水泥产业智能制造相关技术探讨 交流会 穆加会 中国中材国际工程股份有限公司 ( 南京） Sinoma International Engineering Co., Ltd. 中材国际（南 • 水泥产业智能制造及智能化水泥工厂 • 智能化水泥工厂与数字化智能型控制 • 智能化水泥工厂的元数据与数字化工厂 • 智能化水泥工厂的工业互联网架构探讨及案例分享 水泥产业智能制造相关技术探讨及应用 Sinoma 、信息化管理水平 5 、人员素质 6 、其他因素 关于岗位定员 Sinoma International Engineering Co., Ltd. 中材国际（南 智能化水泥工厂元数据问题探讨 Sinoma International Engineering Co., Ltd. 中材国际（南 数字化水泥工厂 - 元数据  数据基础？  数据的有效性、数据质量、 数据完整性、代表性？ 压缩空气站设备的监测数据采集 数字化水泥工厂 - 元数据 Sinoma International Engineering Co., Ltd. 中材国际（南 智能化水泥工厂的工业互联网架构 探讨及案例分享 Sinoma International Engineering Co., Ltd. 中材国际（南 智能化水泥工厂网络架构 Digital Twin 工业互联网 IOT CPS

不同学校的学生都能 享受到人工智能带来的教育红利，也是政策制定者需要重点考虑的 问题。 为了更好地推动中小学人工智能应用，本文将从政策角度出 发，分析当前国内外中小学人工智能应用的政策现状，探讨其面临 的挑战与机遇，并提出相应的政策建议。具体而言，本文将从以下 几个方面展开研究：  国内外中小学人工智能应用的政策现状分析  中小学人工智能应用的主要挑战与机遇  推动中小学人工智能应用的政策建议 的有效应用，亟需从政策制定、技术研发、教师培训、伦理规范等 多个方面进行系统性研究与实践。 1.2 研究目的与意义 随着教育信息化 2.0 时代的到来，人工智能技术在中小学教育 中的应用逐渐成为教育改革的重要方向。本研究旨在探讨中小学人 工智能应用的政策框架、实施路径及其对教育质量提升的潜在影 响。通过系统分析国内外相关政策与实践案例，本研究试图为教育 决策者提供科学依据，推动人工智能技术在中小学教育中的有效落 地。 此外，本研究还将通过数据分析和案例研究，揭示人工智能技 术在中小学教育中的应用效果与挑战。例如，通过对某地区中小学 人工智能应用试点项目的评估，分析其在提升学生学习兴趣、改善 教师教学效果等方面的具体成效。同时，本研究还将探讨人工智能 技术在教育应用中可能面临的伦理问题、数据安全风险等挑战，并 提出相应的政策建议。 总之，本研究不仅具有重要的理论价值，还具有显著的实践意 义。通过系统研究中小学人工智能应用的政策与实践，本研究将为

全场景生活体验服务 无线网络 固定网络 核心网 运营支撑系统 智能运维 企业网络 IoT 网络 4 Huawei Confidential 华为对水利行业的理解 智慧水利的初步思考 智慧水利建设思路探讨 5 Huawei Confidential 水利洞察：我们从四个方面进行分析 1 全球数字化趋势 2 业界技术趋势 3 业务发展趋势 4 水利数字化趋势 6 Huawei Confidential 行，人工智能技术在行业的 全面开展和持续创新； 智能自适应 人工智能驱动行业创新 11 Huawei Confidential 智慧水利的初步思考 华为对水利行业的理解 智慧水利建设思路探讨 12 Huawei Confidential 从数字化转型角度看智慧水利建设需要构筑的几项关键能力 企业级 转型战略 组织 机制 文化 氛围 自主 + 合作并重 战略 + 执行统筹 Confidential 华为认为：“愿景驱动”是数字化转型的核心，“不拘泥于现 状”的愿景驱动，自上而下强力推动，持续领先的数字化技术 支撑 14 Huawei Confidential 智慧水利建设思路探讨 华为对水利行业的理解 华为对智慧水利的初步思考 15 Huawei Confidential 思考与建议一：全局水利业务、信息化愿景和目标需统筹先 行 智慧水利建设思考的既不 是水利厅信息中心的信息

智慧港口 解决方案 主要内容 I 智慧港口旳内涵 II 国内外智慧港口旳发觉现状 III 智慧港口处理方案探讨 1 、智慧港口提出旳背景 伴随经济全球化旳迅猛发展和国内外环境旳急剧变化，我国港口面临全新旳机 遇与挑战，打造“智慧港口”，已经成为我国港口转型升级旳主要途径 国家战略层面 丝绸之路经济带 二十一世纪海上丝绸之路 行业政策层面 综合交通、智慧交通 绿色交通、平安交通 资源利用合理化以及环境污染最小化，实现港口发展与环境保护友好统一协调发展。 智慧港口：向信息化、集约化、智能化港口转型，打造绿色港口 主要内容 I 智慧港口旳内涵 II 国内外智慧港口旳发觉现状 III 智慧港口处理方案探讨 案例  全程供给链视角下旳港口转型升级实践： 澳大利亚纽卡斯尔港（ NCIG ）与 TripPoint Qmaster  绿色智慧视角下旳港口转型升级实践： 德国汉堡港与 PORTLOG 大连港集团，与大连商品交易所、国开行大连分行签订物流与金融战略合作框架  青岛港大宗商品交易中心，与中信银行青岛分行合作 主要内容 I 智慧港口旳内涵 II 国内外智慧港口旳发觉现状 III 智慧港口处理方案探讨 智慧港口总体框架 云计算中心 港口大数据 网络系统 港口大数据中心 透明旳感知 智能终端 监控设备 接受设备 红外感应 传感器 探测器 大机 控制 除尘 控制 取样 控制 皮带 控制

