3.1.2 摄像头与视觉处理......................................................................39 3.2 路径规划与控制算法...........................................................................41 3.2.1 碰撞避免策略........ 4.1.1 实时乘客需求分析......................................................................59 4.1.2 车辆调度算法.............................................................................61 4.2 智能票务系统........ 出行路线推荐系统..............................................................................83 5.2.1 最优路径算法.............................................................................86 5.2.2 用户个性化推荐.....

严重,各 ZF 部门重 本单位需要轻跨部门统筹要求，存在利益固化的体制壁垒，困扰 ZF 数据治理的可持续发展。 6、数据质量不高：数据质量不高，数据标准不统一，难以用统 一的数据模型或者数据算法完成。 7、数据多效果少：信息孤岛、数字鸿沟依然严峻，数据价值的 普惠化不足；数据质量不高，数据资源流通不畅，管理能力弱，数 据价值难以被有效挖掘利用。 8、科技新落地少：应用领域不广泛、程度不深，尚未体现出数 区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分 布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据 传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程 15 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。简单来说， 区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计 算机技术在互联网时代的创新应用模式。 1.6 严重,各 ZF 部门重 本单位需要轻跨部门统筹要求，存在利益固化的体制壁垒，困扰 ZF 数据治理的可持续发展。 6、数据质量不高：数据质量不高，数据标准不统一，难以用统 一的数据模型或者数据算法完成。 7、数据多效果少：信息孤岛、数字鸿沟依然严峻，数据价值的 普惠化不足；数据质量不高，数据资源流通不畅，管理能力弱，数 据价值难以被有效挖掘利用。 8、科技新落地少：应用领域不广泛、程度不深，尚未体现出数

的新的数据应用场景进行分析； 企业数据中台实施步骤：调研盘点 统一数据存储计算平台 解决大数据量存储计算问题， 主要包括结构化、非结构化数据的分 布式存储和离线计算、实时计算、即席计算、在线计算、算法建模 等， 主要是以 Hadoop 生态体系为代表的分布式存储计算框架为主。 数据中台基础设施 统一数据资产建设工具 解决数据资产建设过程中数据交换、数据开发、数据资产管理、数 据服务的问题 统计数据标签（客户原始数据通过 ETL 加工，例如求和、平均等函数运算） 结算行为上的属性：消费频次、消费总金额、客单价、消费时间段偏好、平均等待时长等 商品上的属性：品类偏好等 3. 算法数据标签（客户原始数据经过算法模型计算后的高级标签） 工作地（根据收货地址推算），是否是租客、消费能力（低、中、高），消费特征（促销铭感，消费果断、财大气 粗等） 企业数据中台实施步骤：数据建设 标签体系构建 数据血缘 数据质量 需求下发 服务引擎授权 环境隔离 资源包 环境隔离 权限控制 角色管理 实时数据开发 数据建模规范 数据访问审计 数据分级管理 调用访问审计 元数据管理 算法库 开发角色管理 服务引擎发布 数据服务上架 离线数据开发 数据工具 / 服务管 理 数据服务引擎管理 用户角色管理 数据标准管理 数据资产管理 数据安全管理 开发角色管理 数据开发

析 基础 。通过对大量实验数据和模拟计算数据的深入挖 掘， 科 研人员能够更准确地揭示材料性能与结构之间的内 在联系 ， 从而优化研发方案， 加速新材料的研发进程 。例 如， 利用机 器学习算法对海量材料数据进行分析， 能够快 速筛选出具有 潜在应用价值的材料配方和制备工艺， 缩短 研发周期 。在产 业应用阶段， 企业通过共享产业应用数 据， 能够及时洞察市 场需求的变化趋势， 获取产品在实际 深度探索构建具有高度精准性 和 泛化能力的新材料行业大模型 。该模型将集成材料科学 领域 的前沿知识和丰富经验， 为新材料模拟计算 、联合研 发 、试 制工艺优化等关键环节提供强大的数据支撑和先进 的智能 算法支持 。通过模型的应用， 有效缩短新材料研 发周期， 降 低研发成本， 提高研发效率和创新能力， 推动 新材料研发从 传统的试错模式向数据驱动的精准创新模式 转变 。预计在数 据空间建成后的 3 对大规模数据进行高效处理和分析 ， 挖掘数据背后的潜在价值， 为新材料研发和产业应用提 供有 力的数据支持。 数据清洗 ：运用多种数据清洗技术， 包括基于规则的清洗 方 法和基于机器学习的清洗算法， 对数据进行全面清洗 。 基于 规则的清洗方法通过设定一系列数据清洗规则， 如数 据取值 范围 、数据格式规范 、逻辑一致性规则等， 对数据 进行初步 筛选和清洗 。例如， 对于材料性能测试数据，

