求。 n 《基本要求》是在 GB17859 等标准基础上 ，根据现有技术的发展水平 ，提出和规定 了不同安全等级信息系统的最低保护要求 ，包括基本技术要求和基本管理要求。 n 《计算机信息系统安全保护等级划分准则》（ GB17859-1999 ） 是根据国务院 147 号 令要求制定的强制性标准 ，是等级保护的基础性标准 ，是其他标准制定的依据。 n 该标准以访 有的访问行为均在可控范围之内进行，在防范内部攻击的同 时 有效防止了从外部发起的攻击行为。对用户访问权限的控 制可 以确保系统中的用户不会出现越权操作，永远都按系统 设计的 方式进行资源访问，保证了系统的信息安全可控。 以可信计算技术为基础，构建一个可信的业务系统执行环境， 即用户、平台、程序都是可信的，确保用户无法被冒充、病 毒 无法执行、入侵行为无法成功。可信的环境保证业务系统 永远 都按照设计预期的方式执行，不会出现非预期的流程， ，免受信息安全攻击和破坏。 n 安全计算环境 ：对定级系统的信息进行存储、 处理及实施安全策略的相关部件。 n 安全区域边界 ：对定级系统的安全计算环境边界 ， 以及安全计算环境与安全通信网络之间实现连接并 实施安全策略的相关部件。 n 安全通信网络 ：对定级系统安全计算环境之间进行信息传输及实施安全策略的相关部件。 n 安全管理中心 ：对定级系统的安全策略及安全计算环境、 安全区域边界和安全通信网络上的安全机制

边缘新生 . 连接未来 火山引擎新 & 代边缘云解决方案 沈建发 火山引擎边缘计算高级产品总监 WWW.VOLCENGINE.COM 年通信业统计公报》 应用后端载体分布式化 2020 年我国计划使用边缘计算的企业占比为 53.8% —— 信通院云计算白皮书 （ 2021 ） 现代 IT 应用架构演 进 多终端模式 中心云部署 单机模式 单点部署 集群部署 云边部署 CS 模式 BS 模式 5-40ms 超低时延，火山引擎边缘云助力极致体验 计算、网络 ( 加速 ) 、渲染、安全 更高清 20ms 40ms 基于云原生的 边缘云基础设施底座 全球内容分发与加速网络 边缘应用服务 计算 网络

虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利 用计算机生成一种模拟环境。是一种多源信息融合的交互式的三维动态视景 和实体行为的系统仿真，能够使用户沉浸到该环境中。 虚拟现实是一种环境，是高度现实化的虚幻。在其应用的领域中，为能 达到虚拟现实这种环境而综合运用计算机图形学、图像处理与模式识别、计 算机视觉、计算机网络／通信技术、语音处理与音响技术、心理／生理学、 理学、 感知／认知科学、多传感器技术、人工智能技术以及高度并行的实时计算技 术等多方面技术，营造出一个虚拟环境（ Virtual Environment ）。这些技 术统称为虚拟现实技术。 3 1 ．虚拟现实的特征 （ 1 ）多感知性 指除一般计算机所具有的视觉感知外，还有听觉感知、 触觉感知、运动感知，甚至还包括味觉、嗅觉、感知等。理想的虚拟现实应 该具有一切人所具有的感知功能。 2 ．虚拟现实的关键技术 虚拟现实是多种技术的综合，包括实时三维计算机图形技术，广角（宽视 野）立体显示技术，对观察者头、眼和手的跟踪技术，以及触觉 / 力觉反馈、 立体声、网络传输、语音输入输出技术等。 （ 1 ）实时三维计算机图形 相比较而言，利用计算机模型产生图形图像并不是太难的事情。如果有足够准 确的模型，又有足够的时间，我们就可以生成不同光照条件下各种物体的精确

