最大可承受风速 15 m/s（七级风） 18 最大飞行时间 55 min 19 适配 DJI 云台 禅思 XT2、禅思 XT S、禅思 Z30、禅思 H20、禅思 H20T、DJI P1、DJI L1 20 支持云台安装方式 下置单云台、上置单云台、下置双云 台、下置单云台+上置单云台、下置双云 台+上置单云台 21 IP 防护等级 IP45 22 GNSS GPS+GLONASS+BeiDou+Galileo 数据更新频率 最大 600Hz 后处理姿态精度 滚转/俯仰： 0.005° 航向：0.010° 后处理位置精度 水平：0.01m 高程：0.02m GNSS 支持三星系统数据，GPS L1/L2 、GLONASS G1/G2、Beidou B1/B2 3.4. 地面指控系统 3.4.1. 地面站 3.4.1.1. 性能笔记本 地面站可选择性能笔记本电脑作为地面站软件的载体，笔记本包含键盘、 可选配差分(RTK)基准站用于为无人机提供高精度的定位能力，提高无人机 飞行航线精度与降落精度。 项 目 性能参数 跟踪通道 最大支持 384 通道 跟踪信号 BDS B1/B2/B3 GPS L1/L2/L5 GLO L1/L2 首次定位时间 冷启动：50s 差分输出格式 RTCM 2.X/3.X， CMR，CMR+ 45 导航输出格式 NMEA0183 单点定位精度 平面：1.5m 高程：2m

最大可承受风速 15 m/s（七级风） 18 最大飞行时间 55 min 19 适配 DJI 云台 禅思 XT2、禅思 XT S、禅思 Z30、禅思 H20、禅思 H20T、DJI P1、DJI L1 20 支持云台安装方式 下置单云台、上置单云台、下置双云 台、下置单云台+上置单云台、下置双云 台+上置单云台 21 IP 防护等级 IP45 22 GNSS GPS+GLONASS+BeiDou+Galileo 可选配差分(RTK)基准站用于为无人机提供高精度的定位能力，提高无人机 飞行航线精度与降落精度。 项 目 性能参数 跟踪通道 最大支持 384 通道 跟踪信号 BDS B1/B2/B3 GPS L1/L2/L5 GLO L1/L2 首次定位时间 冷启动：50s 差分输出格式 RTCM 2.X/3.X， CMR，CMR+ 导航输出格式 NMEA0183 单点定位精度 平面：1.5m 高程：2m 差分数据包的能力，同时具备记录存 储架设点静态位置信息的能力，可同时作为 RTK 基准站和 PPK 基准站使用。 项 目 性能参数 跟踪通道 220 跟踪信号 BDS B1/B2/B3 GPS L1/L2/L5 GLO L1/L2 初始化时间 ＜10s 初始化可靠性 ＞99.9% 首次定位时间 冷启动：50s 差分输出格式 RTCM 3.0 3.2 导航输出格式 ASCII：NMEA-0183

设备 开关 控制 A I D I D O A O 1#教 学实 训楼 DDC —1F —1 0 6 2 0 风机 P— L1— 1 1 1 1 1 1 0 3 1 0 风机 S— L1— 1 1 1 1 1 1 0 3 1 0 小计 2 0 0 0 0 0 2 2 2 0 0 0 0 0 0 2 0 6 2 0 258 职业学院新校区智慧校园建设项目技术规范书 设备 开关 控制 A I D I D O A O 3#教 学实 训楼 DDC —1F —1 0 6 2 0 风机 P— L1— 1 1 1 1 1 1 0 3 1 0 风机 S— L1— 1 1 1 1 1 1 0 3 1 0 小计 2 0 0 0 0 0 2 2 2 0 0 0 0 0 0 2 0 6 2 0 5#公 共实 训楼 259 控制 风阀 调节 控制 设备 开关 控制 A I D I D O A O DDC —1F —1 0 6 2 0 风机 P— L1— 1 1 1 1 1 1 0 3 1 0 风机 S— L1— 1 1 1 1 1 1 0 3 1 0 小计 2 0 0 0 0 0 2 2 2 0 0 0 0 0 0 2 7#公 共实 训楼 DDC —1F

