智算中心主要由国家政府总体牵头建设，同时基础设施提供商积极参与 l 2022 年 11 月 30 日， OpenAI 的对话式 AI 大模型 ChatGPT 横空出世，月活破亿仅用时两月，成为史上增长最快的消费类应用 ，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 高性能计算平台 方案架构 通用算力平台 第 11 页 云技术底座 基础模型： 华为云盘古电力大模型 （行业定制版） ， 基于 MindSpore 框架开发。 模 型 类 型 ： 时 序 Transformer+ 图 神经网络（ GNN ） 融合架构 ，适配 电网拓扑结构。 国产化适配：支持昇腾 910B 算子优 化 ， 提升模型在国产硬件上的运行 激活配置 助手桌面 统一接入层 插件 执行器 API 管 理 知识问答助手 第 41 页 工作流助手 更 多 组 件 办 公 类 Prompt 场 景 类 Prompt 交 互 类 Prompt 文 书 类 Prompt 问 答 类 Prompt 对话助手 插件助手 应用管理 调用数据 调用审核 接口调用 普通助手 API 发 布 API 市 场 l 基于科大讯飞多年积累的自研框架

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 目标是开发HealthData@EU基础设施及其潜在用例，促进健康数据的重复使用。 依托TEHDAS制定健康数据使用原则，推进能力建设，协同Horizon Europe开发 数据质量标签。 2023年上线，整合36类癌症影像，链接2万人20万图像，支持AI研发。 欧洲GDI项目基于“百万基因组”框架，拟2026年前实现15国基因组数据安全共 享，助力个性化医疗，2023年推出测试套件含2500+合成数据。 2 认 证后获取准入资格，在功能、协议等方面遵循参考体系架构模型，以确保互操作性和安全性，并推动和加强组件的开发维护。 （3）“多主体、分角色”构建数据空间立体发展生态 IDS架构将其参与者分为四类主体，包括核心参与者、中介机构、软件或服务提供者和治理监管机构，其中的每个角色 都有一定的权利和义务。此外，IDS架构从合规协作的角度明确了各个角色在数据治理方面的权责义务，以实现数据资源的 有序治理和安全运行。

主管等 负责人等组成。 下设：各专业工长、专业技术员、质检工程师、安全主管、材料主管等具体实施项 目部的职能。 施工作业层—— 直接参与施工的作业班组精选曾施工过多项优质工程并有过施工同 类工程经验的各专业班组。 项目经理部将以质量为中心，重点抓质量、工期、安 全、服务四个环节 , 力争优质高 效地完成此项工程。 我公司对系统施工人员有严格要求，参与施工的工程师是经过培训的弱电工程师， 在施工前，确认如下事项： 1) 保持交换机清洁、无尘，勿将交换机放置在潮湿的地方，也不要让液体进入交换 机内部。 2) 勿将交换机机箱和安装工具放在行走区域内。 3) 交换机属于 1 类激光设备。光接口发出的激光束具有很高的能量，施工时应采 取相应保护措施。 4) 根据待安装交换机及其附件（如机柜、机箱、单板、电源等）的实际重量评估地 面承重要求，并确保安装场所地面的承重能力满足此要求。 倍，当外 径小于 25 mm 时，其弯曲半径应大于管径 6 倍，弯曲角度不得小于 90 度。 ( 二) 缆线敷设安装工艺要求 1) 用户引入线光缆和室内五类线的敷设安装可采用钉固、 暗管和线槽等多种方式敷 设。 2) 对于没有预埋穿线管的用户， 用户线缆可以采用钉固方式沿墙明敷。 采用钉固式 固定用户线缆时，必须注意不得损伤线缆。卡钉间距为

