嵌入式软件 新兴技术软件 信息安全软件 信创软件 饶 3 信创软件，即信息技术应用创新软件，是指在自主可控、安全可靠的原则下开发的软件产品和服务，旨在减少对国外技术的依赖并提升国 家信息系统的安全性。这类软件涵盖了操作系统、数据库、办公套件、中间件等基础软件领域，以及行业应用软件，强调采用国产处理 器、服务器、网络设备等硬件平台，并结合国内自主研发的技术标准和协议。 智能软件研发 部、人民银行、银保监会、能源局 生效日期 2023-01-01 影响 7 政策内容 加强面向新能源领域的关键信息技术产品开发和应用，主要包括适应新能源需求的电力电子、柔性电子、传感物联、智慧能源信息系统及有关的先进计算、工业软 件、传输通信、工业机器人等适配性技术及产品。 政策解读 该政策旨在，推动能源电子产业发展，促进智能软件研发行业在能源管理、监控和优化中的应用，增强能源系统的智能化水平。这鼓励开发高效、安全的能源软件解 中国软件与技术服务股份有限公司 经营范围 一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技 术转让、技术推广；软件开发；软件销售；计算机软硬件及 辅助设备批发；计算机软硬件及辅助设备零售；计算机系统 服务；信息系统集成服务；数据处理服务；计算机及办公设 备维修；计算机软硬件及外围设备制造；仪器仪表制造；仪 器仪表销售；仪器仪表修理；非居住房地产租赁；企业管 理；机械设备租赁；货物进出口；技术进出口；进出口代

3.2.2 数据格式转换.............................................................................51 3.3 地理信息系统（GIS）集成.................................................................53 3.3.1 GIS 数据的获取与整合.... 在当前的铁路管理模式中，尽管已经运用了多种信息技术手 段，但仍然存在一些显著的不足。这些不足主要体现在管理效率、 数据共享、应急响应以及实时监控等多个方面。 首先，现有的铁路管理模式往往依赖于传统的人工操作和各类 独立的信息系统，这使得数据处理的效率受到制约。在许多情况 下，各部门之间的信息孤岛现象严重，导致数据无法实现有效共 享，信息传递的时效性和准确性都难以保证。这种低效的信息流转 不仅增加了管理成本，还可能因信息滞后性而导致决策失误。 大模型的应用方案中，技术方案的设 计与实现是确保系统有效运行的关键。该方案旨在通过构建高效的 三维模型，结合先进的人工智能技术，实现对铁路沿线环境的实时 监测、分析和决策支持。 首先，本方案的基础是高精度三维地理信息系统（GIS）和三 维模型的构建。通过利用无人机航拍、激光雷达（LiDAR）扫描等 手段，获取铁路沿线的三维空间数据。同时，结合多种传感器的数 据（如气象监测装置、视频监控等），可全面收集并叠加不同维度

HuggingGPT 智能时代一直没有出现像 Windows 、安卓 /iOS 这样真正的操作系统——能够为用户提供信息系统入口 / 界面 ， 同时 可以管理计算资源并支撑应用开发。而大语言模型 ，正在起到信息系统入口界面作用。 大语言模型正在成为人工智能时代的信息系统入口 大语言模型 操作系统 浏览 器 图片 编辑 播放 器 科学 计算 硬件虚拟层 多模态 / 多领域数据通用接口

 模型类型：根据应用需求选择合适模型，如 GPT、BERT 等进 行文本生成与理解。  场景应用：患者病历生成、智能问诊、个性化医疗方案制定、 决策支持等。  技术集成：与现有医疗信息系统、设备接入 AI 模型，实现无 缝对接。  合规与安全：制定数据保护政策，确保遵循 HIPAA 等相关法 规，保护患者隐私。 这些策略的实施不仅能够推动 AI 生成式大模型在医疗领域的 患者的多项生命体征进 行连续监测，系统可以识别出明显的异常变化，提醒医务人员及时 介入。此时，决策支持系统提供的临床预警功能可以有效减少危急 情况的发生，保障患者的安全。 在实际应用中，通过对接医院的信息系统，AI 决策支持工具能 够无缝获取和整合患者的电子健康记录（EHR），患者画像、实验 室检查结果、影像学数据等多源信息。这种信息的整合提升了模型 的决策依据，使得结果更加可靠。例如，在心脏病的风险评估中， 在大规模医疗数据集上进行模型的训练与优化，逐步迭 代。 o 开发输出结果的可解释性模块，以便临床医生理解 AI 的 决策过程。 5. 系统集成与测试阶段（3-4 个月） o 将模型集成到医院的现有信息系统中，确保系统之间的 无缝衔接。 o 进行全面的测试，包括功能测试、性能测试和用户体验 测试，确保系统的稳定性与可靠性。 6. 试点实施阶段（2-3 个月） o 选择特定科室或部门进行系统试点，收集使用反馈及效