电量测 得，仅供参考，实际使用时间可能因飞 行方式、配件及环境的不同而产生差 异，请留意 app 提示。 适配 DJI 云台 禅思 H20、禅思 H20T、禅思 H20N、禅 思 P1、禅思 L1 支持云台安装方式 下置单云台 上置单云台 下置双云台 下置单云台 + 上置单云台 自然资源 xxx 项目建设方案 63 自然资源 xxx 项目建设方案 下置双云台 + 上置单云台 IP 三云台协同作业：支持 “可见光 + 红外 + 激光雷 达” 多载荷组合，一次飞行完成地形测绘、隐患排查、三维 建模等多重任务，作业效率较单载荷提升 150%。例如，搭 配 P1 全画幅相机（4500 万像素）与 L1 激光雷达，可同步 获取高清影像与点云数据，实现 “空天地” 数据融合。 快速载荷切换：磁吸式接口设计，单载荷更换时 间＜30 秒，支持航点任务中自动切换载荷模式，适应多任 务快速响应需求。 自然资源 12 米/秒 最 大 运 行海拔高度 4500 米 RTK 基 站卫星接收频率 同时接收： GPS：L1 C/A、L2、L5 BeiDou：B1l、B2l、B3l、B2a、B2b、B1C GLONASS：F1、F2 Galileo：E1、E5a、E5b、E6 QZSS：L1、L2、L5 RTK 基 站定位精准度 水平：1 厘米 + 1 ppm（RMS） 垂直：2 厘米 + 1

首先，正则化策略通常包括 L1 正则化和 L2 正则化。L1 正则 化通过对权重矩阵的绝对值求和实现，能够生成稀疏的权重矩阵， 适用于特征选择场景；而 L2 正则化通过对权重矩阵的平方和进行 惩罚，能够有效抑制权重值的过度增长，适合大多数政务模型的微 调任务。在实际应用中，L2 正则化的系数 λ 通常设置为 0.01 至 0.1 之间，具体值可通过交叉验证进行调整。对于 L1 正则化，由于其 可能导致部分权重迅速降为 能够更快地收敛并取得较好的效果。学习率的设置可以采用学习率 衰减策略，初始学习率可以设置为 0.001，并根据验证集的损失动 态调整。 训练过程中，为了避免过拟合，可以采用以下策略：  正则化：在损失函数中加入 L1 或 L2 正则化项，控制模型的复 杂度。  Dropout：在训练过程中随机丢弃部分神经元，减少神经元之 间的依赖关系。  早停（Early Stopping）：当验证集的损失不再下降时，提前 尝试不同的激活函数，以找到最佳的模型结构。  超参数调优：通过网格搜索或随机搜索方法，系统性地调整学 习率、批次大小、优化器等超参数。建议使用交叉验证技术， 确保调优结果的稳定性和可靠性。  正则化技术：在训练过程中引入 L1、L2 正则化，或使用 Dropout 技术，减少模型的过拟合风险。同时，可以尝试提 前停止训练，避免在验证集性能达到峰值后继续训练导致过拟 合。  损失函数优化：根据任务特点，选择合适的损失函数。例如，

32，GPU 利用率提升 22% o 使用 vLLM 框架的 PagedAttention 机制，显存碎片率降 低 65% 2. 服务层优化 3. 数据层优化 o 建立分级缓存体系：  L1 缓存：高频医学知识图谱（Redis，命中率 ≥92%）  L2 缓存：患者历史会话上下文（MongoDB TTL 索 引，自动 7 天过期） o 预加载 CMeKG 医学知识库的热点数据，冷启动时间缩 2. 三级响应体系架构 | 响应层级 | 人员构成 | 处理范围 | 目标响应时间 | |———-|————————|———————————–| ————–| | L1 | AI 客服+ 初级工程师 | 高频操作问题、知识库可解答问题 | ≤5 分钟 | | L2 | 专业技术支持团队 | 接口报错、数据异常等中级问题 | 15 ≤ 全字段可读+标注权限 实时审计 L3(检验) 主治医师 数值结果可读，无原始样本访问 每日审计 L2(处方) 药师 药品剂量可读，无患者身份信息 每周审计 数据等级 访问角色 权限范围 审计频率 L1(挂号) 行政人员 仅时间戳可见 月度审计 系统可靠性保障 采用双活数据中心部署，智能体服务模块的 SLA 需达到 99.99%。 关键措施包括： - 实施请求熔断机制：当 API 错误率超过

