28 动态建模多轮对话的策略 • 动机：多轮对话过程是动态变化的， 不能用单轮的贪心方式来 建 宋皓宇 , 张伟男 , 刘挺 . 基于 DQN 的开放域多轮对话策略学习 . SMP 2017 Best Paper 模多轮的过程

仓储资源动态监控及优 化配置辅助决策系统 目 录 第一章 方案概述 第二章 功能方案 第三章 技术方案 第四章 风险防范 第五章 服务方案 第六章 费效分析 目 录 CONTENTS 第一章 方案概述 1.1 业务挑战 01 仓储管理信息化水平低 02 信息共享性差，形成信息孤岛 03 信息出错率高，传输效率低下 04 缺乏对仓储信息安全的控制 05 缺乏预警机制，物资浪费严重 学性、有效性和可靠性，提升军队管理决策质量 效率， 激发军队管理决策的潜力； 能够促进军队管理决 策从“业务驱动”转变为“数据驱动”，让所有决策有 “数据”可循， 有“规律”可循。 对仓库物资信息进行动态监控、提高仓储资源利用率、完善仓储布局、优化仓储资源掉配。 有效提高基于仓库物资态势分析判断、科学合理的预测装备物资保障需求、拟制出精确可行的 物资保障方案。减少保障物资的浪费，在有限的时域内充分发挥装备保障物资的最大价值。 坚持需求牵引，推进体系建设 原则二 坚持全局统筹，突出建设重点 原则三 坚持分类组织，强化用户体验 原则四 坚持军民融合，提升发展起点 原则五 坚持自主可控，确保安全可靠 建设内容 以“仓储资源动态监控及优化配置辅助决策系统”任务为牵引，全面探索“仓储资源精细化管理”理念，实现大数 据应用对物资储备决策的辅助支撑，以推动物资储备向着科学、合理的方向发展，推动军队后勤物资储备的信息化、 数字化、智能化水平。

散（文本到图像模型）以及在自主系统（自动驾驶汽车、机器人）中使用的强 化学习算法等多样化系统。更广泛的类别，如生成式对抗网络和大语言模型等， 是众多生成式人工智能应用的基础，要求在监管中将其纳入考虑。由于现行立 法在适应这一动态环境方面面临挑战，因此有必要采取细致入微的方法管理这 一广泛、快速发展的系统。由于竞争压力，快速发展的技术渗透到我们的生活 和商业实践中，但与此同时，法律框架却不完善且适应缓慢，造成了一种严峻 并确保负责任和合规地使用。在这个新兴领域里，平衡创新与患者隐私仍然是 一个关键挑战。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 35 围绕医疗保健领域的人工智能（包括生成式人工智能）和机器学习的动态 监管环境需要利益相关者不断调整适应，以确保符合《医疗电子交换法案》和 其他相关法规不断演变的解释，尤其是针对生成式人工智能系统。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 36 2. 如何应 责任是一项 复杂的法律挑战。现有的法律框架往往难以应对人工智能的独特性，从而导致不确 定性。虽然传统的法律原则，如产品责任法、过失法和数据隐私法可能适用于某些 情况和管辖范围，但人工智能技术的动态性质要求制定新的法律框架。 如专门针对人工智能立法算法透明度的新法律，正在不同地区开始出现。这些 框架旨在应对人工智能系统带来的独特挑战，重点关注与偏见、问责制、透明度和 公平性相关的问题。然

GB/T45341—2025 3. 4 数字模型 digitalmodel 基于多元异构动态数据,对相关业务对象的运行状态、关联关系等进行数字化动态描述,可基于数 据驱动支持实现业务动态柔性响应的模型。 3. 5 知识模型 knowledgemodel 基于多元异构动态数据,对相关业务对象的运行规律等进行动态归纳、演绎及其知识化、数字化、模 型化,可基于知识驱动支持实现业务个性化按需柔性运行和一体化敏捷响应的模型。 businessscenario 关于业务运行的参与主体、行为活动、资源条件以及数据要素等的有机组合。 3. 8 数字场景 digitalscenario 基于相关数字模型(3. 4)实现关键业务动态响应、动态协同、动态优化的一类业务场景(3. 7)。 注:数字场景、知识场景、智能场景都属于数字化(的)业务场景。 3. 9 知识场景 knowledgescenario 基于相关知识 模 型 (3. 5)实 对企业数字化转型(3. 1)发展阶段和水平档次的度量。 3. 15 数字企业 digitalenterprise 基于相关数字模型(3. 4),沿资源链、价值链或产品链(资产链)实现业务的全面动态响应、动态协 同、动态优化的一类企业。 注1:资源链即基本贯通研发(规划)设计、生产(建设)、服务、经营管理等主业务环节的计划、采购、仓储、研发、生产 (建设)、销售、财务、人力资源、物料和设备(资产)管理等主要业务活动的企业资源管控链。

