最合适的专家来处理，提高了处理效率，也降低了计算成本。 MoE 架 构 的 基 本 原 理 主 要 包 括 两 个 核 心 组 件 ： GateNet 和 Experts 。GateNet 的作用在于判定输入样本应该由哪个专家模型接管处理。而 Experts 则构成了一 组相对独立的专家模型，每个专家负责处理特定的输入子空间。 输入 专家 1 GateNet 输入 图 2-2 MoE 成本异常的具体环节 2. 异常原因的详细分析 3. 定量评估成本超支的财务影响 4. 具体的成本控制建议 示例：请特别关注材料采购、人工成本等关键环节 CARE 模型在工程审计领域的特殊价值在于其对背景的强调和对示例的整 合：背景维度使审计人员能够充分理解工程项目的特定环境和条件约束；示例维 度则通过类比学习机制，使抽象的审计发现转化为可操作的改进方案，增强审计 成果的实践价值。 4. 背景：该项目作为[地区]重点水利工程，其进度和成本控制影响[具体影响] 5. 示例：请参考[类似水利工程]的优秀管理实践，提出切实可行的改进建议 TRACE 模型在工程审计中的核心价值在于其对任务的多维分解：通过将复 杂 审 计 任 务 拆 分 为 明 确 的 请 求 和 具 体 行 动 ， 并 结 合 背 景 理 解 和 示 例 参 考，TRACE 模型能够有效应对工程审计中的复杂性挑战，提高审计效率和准确

控派梯、 人脸识别技术、云计算等逐渐走入我们的生活中，进一步影响到楼宇人员的出入。 1.2 需求分析 目前现代化企业大楼的管理模式逐步迈向信息化，企业管理的方式也在逐渐转型， 楼宇管理的重点在于对楼宇人员的进出管理。大厦管理方均希望提供给业主租户提供 一个具有很强科技感、高效、安全、便利、用户体验良好的高科技大楼。因此大厦对 人行道闸及访客系统在做深化设计，含人脸识别、门禁、二维码访客、智能派梯系统， 值。 1.2.2 数据运营 数据管理体系构建的基础和核心都已不再是传统管理模式的团队和制度，当然大 数据商业管理体系技术的战略意义也不在于掌握庞大的数据信息，而是对这些数据进 行专业化处理、分析与发掘的能力养成和发展。数据商业管理体系产业化的关键在于 对数据的“训练”能力，通过“训练”实现数据增值的过程。 1.3总体目标 本大厦智能人员通行管理解决方案，是基于我公司自主研发的楼宇出入口信息化 在人脸识别的基础上，可以结合刷卡、密码等多种验证方式，来提高通行安全性。 下图是北京宝马办公室采用人脸+刷卡形式 3.4.4 便捷性与安全性 人脸识别技术相对于传统的门禁交互方式，最显而易见的优势在于识别过程中不 需要人员配合，就能够完成整个验证过程，从而解放了双手，最大程度上做到了方便 通行。 人脸信息作为人员自身携带唯一性的标志，解决了刷卡式通道一卡多刷、人卡不 一的弊病，真正做到通

理的需求，但传统刷卡验证的方式，给人们通行带来了不便，而冒用他人证件通行的行 为也给整体安全性埋下隐患。 1.2 需求分析 随着企业管理模式逐步迈向信息化，企业管理的方式也在逐渐转型，企业管理的重 点在于对企业人员的管理。 1.2.1 智能管理 随着信息技术的发展，企业管理进入了信息时代，而企业生存发展的需要、信息管 理的发展、人工智能思想与技术在企业的延伸共同造就了企业智能管理的出现， 智能管 值。 1.2.2 数据运营 数据管理体系构建的基础和核心都已不再是传统管理模式的团队和制度，当然大数 据商业管理体系技术的战略意义也不在于掌握庞大的数据信息，而是对这些数据进行专 业化处理、分析与发掘的能力养成和发展。数据商业管理体系产业化的关键在于对数据 “ ” “ ” 的 加工 能力，通过 加工 实现数据增值的过程。 第 3 页/共 36 页 智能人员通行管理解决方案 1.3 智能人员通行管理解决方案 3.4.3 多种验证方式结合 在人脸识别的基础上，可以结合刷卡、密码等多种验证方式，来提高通行安全性。 3.4.4 便捷性与安全性 人脸识别技术相对于传统的门禁交互方式，最显而易见的优势在于识别过程中不需 要人员配合，就能够完成整个验证过程，从而解放了双手，最大程度上做到了方便通行。 人脸信息作为人员自身携带唯一性的标志，解决了刷卡式通道一卡多刷、人卡不一 的弊病，真正做到通行人