此外，我们引入了特征重要性分析，通过计算每个特征在模型 中的贡献度，找出对贷款违约预测影响最大的特征。这不仅有助于 理解模型的工作原理，还能为风险管理部门提供有价值的决策支持。 为了提高模型的鲁棒性，我们还采用了正则化技术，如 L1 和 L2 正则化，防止模型过拟合。同时，使用早停法（Early Stopping）在验证集性能不再提升时提前终止训练，以避免不必要 的计算资源浪费。 在模型训练完成后，我们进行了模型性能的验证和测试。使用 洗与预处理，包括缺失值处理、异常值检测与处理、数据归一化或 标准化等步骤。 接下来，通过特征选择技术筛选出对贷款违约预测最具影响力 的特征。常用的特征选择方法包括基于统计的方法（如卡方检验、 互信息）、基于模型的方法（如 L1 正则化、决策树特征重要性） 以及基于 Wrapper 的方法（如递归特征消除）。通过这些方法， 可以有效减少特征维度，降低模型复杂度，提高训练效率。 在特征工程阶段，重点在于通过领域知识和数据挖掘技术生成 特征工程：对现有特征进行进一步筛选和优化，剔除冗余或无 关特征，同时尝试引入新的特征组合或变换。例如，对金融数 据进行对数变换或标准化处理，以减少数据的偏度和量纲差异。 3. 正则化处理：为防止模型过拟合，引入 L1、L2 正则化或 Dropout 技术。通过调整正则化系数，平衡模型的复杂度和 泛化能力。 4. 数据增强：在数据量有限的情况下，通过数据增强技术生成更 多的训练样本。例如，对时间序列数据进行时间窗口滑动或随

SM4+硬件加 密 L4 身份证号/手机号 智能体+风控专员 同态加密 L3 产品持有记录 智能体+客户经理 TLS1.3 传输加密 L2 风险偏好标签 智能体+数据分析团队 字段级脱敏 L1 匿名化行为数据 模型训练团队 差分隐私处理 数据处理流程实施零信任架构，所有数据调用需通过微服务网 关验证，具备以下特征：  动态令牌认证：每次数据请求需携带时效 30 秒的 JWT 令牌 Air Gap 隔离  快速擦除：支持 30 分钟内完成所有临时数据物理销毁 实施过程中，将通过沙箱测试验证各环节安全性，包括：  每月红蓝对抗演练  第三方渗透测试（达到 PCI DSS L1 认证标准）  量子随机数检测（通过 NIST SP800-90B 测试） 所有技术方案均通过银保监会备案审查，确保从数据采集、存 储、处理到销毁的全流程合规性，客户隐私保护水平达到 ISO/IEC 话术调参/ 意图识别优化 | 准确率提升≥5%/ 季度 | | 数据治理 | 客户信息脱敏流程 | 100% 通过合规审计 | 支持机制构建 建立三级响应支持网络：  L1：智能自助知识库（覆盖 90%高频问题）  L2：专家坐席（7×12 小时轮班，响应时效<30 分钟）  L3：原厂技术支持（关键问题 4 小时现场响应） 关键数据支持：  首月配置

Encoding）进 行转换。此外，针对特定业务场景，进行特征构造与选择。例如， 基于时间序列数据提取趋势特征、周期性特征；基于文本数据提取 词频、TF-IDF 或词嵌入特征。特征选择则通过相关性分析、L1 正 则化或基于模型的特征重要性评估实现，以减少冗余特征，提升模 型训练效率。 在进行数据清洗与预处理时，还需考虑数据的分布一致性，避 免训练集与测试集之间的分布差异对模型泛化能力的影响。为此， o Min-Max 归一化 o Z-score 标准化 5. 类别型数据编码 o 独热编码 o 标签编码 6. 特征工程 o 特征构造：趋势、周期性、词频等 o 特征选择：相关性分析、L1 正则化 7. 数据分布一致性检查 o 分层抽样或交叉验证 8. 高效工具与框架引入 o Spark、Flink 或 Pandas、NumPy 最后，为确保数据清洗与预处理的可追溯性，建立详细的数据 之间，通过逐步减小学习 率，观察模型收敛情况。  批量大小：根据数据规模和硬件资源，设定为 32、64 或 128，过大可能导致内存不足，过小可能影响训练稳定性。  正则化系数：用于控制模型复杂度，常用 L1 或 L2 正则化，系 数通常设置为 0.01 到 0.0001 之间。 在调参过程中，使用验证集对模型进行频繁评估，记录每次调 参后的性能指标，如准确率、召回率、F1 分数等，以便对比分 析。同时，使用早停法（Early

@c a t a l o g R MAN> c re a t e s c ri p t bku p_f ul1 db_o rc l 2> {a l1 o c a t e c h a n n e 1 c 1 ty p e 第 4 5 页 's b i e nt/o ra cl e/bi n/t dp o.o pt)'; 3>ba c ku p f u l1 t a g 'db f ul 1' 4>f o rm a t 'd:\ba c k u p \f ul1_%u_%s_%p' 5>da t a b a s e ys/o ra cl e @o rc l c a t a l o g rm a n/rm a n @c a t a l og R MA N>ru n{ 2> a l1 o c a t e c h a n n e 1 c 1 ty p e 第 4 8 页 's b