ICS 35.240 CCS L 67 SZSD 数 字 山 东 工 程 标 准 SZSD 0065—2024 智慧城市应用场景分类指南 Classification guide for application scenarios of smart city 2024-04-15 发布 2024-06-01 实施 山东省大数据局 里、石俊龙、郭森垚、贺振华、张淼、郑奇、 张宗正、郑策、张菡文、解文静、冯希坤、孙济生、于佳琳、刘洋、马星海。 SZSD 0065—2024 1 智慧城市应用场景分类指南 1 范围 本文件给出了智慧城市建设中数字治理、数字生活和数字产业领域应用场景类别和描述。 本文件适用于指导智慧城市应用场景下的开发与应用。 2 规范性引用文件 下列文件中的内 GB/T 37043—2018 智慧城市 术语 3 术语和定义 GB/T 37043—2018界定的术语和定义适用于本文件。 4 总则 智慧城市应用场景分类主要包括数字治理﹑数字生活、数字产业三大类，应用场景分类见表1。按 照不同类别分层次的方式描述应用场景： —— 大类应用场景：从城市功能角度划分，即“数字治理”“数字生活”“数字产业”； —— 中类应用场景：从行业领域

基础标准主要规范智慧农业全领域应用的名词术语、 分类编码、符号标识等，包括术语、分类编码、符号标识等 标准。 （1）AAA 术语标准 主要规范统一智慧农业相关概念和定义，形成智慧农业 标准化的语言基础，包括但不限于智慧农业领域相关技术、 装备、产品和系统的名称、定义等标准。 6 （2）AAB 分类编码标准 主要规范智慧农业领域相关的分类分级原则和编码规 则，包括但不限于对资源、主体、产品等各类涉农对象进行 则，包括但不限于对资源、主体、产品等各类涉农对象进行 分类、分级和编码等标准。 （3）AAC 符号标识标准 主要规范智慧农业领域各类对象的可视化表达方式，包 括但不限于智慧农业中物理或虚拟对象的图形符号、标志标 识、标签样式等标准。 2. AB 安全标准 主要规范智慧农业领域的数据安全、网络安全、设备安 全和隐私保护等内容，包括通用安全、网络数据安全、功能 安全等标准。 （1）ABA 通用安全标准 理、检测、应用等环节对标达标，探索开展标准应用试点和 应用实施优秀案例遴选工作。 附件：已发布或制定中的部分国家标准、行业标准 22 附件 已发布或制定中的部分国家和行业标准 序 号 一级分类 二级分类 三级分类 标准名称 标准/项目编号 编制状态 标准级别 1 A 基础通用 AA 基础 AAA 术语 智慧农业 术语 20232101-T-424 制定中 国家标准

 专家服务  ……  完善的移交资料  代培用户方专业人员  移交后继续全力协助  …… 顶层规划设计 小镇大数据平台 智慧路灯 智慧安防 智慧停车 智慧垃圾分类 …… 指挥中心（展示厅） PC( 电脑） Phone （手机） 基础通信网络 感知物联网络 展现层 应用层 平台层 基础层 通信网、物联网搭建 构建小镇数据中心 建设各类应用 通过小镇指挥中心、 打造小镇客厅（便于小镇展示） 01 03 02 智慧垃圾分类方案 “ 智慧城镇方案介绍 智慧灯杆方案 智慧安防方案 04 05 智慧农业方案 智慧医疗方案 06 智慧教育方案 XX 未来社区 智慧垃圾分类——产品 • “ 新型智慧互联网 + 垃圾分类”模式主要是通过积分回馈的形式，引导、调动居民参与垃圾分类、资源 回收的积极性和自觉性，在源头上使垃圾减量化、资源化。对易腐垃圾的回收采用定时定点收集以及 桶边督导，居民在户内将易腐垃圾分类后，拿到易腐垃圾定点收集点，由工作人员进行刷卡称重，自 主开袋将易腐垃圾投放进绿色垃圾桶。 • 智能垃圾分类积分管理系统，拥有独立知识产权的智能垃圾分类积分管理系统。它能实现多层次、多 角度对居民二维码积分卡信息源的数据识别、登记、储存、导入、导出，通过大数据统计分析功能， 实现由小区、街道、城区、城市 4 层次的全面分析，为政府搭建大数据中央平台提供数据。 智慧垃圾分类——效果图