率。随着 煤矿行业面临日益复杂的安全管理需求，传统的安全监测手段已经无法满足矿井环境中多变的安全挑战。基于大 数据技术的应用，通过多源数据的采集、处理和分析，为煤矿安全管理提供新的解决方案。文章深入探讨煤矿安 全监测技术的现状与发展趋势，分析大数据在煤矿安全监测和事故预警中的实际应用，并提出结合大数据分析与 机器学习优化安全预警系统的方案。通过对多个矿井案例的实证分析，验证该优化方案在预警准确性、响应速度 孝慈等提出大数据在煤矿安全领域的应用具备数据多 样性和复杂性的特点，因此需要建立一套完整的大数 据治理体系，通过数据分析技术提高安全管理的精准 性和可操作性[1]。牛莉霞等则从风险治理模式出发， 探讨了大数据背景下煤矿安全风险治理的模式与方法， 强调数据采集、处理和分析在风险评估和管理中的重 要作用[2]。高晶等基于数据挖掘技术，构建了煤矿安 全管理的大数据平台，并通过数据挖掘算法分析了煤 矿安 的安全保障提供有力支持[5]。疏礼春提出了基于云边 一体化的煤矿安全生产风险监测预警平台，结合了边 缘计算与云计算的优势，不仅实现了数据的实时处理 和分析，还提升了系统的响应能力[6]。同时，闫姿呈 探讨了大数据在煤矿安全管理中的应用，认为大数据 可以为矿井的风险预测和应急处理提供更加精准的支 持，优化安全管理与预警决策[7]。 尽管现有的大数据技术在行业中得到广泛应用， 煤矿安全监测与预警系统的优化仍面临诸多挑战。第

键步骤。通过遵守像 ISO 14064-1、ISO 14067、ISO 14068-1 等公认标准，您 的公司不仅能确保符合法规或客户要求，还能通过展示您对可持续发展的承诺， 在市场上获得竞争优势。本指南将深入探讨中小企如何驾驭这些过程以最大化 其效益。 通用碳管理指南 – 第二章：碳管理的迷思与关键问题 16 2.4 大趋势：碳合规和碳定价要来了吗？ 并为全球气候努力贡献。 总而言之，这些标准和体系为中小企管理、量化、报告和减少其碳足迹提供了 一个稳健的框架。遵守这些标准可以帮助公司实现合规，获得竞争优势，并为 应对全球气候变化的努力做出贡献。本指南将深入探讨中小企如何在其运营中 有效实施这些标准。 通用碳管理指南 – 第三章：给高层管理人员的战略建议 22 第三章：给高层管理人员的战略建议 3.1 碳管理的关键：第二章总结 遵从管理团队内部的共识，导致在可持续发展 方面做出次优决策。 示例： 在一次管理层会议上，一位高管提出他们所在的行业并未受到碳 法规的显著影响，所有人都迅速表示同意，没有批判地评估这一说法或 探讨其他观点，导致达成的共识可能无法反映法规趋势的现实。 总结： 为克服这些偏误并做出明智的决策，高层管理人员必须考虑引入适当的 准则，并遵循有规范的决策步骤。 3.3 碳管理战略的考虑标准及案例

百万不等；超声语音智能录入系统则 因需针对上千份病历模板进行训练，初期投入200万，但由于其高度定制化，科大讯飞认为其不具备广 泛的可推广性。 ● 10:31 医院AI应用面临的挑战及解决方案探讨 在医院使用AI技术时遇到的主要问题是AI系统无法直接落地使用，需要针对每家医院重新训练，这是当 前人工智能应用的难点之一。由于医生书写病历时格式不统一，尤其是进修医生每半年轮换一次，导致 标 开发此类工具，而是可以从市场上采购成熟产品。目前，许多医院仍在尝试自行开发辅助诊断系统，但 这些系统可能不够专业或成熟。 ● 19:08 医院AI建设和资金投入讨论 在本次讨论中，专家和投资者探讨了医院在当前经济和医疗政策环境下，对AI建设和开发的资金投入情 况。尽管医院面临收支压力，但由于AI在医疗领域的潜在价值，医院领导层正考虑调整预算优先级，以 确保对AI技术的投入。讨论提到，即使

机器学习模型，因此这类模型能够识别、翻译、预测 并生成文本、图像、音乐等内容。比如 BERT、GPT、 PaLM、BLOOM、LLaMA 和 Chinchilla，就都属于 大型语言模型。 术语须知 探讨采用生成式人工智能所面临的挑战 • 从试点转向生产 • 选择卓越的高性能基础模型（FM） • 使用专有数据来增强基础 FM，打造与众不同的应用程序 • 保护数据并控制数据共享方式 • 略，包括妥善处理基础设施注意事项 和道德影响等。 亚马逊云科技实现了生成式人工智能的普及化，让任何规模的制造企业都能重塑其产品、流程和体验。 5 应用场景 让生成式人工智能为制造企业所用 以下几部分探讨了三类应用场景，这些应用场景诠释了生成式人工智能如何改进产品工程、提高产量以及 优化员工培训和生产力。 员工培训和生产力 生产 产品工程 探索优化的设计方案， 生成用于模拟的合成数据。 加快生产问题修复，