XAI 评级标准）。这种方案已在原油期货市场的实证测试 中展现优势，在 2023 年 1-6 月期间实现了夏普比率 2.7、年化收益 率 23%的表现，且未出现单日超过 1.2%的回撤。其技术核心在于 构建了动态权重分配机制，如下所示的市场状态识别模块： 这种方案的价值不仅体现在直接的经济收益上，更重要的是为 机构提供了符合监管要求的可审计技术路径。根据我们的成本测 算，部署该方案的初期投入约为传统量化系统的 AI 量化交易概述 人工智能量化交易（AI Quantitative Trading）是指通过机器 学习、深度学习等 AI 技术对金融市场数据进行建模分析，并自动 执行交易决策的系统化方法。其核心在于将传统量化交易的数学统 计模型与 AI 的动态学习能力相结合，通过数据驱动的方式捕捉市 场非线性规律，实现收益优化和风险控制。典型的 AI 量化交易系 统包含数据层、算法层、交易层三大模块，形成从市场信号识别到 括单日亏损超过 5%自动暂停、连续 3 次信号失效触发人工干预等 保护措施。 2.2 AI 在量化交易中的应用 在量化交易领域，AI 技术的应用已从辅助决策发展为驱动交易 策略的核心引擎。其核心价值在于通过机器学习、深度学习及自然 语言处理等技术，实现对海量异构数据的高效挖掘与动态建模，从 而提升策略的适应性与收益稳定性。以下是 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

能多种场景。作为所属地新地标的景区不仅塑造着城市名片，凭借自身的旅游资源以及持续完善 的优质服务，旅游行业已经成为促进当地经济平稳较快发展的支柱产业。结合以上整体目标，智 慧旅游网络建设的目的在于： 1. 帮助各类景区实现为广大游客提供优质化服务、体验型服务、互动类服务； 2. 为景区自身及周边行业增加收益和推动景区的转型升级； 3. 集合上下游企业合力打造完整的智慧旅游产业链。 第 负责无线覆盖、AC 负责无线控制，即 AC 负责下发 AP 的策略以及对接入的终端进行管 理控制，确保网络环境的整体安全。AC 可部署于景区的数据中心机房，便于管控。 采用“瘦 AP+AC”的另一个优势在于可以满足智能终端高速漫游、智能漫游的需要，可以满足视 频、语音等网络低延迟业务的需要，也可以满足对用户进行实时精细化管理的需要。在同一 AC 下 AP 之间的无缝快速漫游，将可以保证无手持智能终端的消费者从一个 均面向室外 AP。所有视频流量经过 CPE 传输至室外 AP，并由室外 AP 经过 POE 交换机上传。实现路口视频监控的无线传输。 远距离无线覆盖、超远距离无线传输和近距离无线覆盖的最大差异点在于无线设备之间的距 第 21 页 共 55 页 离。由于智能终端的回传距离在 100~150 米以内，无法适用于中远距离的无线传输。所以在远距 离无线覆盖模型中，建议景区采用无线基站+CPE 的模式，覆盖半径可扩展至

虑的最重要因素则是可靠、易用，以及易部署、易维护等特性。 伴随着社会多元化及消费升级趋势的不断演变，消费者对酒店运营方的需求早已不再局限于 传统的住宿。在竞争多元化、白热化的当下，酒店的智慧网络建设，根本目的在于吸引更多的客 户，并通过完善的服务维持客户。网络建设必须以满足消费者的体验感受作为需求导向，在建设 费用整体可控的大前提下，充分利用信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、无线通信与 定位技 负责无线覆盖、AC 负责无线控制，即 AC 负责下发 AP 的策略以及对接入的终端进 行管理控制，确保网络环境的整体安全。AC 可部署于酒店网络的数据中心机房，便于管控。 采用“瘦 AP+AC”的另一个优势在于可以满足智能终端高速漫游、智能漫游的需要，可以满足 视频、语音等网络低延迟业务的需要，也可以满足对用户进行实时精细化管理的需要。在同一 AC 下 AP 之间的无缝快速漫游，将可以保证无手持智能终端的消费者从一个 广告营销的步骤如下所示： 根据酒店行业的实际情况，各类增值业务可以同步推进也可以分步骤推进。营销平台所推送 的增值内容可按照各个区域情况或消费者的消费行为做到差异化推送和精确化推送。各项增值业 务的最终目的均在于为酒店带来稳定的客源和长期的收入。 在博达商业营销解决方案中，认证页面作为移动互联网入口，能将广告信息 100%送达消费者， 并将消费者在认证页面上的后续点击链接收集归档，结合消费者属性信息，提供完整的消费者行

飞到几千公里以外，现在最大 的可以留空时间达到 48 小时，这也是无人机的一个显著特点，航模是达不到的。 从定义就可以看出，两者是有明显的区别。 （2）飞控系统 无人机和航模最大的本质区别，在于有无智能化的飞控系统，能否实现自主飞行。 通俗来讲，无人机本身相当于带着大脑飞行，飞手只需通过数据链将地面控制参数与无人机进行交互， 无人机就可以实现自主飞行，可以是超视距。 航模则不然，必须 规定，模型航空器管理规则，由国务院体育 行政部门会同空军、国务院民用航空主管部门、国务院公安部门等单位参照本条例另行制定。 1.1.2.4 航模与玩具的区别 （1）参与性 模型与玩具的区别则在于玩具是死的，模型是活的。之所以说玩具是死的，是因为玩具的配件一般只 能用它原厂的配件，且几乎没有选择余地，如过摔坏了，只能买它原厂配件，而且有没有得卖还难说。 而航模则不一样，比如说电机坏了，我想买 广州中海达天恒科技有限公司 1.1.3.4 无刷电动机 无刷电机自从 20 世纪 80 年代开始替代了电刷电动机。它的主要优点在于寿命长、低干扰、低维护成 本，因为少了电刷，无刷电机的磨损主要是在轴承上了，就是那根棒子，从机械角度看，无刷电机几乎是 一种免维护的电动机了，必要的时候，只需做一些除尘维护即可。 早期由于价格