字孪生+智能算法”的数字孪生智能应用建设，旨在通过白皮书为数字孪生产业发展提供 借鉴与参考。 本次白皮书系统梳理技术演进路径、核心能力建设及行业实践成果，数字孪生的核心 在于通过数据驱动实现物理世界与虚拟世界的精准映射与动态交互。白皮书提出四大关键 技术能力： 物理感知与数据融合。整合 LiDAR、无人机、物联网等多源异构数据，构建高精度三 维地质模型与实时监测网络，支持黄河流域泥沙冲淤分析、城市内涝预警等场景。 实现大规模倾斜摄影模型的秒级加载，突破 Web 端性能瓶颈。 机理与数据双驱动。融合水动力模型、有限元分析等物理机理与 AI 算法（如 LSTM、 强化学习），将洪水预测误差降至 3%以下，推演效率提升 20 倍。 动态交互与智能决策。通过数字人、大语言模型（LLM）实现自然语言操控，支持应 急指挥、设备运维等场景的智能响应。 围绕复杂数据处理与孪生场景应用、机理模型与数据驱动模型、超大体量数据处理与 实时渲 网络结合水文数据将水质预测误差降至 3%以下；在工业场景中，自编码器 驱动的设备故障预警系统减少非计划停机 30%。 智能算法的融合应用还体现在多源异构数据的实时处理与动态适应上。通过集成传感 器数据、遥感影像与业务日志，大模型可动态优化城市内涝模拟、港口物流调度等复杂场 景。黄河流域泥沙冲淤模型即通过无人机测深数据与智能插值算法，实现水下地形的高频 更新，防洪调度效率提升 40%。此外，基于

..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........ 交通管 理效率，缓解交通拥堵，优化交通资源配置。该模型的核心在于利 用大规模数据采集、深度学习、强化学习等技术，实现对交通流量 的实时监控、预测与调控。通过对交通数据的多维度分析，模型能 够动态生成最优的交通信号控制策略、路径规划建议以及突发事件 应急响应方案。 首先，交通治理 AI 大模型的构建依赖于海量的交通数据来 源，包括但不限于车载传感器、交通摄像头、雷达、GPS 设备以及 交通治理系统往往局限于单一场景的优化，而 AI 大模型能够实现 跨场景的协同决策。例如，在城市交通网络中，模型可以同时考虑 主干道、次干道、交叉口以及公共交通系统的动态变化，通过全局 优化算法（如遗传算法、粒子群优化等）生成最优的交通信号配时 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

芦山地震物资发放统 计 P8 基于网络灾情数据建筑物倒塌与 人员死亡动态评估 基于共享数据平台应急响应 信息流快速整合 实时动态应急物资调度决策 方案优化与更新 解决思路 灾情评估 需求 供给 交通 供需配置 动态决策 数据 数据 智能 信息 决策 智能 决策 表达模糊 语义冲突 动态更新 P9 震后 3 小时 时效性：震后三小时内可 以达到灾情数量峰值 2013- 从空中看，有部分房 04-20 央视 屋倒塌，但大部分房 13:01 屋受损情况不太严重 基于网络数据的应急灾情动态评估 当前阶段已获取的 网络灾情数据 网络灾情数据 1 网络灾情数据 2 - - 网络灾情数据 n 下阶段即将获取的 网络灾情新数据 网络灾情新数据 1 网络灾情新数据 确定每条灾情数据所对 应的可能倒塌比例的 BPA 例 倒 基于融合后的 BPA 折扣 动态信息更新 动态更新 最新的融合结果 确定评估结果 当前阶段融合结果 表达模糊 语义冲突 动态更新 冲灾 融合 基于 BPA 重分配 模型的 BPA 修正 网 络 灾 情 数 据 融 合 框