器件的失效率随着温度的升高呈指数式上升 ［1］，因此 机房内合理的空调配置及气流组织显得尤为重要。 《数据中心设计规范》（GB50174-2017） ［2］指出，在设计 数据中心时，CFD 气流模拟方法对主机房气流组织进 行验证，可以事先发现问题，减少局部热点的发生，保 证设计质量。 本文以呼和浩特地区某智算中心机房为例，通过 对智算中心机房内气流组织及 CFD 模拟结果进行分 析，提出将存量机房改造为智算中心机房的措施，为 在将传统数据中心改造为智算中心机房时，面临高功率机柜散热的挑战。由于 液冷方式对基础设施要求高、实施难度大，难以满足快速交付需求，因此采用增 加列间空调、扩大冷热通道间距等方法改造存量机房成为必要选择。通过气流 组织分析及 CFD 模拟研究，提出了将存量机房改造为智算中心机房的有效措 施。 Abstract： When transforming the traditional data center into an Keywords： Intelligent computing center；Air distribution；CFD；Air conditioning system 智算中心机房气流组织设计及 CFD模拟研究 Air Distribution Design and CFD Simulation Research in Intelligent Computing Center Room

项目编号： 财政数据信息资源目录、数据标准 存储及大数据资产化 规 划 方 案 目 录 1 概述.............................................................................................................1 2 规划思路......................... .......................................................................................20 3.3 数据采集及 ETL 技术支撑功能...................................................................21 3.3.1 数据采集配置...... 2 规划思路 2.1 整体逻辑关系 首先阐明数据资源目录与整体数据分析应用的逻辑关系： 图 2-1 数据资源目录及标准存储在整体数据分析应用中的逻辑结构图 第 1 页 图 2-1 数据资源目录及标准存储(分布式方案) 数据资源目录的建设需建立在《财政基础数据规范》及《财政标准存储规范》 基础上，按照一定的清洗转换规则自生产系统中获取数据后形成符合规范的标 准存储，供形成进一步的主

4. 绕不过去的“大模型”与“大语言模型” 5.“AIGC”才是“王者” 6.“通用人工智能”是“未来” 10 人工智能时代的 HR 作为 17 AI 在企业人力资源管理中应用 的现状及规划 21 1. 调研发现 2. AI 在人力资源管理中的具体应用 （1）全面薪酬管理 案例一：小熊电器薪酬方案优化 （2）招聘与人才发现 案例一：完美日记“智取”数字营销人才 案例二：宝马服务版图中的人力外包“智慧” 在企业人力资源中的应用白皮书 AIGC 的能力范围及可发挥效力场景 63 企业要如何在人力资源中引入 AI 67 AI 在企业人力资源管理中 的应用案例 案例一：三一集团 | 如何用人工智能重塑人力资源管理 案例二：大语言模型应用于共享服务中心的尝试与探索 74 eGPT 产品介绍 86 机构简介 88 （5）考勤、排班 案例一：Disney 考勤排班案例 （6）员工服务及关怀 案例一：腾讯员工关怀新玩法 多家企业人力资源负责人的访谈，策划和撰写了本白皮书。本 书包含以下内容： ·关于 AI 的基本概念、发展历史、最新技术及未来发展趋势 ·AIGC 给企业及人力资源管理带来的变化、挑战和使命 ·AI 在企业人力资源管理领域的应用现状和规划 ·各模块的应用场景、未来趋势及创新案例 ·AIGC 在企业人力资源管理领域应用的探索 ·AI 给企业人力资源管理带来的价值和意义 ·企业要如何在人力资源管理中有效地引入

