智慧安监 重大危险源监管平台解决方案 01 行业概述 02 整体解决方案 03 应用方案设计 04 企业介绍 目录 CONTENTS 企业介绍 04 应用方案设计 03 整体解决方案 02 行业概述 01 “ 互联网 +” 时代的 智慧安监 以“互联网 +” 的发展思维为导向，利用物联网、互联网、云计算、大数据分析等技术，建 设满足各级安全监管监 智慧安监：安监信息化新形态 核心理念：安监管理智慧化 “ 防” 通过平台数据分析模型，预测事 故或危险源发生事故时的扩散趋 势及影响范围，防患于未然，遏 制事故于萌芽状态。 “ 管” “ 控” 通过平台安全生产监管系统，建立隐患 排查治理、企业监管、重大危险源监 控、落实安全责任到人，严抓严管潜在 的不安全因素。 围绕危险源、隐患等安全生产要 素，多角度、多维度构建事故救援 预案库，事故发生时有序实施救 援，降低事故造成的危害。 信息采集 信息流 录入 信息流 信息流 监控设备 企业介绍 04 应用方案设计 03 整体解决方案 02 系统概述 01 重大危险源监管解决方案思路 监管环节覆盖不全面 解决现有平台对重大危险源流通环节监管覆盖不全面的问题 现有系统没有做到对重大危险源的生产加工、运输、存储、使用等流通环节的全程跟踪监管。 人工监管存弊端 解决现有人工监管存在的弊端 系统产生的海量监管数据，如果没有智能

基于多源信息融合的 应急响应优化与仿真 赵晗萍 应急管理部 - 教育部减灾与应急管理研究院 教授 zhaohanping@bnu.edu.cn 2023-06- 28 库存 （报童）模型 时间序列 分析 运输模型 P- 中心模型 集合覆盖模型 最大流模型 车辆路径 规划模型 强大的商业物流资源 高效应急物流 ？ MAX F (X, b 疏散问题 灾害应急物流优化问题 应急物资 储备问题 物资运输 调度问题 灾区需求 预测 应急物资 配置问题 P2 交通部门 保 障 运 输 需 求 端 医疗机构 需求产生 供应源 ( 链 / 网络 ) 物流运输 P3 新冠疫情应对应急物资供应链 国资委 发改委 市 场 监 管 总 局 应急管理部 药 监 局 工 信 部 工 信 部 外汇管理局 税 务 总 财 情 数 据 融 合 框 架 基于 BPA 重分配模型 的 网络灾情新数据融 合 基于 BPA 修正后的 网络灾情数据融合 灾情数据可 靠性测量 灾情数据模 糊性测量 网络灾情多源数据融合 D-S 证据理论组合规 则 P11 建筑物倒塌范围的模糊词 云模型参数 퐸 X 퐸 n He 建筑物几乎无倒塌（ A1 ） 0.0025 0.0021 0.0002 个别倒塌（

5G Redcap 助力源网荷储虚拟电厂高效运营 近年来，虚拟电厂行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持，项目结合云南省市级层面的虚拟 电厂政策，考虑区域新能源装机占比高、柔性可调节资源丰富的特点，根据云南公司战略目标建设要求，研究 虚拟电厂发展及运营模式，着力打造园区级虚拟电厂运营管控能力，加快推进零碳园区建设。 业务背景 新型电力系统 虚拟电厂 电力交易 光伏 可调 术特性赋能虚拟电厂建设，能够满 足虚拟电厂各类业务的安全性、实 时性、灵活性和可靠性要求，促进 新能源消纳，有效适应源网荷储多 元互动的智能调控需求。 设计理念 本项目以“管理精益智慧化、能源互补高效化、运营低碳绿色化和交易在线化”为目标，基于 5G 、物联网、 AI 等数字化技术，构建“源网荷储”灵活高效互动的虚拟电厂，打造“低碳慧能”示范园区，构成“研发—落地转化—复 制推广”完整的产业生态。 签约信息 多源异构下的综合能源物联设备接入 形成统一的感知设备接入标 准和数据对接接口 实现存量、新增物联设备的 一站式统一管理 提供对全域物联网感知数据 的统一管理 形成一套完整的具备共享开 放能力的物联平台  针对物联设备存在类型不同、通讯方式多样、协议复杂、终端系统信息独立等问题，推动园区数据共享，研究分析多 协议接入、物模型统一管理、高并发接入、多源异构数据存储管理、数据开放共享等关键技术。