较难被机器获取和理解。应急管理知识属于典型的 跨学科知识，为解决应用情境中的问题而生，因此， 其知识默会的部分要比能言明的部分更为重要[25]。 传统知识管理模式是建立在知识的结构化符号 表示之上[11]，这也导致当前信息系统的知识库主要 关注那些可以编码的显性知识，而隐性知识因无法 符号化表示则难以建模。如表 1 所示，与传统模式 相比，大语言模型提供了一种全新的知识管理模式， 利用大语言模型技术重塑应急系统的知识获取、知 危害用户对模型结果的信任，特别是模型存在“幻 觉”（hallucination）的可能，这些都会破坏用户信任， 影响人机协作，需要增加模型的透明度以及减少模型 的幻觉。3）系统集成问题，将模型有效集成到现有 的信息系统中，需要克服系统兼容性、多部门协作与 流程融合、组织与个体的智能文化适应性等挑战。 References [1] DEVLIN J, CHANG M W, LEE K, et al. Bert:

测、设备故障检测、优化调度时刻表等任务。模型训练过程中应采 用交叉验证等技术，确保模型的泛化能力。 应用层则是将 AI 模型的输出结果转化为实际应用，支持轨道 交通的运营决策。此层提供多种应用服务，如智能调度系统、乘客 信息系统、设备监控系统等，这些服务将直接影响轨道交通的运营 效率和服务质量。 最后，用户交互层旨在为轨道交通的运营人员、乘客和管理者 提供友好的使用界面，展示系统分析结果和推荐建议。通过 Web Score 对模型的表现进行全面评估。通过实际场景中的数据验证 模型的应用效果，并根据结果进一步微调模型参数。 在模型验证成功后，进入系统集成与部署阶段。将训练好的 AI 模型与现有的城市轨道交通信息系统进行集成，确保数据流畅传输 与实时处理。在此阶段，同样要进行系统的压力测试与负载测试， 确保在高峰期也能保持稳定运作。 下一步，组织相关人员进行培训与试运行，通过模拟实际场 景，帮助操作人

大模型视频智能挖掘技术的未来发展方向 主要集中在以下几个方面，以进一步提升其应用效果和覆盖面。 首先，数据融合与多模态分析将成为未来发展的重要趋势。通 过将视频监控数据与其他数据源，如传感器数据、社交媒体数据及 地理信息系统（GIS）数据进行融合，AI 模型可以有效提高事件识 别和预测的准确性。例如，在突发事件中，视频监控可以配合社交 媒体平台上的实时信息，结合地图数据分析人群动态，从而更全面 地掌握事件进展。

DeepSeek 技 术的接受度，从而保障其在金融银行领域的顺利推广与应用。 6.2.3 跨部门协作 在金融银行的运营过程中，跨部门协作是一项至关重要的任 务。然而，由于各部门的业务目标、流程和信息系统的差异，跨部 门协作常常面临诸多挑战。首先，部门间的信息孤岛现象严重，导 致数据无法实时共享，影响了决策的效率和准确性。其次，不同部 门使用的系统和技术标准不一，难以实现无缝对接，增加了协作的

智能技术进 行威胁检测和防御。通过机器学习算法分析系统日志和网络流量， 自动识别异常行为，并采取相应的防御措施。 最后，系统安全设计应遵循国家和行业的相关标准与规范，如 《网络安全法》和《信息系统安全等级保护基本要求》，确保系统 的合规性和安全性。  多层次安全防护机制  数据加密与访问控制  用户身份验证与授权  物理安全与应急预案  定期安全评估与漏洞扫描  人工智能威胁检测

的单点登录 （SSO），减少用户在多个系统间重复登录的繁琐操作，同时确保 访问控制的一致性。 最后，访问控制的实施将遵循相关的行业标准和法规，如《信 息安全技术个人信息安全规范》和《银行业信息系统安全管理指 引》等。通过这些标准的指导，确保系统的访问控制机制不仅安全 性高，而且符合监管要求。  RBAC 角色定义：系统管理员、数据分析师、业务操作员  最小权限原则：定期审计和多因素认证