大数据基础平台建设方法 目录  大数据建设目的及建设方式  大数据方案解读  产品运行效果展示 企业内部的各种应用系统相互独立，企业应用系统没有统一的入口，一名 员工拥有多个账户 个人业务相关信息缺乏集中展现的地方，员工需要不断在各种系统之间频 繁切换 企业中的基础数据和主要数据有在不同的系统中都是重复，混乱的，没有 统一的入口 企业 为IT部门进行整合提供技术基础 大数据管理的实质 大数据 基本档案 可根据需要挂接审 批流程的 可供多个异构系统 共享的 可通过封装服务访 问的 目录  大数据建设目的及建设方式  大数据方案解读  产品运行效果展示 大数据标准解决方案组成  编码规则  企业服务规范  数据清理方案  接入系统改造方案 项目等关联型业务数据  其它用户所需要管理的核心数据 编码体系  常用编码形式  分类码、顺序码、组合码  单维度分类码与多维度复合编码 编码体系差异及选择 单维度分类码 100 006 013 44 薄膜 衣片 西药 多维度复合码 编码部分： A000001567 A：西药 后9位为顺序 码 属性部分：

是指 TensorFlow asa Service ，深度学习平台及行业大数据解决方案 智算中心定义 建设目的 应用领域 主要特征 • 专用 ASIC 芯片为主 • 为大规模科学计算任务提供支撑服 务 带动政府治理及各行各业数智化转型升 级，促进产业 AI 化、 AI 产业化 促进信息服务业云化转型，通过资源共 享及弹性发放，供用户按需使用资源 • CPU 通用算力为主 • 计算架构技术领先 算力的几种形态 超算中心 智算中心 云计算中心 提升国家及地方科研创新能力 第 3 页 美国：以保持国家竞争力为目的，最先发展智能超算中心， 具备单体算力大、科研实验室居多 国内：近两年已有 30+ 城市建成或在建设智算中心，总体 最快的消费类应用 ，展现出解放人类生产力的惊人潜 质 l 微软作为 OpenAI 第一批投资者，通过优先使用该技术赢得先机，并将 ChagGPT 与旗下所有产品（ Bing 、 Office 、 Azure ）进行整合 ，加速了 ChatGPT 商业 智算增长趋势 智算中心布局 政策驱动 行业发展情况 第 4 页 结合行业发展报告 ， 12 个重点场景有较大 AI 算力需求及发展空间，

7000多年的绝大多数时间都生活在一个三维的物理空间中，人们的生产生活学习等所有活动都在这个物理空间中开展；第 二阶段是网络空间时代。上世纪90年代互联网在全球普及之后，人类社会又多了一个新的网络空间，从通讯和社交开始，人 类社会的工作、学习和生活等逐渐从物理空间向网络空间迁移；第三阶段是计算空间时代。2000年以后，随着移动终端、 云计算、物联网等新业态的不断出现，政府、企业和个人等不同主体，将越来越多的管理、服务、生产、经营、工作、学习 Cloud的开源协作数据流通平台 Google Cloud是Google推出的云计算服务，服务涵盖计算、存储、网络、大数据、机器学习及办公应用等众多领域， 如虚拟机部署的Compute Engine、网络私有部署的Virtual Private Cloud、全托管式AI平台Vertex AI、谷歌办公应用，以 及数据分析应用平台BigQuery等。其中，BigQuery是Google Cloud构建的高效安全数据流通平台。 2、参与连接器组件开发 3、提供多源数据共享服务 1、基于OPC UA的数据标准化建模 2、AAS实现产品语义表达 3、EDC保障数据安全流通 分布式部署模式，通过在AWS云基础设施上构建数据空间技术及服务能力，在提供数据空间的数据连接和存储服务的同时， 还可以将数据与分析、ML和商业智能等服务相集成，同时支持数据安全性,帮助用户打破数据孤岛，充分释放数据价值。 （1）赋能欧洲数据空间 AWS

法：用的某著名企业端 app 环：安全、稳定、高效 料：全生命期设备管理 智慧化 手段 云计算 大数据 物联网 某著名企 业计算 人工智能 以住建部规范为基础，制订统一标准化的智慧工地规范 强制类应用 推荐类应用 探索类应用 1. 某著名企业终端巡检 2. 实名制应用 3. 施工电梯监测 4. 塔吊运行监测 5. 智能地磅 6. 视频监控 7. 高支模监测 8. 深基坑监测 9. 环境监测 单元，手摇式升降杆挂载单元，收纳存储。 拓展应用包括：环境监测、声光告警、无线组 网、 LoRa 应用、智能用电管理、 LED 字体显示等。 特点  结构及使用都是按照模块化设计  便于搬运及收纳运输，可满足简部署  可实现 AI 智能分析，针对不同场景可实现不同人工智能 应用。  云边协同，实现智能云边联动，针对场景自主管理。 概述 多模块挂载平台 便于快速安装设备 便于缩矮及升高 杆上传感器 收纳柜内一 体运输 大件物品挂 载背负一体 运输 收纳整柜运输 推着就可走 展开工作 基于站址式供电模式 备电安全保障 机内及杆体直流供电 多种直流供电系统 48V,24V,12V ( 各 150W) 机内及杆体交流供电 220V （ 8 路 16A ，及 PDU 供 电） 基于柜体电设备 实行智能化供电