的空间。AI 技术在新能源汽车制造中的应用，不仅能够提升生产效 率、降低生产成本，还可以通过智能化的质量控制手段，显著提高 产品的可靠性和安全性。例如，在电池生产环节，AI 可以通过大数 据分析和机器学习算法，优化电池材料配比和生产工艺，从而提高 电池的能量密度和循环寿命。在装配线上，AI 驱动的机器人能够实 现高精度的零部件组装，减少人工操作的误差。此外，AI 还可以应 用于供应链管理、物流调度和售后服务等环节，通过智能预测和优 解决方案，其中，预测性维护的成 功实施使设备非计划停机时间减少了 30%-50%，维护成本降低了 20%-40%。 在质量控制方面，基于深度学习的视觉检测系统已广泛应用于 精密制造领域，通过高分辨率工业相机与 AI 算法的结合，缺陷检 测准确率可达 99.9%，远高于传统人工检测的 95%。以某汽车零部 件制造企业为例，其引入 AI 质量检测系统后，产品返工率降低了 25%，年度质量成本节约超过 500 万元。 20%。 在生产调度方面，AI 算法通过实时分析设备状态、订单优先级 和资源约束，实现了生产计划的动态优化。某电子制造企业部署 AI 生产调度系统后，设备利用率提升了 15%，能源消耗降低了 8%， 月均产量增加 12%。 制造业 AI 应用的关键技术支撑体系主要包括：  边缘计算与云计算协同架构  工业物联网（IIoT）平台  机器学习与深度学习算法  数字孪生技术  自然语言处理与知识图谱

人工智能领域迭代迅速、多种技术流派蓬勃发展，在多个领域已有广泛应用。 背景 1—— 人工智能的概念及发 展 依赖统计学和人工 设计特征构造算法； 代表算法： 支持向量机 (SVM) 决策树 朴素贝叶斯算法 神经网络在多个领 域取得初步应用； 代表算法： 卷积神经网络 循环神经网络 图神经网络 聚焦知识工程 与专家系统构建， 通过人工整理知 识库驱动决策， 受限于知识获取 释性但泛化 能力 弱。 基于海量数据与 大规模预训练； 代表算法： DeepSeek 系列 Qwen 系列 GPT 系列 通过模型组合提升 预测精度； 代表算法： 随机森林 梯度提升决策树 神经网络 ) 深度学习机器学习人工智 能 4/37 在人工智能领域，数据、算力与算法构成发展基石——数据驱动模型训练，算力支撑复杂计算，算法优化 技术路径，三者协同推动人工智能向更高阶形态演进。 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 、 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

它可以有效处理数据的不确定性问题;其次,DＧS 可以通过对证据的积累不断减少假设集;最后,它无需知道条 件概率以及先验概率.因此,相较于贝叶斯推理法等同类型 算法,DＧS具有很强的容错能力,能够很好地将信息归类到未 知或未定中,并且 DＧS证据理论对先验效率的依赖性相对于 贝叶斯等同类型算法来说较低[４].但是,DＧS理 论 也 存 在 着 较为突出的问题,传统的 DＧS理论常常采用专家评估法得出 基本概率分配函数,会导致存在较大的客观性 深度自编码先对海量数据进行数据降维和数据过滤,来避免 此类问题. １ 相关研究 网络安全态势感知的研究方法复杂多样,其中态势评估、 态势预测是网络安全态势感知研究的重点.针对这两大重点 模块,学者们将不同的算法融入其中进行实验,并试图建立一 个效率高、适应性强、可靠性高的网络安全态势感知模型. 国内外研究 中,Wang等[５]将 线 性 加 权 法 融 入 DＧS证 据 理论中,通过线 性 加 权 法 问 题. Chang [６]提出了一种基于卷积神经网络多元融合的网络安全 态势感知模型,将卷积神经网络算法、指数加权的 DＧS融合算 法、层次化网络分析法进行多算法融合.与单一算法构建的 网络安全态势感知模型相比较,该模型预测的准确性和可靠 性均有提高.但该模型使用的卷积神经网络算法也带来了大 量的参数计算,使得感知效率有所下降.Xie等[７]所提出的 一种基于 RBF(Radica