农业污染源普查数据质量控制方法与空间规则实践 汇报人： 徐艳 科技、 创新 农业农村部环境保护科研监测所 01 农业污染源普查简 介 03 填报与审核阶段质 控 02 质控工作总体概 述 04 入库阶段质 控 目 录 05 总 结 PART 01 农业污染源普查简介 农业污染源普查内容： 普查标准时点： 2017 年 12 月 31 日 五大专 个、地膜 321 个、水产 100 个 参与人员： 54791 位 农业污染源普查简介 全流程、全要素 1 PART 02 质控工作总体概述 质控工作总体概述 原始数据 省质控 数据 结果库 入库阶段质 控 审核阶段质 控 填报阶段质控 填报阶 段 审核阶 段 入库阶 段 农业污染源普查流程 2 PART 03 填报与审核阶段质控 填报阶段质控——全过程留痕

“ 城市级“双碳智慧能源平台 双碳智慧能源平台 基于 AI 双碳”源网荷储 智慧综合能源平台建设方案 3 建设效果 4 核心优势 目 录 ONTENTS 背景概 述 建设方 案 1 2 0 1 背景概述 能量大数据 碳全景驾驶舱 迈向碳中和 探索实践先进能源技术与模式集 在碳信息全景感知领域 ，基于能源 围绕碳中和目标，突出“森林城市” 围绕碳中和目标，突出“森林城市” 聚的能源互联网建设“模 与碳信息物联管理平台 ，实现全能 的生态价值 ，规划建设实现绿色、安 式” ，打造能源发展与产城融合 源网络的碳排放数据的全景展示。 全、可持续 ，体现国际领先、中国特 顶级名片 色的综合智慧能源体系。 打造面向多主体的 " 城市级 " 基于 AI 双碳源网荷储智慧能量大数据平台，为开展 " 碳中和 " 服务提供必 要技 术保障，构建 " 碳中和 " 互联网生 智慧运营 创新应用 “ 双碳”智慧能源平台建设方案 一个大脑（能量大数据） 能 源 肖 像 智 慧 能 源 管 理 柔 性 资 源 管 理 多个应用 三个中心 碳市场与交易 l 绿电交易 l 碳积分商城 l 低碳认证 智慧能源管理 l 绿色充电应用 l 智能建筑能效应用 l 分布式新能源应用 l

DeepSeek R1 在展现卓越推理能⼒同时， 训练和推理成本极低 GPT 为内容创造和自动推理开辟可能性 “大数据、大算力、通用模式” BERT BERT 在文本分类、命名实体识别等 语言理解任务表现出色。也是医疗 AI 小模型年代主要技术路线 “ 大数据、小算力、专用决策” DeepSeek-R1 基于 DS-v3 构建推理模 型，通过强化学习提升推 理能力，且训练成本极低 AI GPUs, 竞品使⽤ 10,000+ GPUs 再看 DeepSeek, ⼜⼀个“⼯程奇 迹” 打破⼤模型技术壁垒 重挫美国科技公司股价，英伟达 市值下跌 5,900 亿 开源模型⽐肩头部闭源 60%+ 指标优于 Llama3.1 Claude-3.5 GPT-4o 数据来源： * 仅涵盖预训练成本，不包含研发、推理、后训练、员⼯等其他成本； 2. Sputnik 时刻，指 1957 潜在应⽤场景探 索 DeepSeek 有哪些应⽤场景？能产⽣哪些价值？ DeepSeek 会给医药企业带来哪些变化？ • 内部⽂档提效 • 数字化知识库管理 • 合规风险智能提醒 • 多源信息来源 • 互动性、个性 化 患者流程 • 内容⽣产辅 助 • 管理营销素 材 • 营销内容策 划 • 患者招募 • 试验设计优 化 • 执⾏效率提升 新药研发与

