车辆实验所 常规供应商 研发数据 物流公司 经销商 整车装配线 整车存放场 销售公司 发动机工厂 生产计划解决方案 生产排单解决方案 生产报工解决方案 生产配送解决方案 生产 VIN/ 序列号解决方案 成本标准定额解决方案、成本核算与差异解决方案、研发费用专项核算解决方案 XX 行业化需求与方案：需要端到端的业务价值链管理应用（最佳业务实践） 销售预测、订单确认解决方案 实物配送 接收销售计划 PMC/ 报表 SAP 与 MES 的整合集成： 一期对接条码与车间平台，二期规划完整对 接 装配 零件 线中检 人员效率、 UPPH 等报表 发动机等关 重件序列号 强关联 总装上线 整车 VIN 生成 产品不良记录 产品维修记录 产品基本信息 FTT 缺陷统计报表 计划报表 质量报表 生产报表 缺陷 TOPN PMC 产线看板 PMC ，执行可用性 检查 ，管理生产周期及交付信息 > 跟踪销售订单全生产流程的进程状态 ，订单中各车型可 按车架号查询 BOM 及所生产的详细订单信息 > 销售发货管理计划交货日期的确定、序列号以及产品的 拣配及发运 ，并支持多个销售订单的合并发货 > 销售发票管理实现及时发票 / 周期性发票 ，并提供待开 发票清单 > 订单执行、售后服务等业务与 CRM 的全方位集成

Layer Nom 序列处理 高效并行 模态扩展√ lon iugar DY peratiam u 背景 1—— 人工智能的概念及发 展 多 层 感 知 机 卷 积 神 经 网 络 流程更新。 多模态数据构建 16/37 电力图像编码器 分块 线性映射层 统一的特征序列 电力文本编码器 预定义词表 …“ 绝缘” :20822 ….“ 由” :30265. ..“ 组成” :62034 ... 电力视频编码器 图像编码器 □□[ 统一的特征序列 电气信号编码器 =2+ 8205 7 73M 4 、模型构建：多模态编码器——特征对 齐 原始文本 绝缘子是由绝缘材料、金属 固定件和接地装置组成的 按照词表对应 □□□□ [20822,…,30265,…,62034| 将不同模态数据转化为统 一 的序列形式，映射至同 一 个特征空间内 向 量 映 射 层 {(x₁,y₁),(x₂,y₂),…., (xn,yn)} 采 样 模 块 文 本 编 码 器 统

AI 在量化交易中的典 型应用场景与技术实现路径： 数据预处理与特征工程 AI 通过自动化特征提取与降维技术处理金融数据的非线性和高噪声 特性。例如，使用 LSTM 网络对分钟级行情数据进行时间序列建 模，自动捕捉价格波动中的隐含模式。特征重要性分析工具（如 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 规则，通过历史数据回测构建线性策略，例如均值回归、动量策略 等。其典型特征包括：  策略逻辑固化：基于人工设定的数学公式或经济理论，如 Black-Scholes 期权定价模型  数据处理方式：使用结构化数据，依赖时间序列分析和截面数 据分析  执行效率：通常在毫秒级响应，但策略迭代周期需要数周至数 月 AI 量化交易则采用机器学习范式，通过非线性模型捕捉市场微 观结构特征。深度强化学习（DRL）和时序预测网络（如 数据清洗与预处理是确保量化交易系统数据可靠性的核心环 节，其目标是通过规范化处理消除原始数据中的噪声、异常值和结 构性缺陷，从而为模型训练提供高质量输入。以下是关键实施步骤 与技术要点： 1. 缺失值处理 针对金融时间序列数据常见的缺失问题，采用分层修复策略： o 日内高频数据（如 tick 级）采用线性插值法补全，公式 为：xt=xt −1+ (xt+1− xt −1) 2 o 日频以上数据采用 EMA（指数移动平均）平滑处理，权

新门，将输出门替换为重置门，可 对前序信息进行记忆或遗忘，兼顾 负荷序列时序性与非线性，进一步 减少参数需求，降低训练难度 GRU h- hi Transformer 由多个编码器 和 解码器组成，核心在于多头自 注意力机制，捕捉输入序列中 每个元素与其他元素的相关性 Transformer 负荷预测的深度学习方法 减少网络需要优化 的参数 CNN 人 t 是 LSTM 保留 RNN 的 隐 含层传递关系，加入 遗忘门、输入门和输 出门，解决 RNN 在 时间序列训练时的梯 度消失与梯度爆炸 L Q saly M⁹ 简化结构，模型 参数更少，训练 速度更快 2017 Vaswani 等在论文《 Attention Is All You Need 等提出 1997 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 提出 an 引入了自注意 力机制，提高 处理效率 解决梯度消失 问 题，可以处理更长 序列的数据 脱 磨 1989 Yann LeCun 等人 在 贝尔实验室开发 - an k- u LSTM i 卤 BP 网络 时间 1 6 式 9g 0ei e