该方案已在国内某头部寿险公司试点，其重疾险理赔服务效率 提升验证了技术路线的可行性。实施关键点在于初期需投入 200- 300 小时进行保险场景的对话意图专项训练，并建立人工复核机制 处理智能体置信度<80%的边缘案例。 1.3.2 优化风险管理能力 通过接入 DeepSeek 的智能分析引擎，保险行业将实现风险识 别精度与响应效率的显著提升。核心目标在于构建动态风险评估体 系，将传统事后处理模式转变为实时干预机制，具体实施路径包含 DeepSeek 训练要求的 TFRecord 格式文件，单个样本包含 200+维特征字段和 3-5 个业务标签，通过特征哈希避免维度爆炸问 题。 2.2.1 多源数据接入方案 多源数据接入方案的核心在于构建标准化、高可用的数据管 道，实现保险业务系统与外部数据源的自动化对接。本方案采用混 合架构设计，兼容实时流式数据和批量数据同步，通过统一接口规 范确保数据质量与安全。以下是具体实施要点： CDC 技术识别变更数据，降低 90%重复 处理量 该流程已在某大型寿险公司验证，实现将数据可用率从 82%提 升至 99.7%，同时满足实时处理 5000+TPS 的业务需求。关键成功 因素在于建立了动态可配置的规则引擎，支持快速适配各地监管数 据报送要求的变化。 2.3 智能体功能设计 智能体功能设计围绕保险业务全流程展开，通过模块化架构实 现场景化服务能力。核心功能分为交互层、决策层、数据层三层架

验。 1.2 研究目的 在医疗领域，AI 生成式大模型的兴起不仅为诊断和治疗方案提 供了新的思路，也为患者管理、医学影像分析、个性化用药等一系 列应用场景带来了广阔的前景。因此，本研究的主要目的在于探索 和验证 AI 生成式大模型在医疗场景中的实际应用可行性，具体可 以概括为以下几个方面： 首先，通过系统调研和分析，以确定 AI 生成式大模型在不同 医疗场景中的应用潜力。这包括对现有技术的评估以及对各类医疗 更好地服务 于患者。通过充分利用这一新兴技术，我们可以期待医疗领域的进 步，实现更高效、智能的医疗服务。 2.1 定义与特点 AI 生成式大模型是近年来人工智能领域的一项重要进展，其核 心在于通过大规模的数据训练，使得模型能够生成与输入相关联的 多种形式的内容。这些模型通常基于深度学习架构，尤其是 Transformer 结构，具备处理和理解自然语言、图像、声音等多模 态数据的能力。 而是试图建模数据的生成过程。这些模型能够捕捉到输入数据的结 构和特性，进而生成具有相似特征的新样本。在医疗领域，生成式 模型的应用前景广阔，包括图像生成、数据增强、合成病例生成 等。 生成式模型的核心在于其能够生成新的数据样本，而不仅仅是 进行分类或回归预测。其工作原理通常基于概率分布的学习，通过 对大量样本的分析，生成符合该样本分布的新样本。常见的生成式 模型包括生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等。每种

Robotics，同月月底，领投了大疆原消费领域的劲 敌 3DR 5000 万美元 C 轮。除此之外，高通在 9 月份推出了无人机设计平台 Snapdragon Flight。 Snapdragon Flight 最根本的优势在于拉低了无人机的制造成本和售价，再往下挖深层一点，是因为 1、高通无人机芯片具有和智能手机相同的处理器，也可能包括其他一些相同部件，能做到规模化生产从 而带来成本优化的效应；2、芯片高度集成化，节 避免近距离的障碍物。 随着传统 PC 销量的持续滑坡，英特尔正将其芯片业务转移到火爆的无人机战场。但是相比起销售终 端产品，英特尔更热衷于为无人机提供解决方案，尤其是表现在无人机视觉方面。英特尔最大的优势在于 其 RealSense 技术采用的红外激光，相较起高通的双目视觉技术，规避了计算机视觉识别物体的大量计算， 并有效提高了精度。 在市场层面，英特尔于 2015 年花费了 6000 万美元聘请了昊翔 广州中海达天恒科技有限公司 图 39 B2 轰炸机（全翼机） 客机通常不使用飞翼设计的原因在于，使用飞翼设计会出现舒适度低（转弯时除了中心的座位外，都 会有过大的倾斜度）、过少的窗户、逃生困难度更高、及机场设计需改变等问题。 图 40 波音 797 客机（研发中） 由于飞翼的厚度通常不