139 1. 项目概述 随着医疗行业的数字化转型，医疗机构对高效、智能化计算资 源的需求日益增长。为了满足这一需求，本项目提出了一种针对医 疗场景的 DeepSeek 智算一体机设计方案。该方案旨在通过集成高 性能计算硬件、智能算法和医疗行业专用软件，打造一个能够满足 医疗机构在数据分析、图像处理、辅助诊断等方面的计算需求的综 合解决方案。DeepSeek 智算一体机将采用模块化设计，确保系统 软件层面，DeepSeek 智算一体机将预装医疗行业专用的操作 系统和软件套件，包括但不限于医疗影像分析系统、电子病历管理 系统、远程会诊平台等。这些软件将针对医疗场景进行深度优化， 确保其在高效计算的同时，能够满足医疗行业对数据安全和隐私保 护的高标准要求。此外，DeepSeek 智算一体机将支持与现有医疗 信息系统的无缝集成，降低部署和运维的复杂性。 在智能算法方面，DeepSeek 智算一体机将集成多种先进的深 智算一体机将成为医疗机构数字化 转型的重要基础设施，提升医疗服务的效率和质量，同时降低运营 成本。它不仅能够满足当前医疗行业的计算需求，还能够通过模块 化设计和灵活的扩展能力，适应未来技术的演进和业务的发展。 1.1 项目背景与目标 随着医疗行业的快速发展，传统的数据处理方式已无法满足现 代化医疗场景中日益增长的计算需求。医疗数据的复杂性、多样性 和敏感性对数据处理能力提出了更高的要求。特别是在医学影像分 析、

生成式人工智能基于海量数据训练、推理生成新的输出，并能以文本、音频和图像等形式创建新内容。 智算中心是支持生成式AI工作负载的新型数据计算中心，基于AI计算架构，提供AI应用所需算力服务、数据 服务和算法服务的算力基础设施，它融合高性能计算设备、高速网络以及先进的软件系统，为人工智能训练 和推理提供高效、稳定的计算环境。据测算，2023年全球生成式AI市场规模，包括硬件、软件以及服务等， 达675亿美元，到2028年有 达675亿美元，到2028年有望增长到5160亿美元，复合年化增长率达50.2%；2023年，中国生成式AI市场 规模为1200亿人民币，到2028年将超过5000亿人民币（图1-1）。 据中国信通院测算，2023年全球计算设备算力总规模为1397EFlops，其中通用算力为497EFlops，智 能算力（换算为FP32）为875EFlops，占总算力比例为63%。未来五年，全球算力规模仍将以超过50%速度 增长，至2 部署高速、大容量的存储系统。互联网公司通常具备强大的云计算、大数据、人工智能等核心技术积累和研 发实力，能够快速迭代和推出创新性的AI服务和解决方案。许多互联网巨头具备自研硬件（如AI芯片）和软 件的能力，可以实现软硬件深度协同优化，提升智算中心的性能和效率。电信运营商拥有覆盖全国甚至全球 的骨干网络和接入网络，这为智算中心互联提供了得天独厚的网络优势，可以为用户提供低延迟、高带宽的 连接服务，尤其是在边缘计算场景下更具优势。

（S3A3）。如果被测对象由独立定级的云计算平台或大数据平台提供平台支撑 ， 或者自身为独立定级的云计算平台或大数据平台，则需填写等级测评结论扩展 表（云计算安全）或等级测评结论扩展表（大数据安全），否则删除等级测评 结论扩展表。】 测评结论和重大风险隐患 被测对象名称 安全保护等级 第 Z 级（SXAY） 扩展要求 应用情况 云计算 移动互联 等级测评结论扩展表（云计算安全） 【填写说明】 1、“被测对象云计算形态”用于明确被测对象是云计算平台还是云服务客户业务 应用系统，此处为单选。“被测对象采用的云计算服务模式”用于描述被测对象所 采用的云计算服务模式，此处为单选。当云计算形态为云服务客户业务应用系 统时，“云计算平台名称”填写该被测对象所使用的云计算平台名称。 2、“云计算平台服务能力描述”给出了当前服务模式下云计算平台为云服务客户 客户 提供的服务能力符合情况，以及云计算平台的等级测评结论和综合得分。需要 注意的是，表中以第四级为例给出了云计算安全扩展主要要求，测评机构应根 据被测对象安全保护等级情况，参照表中内容给出相应等级的云计算安全扩展 主要要求。 3、如果云服务客户业务应用系统同时部署在不同模式的云计算平台上时，可以 使用多个等级测评结论扩展表（云计算安全）来展示。 4.当被测对象不涉及相关扩展要求时，删除该结论扩展表。

