。 https://www.bmwk.de/Redaktion/EN/Dossier/system-stability-roadmap.html 此外，网站还提供了《系统稳定性路线图》核心成果的中文总结。https://energypartnership.cn/fileadmin/china/ media_elements/publications/2023/System_Stability_

............................. 27 Centre China 中文507.indd 6-7 中文507.indd 6-7 2025/5/7 10:37 2025/5/7 10:37 Overview 研究概述 中文507.indd 1-2 中文507.indd 1-2 2025/5/7 10:37 2025/5/7 10:37 路径。基于此，本次调研聚焦上述关键议题展 开初步探索分析，旨在为政策制定者提供决策 依据，为行业参与者提供实践参考，以期凝聚 共识、深化探索，共同推进中国物流行业的绿 色低碳变革。 中文507.indd 3-4 中文507.indd 3-4 2025/5/7 10:37 2025/5/7 10:37 6 5 本次市场调研围绕新能源重卡（主要聚焦电动重卡）的市场驱动力、应用情况、面临的挑战及政策需求展开， 绿色物流议题、或与机构有过合作与交流的企业群体，在新能源货运转型方面具有一 定的认知基础和探索意愿。问卷主要通过电子邮件、微信等渠道向企业发放。 Methodology 研究方法 Centre China 中文507.indd 5-6 中文507.indd 5-6 2025/5/7 10:37 2025/5/7 10:37 8 7 从业务范围上看，参与企业广泛分布于国内市场、国际市场以及二者结合的混合市场：

三、我国域名市场发展状况及中文域名发展 ................................................................. 34 （一）我国域名注册市场延续波动走势，外部发展环境稳中向好 ................... 34 （二）我国域名服务地理分布较为集中，市场集中度维持高位 ....................... 36 （三）中文域名普 （三）中文域名普遍适用问题受到关注，行业各方共同推动中文域名发展 .. 39 四、未来发展与展望 ........................................................................................................... 42 （一）ICANN 治理机制不断优化发展 ........................ mar25-en.pdf 或 https://www.icann.org/zh/system/files/files/strategic-plan-2026-2030-13mar25-zh.pdf（中文翻译版） 运营和财务规划见 https://www.icann.org/en/system/files/files/adopted-icann-op-financial-plan-fy2026-2030-

........... 17 十、丝路科创信息服务平台 .................... 19 十一、“天工开悟”农业大模型 .................... 21 十二、网络中文课堂 .................... 23 十三、仙旅集藏数字打卡平台 .................... 25 十四、信息通信技术合作中俄创新中心 .............. 务围绕电子邮件核心技术展 开，涵盖邮件系统、企业邮箱、邮件归档系统、邮件投递系统、邮件安全网关、安全海外中继、邮件数据防泄露系统 EDLP、安全管理中心SMC2等邮件技术及服务相关产品。 企业中文官网：www.coremail.cn。 工具二、哈萨克斯坦工业自动化和机器人技术的双轨制教育 培训现场图 3 该项目由科斯塔奈工程经济大学与萨里亚卡汽车制造有限责任公司的企业培训中心共同完成。项目中开发了 息交易所，为中国企业提供最为及时、有效、准确的外方项目信息需求的平台。 “丝路科创信息服务平台”核心数据采集和清洗技术可对信息资源进行深度加工，提供标准化招投标信息展示服 务。配套的“中俄互译人工智能翻译引擎”可将俄语翻译成准确的中文，形成了完善的信息资源获取、加工、加密、 监管、输出的运行机制。该平台的商用极大程度推动了区域科技经贸合作的便利性，服务中国企业高质量“走出去”。 “丝路科创信息服务平台”是吸纳了海外高精尖技术

大数掘挖掘专家 11 中文分词 > 中文分词是指以词作为基本单元 ，使用计算机自动对中文文本进行词语的切分 ，即使词之间有空格 ，这样 方便计算机识别出各语句的重点内容。 分词结果： " 将 " " 汽车 " " 工程 " " 和 " " 建筑 " " 设计 " " 完美 " " 融为一体 " 分词之前： " 将汽车工程和建筑设计完美融为 一 体 " 中文分词 文本预处理 " " 学期 " " 开 课 " " 招生 " " 电话 " " 地址 " " 五 " " 完小 " " 西 " " 十 " > 中文表达中最常用的功能性词语是限定词 ，如“的”、“一个”、 “这”、 “那 ”等。这些词语的使用较 大的作用仅 仅是协助一些文本的名词描述和概念表达 ，并没有太多的实际含义。 > 而大多数时候停用词都是非自动生产、人工筛选录入的

