没有落实到具体运维过程中；真正落地的等级化管理必须要做到如下几点：  按照业务划分管理资源  实现对于不同等级资源不同的监控周期和预警阈值  对于不同等级资源定义不同预警等级和处置方案  对于不同等级资源进行不同角度的统计和报表分析  能便捷的调整等级，并应用相应等级的管理规则 智慧运维平台以等级为核心进行管理区分，内置不同等级的管理解决方案，从下到上贯彻等 级化，差异化管理模式。 1、 预置不同的指 程序的调用等多种方案，实现异常问题的及时处理 和运维。 BTSO 系统在落实智能化的运维方法的基础上， 同时注重运维可视化的实现，实现运维过程可视、 可控； 机房可视化：实现用户从物理结构角度的监控管理，从真实展示效果入手，可快速定位到接 口问题信息； 业务可视化: BSM 图形实现业务关系和业务状态的信息可视性； 巡检可视化：通过图表方式，实时显示巡检过程，及时显示每一个巡检项的检测结果；动态 对于预置监控方案，BTSO 不仅提供后台自动检测过程，也提供了前端巡查功能，使用户能实 时了解到后台智维的实时动态；对于智维巡查结果，以事件方式存在，此类事件并不完整描述了 故障或异常，所以 BTSO 推荐以统计角度进行评价，以越界比例作为观测的切入点。 同时系统提供详尽智维分析工具，包含智维信息的统计、智维异常分布、历史值检查等，结 合此类工具实现异常的关联分析和确认。 2.4.3.3. 智维越界提醒策略

如空间坐标系，也可以是抽象的，比如概念框架。从这个观点出发，大脑利用不同的参考系来理 解世界，例如通过空间关系来理解物体的位置，或通过抽象的概念来理解复杂的思想。正是由于 这种特征的存在，智能体得以从不同角度和层面来理解和处理信息。 构建保险行业的参考系 18 December 2023 人工智能赋能保险业 Page 6 • 市场规模和增长：考察保险行业的总 体市场规模、增长率、市场饱和度等。 • 进行紧密的互动分享等。但是随着更加谨慎的早期大众逐渐开始接受新技术，一个基数更大、 但是需求更加多元化的消费者群体便会形成。 在深入探究构建保险行业的技术发展趋势参考系（宏观）视角之后，需要将视野收紧到更为中观 的角度来进行进一步的分析。中观周期是指行业和产业受到技术发展影响的周期。人工智能的爆 发是因为前期在算力、算法和数据等方面进行了长时间的铺垫，这些条件现在逐步成熟，人工智 能便应运而生，对行业和产业产生影响。 业价值规律变化的重要力量。短期内，AI技术 的应用主要集中在为服务规模化提供支持，而长期来看，AI技术的普及将引发科技产业价值规律 的变化，使得人们更加注重应用的创新与服务的提升。 从科技趋势角度来看，AI的爆发并非偶然，而是在前期算力算法和数据等技术的长时间铺垫下 逐渐成熟的结果。这些底层技术加上数字化、大数据和互联网等辅助技术的支持，共同推动了 AI成为主导力量，引发了整个社会的变革。

的性能就会比它强很多。 04 总结 我们国内在流行的联邦学习方案与 Google 最初发明的联邦学习方案之间存在很 大的不同： DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 57 技术角度来讲，国内的联邦学习主要类似于 cross silo 的这种联邦学习，它是纵 向的，Google 的联邦学习主要是横向的，国内联邦学习主要是面向少量的两个 或三个机构的合作，Google 联邦学习面向海量的安卓终端之间的合作。 对方也会逐渐升级手段，寻找可突破点，诸如采用按键精灵，通过浏览器进行提 交，用模拟点击的方式。我们解决方案则是通过寻找相似点以及用户行为时间序 列来发现非真人操作，之后采用动作随机化，这时从单一用户的角度已经很难着 手，我们开始从单一用户转向群体用户行为的分析，挖掘某时间段内存在大量异 常行为的账户，通过诸如验证码、认证等手段增加对抗的成本，黑产也在升级过 程中采用包括打码平台等方式提高刷帖成功率，我们则增加验证的方式，用更复 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 84 答：高维变量入模和分开入模 KS 偏差幅度在 0.5%左右，并不能说高维变量直接 入模就一定好于分开入模，不同模型有±0.5 的不同表现。从整体的角度来看，我 们认为结果差距并不是特别大。高维变量入模缺点在于参数较多，对数据质量监 控有一定的难度，发现问题较难且可解释性较差。 今天的分享就到这里，谢谢大家。 DataFunTalk 成就百万数据科学家！

