资源分配 1) 建设 2 个 1024 台算力服务器组成的训练集群，主卡选用 H200 ，合计消纳 2048 个 12KW 机柜，单台算 力服务器最大功耗 10.5KW 计算， 2048 台服务器合计消纳 IT 功率约 21504KW ； 2) 建设 5 个 128 合计 640 台算力服务器组成的推理集群，主卡选用 5090, 合计消纳 320 个 12KW 机柜，单台 算力服务器最大功耗 算力服务器最大功耗 6KW 计算， 640 台服务器合计消纳 IT 功率约 3840KW; 3) 建设 5 个 128 合计 640 台算力服务器组成的推理集群，主卡选用 H20, 合计消纳 320 个 9KW 机柜，单台算 力服务器最大功耗 4.5KW 计算， 640 台服务器合计消纳 IT 功率约 2880KW; 客群画像 1) 互联网大厂——训练池线下整租，租期 3+2 年，按月结算； 2)

把训练结果当作是特征 ，输入到次级学习器 ，最终的输出结果由次级学习器产生 > 本次赛题使用的两层 Stacking 方式 ，选用了朴素贝叶斯分类器、 随机森林分类器、 逻辑回归分类器、决策树分类器四个基分类器作为第一层 Stacking 基模型。第二 层 Stacking 选用的是随机森林分类器进行训练的 集成学习建模 大数掘挖掘专家 51 > 预测的准确率为 0.72 > 预测的 F1

进行闭环管理和循环生产，在为用户带来优良体验的同时将对环境的影响降到最低。我们持续围绕安全环保材料使用、推进 节能减排、促进循环经济三个方面，构建环保竞争力。 安全环保材料使用 在满足有害物质管控法律法规的基础上，选用可再生等生态友好的材料，减少及消除一次性塑料的使用，并 通过开展产品生命周期评估，持续降低产品的环境影响。 推进节能减排 通过创新实践，如建设光伏电站、采购可再生能源等持续减少运营过程的碳足迹；并将节能减排要求传 长产品的生命周期，提高资源利用效率，让产品发挥更大的价值。 可持续发展寄语 可持续发展管理 数字包容 科技至善 绿色环保 企业责任 附录 45 环保材料应用 华为在产品的设计源头，积极考虑安全环保以及可再生材料的选用，以实现材料的闭环流动，减少环境污染，提高材 料利用效率。我们在给消费者带来环保产品的同时，也在需求端推动可再生材料产业的发展。 降低产品生命周期环境影响 华为从源头进行有害物质减量化设计，降 产品全生命周期 的安全。为了从源头更好地管控有害物质，我们要求所有新引入供应商签署《不使用禁用物质的声 明》、《质量与环保保证协议》等，并落实环保体系审核，确保物料环保合规。 更安全的材料 选用高质量的可再生材料，减少从矿产源头直接索取，是我们在环境保护和循环经济方面重要 的举措之一。目前，华为终端产品中使用了纸张、塑料、金、铜、铝、钴、锡等14种可再生物 料，同时也与供应商共同探索在

应关系,经电路转换为湿度与频率对应关系，经 F/V 转换将标准模拟 电压送给 A/D 后,再经采集器的 CPU 解算处理,得到相应的湿度值。 3.2.4.3 风速风向一体传感器（选配） 风向传感器：选用飞机尾翼式风向标作为风向测定传感器，采 用七位格雷码的编码方式进行光电转换，将轴角位移转换为数字信 号，由采集器的 CPU 根据相应公式解算处理，得到相应的风向值。 采用机械结构定北，具体见安装说明。 求视野宽、无障碍、监控面大，尽量少设监控点，并尽可能 使得每个监控点监控覆盖的森林面积最大，如无法回避有死 角，可增加监控点。 2. 监控点要全天候工作，这就需要选择摄像机时应选用 红外敏感型彩色转黑白摄像机；镜头应选用日夜两用型镜头， 并且 3KM 外能看清人物活动；云台要求选用具有数字回显的 室外一体化云台，为了减少远距离图像的抖动，摄像机的安 55 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案 装也要确保牢固稳定。 开放性：即使是最先进的系统，也有随时间的推移而落后的可 能。在系统设计中，我们选用产品和系统时，应充分考虑系统的升 级、扩展、维护问题，设计应全面、周到，注意预留到位并留有充 62 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案 分余量,以适应未来发展需要，主要体现在以下方面： 智能化升级－系统的软件是最有可能升级的，选用的系统管 理软件必须有厂家的免费升级承诺。升级的操作应该相对简单，由

设备部署 POE 注入器 网口防雷器 交换机 室外天线 天馈防雷 室外 AP 室外 馈 线 AP 部署指导 1 、根据覆盖区域选取合适的部 署点位，同时要利于网线部署； 2 、合理选用全向天线和定向天 线进行信号覆盖（全向覆盖半径 100-150 米，定向覆盖范围 200- 350 米）； 3 、立抱杆、路灯杆，安装 AP 。 高速无线 业务 提速 慢速网络业务速度倍增 应用层加速