........................................................................................192 9.2.1 算法公平性................................................................................................ 律，并在毫秒级响应时间内完成交易决策。 当前 AI 量化交易系统的核心价值体现在三个维度：  风险控制精度提升：基于强化学习的动态仓位管理系统可使最 大回撤降低 40%-60%  策略迭代效率突破：遗传算法优化的神经网络策略研发周期从 传统数周缩短至 72 小时内  收益稳定性增强：集成学习模型在标普 500 指数上的年化波 动率较传统策略下降 35% 然而，该技术的实际应用仍面临关键可信度挑战。美国金融业 易所真实交易环境验证。例如，采用的动态特征选择算法可在保持 预测精度的前提下，将算力需求降低 60%，使中等规模基金也能以 合理成本部署 AI 系统。下文将具体阐述该方案的技术实现路径与 关键性能指标，为机构投资者提供即插即用的升级方案。 1.1 研究背景与意义 近年来，人工智能技术的快速发展为金融领域带来了革命性变 革，其中量化交易作为技术与金融结合的典型应用，正逐步从传统 统计模型向 AI 驱动的高级算法演进。全球量化交易市场规模已从

物理安全，网络安全，应用安全，数据备份及恢复 9 统一工作桌面 Web 端，大屏展示端，app 管理端，统一入口 10 大数据基础中间件 分布式计算服务化引擎，分布式计算缓存系统，端 到端算法，智能算法集成 11 气象大数据资源层 气象大数据资源层数据归集区，气象大数据资源层 数据成果区，气象大数据资源层数据产品库，气象 大数据资源层共享交换库 12 数据建模 充分了解现有气象业务数据资源情况，按照总体架 1.2.1.3 端到端算法模块 算法管理平台，提供从算法开发选择、模型训练跟踪，最优模型对比选择、模型发布管 理到最终模型部署一整套的算法开发生命周期管理。平台作为大数据平台的基础算法管理发 布平台，统一管理所有相关算法，并提供一站式开发调试管理及部署方案。 算法管理平台，提供从算法开发选择、模型训练跟踪，最优模型对比选择、模型发布到 最终模型部署一整套的算法开发生命周期管理。 平台应包含以下核心模块： 平台应包含以下核心模块： 算法管理、训练数据集管理、模型训练跟踪、模型发布、模型仓库、模型部署及系统管 理等模块。 1.2.1.4 智能算法集成 智能算法集成，构建于基础平台之上，将标准、常用的关键算法，封装为算法库和容器， 并发布到算法管理平台。 （1） 基础产品算法 （2） 灾害天气特征提取与监测算法 （3） 天气系统识别与智能客观预报算法 （4） 基于深度学习外推预报算法 （5） 预报预警数字生成算法

风险内控 资金管理 财务管理 人力资本 资产管理 投资项目 企业协同 集团供应链 电子商务 智能分析 业务优化 新商业模型构建 流程优化 工艺优化 配方优化 指标体系 应用模型 逻辑模型 算法模型 数据标准 数据处理 质量优化 ……. 大数据平台 外 部 数 据 运行诊断 网络资源 计算（服务器）资源 存储资源 支撑软件 信息安全 运行支撑平台 主数据 管理 集成平台 智能硬件 库存仿真 历史库存仿真 算法结果与历史结果 对比 KPI 分析报表 库存健康监测 库存监控 BOM 拆分 需求分类 多层级预测结果 预测报表 智能预测配补货技术架构 适配多种主流业务系统，大数据的分布式计 算架构，基于容器的可扩展快速部署体系 技术特色 人工智能预测算法、分布式计算、概率预测 的动态安全库存算法、多种库存策略、运筹 学库存优化算法 服务特色 提供城市地理大数据服务，支持门店级需求 提供城市地理大数据服务，支持门店级需求 预测 提供独立的预测和补货算法 API 服务 可根据客户场景定制算法和系统功能 2.1.1 库存优化功能概览 服务水平优化 需求预测 补货计划 促销优化 多级库存优化 帮助权衡更高的服务水平与额外库存 成本的关系，通过敏感性分析指导企 业在指定库存需求的情况下达到最合 理的服务水平，找到最佳的经营模式 结合传统时间序列与 AI 算法，充分 利用企业内外部数据，为多种类别 的商品提供更精准的需求预测，同