基础空间数据是综合数据库的重要组成部分，综合管网的分布需要城市基础数 据作为背景，方可进行精细化管理。基础空间数据可以从当地国土规划部门或 者相关企业获取。 综合管网数据库——数据标准 地理信息要素分类与编码 地理信息要素分层与单元划分 地理信息要素元数据标准 地理信息数据字典 地理信息要素图示 ....... 2 、管线综合管理平台 管线综合管理平台 管 线 监 理 成 埋深查询 系统建设 2—— 管线管理子系统 地图管理 信息查询 数据统计 系统分析 动态更新 数据转换输出 工程工具 数据管理 系统管理维护 所有管线长度统计 所有管线分类统计 所有管点分类统计 管径统计 材质统计 埋深统计 区域管线长度统计 区域管点数量统计 按简单条件统计 系统建设 2—— 管线管理子系统 地图管理 信息查询 数据统计 系统分析 动态更新 点选查询 缓冲区查询 空间 查询 坐标查询 管径查询 材质查询 埋深查询 系统建设 3—— 管线共享发布子系统 视图浏览 管线查询 数据统计 分析决策 打印输出 管线长度统计 管线分类统计 管线管径统计 管线材质统计 管线埋深统计 按简单条件统计 系统建设 3—— 管线共享发布子系统 视图浏览 管线查询 数据统计 分析决策 打印输出 横断面分析 纵断面分析

临床 试验无法通过，那前期所有的初筛、优化、预实验都将失去意义。 但是临床试验的结果会受到多种客观因素的影响，其中至关重要的一点是试验患者 的匹配。患者的匹配是指将研究对象按照一定的标准进行分类，以挑选出最适合特 定临床试验的患者。每个临床试验都会有不同的纳入标准和排除标准，患者自身的 情况也需要达到一定的门槛，才可以参加。 招募合适的患者这一过程是非常耗时且困难的。这个过程需要仔细分析患者的病 标准级别的分类 整体流程如图2中的a所示， 这一部分分类的目的是细粒度的去判断患者是否符合 纳入标准和排除标准的每一个要求。 在纳入标准中的每个要求中，TrialGPT会将患者分类为：纳入，不纳入，不相关。 在排除标准中的每个条目中，将患者分类为：排除，不排除，不相关。在分类的同 时，TrialGPT会针对具体每个要求解释为何做出这样的分类，并给出得到这一分类 结果所依据的具体患者信息。 结果所依据的具体患者信息。 试验级别的评估 整体流程如图2中的b所示，这一部分计算的目的是整合标准级别的分类结果，以将 患者-试验对分类至如下三类：合格，不合格，不相关。 • 不相关：不相关的患者是指与试验目的或条件无关的患者，例如试验针对的 是多发性硬化症，而患者患有其他疾病。这类患者应该从候选名单中剔除，以避免 干扰试验结果。 • 不合格：

工业机器人基础知识 1 2 3 4 5 6 7 8 • 工业机器人意义与定义 • 工业机器人分类 • 工业机器人组成和性能参数 • 工业机器人的结构 • 工业机器人控制技术 • 工业机器人传感系统 • 工业机器人的应用 • 工业机器人发展方向 1 、工业机器人意义与定义  为什么要用机器人？  有些工作对人体有伤害，如 喷漆，重物搬运；  有些产品要求极高的质量， 。比如， 通过更换机器人手部末端操作器（手爪、工具等）便可执行不同的任务。  什么是工业机器人？ 1 2 3 4 5 6 7 8 • 工业机器人意义与定义 • 工业机器人分类 • 工业机器人组成和性能参数 • 工业机器人的结构 • 工业机器人控制技术 • 工业机器人传感系统 • 工业机器人的应用 • 工业机器人发展方向 柱坐标系机器人 z R r 1 2 、工业机器人的分类  根据机械结构（坐标形式）分类 2.1 串联机器人 • 柱坐标机器人 • 球坐标机器人 • 关节机器人 • 笛卡尔坐标机器人 2.2 并联机器人 1. 2. 3. 其臂可升出缩回（ r ）， 类似于可伸缩的望远镜套 筒； 在垂直面内绕轴回转（ φ ）； 在基座水平面内转动（ θ ）。 2 、工业机器人的分类 • 柱坐标机器人

u 市县一体 u 统筹集约 u 用智上链 u 引领创新 u 内外一体 u 开放运营 u 立足当前 u 着眼新局 u 应用牵引 u 数用一体 u 共治共享 u 质效齐升 u 分类分级 u 安全保 障 6 政务数据服务门户（服务侧） 政务数据服务门户（管理侧） 数据沙箱 • 资源登记 • 目录管理 • 供需管理 • 运营监管 政策库 政策分类、政策库、政策图谱 … 专题库 企业全景 政务服务 身故人员 消费投诉 特征标签：信用好 ，国企 员工等 • 标签体系分级标准原则： 1. 结合标签分类情况 ，根据类目 需要 ，总体分为三到六级不等 的分级体系 2. 制定人口分类和法人分类标签 规范 • 采用体系化、开放性分类方法， 结合应用习惯，科学划分类目 空间集合 • 类目设置统一规划、严格管理 • 充分考虑类目扩展性 ，并进

