次或 10 次以上的报警 ) ， 展示高频报警发生的起始时间、次数及峰值报警率、 持续时长及报警详情等。 l 分析一定时间段内在报警状态和正常状态之间重复 转换的报警， l 分析在一定时间段内，一直处于报警状态，没有消 除的报警 l 分析短时间内在触状态和非触发状态之间切换的报 警 l “ 报警泛滥 / 抖动报警 / 陈旧报警 / 瞬时报警”需要由用户在 参数配置

面跃升的新阶段。深入推进信息化发展，是牢牢把握信息革 命历史机遇、抢占国际竞争新优势的战略选择，是培育发展 新质生产力、推动经济高质量发展的迫切需要，是保障和改 善民生、满足人民群众美好生活新期待的内在要求，是推进 国家治理体系和治理能力现代化的有力支撑。 2024 年，各地区各部门深入贯彻落实党中央、国务院决 策部署，积极谋划改革创新举措，凝聚政策资源合力，扎实 推进《“十四五”国家信息化规划》重大任务、重点工程、 的扩散效应、数据和知识的溢出效应、数字技术释放的普惠 效应，提高全要素生产率，推动技术革命性突破、生产要素 创新性配置、产业深度转型升级，培育壮大新质生产力。 ——保障和改善民生、满足人民群众美好生活新期待的 内在要求。我国已成为全球网民数量最多的国家，形成了世 界上最为庞大、生机勃勃的数字社会，互联网对人民群众生 活、工作、学习等渗透更加深入。同时，我国城乡、区域、 行业、群体间信息化发展还不平衡，公共服务的均等化、可 沿着正确的政治方向前进。 （二）全面加强信息化发展系统布局。信息化是涉及多 领域、多层次的复杂系统，推进改革创新必须坚持系统布局、 提升整体效能。要立足全局观念，统筹局部与整体、当前与 长远的内在关联，强化信息化发展的系统设计与协同推进， 确保政策设计相互衔接、实施过程相互促进，推动改革举措 落实落细落到位。 （三）充分激发信息化发展动力活力。创新是信息化发 展的核心动力，是推动网络强国建设的关键引擎。要坚持以

没有模型保存 的功能， 导 致 模型无法很好的共享， 产生 重复工作和资源浪费 传统算法效果不佳 ⅹ 仅运用传统的机器学习算 法 （决策树、逻辑回归、随机 森林、神经网络、聚类等） 挖掘数据内在价值，不能满 足某些场景应 用 效果要求 人工智能平台优势 2 Par t 模型共享不便 传统工具局限 人工智能服务能力介绍 2 Par t 人工智能平台： ① 数据资产管理能力：数据、模型、样本、

为什么建设智能工厂一新兴技术的推动 生产 过程 生产 方式 数字化 可视化 自动化 模型化 新业态 新模式 装备 产品 智能化 集成化 服务 * * * 为什么建设智能工厂一企业发展的内在需求 企业的经营发展过程面临着众多困难，智能工厂的建设迫在眉睫 √ 市场多变，需要灵活、高效、智能 的生产管理方式 √ 生产要求及生产实际状况未能及时 生产 反馈和传递 原料价格波动剧烈

迈向智能化、个性化和可持续的新阶段。同时，人工智能技术的飞速 发展，特别是以大语言模型为代表的生成式人工智能迅速崛起，为 CRM 注入了全新的动能，驱动其向智能中枢转型。 政策环境的持续完善为转型提供了战略引领，市场的内在需求正 加速推动这一进程。当前，主要经济体密集出台数据安全与人工智能 相关法律法规，推动企业将合规性嵌入系统设计，构建可信赖的数据 治理与风控能力。此外，“数字中国”、“人工智能+”、“数据要素化”

• 股票增值权 • 长期现金 • 股票增值权 • 股票期权 • 虚拟股票 • 限制 性 股票单位 • 业绩单位 • 限制 性 股票 • 业绩股票 不同发展阶段的企业面临不同的问题，对于激励的内在需求不一致。在实际操作 中，企业需要根据 自 己的情况，在各方要素综合分析后，做出最终的选择 149 示例：某集团采用的激励方式  集团虽然成立两年多，但是前期有一 批忠诚的员 工 为 公司目前的辉煌奠定

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与现有 系统的集成应遵循开放标准，确保数据的无缝对接。 第三，人工智能算法的准确性和可解释性是中医药健康产业应 用中的另一大风险。中医药领域的数据具有复杂性和多样性，算法 可能无法完全捕捉其内在规律，导致预测结果不准确。为提高算法 的准确性，建议采用多模型融合技术，结合中医专家的经验知识， 不断提升算法的性能。同时，为了保证算法的可解释性，需要建立 透明的模型解释机制，确保医生和患者能够理解算法的决策过程，

欠费客户数 基本指标 发展客户的平均信 用度 统计指标 欠费时间 基本指标 发展客户的欠费率 统计指标 3.1.1. 基本指标 3.1.1.1. 客户数 定义：给定统计条件下，客户分群中统计周期内在网客户数（包含统计周期内离网的 客户）的总和。 单位：户 数据来源：营帐系统 3.1.1.2. IP 直通车某用户数 定义：申请 IP 直通车且没有取消此业务的某用户数。 单位：户 数据来源：营帐系统

2、申报案例在技术方面具有显著的创新性。 2.1 核心技术创新点：采用了先进的深度学习架构，结合自监督学习和多模态融合技术。自监督学 习减少了对大规模标注数据的依赖，通过对无标注数据的学习挖掘数据内在特征，提高了模型的泛化能 力。多模态融合则将图像、视频、深度信息等多种数据源进行融合，丰富了特征表示，提升了对复杂场 景的理解能力。 2.2 功能特点： 2.2.1 性能优势：在准确性方面，