数据库账号密码 数据存量(条数/GB) 日 均 增 长 率 ( 条 数/GB) 保存年限 共享情况 □ 共 享 □ 不 共 享 2.2.2.2.1.4. 业务库数据结构表 序号 名称 中文简称 类型 主键 为空 长度 说明和取值范围 1 2 3 2.2.2.2.1.5. 业务库标准代码集 2.2.2.2.1.5.1. 代码集清单表 序号 代码集编码 代码集名称 对应物理表名 是上万级或者 上百万、上千万级别。 3.4.5.4.1.1.2.2. 低基数维度数据(LCD) 低基数维度数据（LCD，Low Cardinality Dimension）一般是指枚举值对应的中文 含义，或者国家、省地市、行业等颁布标准规范中的标准代码表，或者日期维表。 数据量一般不会超过上百、上千，甚至可能只是个位数。例如蓝色、黄色、橙色 以及红色四个风险预警级的标准代码与名称。 hazardous_goods ... ... ... ... 3.4.5.4.1.2.2. 日期维度表模板 日期维度表(dim_comm_lcd_date)主要是指业务发生日期或者时间的结构化日历， 字段名称 中文简称 数据类型 长 度 主 键 为空 dic_key 代码代理键 Numeric 是 dic_code 代码 Text 30 dic_name 名称 Text 50 parent_code

如果没有行业标准代码，遵循地方标准代码。  没有地方标准代码，遵循企业/团体制定的内部执行标准代码。 7.8.6. 命名规则 执行标准代码集的命名为：执行标准首字母 ZXBZ/具体应用对象名称首字母-开 始执行年份《中文代码集名称》。 例如：目前的执行标准代码子集的“单位类别代码”应用对象命名为：ZXBZ/ DWLB-2020《单位类别代码》。 7.9. 提交文档 1) 《数据标准管理制度》 43 大数据平台项目实施规范 (条/个/次)，且记录数会不断增加，表数据规模迅速增长。 由此可知，事实表往往包含四个重要元素： 1) 维度表外键 2) 度量数据 3) 事件描述信息 4) 历史状态以及最新状态数据 因此，事实表应当包含如下内容： 字段中文简称 字段名称 描述 可选性 分区键 PARTITION_KEY 为提高数据仓库可扩展性，可以缺省进行按日期范围分区 扩展，可根据数据量按年、月、周、日等范围建立分区 表。 必选 主键 事 数据版本号 ETL_VERSION Tinyint 类型，该记录更新版本号，初始值为 1，每更新一 次递增 1 。 可选 8.7.2.2.5. 典型事实表示例（出国进修） 序 号 名称 中文简称 类型 主键 可否为空 长度 备注 65 大数据平台项目实施规范 1 CGJX_KEY 出国进修 业务主键 Text 是 32 主键，采用 代理键，也 可以采用职 工号+出国

科学性：从通用能力到医学专业能力的提升 3.2.2.安全性：从潜在风险识别到安全输出保障 3.2.3.合规性：确保法律与行业标准的严格遵守 3.2.4.伦理道德：从责任性到文化适配的全面评估 3.2.5.中文医疗健康评测集 3.3 大模型在医疗健康领域的评测实践 3 . 3 . 上 海 AI Lab 医 疗 健 康 数 据 集 MedBench 25 25 27 29 31 31 31 31 32 医疗大 模型评测 3.2.5.中文医疗健康评测集 下面列举国内院校以及工业界开源出的几个中文医疗健康评测集。作为医疗健康行业大模型评测 的第一批构建单位，从不同角度切入及完善该领域的评测体系 医疗评测集 领域 简介 发行方 语言 评估题型 评分方式 MedBench 医 院、广 州 实 验 室、上 海 交 通 大 学 、 复 旦 大 学 、 华 东 理 工 大 学、同 济 大 学、飞 利 浦 中 国 创 新 中 心、香 港 中文大学（深圳） 中文 综合 综合 CBLUE3.0 [25] 医疗 从 真 实 生 物 医 学 场 景 收 集 的 纯 文 本 数 据 集 ， 由 医 学 文 本 信 息 抽 取 （ 实 体 识

可能性较小。通用大模型在行业数据量 ，性价比 ，精确性、适用性、实时性、推理速度 ，合规性和风险控制等方面表现欠佳。 通用大模型“ 百模大战 ” ， 头部模型国外领先较大 ， 平均水平国内外差距较小 ， 中文上国内表现更优。 1 ） 国外通用 GPT4-Turbo 遥遥领 先。 OpenAI 震撼发布 GPT4-Turbo ，开启新一代人工智能模型的大门； 谷歌将在谷歌云上部署 Claude ，并于推出自研的大模型 型语言 模型提供互联网规模的数据 ，以此推动金融领域的开源发展。 2 ） 国内金融垂类模型百花齐放。奇富科技率先宣布推出自研的金融行业 通用大模 型“奇富 GPT” ；度小满推出国内首个千亿级中文金融大模型“轩辕” ；腾讯云公布腾讯云金融行业大模型 ， TI-OCR 大模型帮助银行解决 日常业务问 题；恒生电子进一步升级金融大模型 LightGPT ，并发布多款光子系列大模型应用产品 ；蚂蚁集团公布蚂蚁金融大模型 先，国内最好的大模型为百度文心一言，但仍有 15.77 分的差距。国内方面，虽仍有差距，但在过去 一年内发展迅速，平均水平上与国外差距并不明显。此外，国内开源大模型在中文上的表现要优于 国外 开源大模型。 图表： AI 大模型 2023 年关键进展 数据来源：中文语言理解测评基准 CLUE 、东吴证券研究所 2.1. 国内外通用 AI 大模型发展历程：国外领先，国内紧 追 国内外头部模型差距依然明显 GPT4-Turbo