三、工业大数据预处理 四、工业大数据建模 五、工业大数据分析 六、工业大数据可视化 七、工业大数据应用 课程目录 一、了解工业大数据  大数据的特征  工业大数据的主要来源、特点、分类，数据的应用场景  工业大数据平台架构、主要技术 知识目标 技能目标  能够分析生产企业的数据来源、数据类型、数据规模  能够阐述工业大数据的主要应用场景  能够阐述工业大数据平台的基本组成 工业大数据实例 • 工业企业运行流程 • 工业大数据分类 • 工业大数据应用场景 • 工业大数据应用类型 • 工业大数据应用实例 • 静态数据和流数据 • 批量计算和流式计算 • 工业大数据架构 • 分布式计算框架 Hadoop • 分布式文件系统 HDFS • 分布式文件系统 HDFS （一）认识工业大数据特征 （二）了解工业大数据及应用分类 （三）认识工业大数据系统架构 什么是大数据（ Big 一、了解工业大数据 工业大数据的来源 （ 3 ）外部数据 • 行业信息 • 市场变化 • 合作伙伴、竞争对手 • 气候变化、生态约束 • 政治事件、自然灾害 一、了解工业大数据 分类 系统类型 典型数据文件 / 系 统 数据结构 数据特点 实时性 企业管理信息 产品设计资料 产品模型、图纸文 档 半结构化 非结构化 类型各异、更新 不频繁 非实时

将处理后的数据交由深度神经网络进行二分类和多分类计算,并将结果 融合,得出基本概率分配函数值,其将作为 DＧS证据理论的输入.最后,通过 DＧS证据理论的融合规则得到最终的网络安全态 势评估结果.实验结果表明,相较于传统态势评估模型,所提方法能够在提升客观性的情况下,保持较高的准确性. 关键词:智慧水利;网络安全态势感知;DＧS证据理论;深度自编码器;深度神经网络 中图分类号 TN９１５．０８ 基本概率分配函数,会导致存在较大的客观性.为解决这个 问题,可使用深度神经网络来自动训练分类计算得出基本概 率分配函数,以降低其主观性.在网络安全态势的研究中,由 于强容灾能力以及能够通过低代价实现较好效果等特点,深 度神经网络备受学者喜爱.但同时深度神经网络在处理大规 模数据时也会存在收敛速度慢、分类精度差的问题,本文采用 深度自编码先对海量数据进行数据降维和数据过滤,来避免 此类问题 随后将采集好的数据进行数据预处理,并将预处理后的 数据作 为 DAE 编 码 器 的 输 入;在 态 势 评 估 模 块 中,将 DAE 所得到的降维数据输入到 DNN 网络进行训练并进行二分类 和多分类计算,通过将计算结果融合得到基本概率分配函数; 在态势输出模块中,将态势评估模块中计算得出的基本概率 分配函数作为 DＧS证据理论的输入,经过 DＧS融合规则得到 网络态势值,并输出态势评估结果

问题编号查询 事件重要程度排序归类 诉求归口分类 事件所属片区分类 诉求内容详情查看 诉求上报责任人信息查看 事件处理状态进度查看 诉求事件快速刷新查找 诉求事件分三级管理 社工 社区 街道 诉求事件分类上报 24 网格化社区服务 管理信息系统 辖区事件处理状态查看 工单编号查询 举报内容详情查看 事件类型分类 事件附件信息查询 举报人员信息状况查询 无效事件删除 事件处理转办 举报项目快捷查询 文件一键导入 12345 工单管理 投诉工单编号 投诉受理时间查询 27 投诉事件分类 投诉事件归口管理 投诉事件事发地点详情 服务管理 服务分类、预约 家政服务分类、预约 快递服务分类、预约 29 社区管理后台 物业服务分类、预约 房屋租售 小区公告管理 便民电话 二手市场 缴费管理 物业费、停车费、水电费等费用缴纳 购物管理 商家分类 广告管理