港与内地碳中和及可持续发展目标》(《通用碳管理指南》) 聚焦企业内部管理， 介绍国际标准和体系，细述如何建立及优化碳管理体系、精准掌握碳数据并落 实减排行动；《碳管理实务指南：应对欧盟碳边境调整机制（CBAM）》（欧 盟 CBAM 指南》）则专注解析钢铁与铝两大 CBAM 涵盖行业的合规要求及应对 做法，涵盖排放计算、数据收集、报告与核查等核心环节，并辅以案例分析。 两本指南相辅相成 影响。生产碳密集型产品的公司面临合规成本增加的压力，这可能迫使它们采 用更环保的生产方法。 对于香港制造业企业，特别是构成香港制造业支柱的中小企，这册实务指南提 供必要的知识和工具，协助他们应对碳边境调整机制的各项要求，提供深入分 析、逐步指导及策略，确保业界可顺利过渡至这个全新的监管环境。 本实务指南指南旨在实现以下目标： • 支持香港制造业企业执行欧盟 CBAM 合规： 本指南提供实用指引，协 为可持续制造领域的领导者。 歐盟 CBAM 指南 – 第一章：引言 6 1.2. 本指南的編纂方法 本指南通过全面的方法编纂而成，结合了对欧盟碳边境调整机制政策的文献回 顾，以及与欧盟委员会代表的电话会议。 我们对钢铁、铝材及塑料聚合物行业 具代表性的香港企业进行了深入访谈和实地考察，以了解他们的基本能力并识 别技术差距，同时透过与其他制造业公司、行业协会和学术界持份者的会议收

.......................................................................................41 4.3.2 动态调整策略................................................................................................. 习模型对这些数据进行全面分析，揭示潜在的投资机会和风 险。 2. 实时监控与预警：DeepSeek 具备实时监控市场变化的能力， 一旦发现异常波动或潜在风险，会立即向投资者发出预警，帮 助其及时调整投资策略。 3. 个性化推荐：基于投资者的风险偏好、投资目标和历史行 为，DeepSeek 能够生成个性化的资产配置方案，确保投资决 策与个人需求高度匹配。 4. 自动化执行：DeepSeek 个性化的资产配置方案。 通过引入 DeepSeek 应用方案，资产配置规划能够进一步提升 科学性和精准度。DeepSeek 利用大数据分析和机器学习算法，实 时监测市场动态，预测资产走势，并根据投资者的需求动态调整资 产配置策略。这种基于数据驱动的智能决策，不仅能够提高资产配 置的效率，还能在复杂多变的市场环境中为投资者提供更有效的风 险管理工具，从而确保投资组合的长期稳健增长。 1.2 DeepSeek

102 4.3.2 决策结果反馈机制...................................................................104 4.3.3 动态调整与优化.......................................................................107 5. 自适应方案设计.......... 129 5.3.2 监控与反馈机制.......................................................................132 5.3.3 方案调整与优化.......................................................................135 6. 系统集成与测试.......... 方案。此外，模型还能够根据实时交通状况，动态调整公交线路的 发车间隔、地铁列车的运行速度等，从而提升整体交通网络的运行 效率。 在自适应方案设计方面，交通治理 AI 大模型具有高度的灵活 性与自学习能力。通过强化学习机制，模型能够在不断的决策过程 中自我优化，逐步提升其决策的精准性与效率。例如，当模型检测 到某一路段出现拥堵时，可以自动调整信号灯的配时方案，并同时 向周边车辆推送绕行