导力的结合。学术界普遍认为可以从两 个视角去理解数据领导力：一种视角从数据治理有效性出发，是领导者通过影响他人提升数据意识、 变革数据管理、释放数据价值的能力；另一种视角则是从领导情境发生变化的角度出发，是指领导者 在数据情境中引导和影响追随者努力实现组织共同目标的能力。本文认为需要融合以上两个视角理解 企业发展新环境呼唤数据领导力 数据领导力的核心是培育企业家的数据素养，提升“数商”，在组织内营造“下属用数据说话，领导 SCENE 典型场景 创新点 全面整合 FOC、QAR、ACARS、EFB 等十几个业务系统，结合全业务域数据，建立基础燃油数 据库和燃油指标库，夯实数据底座。 从航线、机场、飞机以及减推力等多个角度分析和比较燃油消耗，探索燃油消耗关键因素，为调整 航班计划、优化航线、提升业务能力提供参考建议。 通过分析不同机场、飞机、机组减推力使用情况，找出飞机运行时减推力使用的提升空间，减小发 动机使用磨损，降低维修频率及维修成本。 关键因素匹配衡量指标，形成指标体系。在指标体系基础上，结合重点业务场景，设计统一的、整体 的运营分析体系，从 CEO 到执行层纵向贯通，支撑管理运营，实现全景洞察。 基础信息 主要指标在业务角度的 基本业务含义的定义与 描述 维度信息 指标能够支持的维度与 层级包括：业务维度与 技术维度 指标来源 指标来源于哪些系统、模 块及表结构，以及指标的 供数方式与更新频率等 分析应用

定了建设内容、技术要求、实施路径等关键要素。因而对于公立医院，政策需求是他们 需要考虑的首要需求。 为了树立医院对于前沿技术的正确认知，引导相关产业的快速发展，我国自 2016 年起 便开始围绕 AI 出台相关政策，从宏观角度出发，推动 AI 技术在医疗领域的应用，提高 医疗服务效率和质量，最终实现医疗行业的智能化升级。 ） 2 图表 2 2016 年—2024 年涉及医疗 AI 的关键政策（下） 资料来源：动脉橙产业智库 肝方向作出突破，拿到肝脏局灶性病变 MR 图像辅 助分诊软件，将肝脏相关疾病纳入辅助诊断范畴，并于 2024 年 7 月发布第二版本。2024 年，推想医疗肝肾外科手术计划软件，亦从外科手术治疗的角度实现了跨越。 3. 集成平台出现 2024 年 8 月 5 日，上海西门子医疗器械有限公司获批的“CT 图像处理与分析软件”，打 破了过往“一证一病”的管理。 飞利浦这一软件由安装程序和授权文件组成，功能模块包括 经见证了多 款产品成功实现商业化落地，有力推动了精准 PCI 时代的到来。 在冠状动脉疾病的诊疗上，AI 赋能的 CT-FFR 技术崭露头角。这项技术能够迅速分析患 者的 CT 影像，从功能学角度准确评估冠状动脉的狭窄程度及其潜在影响。这一突破避 免了传统冠脉造影可能导致的过度治疗或治疗不足，为患者提供了更为精准、个性化的 诊疗方案。 在经皮冠状动脉介入治疗（PCI）阶段，AI 同样发挥着重要作用。它不仅能够自动分析

实现各级别用户的细化静态权限下发。 如低等级用户存在访问高等级网络或数据的场景下，需进行动态授权验证。 ⚫ 动态授权机制： 为加强动态授权易用性， 特从用户访问需求控制、平台智能准入，跟随明细审计等三个 角度加强动态授权易用。 访问需求控制：针对越级访问需求，通过智能化手段形成越级访问需求库， 统一实现越 级访问需求明确化需求， 针对该类需求， 如无特别问题， 可简易审批或直接通过。 平台智能准 7.2 云平台安全基础设施服务安全 7.2.1 安全域划分 安全域划分对整个云计算中心环境进行安全域划分，划分原理依据安全访问路径和数 据 流的走向进行访问类型的分类， 从整个云计算的访问路径角度来看，整个云计算中心的 访问 流量主要分为南北向流量和东西向流量，其中南北向流量主要指的是外部进入云计算 环境内 的流量，同时也包括不同 VPC 之间的互访流量； 东西向流量一般情况下指的是同一 使得单一业务也需要完成虚拟设备的完整配置流程，无法对租户实现安全资源的服 务化， ⚫ 无法对安全业务的实施效果进行可视化的监控。 安全云从逻辑控制层的角度出发，屏蔽底层技术细节，将各类安全能力从单纯的产品 配 置转变为服务化配置，将繁琐的安全业务重新进行定义，从用户业务的角度出发，将安 全能 力的配置抽象为必要的逻辑实现。基于 OpenStack 架构，定义各类标准安全服务， 并关联 OpenStack