DeepSeek 模型优势：算力、成本角度 解读 2025 年 2 月 ■ 什么算力 ?“ 对信息数据进行计算，实现目标结果的能力” ■ 传统算力：信息计算力 ■ 现代算力：信息计算力、数据存储力、网络运载力 算力的基本概念 大脑 草绳、石子 算盘、算筹 ▶ 计算器、计算机 ■ 原生算力：大脑 ( 可处理复杂逻辑，但不能高速处理简单运算 可处理复杂逻辑，但不能高速处理简单运算 ) ■ 外部算力工具： ■ 草绳、石子 ■ 算盘 ■ 计算机：算力提供者 ( 可高速简单运算，不能处理复杂逻 辑 ) 算力的发展 “I think there is a world market for maybe five computers." ( 我想全世界只需要五台电脑 ) --Thomas --Thomas Watson,IBM 创始人， 1943 ■ 大型机时代：数字化未开始，算力需求潜力未发掘 大型机时代 1940- 1980 计算机算力的发展 大型机时代 PC 时 代 云计算时代 人工智能时代 1940- 1980-

源网荷储一体化虚拟电厂 在高耗能工业领域的智慧能源应用 连接 + 洞察 + 优化 助力智慧能源数字化转型 【以数据智能为核心的工业互联网平台服务智慧能源】 寄云科技 娄勇刚 2024.04 1- 寄云工业互联网平台的能源数字化行动路径 2- 能源和工业深度融合的综合能源服务应用案 例 ( 煤化工 石化 化工 ) 目 录 数字化 姓 " 工 " 不姓 " 互 " kafka 、 OPC UA 等 ， 连接 MES 、 ERP 、 PLM ， SCM 等业务系统。集群支持 100 万 +/ 秒时序数据接入， 2.2 工业物联网： 完整的数据采集及控制能 力 指标计算 工业常用的算子（基于状态的时间统计 ，基于时间的积 分、求和 ，基于层级关系的统计计算等） ，拖拽及自定 义脚本构建 KPI 指标（如 OEE ， MTTR ， JPH 等） 提供机器学习及 物联网和数据服务 数据接入 数据融合 数据质量 数据资产 数据服务 2.3 设备资产大 数据：全 面的数据治理能 力 一站式的设备资产数据分析和建模平台 提供模型全生命周期管理 支持灵活的部署模式 提供车富的案例集和分析模板 2.4 智能分析：更强大 的数据分析和建模能 力 云上训练 , 边侧推理 采用 Kubernetes 原生的容器编排和调度能力 ，模型容器化部署， 无缝下发应用到多个边侧执行推理任务。

电子 AI+ 系列专题报告 Deep Seek 重 塑 开 源 大 模 型 生 态 ， A I 应 用 爆 发 持 续 推 升 算 力 需 求 证券分析师：胡剑 证券分析师：胡慧 证券分析师：叶子 证券分析师：张大为 证券分析师：詹浏洋 021-60893306 021-60871321 0755-81982153 021-61761072 010-88005307 hujian1@guosen DeepSeek( 深度求索 ) 公司成立于 2023 年 7 月，是一家致力 于实现 通用人工智能 (AGI) 的创新型科技公司。 2024 年 12 月， DeepSeek-V3 发布，性能对齐海外领军闭源模型。据官方技术论文披露， V3 模型的总训练成本 为 557.6 万美元， 对比 GPT-4o 等模型的训练成本约为 1 亿美元。 2025 年 1 月， DeepSeek-R1 发布，性能对标 DeepSeekMoE 实现高效的推理和低成本训练，构建 DualPipe 算法和混合精度训练优化计算与通信负载；通过 ( 分阶段 ) 强化学习实现 性能突破。 多头潜在注意力 (MLA) 通过低秩联合压缩技术，大幅削减了注意力键 (keys) 和值 (values) 的存储空间，显著降低了内存需求。 DeepSeekMoE 架构采 用了更为精细粒度 的专家设置，能够更加灵活且高效地调配资源，进一步提升了整体的运行效率和表现。

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