区综合能源系统冬季运行优化调度问题进行研究。在对设备 进行详细建模基础上，建立包含滚动优化环节和动态调整环 节的两阶段多时间尺度模型预测控制调度策略：滚动优化阶 段以系统运行费用和机组启停罚金最小为目标，结合分时电 价并考虑多系统互补运行，通过多步滚动求解制定系统大时 间尺度调度计划；动态调整阶段以滚动优化阶段调控计划为 基准，对设备的运行状态进行调整，应对可再生能源及负荷 小时间尺度的不确定性变化。分析结果表明，该文调度方法 文调度方法 可协调供能、蓄热装置的运行，发挥多种设备互补运行的优 越性，有效降低运行成本，减少主机启停次数；动态调整阶 段的引入可快速响应可再生能源和系统负荷小时间尺度变 化，经济可靠地满足系统用能需求。 关键词：园区型综合能源系统；蓄热装置；启停罚金；模型 预测控制；多时间尺度；优化调度 0 引言 随着化石燃料的枯竭和全球环境污染问题的 日益突出，开发和利用可再生能源，提高终端能源 型，基于多步滚动优化求解出各联供设备的平滑出 力。上述文献虽然采用 MPC 方法增强对了对预测 信息不准确的适应性，但是没有考虑预测信息和小 时间尺度运行信息的误差，因而无法满足系统运行 时小时间尺度的动态调整需求。 为此，本文主要对象为一个包含多种供能设备、 蓄热装置、分布式光伏、太阳能热水系统的园区型 综合能源系统，考虑子系统供能功率、供能介质流 量的关系、供能主机的离散特性和辅助设备的耗电

建设情况—调整差异 调整前 调整 后 CHIMA 就 医 体 验 ! 02 信息建设—调整差异 调整后 调整 后 CHIMA 就 医 体 验 02 信息建设—调整差异 调整前 调整 后 CHIMA 就 医 体 验 02 信息建设—调整差异 调整前 调整后 CHIMA 就 医 体 验 调整后 调整前 放射科 调整后 02 信息建设—调整差异 CHIMA 就 医 体 验 02 信息建设—调整差异 调整后 CHIMA 就 医 体 验 调整前 超声 02 信息建设—调整差异 CHIMA 服 务 效 率 02 信息建设—调整差异 岗位固定 提高服务效率 减少患者等待时间 CHIMA

目标：通过供应商评估，确认淘汰不良供应商 业务操作内容主要涉及： • 供应商经营商品做退货处理 • 供应商清场结算，退还压库金额及保证金 • 结束与该供应商对应的合同（使其失效） • 调整商品缺省供应商，如某些商品也做淘汰的话， 需调整商品生命周期到淘汰期，并做限制定货操 作 供应商引入 目标：通过对供应商资质进行审批，引入新供应商 审批内容： • 证照齐全，且保证证照在有效期内 • 商品经营范围符合企业品类需求 赠品管理策略 定 单 模 型 设 定  允许人工定货，也支持通过定货计划 生成定单（建议）  支持门店叫货、采购分货、自动补货 多种来源形成定货计划  支持按来源、供应商、要货单位等视 图调整定货计划，生成最终的定单  新品定货可批量导入、批量设置数量， 支持复制功能复制到其他门店  在供应商贸易协议预 先维护赠品定货关系， 在定单和定货计划中 自动显示赠品和数量  赠品库存可单独管理 对于门店店长水平较高的，也可以开放部分品类由店长自主叫货 总部给出门店叫货建议 通过配货建议算法，对统配、直配的商品针对门店库存、销售情况 给出叫货建议 门店可修改、确认总部的建议 也可根据实际运行情况调整叫货建议算法以期到达理想效果 门店定货的 两种途径 18 三、零售企业信息化方案建议 供应链管理 供应商资料管理 品类管理 商品管理 定货管理 收货管理 库存管理 自动补货 供应商管理与结算

......................................................................................68 8.3 策略优化与调整................................................................................................... ....................................................................................114 14.3 进度监控与调整................................................................................................... 数据进行回测和优化，以确保模型的有效性和稳定性。  风险管理：设计合理的风险控制机制，包括止损、止盈、仓位 管理等，以降低交易过程中的风险。  执行与监控：通过自动化交易系统执行交易策略，并实时监控 交易结果，以及时调整和优化策略。 在实际应用中，量化交易还面临着市场的复杂性和不确定性。 例如，市场数据可能存在噪音和异常值，模型的预测结果也可能受 到市场结构变化的影响。因此，量化交易系统需要具备较高的灵活 性和适应性，以应对市场的变化。

