技术在数据分析、模式识别和预测模型构建方面展现出巨大潜力。目前， AI 在生物医药领域的应用主要包括以下几个方向： 总体篇 场景篇 趋势篇 药物研发与设计 AI 药物研发通过先进的计算算法和机器学习 技 术，加速和增强新药物和疗法的发现过程。 AI 模型能够分析大量的生物学、化学和临床数据，如基 因表达数据、蛋白质结构数据、疾病相关的分子通路 数据等，从而识别潜在的药物靶标并设计新化合

提供文本类数据的常用基本算法，包括文本检索，索引，关键字提取，拆分等。 4. SQL 类算子 SQL 类算子针对结构化数据的常用基本算法，支持常用SQL 语句。 5. 地理位置类算子 地理位置类算子提供基于地理经纬度的检索和计算算法。 6. 图计算 提供图计算的常用基本算法。支持有向多重图的计算，有向多重图是一个有向图，潜 在的多重平行边（edge）共享相同的源和目的顶点（vertex ）。提供图形的拆分并行计算。 第

提供文本类数据的常用基本算法，包括文本检索，索引，关键字提取，拆分等。 4.SQL 类算子 SQL 类算子针对结构化数据的常用基本算法，支持常用 SQL 语句。 5.地理位置类算子 地理位置类算子提供基于地理经纬度的检索和计算算法。 6.图计算 提供图计算的常用基本算法。支持有向多重图的计算，有向多重图是一个有向图，潜在 的多重平行边( edge) 共享相同的源和目的顶点(vertex)。提供图形的拆分并行计算。同时

况下，推荐结果仍能在毫秒级的时间内生成。此外，系统还引入了 增量更新机制，通过只处理新增或变化的数据，而不是重新计算整 个数据集，显著降低了计算资源的消耗。为了进一步优化效率，系 统还使用了基于图的索引结构和高效的相似度计算算法，使得在复 杂网络中的查询和推荐操作能够在极短的时间内完成。 在实际测试中，系统在不同数据集上表现出了较高的准确性和 效率。例如，在某次大规模测试中，系统在点击率（CTR）和转化 率（CR）两个指标上分别达到了

自适应应急和快速恢复机制，推动城市实现平时健康 运行、灾时快速恢复，成为自我协调、自我工作、自我适应的智能生命体。 在市场推广中秉承软件免费的 SAAS 化商业模式，通过定制 “ 化专业服务、智算算力服务等收费，坚持 体系开 ” 源、产品普惠、数据普惠 原则，为不同经济发展水平的县级市提供差异化服务，助力全国县级市实现数字化赋能。 “ ” 在 天机镜 大模型赋能韧性城市建设过程中，开展有针对性

法，通过分析客户的历史数据和行为特征，预测其流失风险， 并提前采取挽留措施。  定价优化：利用深度学习模型和强化学习算法，根据市场需 求、竞争对手定价和客户支付意愿，动态调整产品价格，最大 化企业收益。 此外，图数据库与图计算算法的结合将用于构建客户关系网 络，帮助企业识别高价值客户和潜在合作伙伴。通过分析客户之间 的社交关系和互动模式，可以更好地理解客户需求，提升客户粘 性。 客户关系网络示例 graph TD

细节： 1. 数据技术架构：采用云计算架构以支持大规模数据存储和处 理，利用机器学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）进行数 据模型的训练和优化。 2. 实时算法：部署高效的实时计算算法，如流式处理和增量学 习，使系统能够快速更新用户画像和学习内容。 3. 模块化设计：采用模块化的设计思路，将数据收集、分析、内 容推送和反馈机制进行分离，便于后期功能的扩展和维护。 4.

容如下： （1）通风网络图绘制及拓扑连动算法。 （2）自动生成通风网络图算法。 （3）通风网络模拟解算算法。 （4）通风阻力计算算法。 （5）瓦斯涌出预测模型。 （6）事故树分析及其计算模型。 在此重点介绍基于 GIS 的拓扑联动技术、通风网络图的自动生成以及通风 网络解算算法。 1、通风网络图拓扑联动技术 通风网络图是一个包含拓扑关系的网络图，节点与分支之间有着拓扑关系， 通风系统图反映了井下真实的巷道分布和通风设施布置的图件，根据巷道 间的真实坐标和连接关系可自动生成位置关系和连接关系相同的通风网络图， 在这基础上，对通风网络图进行调节即能得到符合要求的通风网络图。 3、通风网络模拟解算算法 126 XX 有限公司 矿井通风网络解算的数学模型由三部分构成，以一个有

具备对所监视资源的配置信息的导出和导入功能，并能够与符 合《南方电网一体化电网运行智能系统系统容灾备用技术规 范》的容灾系统结合，实现资源配置信息的容灾备份； j) 分布式计算：通过分布式并行计算算法，基于任务分发模式， 实现不同硬件资源共享，协同工作，大大提高硬件资源的计算 能力，共同完成需要大量计算工作的任务，主要用于在线稳态 分析中涉及大量计算的功能。 k) 提供统一的配置工具实现系统分布式任务管理：根据当前系统