中，NoSQL 数据库表现优异： o 需要高吞吐量和低延迟的实时数据处理 o 数据类型多样性大，需支持动态模式 o 可以存储 JSON、XML 等格式，相对灵活 3. 时间序列数据库 (TSDB)：专门为存储时间序列数据而设计的 数据库，如 InfluxDB 和 TimescaleDB，特别适合处理监测数 据，因为这类数据通常是时序性的，便于进行趋势分析和数据 归档。例如： o 优化时间戳查询性能  社区支持与维护：选择一个有活跃开发和支持的数据库能够保 证后期遇到问题时能有解决方案。 根据监测网络的具体需求，推荐结合使用关系型数据库和时间 序列数据库。关系型数据库可以用于存储用户信息、系统配置和一 些基础的状态数据，而时间序列数据库则专注于存储和查询大量的 监测数据，以提升数据处理的时效性和准确性。 在具体的实施过程中，可以创建如下的数据库架构示意图： 此架构清晰地展示了数据从采集到存储，再到后续分析的流 通过分析历史数据，构建有效的预测模型，可以在预防污染事件、 规划城市发展和制定环境政策等方面发挥重要作用。 首先，预测模型的选择应依据具体的应用需求。例如，对于气 象数据的短期预测，可以使用时间序列分析方法，其中 ARIMA（自回归积分滑动平均模型）和季节性分解方法是常见工 具。这类模型可以有效捕捉气象因素的变化规律，为后续的环境质 量预测提供支持。 在预测空气质量指数（AQI）时，机器学习算法如线性回归、

、循环神 经网络 （ RNN） 、长短时记忆网络 （ LSTM） 等算法， 对材 料的微观结构图像、时间序列数据等 进行分析和处理。例如， 利用 CNN 对新材料的微观结构图 像进行识别和分类，实现 材料缺陷检测和微观结构分析； 利用 LSTM 对新材料市场 需求的时间序列数据进行预测， 为企业生产计划和市场策略 制定提供依据。 应用服务开发：开发一系列功能强大、用户友好的应用服务， 、市场等数据的分类 、回归 和聚类 分析 。深度学习算法如卷积神经网络（CNN） 、循 环神经网 络 （ RNN） 及其变体长短时记忆网络 （ LSTM） 等， 用于处 理材料的微观结构图像 、时间序列数据等复杂 数据类型， 为 新材料研发和产业应用提供智能支持。 机器学习算法应用：决策树算法可用于对新材料的性能进行 分类预测 。例如， 根据材料的成分 、制备工艺等特征， 构建 别，如判断材料是否存在缺陷、识别不同的晶体结构类型等 。 这有助于研发人员快速了解材料的微观状态 ，优化制备工 艺。 循环神经网络 （ RNN） 及其变体长短时记忆网络 （ LSTM） 适合处理时间序列数据 。在新材料的产业应用中， 可利用 LSTM 对材料的生产过程数据进行建模，预测生产设备的故 障发生时间， 提前进行设备维护， 避免生产中断 。同时， 在 分析新材料市场价格走势时，LSTM

设备和传感器收集实时交通数据。  数据预处理：清洗和转换数据，消除噪声，保障数据质量。  特征工程：从原始数据中提取相关特征，如车流量、车速、天 气条件等。  模型训练：选择适合的机器学习模型（如时间序列预测、回归 分析、神经网络等）对历史数据进行训练，形成预测模型。  预测输出：利用训练好的模型预测未来一段时间内的交通流量 和拥堵程度。  结果验证与调整：对预测结果进行实时监测，收集反馈并优化 时间因素：常规的高峰时段、节假日模式等  气候条件：雨天、雪天等天气变化对交通的影响  事件干扰：事故、道路施工或其他突发事件导致的交通变化 其次，在模型构建阶段，可以选择多种算法来预测交通流量， 如时间序列分析、机器学习和深度学习等。常用的模型包括： 1. 线性回归模型：适用于简单交通预测，通过历史流量数据构建 线性关系，预测未来流量。 2. 支持向量机（SVM）：通过高维空间中的超平面划分数据， 在以下的表格中，我们简要列出了不同预测模型的优缺点： 模型类型 优点 缺点 线性回归模 型 简单易理解，适用性广 对非线性关系建模能力不足 支持向量机 对高维数据表现良好 计算复杂度高，调参困难 LSTM 适合处理时间序列数据 训练时间长，资源消耗大 模型类型 优点 缺点 图神经网络 能够处理交通网络的结构信息 需要复杂的网络构造，较难实现 通过上述方法和模型，交通模式预测模型将在未来的智能交通 系统中发挥愈

服务有扎实的研究基础与丰富的实践经验。依托于国家环境规划与政策模拟重点 实验室与碳达峰碳中和研究中心，建有中国生态环境大数据共享平台，研发有中 国高空间分辨率（1km）排放网格数据库（CHRED），中国城市二氧化碳排放数 据集（长时间序列），碳排放 - 能源集成模型（iCEM）等成果，长期参与 IPCC 各类指南撰写工作，在国家和地方“双碳”决策中发挥重要作用。 自然资源保护协会（NRDC）是一家国际公益环保组织，成立于 1970

库存管理 出仓管理 配送管 理 现场 5S 循环盘点 效期管理 批次管理 序列号管理 订单处理 拣货分拣 包装称重 物流交接 信息回写 自营渠道 分销商订单 电商平台 配送商管理 在途跟踪 事故理赔 配送报表 卸车检验 RF 收货 RF 商家 收货报告

综合运用回归分析法、弹性系数法和产值单耗法，对湖南省全社会用电量进行测算， 显示全省 2030 年和 2035 年全社会用电量预计分别为 3540 亿千瓦时和 4400 亿千 瓦时。 运用时间序列法预测湖南省全社会最大负荷，显示全省 2030 年和 2035 年全社会 最大电力负荷预计将分别达到 7300 万千瓦和 9100 万千瓦。 对全省电力系统进行电力电量平衡计算，结果显示：2030