3. AI 模型库：选用 TensorFlow、PyTorch 等流行的深度学习框 架，以便灵活构建和部署 AI 模型。同时建议使用 TensorRT 进 行推理优化，提升模型的推理效率。 4. 数据库管理系统：推荐使用 PostgreSQL 或往往内嵌 的 MongoDB，以高效存储和管理视频数据及处理结 果。 5. 前端展示和管理平台：选用 React 或 Vue 目的服务器配置方案旨在为视频智能挖掘提供 稳定、高效的计算基础，确保系统能够在实际应用中快速响应，并 支持大规模数据的实时处理。 6.2.2 AI 软件工具 在公共安全领域引入 AI 大模型视频智能挖掘技术，选用合适 的 AI 软件工具至关重要。此部分将详细介绍现阶段主流的 AI 软 件 工具，包括其功能、适用场景与选择依据，以确保在实际系统 构建 中实现最佳效果。 首先，推荐以下几种 AI 软件工具，这些工具具备视频数据 社区支持与文档：优秀的支持社区和详细的文档可以显著降 低使用过程中的学习成本和开发时间。 . 易集成性：所选工具是否能够与现有的硬件系统及其他软件 工具顺利集成。 总结来说，在实际项 目中，可选用以下软件工具的组合，以充 分利用其各自的优势，实现视频智能挖掘的最佳效果： 软件工具 主要功能 适用场景 TensorFlow 深度学习框架，支持大规模训练 图像分类与识别 PyTorch

1)优化了冷却水温差，减小流量； 基于预制模块化数据中心场景的冷却系统智能调优技术报告（ODCC-2025-06005） 23 2)优化了水泵的杨程，在系统安全稳定运行尽可能优化系统阻力； 3)选用高效能水泵，最大限度的减小水泵的能耗。 （3）冷塔：优化了冷塔的运行工况，经行双工况选型，确保冷 塔的水量及水温满足系统要求，最大限度的降低系统功耗。 表 3 主机对比 设备名称 冷 量 /kw

室内摄像机的安装固定，根据摄像机型号和现场情况可采用壁装、吊装及 角装等多种形式的安装支架，安装高度不低于 2.5m。 安装在室外的摄像机，当可借助建筑物附着安装时，选用相应的安装支架 来安装；若无合适的建筑物供附着安装，则需要选用视频监控专用立杆，安装 高度应不低于 3.5m。 2) 室外机箱 室外摄像机的供电、信号等需要在室外进行汇集，需用专用的防水箱进行 端接。端接箱内部安装架 行业基线方案 密级级别： 内部公开 海康威视保密信息，未经授权禁止扩散 第 13 9 页 人员情况进行合理配餐，实现节约用餐机制。 系统的架构如下图所示： 根据考勤的功能需求，可选用 TCP/IP 型考勤主机，考勤主机还可根据项 目的管理需要，选择读卡型考勤方式或指纹型考勤方式，避免代刷卡考勤现象。 同时还可采用识别机制更高的生物识别技术，如指纹读卡机等。 9.3 系统功能 考虑到消费系统工作站可能非系统专用，在运行消费软件时可能会同时运 行其他应用软件，使得系统的安全性及稳定性得不到充分保障，进而可能影响 到系统数据传输的准确性。基于系统稳定性及可靠性考虑，结合企业对消费机 的要求，系统选用 TCP/IP 型消费机，既可支持联网操作也可脱机独立运行。 项目内部的餐厅、会所等消费区域，可根据需要设置消费终端机。各消费 终端以“分控”的形式服务于综合管理平台，完成所有营业数据、刷卡资料等

Prometheus 这种技术选型方案的设计，不仅考虑到当前的需求，还具备较 强的前瞻性，能够较好地应对未来可能面临的数据规模扩展与技术 演变。因此，在推进省级可信数据空间的实施过程中，务必重视以 上技术的合理选用和统筹部署，以确保系统的高效、稳定和安全运 行。 5.1 数据存储技术 在省级可信数据空间的设计方案中，数据存储技术的选型至关 重要，直接影响到数据的安全性、可用性和扩展性。经过综合评估 S3）来实现大文件和备份数据的管理。对象存储具备极高的 可扩展性和成本效益，尤其适合存储大规模的图片、视频及其他种 类的多媒体文件。 在进行数据存储技术选型时，还需考虑以下几点：  数据安全性：选用支持加密和访问控制的存储系统，确保数据 在存储过程中的安全性。  备份与恢复：确保所选技术具备高效的数据备份和恢复机制， 以防数据丢失。  成本效益：在保证性能的前提下，尽量选择成本较低且具备灵 对实时数据流进行复杂的事件处理和分析，并能够保证状态的一致 性，尤其适用于对实时性要求高的应用场景。 在数据存储层面，选择合适的数据库以及数据仓库工具同样重 要。我们可以基于业务的规模和结构，选用如下数据库技术：  PostgreSQL：适合关系型数据管理，具备良好的扩展性和性 能。  MongoDB：适合非关系型数据存储，尤其是高变化和大体量 的数据。  Apache Hi

智能语音讲解系统的硬件部署方案需综合考虑性能需求、扩展 性、成本效益及环境适应性。以下是具体实施方案： 硬件选型采用模块化设计，核心组件包括计算单元、存储设 备、网络设备及音频处理模块。计算单元选用搭载 NVIDIA A10G GPU 的服务器，单节点配置如下： 组件 规格参数 数量 CPU AMD EPYC 7B13（64 核/128 线 程） 2 GPU NVIDIA A10G（24GB 必须集成硬件音频 DSP，支持： o 信噪比≥65dB，支持至少 4 麦克风线性阵列 4. 能效与散热 典型功耗应控制在 5W 以内（满负载状态），工作温度范围- 20℃~70℃。建议选用被动散热方案，需通过 72 小时老化测 试验证热稳定性。 5. 接口与扩展性 标配 Type-C OTG+USB3.0 双模接口，预留 GPIO/UART 扩展 口用于外接传感器。无线模块需同时支持 和可用性。 所有终端设备与服务器之间的通信均采用 TLS 1.3 协议建立安 全通道，支持前向保密（PFS）特性，每次会话生成临时密钥，即 使长期密钥泄露也不会导致历史数据解密。加密套件优先选用 AES-256-GCM 和 ChaCha20-Poly1305，禁用弱加密算法（如 RC4、SHA-1）。证书管理采用双因子验证，由权威 CA 机构签 发，并定期轮换（有效期不超过 90 天）。