......................................................................................98 5.4.1 超参数调整...............................................................................100 5.4.2 集成学习方法... 原材料智能采购：利用机器学习算法分析市场供需关系及价格 波动，帮助企业找到最佳的采购时机和供应商，降低采购成 本。 2. 生产流程优化：构建基于大数据分析的智能调度系统，实时监 控生产线的运行状态，调整生产计划以提高设备利用率和生产 效率。 3. 设备预测性维护：通过物联网技术收集设备运行数据，并应用 深度学习预测设备故障，提前进行维修，降低停机时间。 4. 质量控制与监测：利用计算机视觉与数据分析技术，对生产过 首先，本文将通过对钢铁生产过程的全面分析，识别出 AI 大 模型可以介入的具体环节，并针对每个环节进行详细探讨。生产优 化方面，以数据驱动为基础，提出如何利用 AI 大模型实现生产参 数的动态调整，从而提升生产效率。故障预测部分，将借助历史数 据与实时监控数据，构建预测模型，使企业能够在故障发生前进行 预警，减少停产时间。质量控制方面，探讨 AI 大模型在产品质量 检测中的应用，通过图像识别与其他智能技术，提升检验精度和速

碰撞避免策略.............................................................................43 3.2.2 实时动态路径调整......................................................................45 3.3 驾驶行为分析............... 64 4.2.1 无需排队的智能支付..................................................................65 4.2.2 动态票价调整机制......................................................................67 4.3 公共交通路径优化........... 算法，能根据实时流量数据自动调整信 号灯周期，大幅减轻交通拥堵情况。根据相关统计，采用智能交通 管理系统后，城市的平均行车速度可提升 15-25%，交通事故发生 率降低 10%-25%。 具体的应用方案可以包括以下几个方面： 1. 智能交通信号控制：通过安装摄像头和传感器收集道路上车辆 的实时数据，利用机器学习算法，进行交通流量的分析和预 测，从而自动调整信号控制策略。 2. 自动驾驶汽车的推广：结合

面显著提升工程造价管理的效率和质量： 1. 数据处理与分析：模 型能够快速处理海量数据，并提取关键信息，减少人工干预的同时 提高准确性。 2. 动态预测与调整：基于实时数据，模型能够动态 预测成本变化趋势，并提供优化建议，帮助管理者及时调整策略。 3. 跨专业协同：通过集成多源数据，模型能够实现跨部门信息的无 缝交互，提升协作效率。 4. 风险预警与管理：模型能够识别潜在 风险点，并提供可行的应对方案，降低项目的不确定性。 测和分类任务。这种技术不仅提高了数据处理的效率，还显著增强 了模型的预测精度。 其次，DeepSeek-R1 大模型具备出色的自适应学习能力。在 工程造价的应用场景中，模型能够根据不同的项目需求和数据特征， 自动调整其内部参数，从而优化预测结果。这种自适应性使得模型 在面对复杂多变的工程造价环境时，依然能够保持较高的性能和稳 定性。 此外，DeepSeek-R1 大模型还引入了模块化设计理念，使得 模型 程造价领域的应用更加经济和可行。 为了进一步提升模型的实用性和可操作性，DeepSeek-R1 大 模型还集成了可视化工具和用户友好的交互界面。通过这些工具， 用户可以直观地查看和分析模型的预测结果，并根据需要进行调整 和优化。这种设计使得模型在实际应用中更加易于管理和维护，提 高了用户的满意度和使用体验。 2.1 模型架构 DeepSeek-R1 大模型采用了一种创新的混合架构，结合了 Transformer