钢铁行业智慧园区建设方案 目录 / Contents 2 智慧园区发展趋势 浪潮智算 + 赋能智慧园区建设 成功案例 PART 2 PART 3 PART 1 计算力就是生产力 · 智算力就是创新力 3 智慧园区建设面临挑战 整体建设规划 不足 •传 统 园 区 建 设 水 平 不 一，缺乏系统性和前瞻 性规划； •缺少顶层设计导致后期 无法平滑演进。 基础设施智能化 面提升用户体验。  智慧园区发展经历 1.0/2.0/3.0 模式，当前更注重以人为本；将计算机视觉、机器学习等人工智能技术深度融入智慧园区建设运营  智慧园区发展经历 1.0/2.0/3.0 模式，当前更注重以人为本；将计算机视觉、机器学习等人工智能技术深度融入智慧园区建设运营 01 计算力就是生产力 · 智算力就是创新力 4 智慧园 区 以人为本 产业生态 高速互联 智慧运营 技术来感知、监测、分析、控制、整合园区各个关键环节的资源，实现对各种需求做出智慧响应，使园区整体运行具备自 我组织、自我运行、自我优化的能力。 数字化技术，助力智慧园区发展 人工智能 01 计算力就是生产力 · 智算力就是创新力 5 综合态势 综合态势 综合安防 综合安防 人员管理 人员管理 车辆管理 车辆管理 空间管理 空间管理 资产管理 资产管理 设备管理 设备管理 能效管理

的科研资源，降低了研发效率。以某新型合金材料研发为 例， 由于不同团队之间数据无法有效共享， 重复进行了超 过 30% 的相似实验， 使得研发周期延长了 2 - 3 年 。模拟计 算数据方面， 由于缺乏统一标准， 不同计算方法和软件得 出 的结果差异较大， 数据的准确性和可靠性难以保障， 无 法为 实验提供精准的理论指导。 在产业应用层面 ，新材料从实验室走向市场的转化之路困 难 重重 。科研机构与企业之间信息沟通不畅， 据、 模拟计算数据 、产业应用数据等各类数据进行全面整合， 通 过制定统一的数据标准和规范， 打破数据孤岛， 实现数 据的 无障碍流通与高效共享 。这为新材料研发提供了丰富 、全面 的数据资源， 使科研人员能够站在更广阔的视角进 行研究 ， 避免重复劳动， 极大地提高了研发效率。 在研发阶段， 多源融合的数据为科研人员提供了强大的分 析 基础 。通过对大量实验数据和模拟计算数据的深入挖 全面促进新材料研发创新和产业应用， 显 著提升 新材料产业链的整体竞争力， 为推动新材料产业迈 向高质量 发展新阶段提供坚实支撑。 2.2 具体目标 2.2.1 数据融合与共享 整合实验数据 、模拟计算数据 、产业应用数据等多源数据 ， 制定涵盖数据采集 、存储 、传输 、处理等全流程的统一数据 标准和规范 。建立完善的数据分级授权共享机制， 根据数据 的敏感程度和使用需求， 为不同用户提供差异化的访问权

....................................................................................148 7.2.2 云计算与分布式计算........................................................................................151 7.3 .....................................................................................226 11.1.2 量子计算潜力.................................................................................................229 研究，过度拟合现象使得约 31%的策略在实盘阶段表现显著低于回 测水平。这些痛点直接制约着金融机构对 AI 系统的部署意愿，特 别是在需要严格合规的二级市场交易场景中。 为解决这些根本性问题，我们提出基于可信计算框架的端到端 解决方案。该方案通过三层验证体系构建技术闭环：在数据层引入 区块链赋能的溯源机制，确保训练数据的时效性与真实性；在模型 层部署可解释 AI（XAI）技术，使策略决策过程满足 FINRA