 中 低 表2 多维度对比新架构优劣 14 4.1.3 内生安全 数据中心一般承载高价值的业务，容易成为黑客攻击的目标；随着业务的上云会增加 网络的边界，对加密传输的诉求在增加；网络设备安全容易被忽视，成为薄弱环节，形成 VGG16模型吞吐（图片数/s） 13,998 11,394 23% LLaMA模型吞吐（样本数/s） 22.5 17.1 32% 表3 华为网络级负载均衡与传统ECMP对比 图14 推理算法与传统ECMP对比 逐包负载均衡（Per-Packet Load Balancing） 的核心机制在于：基于数据包粒度 动态分配流量，交换机依据报文到达顺序，将流量均匀调度至所有可用链路。该机制在理想

精确计划，减少浪费 BIM 可以让相关管理条线快速准确地获得工程基础数据，为施工企业制定精确人才计划提供 有效支撑，大大减少了资源、物流和仓储环节的浪费。 多算对比，有效管控 云创 BIM 数据库可以实现任一时点上工程基础信息的快速获取，通过各项数据的多算对比， 实现对项目成本风险的有效管控。 虚拟施工，有效协同 通过 BIM 三维可视化技术结合施工方案、施工模拟和现场视频监测，大大减少建筑质量问 题、安全问题，减少返工和整改。

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 、 CANN( 华为 ) 有监督微调 对比学习 * 互联网爬取、规模大 LLM 预训练 多维并行算法 状态监测、任务调度 语言通用模型： DeepSeek-R1 (Int4) 教师模型 大参数 (>70 亿 ) 高精度 (BF16) 学生模型 小参数 (<10 亿 ) 高精度 (BF16) 基租天 5 向 u 对比服失 2 关 多奉关彩向量 n² 对比猴失 跨 空 氧 关 系 特征关系计算 子网络 M MTS 特征关系计算 子网络 特 征 向 量 梯度向量 g² 特征向量 芯 原微电子 ) 、瑞芯微以及华为 Atlas 系列； 以较低的功耗实现电力大模型端侧高速推理。 实验中，使用 PowerQA 测评 点 数的差值分数来衡量服务端与边缘计算设备的输出结果的精度对比，并使 用不同平台来进行速度测试。测试结果表明端侧模型部署在保证精度的前提下也能取得满意的推理速度。 平台 CPU(PC) CPU(arm) GPU(4090) NPU(vim3) 算力

典型建筑 / 社区验证 B) 典型行业多时间尺度验证 逐时 - 周 - 冬季 - 城乡居民 + 工商业 0 - 与实际能耗对比修正 五 直 逐时 - 周 - 夏 季 - 四季逐时典型周验证 VVV V D) 单栋 - 社区 - 整个城市多空间尺度验 证 2 Generator C) 冷 夏季冷、冬季热、全年电负荷，用实际能耗校准 城市能耗地图 福州厦门误差 <5% 小样本、多特征、可解释的迁移学习 GAN 样本增广 +DANN 域对抗 +LSTM 建立典型建筑和社区模型，与实际能耗对比修正 典型建筑能耗 逐时 - 周 - 春 秋 oo o Diserimirator 11 工作基础 - 全国城市能耗地图 ( 广州、上海为例 ) 个上海 2D/ 3D 城市能耗地图

境 影 响 应 用 于 线 圈 易 损 坏 的 地 区 ， 或 应 用 于 现 场 环 境 不 适 合 切 割 线 圈 的 地 点 ， 如 桥面等 道路信息采集系统——各种采集方式对比 道路信息采集系统——电子警察 高清闯红灯电子警察系统利用先进的光电、计算机、图像处理、模式 识别、远程数据访问等技术。利用每一辆车对应唯一的车牌号的条件，对监 控路面过往的每一辆机动车的 公共触 控屏 巡查 终端 咪表 32 解决方案应用——智能停车场 智能停车场是将机械、电子计算机和自控设备以及智能 IC 卡技术有机的结合起来，通 过电脑管理下可实现车辆图像对比，自动收费、自动存储数据等功能，并且该停车场管理系 统可实现脱机运行，在电脑出现故障的情况下仍可保证车辆的正常进出，是现代化小区物业 管理的理想设施，是云智慧停车系统的重要组成部分。 ( 现金付费、一卡通付费、 IC 卡付 费 ) ◆ 多种停车凭证 (IC 、 ID 、条码凭证 ) ◆ 出入口灵活切换 ( 在高峰期，出口、入口灵活切 换 ) ◆ 多种防盗模式 ( 车牌识别、图像对比、双卡认证 ) 车位信息引导 ( 车位空位显示、空车位引导、可与 智能停车场工作原理： 通过车位探测器将停车场车位实 时数据采集后，节点控制器将各个车位 采集数据传输中央控制器，中央控制器