概念及应用优势，之后分析了其在建筑设计工作中的具体应用，并提出了几点优化措施，希望可以为相关人员提供参 考，推进建筑行业的良性发展。 关 键 词 ： AI人工智能；建筑设计；影响 中 图 分 类 号 ： TU2 文献标识码：A 文章编码：2023120114 On the Influence of AI AI on Architectural Design Wu Yijin* Tianjin 使设计者能够借助3D模型对设计方案进行细化，并且能够根据用 户的需求和工程的具体情况，通过 AI人工智能技术在建筑设计中 的应用进行实时的补充、修正 [3]。AI人工智能技术能够直观地展 现建筑的外部形态、内部结构及荷载特征，提高建筑结构设计的 科学性与合理性。 二、AI人工智能在建筑设计中的应用 （一）全面收集与处理建筑信息 借助二维与三维的组合表达方式，可以将建筑物的属性和尺 度信息有效地传递出来，但是目前已经不能适应工业的现代化、 数据进行存储、分析，并根据建筑工程的具体特征，提升其设计 方案的针对性，充分利用数据信息的核心功能，优化 AI人工智能 在建筑设计中的应用效果。最后，建筑企业应制定适用于建筑设 计的 AI人工智能管理体系，确定其适用方向及使用关键点，确保 其工作的顺利进行。 （二）加大 AI人工智能应用型人才培养力度 为了更好地将 AI人工智能用于建筑设计，设计人员需要对人 工智能技术有更为深入的认识，并把握其应用要点。而设计人员

.....................................................................................80 5.5 统一身份认证及登录门户................................................................................................ “一中心”和“四平台”相互支撑，互利互通。城市大数据中心提供基础数据服 务，四平台及舆情采集的业务数据提供给大数据中心实现专题应用。通过大数 据中心的服务容器的搭建，为四平台形成支撑服务，最终形成为政府、企业、 公众提供基于 XX 大数据的创新源头，形成促进信息增值，信息消费的创新孵化 器。 2.2 一中心四平台总体架构 项目平台搭建期，主要从“共建部门”即 XX 市各委办局及企事业单位所属的 第 7 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 下图所列为一中心四平台整体框架，整体描述了大数据中心及系列应用平 台建成后的业务生态链。 图1： 一中心四平台项目总体架构图 1、数据源 大数据中心数据主要来源自 XX 市各委办局及企事业单位和网络收集的舆情 数据。重点实现数据汇聚和人口库、法人库的建设，并为应用系统（四个业务 平台及政务共享平台）提供数据支撑。 （1）采集数据的委办局及企事业单位不少 40 家，数据提供单位包括：应 第

................................................................................... 7 第 3 章 系统建设技术及功能要求............................................................................. 8 3.1 业务应用建设..... 服务期和相应时间.....................................................................................37 5.3 技术支持及运维服务................................................................................. 37 5.4 产品升级服务 （以下简称本项目）向提供软硬件开发服务的供应商（以下简称卖方） 提出的整体技术要求，作为双方合同签订的技术附件。 卖方负责本项目投入正常运行的自始至终全过程，包括对本文件要求的所有系统及 其相关系统进行需求调研、系统设计、软件编码调试、软件测试、软件运行、维护，以 及应用集成、技术培训、运维服务提供标准化服务和其他工作。 卖方需对该项目进行充分了解，完善需求分析，制定工作计划、工程进度安排表、 培训方案、验收测试方案。