度全景还原，互动记录按业务节点分类，掌握用户关切； 2. 跨渠道整合同一用户的每一次浏览、 咨询、留言、电话等行为数据，全方位理解用户意图； 3. 细分搜索 18 大项 25 小项，可模糊搜索，不同部门、不同角色，从不同角度查询，深度掌控用户诉求与问题所在。 多维度精准查询 按转化结果查询 按业务节点查询 按互动方式查询 模糊查询 268 项小数据 构建用户服务大数据 1. 客服 KPI ：真实、完

数不清、防护有死角； 不管是实际的网络战还是在攻防演习当 中，资产暴露面的风险程度直接决定了 防守方的安全能力 在统一安全管理体系的建设中，除了传 统的威胁统计和漏洞管理之外，还需要 从资产管理的角度来合理组织线索； 在安全规范落地的过程中，除了技术实 现之外，还需要有管理平台的辅助 资 产 不 清 安 全 不 清 责 权 不 清 政 策 要 求 问 题 驱 动 管 理 需 求

人工智能在交通领域业务应用白皮书 1 一、人工智能技术产业概述 （一）人工智能技术发展情况 让机器实现人的智能，一直是人工智能学者不断追求的目标，不 同学科背景和应用领域的学者，从不同角度，用不同的方法，沿着不 同的途径对智能进行了探索。其中，人工智能发展历史上的三大主要 的技术流派分别是符号主义、连接主义和行为主义。 在人工智能的发展过程中，不同的技术流派不仅先后在各自领域 基于检测到的驾驶员目标综合分析眼睛闭合状态、视线、头部姿 势变化、嘴部状态等多种状态，实现疲劳驾驶、分心驾驶的识别功能。 相比传统算法，深度神经网络技术识别率高且性能稳定，尤其在复杂 的人脸角度（大角度偏转）和成像条件（带墨镜，人脸光照不均匀） 下。结合时间序列逻辑、车速、灵敏度自适应调节等多变量可进一步 提升检测性能。 同时分析驾驶员面部、眼部、手部等关键部件，获取人体位置、 动作 选取出发点到目标点之间的最优路径。其次是避障规划，探测周围车 辆、行人等环境信息，根据全局路径规划和当前的局部情况，推算下 一步决策。最后是轨迹规划，是指设定车辆纵向加速度、横摆角速度、 转向角度等，并将设定参数交给执行系统。 借助深度卷积神经网络和深度强化学习技术，自动驾驶系统能通 过大量学习实现对复杂工况的决策，在现实道路环境测试训练之外， 还可以在虚拟仿真环境中在线学习优化。

3 环境数据和空间数据一体化...................................................................399 3.12.13.4 多层次多角度组织环境资源数据...........................................................400 3.12.13.5 切合实际，多种数据入库手段.... 50KM 可采用扩频微波传输系 统组成；监控中心通过传输系统，不仅可以获得全面的、清晰的、 可录制并回放的多画面现场实时图像，而且还可以对前端摄像机焦 距和云台运动进行操作和控制，通过云台的实时角度数据回传，结 合 GIS 系统可以实现火灾发生点的精确定位；前端设置智能化微型 气象站，可以实时的了解当前监控点的风力、风向、温湿度等数据， 为森林防火指挥提供有力数据信息；满足当前森林防火的各种要求。 3-86.0mm，20 倍光学 光圈数 F1.4-F2.6 86 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案 水平范围 360°连续旋转 红外照射 距离 120 米 红外角度 根据焦距可变 最大图像 尺寸 1280×960 视频压缩 H.264/MJPEG/MPEG4 音频压缩 G.711ulaw/ G.711alaw/G.726 工作温度 和湿度