在企业人力资源中的应用白皮书 ● 机器学习（Machine Learning）：这是一种让计算机系统能够通过数据学习和改 进的技术。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法，它们可以用于预测、 分类、聚类等任务。 ● 深度学习（Deep Learning）：这是机器学习的子领域之一，通过构建深层神经 网络模型来进行复杂的模式识别和特征提取。深度学习在图像识别、自然语言处理 等领域取得了显著的成果。 多元、精致时尚、 小巧智能的产品为年轻人带去惊喜有趣的生活体验。随着品牌持续 深耕，小熊电器已收获超 1 亿年轻用户的喜爱和信赖。但在持续深耕 与发展的同时，小熊电器在营销、研发、生产、市场四类重点岗位 行业人才竞争激烈、资深人才缺口大等情况越发明显。 为实现更具竞争力水平的薪酬管理方案，建立健全员工激励机制 和福利制度等目标，小熊电器与薪智平台达成通力合作，解决诸多 管理难点，例如： 赋能的价 值得以凸显，例如： 1）招聘动态数据：实时跟踪市场上主播、数字营销类人才需求， 特别是同类企业对该类岗位的需求和薪酬水平。结合过往数据智能 生成人才需求和薪酬趋势，指导企业优化招聘策略，提升招聘部门 的招聘效率； 2）把握岗位技能要求和薪酬涨幅：通过 AI 技术分析大数据并解 析出数字营销类岗位的技能需求变化，从而了解岗位热度和薪酬变 化幅度，辅助用人部门以合适的薪酬招聘到合适的人才；

定位信息资源；交换服务目录主要针对的对象是数据交换服务资源，提供交换 服务地址等目录信息，以便发现和定位交换服务。 第 4 页 图 2-3 数据资源目录技术框架 目录体系建设和使用过程中存在三类角色：信息提供者、信息使用者和目录信 息管理者。信息提供者负责信息的编目、注册，保证编目信息的正确性和实时 性。信息使用者通过应用系统查询公共资源目录和交换服务目录，发现所需信 息。目录信息管理 给不同的用户分配不同的访问权限，以保证用户可以正确地访问资源目录 信息，并且保护目录系统目录信息的安全。根据用户的划分和目录服务系统安 全管理的需求，把用户分为三类：第一类是公共用户，可以访问公共的数据资 源目录信息；第二类是财政用户，可以访问公共的数据资源目录信息和有限的 交换资源目录信息；第三类是目录服务系统管理者，负责对目录服务系统的管 理、目录信息的更新和维护等工作。在这三个角色中分别设定几类权限等级， 第 10 页 图 功能设计.2：数据源登记图 数据源登记信息项包括：数据来源类型、区划、年度、数据库类型、服务器地 址、端口、数据库名称等。 数据源类型标识此数据源为一体化数据库、用友支付数据、华青预算数据等类 型标签。 3.2.1.2 登记数据表 按照事先约定好数据采集接口采集各类数据到标准库中形成数据的第一层，第 一层数据完全按照原有数据格式进行存储不进行任何处理，保证数据与来源数 据的一致性。

ETL挖掘数据，部分企业使用手工上报平台进 行上报  分子公司多业态，业务开展相对独立。业务 系统偏重点不同。  集团设置质量部负责货品以及客商的有效性  集团设置运营部负责货品及客商统计维度类 别划分 特征分析  分子公司存在异构系统，不可统一  允许分子公司直接增加数据  分子公司增加的数据需要集团进行核准  集团对于数据的核准不能影响分子公司 1302 医院 21644 其他单位 2171 生产商 5300 经销商 13893 合计 60661 清理流程图 用友方 用户方 1。整理 《新旧大小类对照关系表》 5。全角字符筛选，提交： 《全角字符替换确认表》 14。核对药监局网站 做数据清理， 完成后提交Excel文件 13。问题讨论， 整理数据清理规则 12。对排重的数据， 合并并做新数据分配 11。分工进行数据排重， 完成后提交Excel文件 10。试清理—》 讨论并制定信息属性和分类 9。数据清理培训 8。生成对应数据清理 用的Excel文件 3。统计《大小类数据量分析表》 4。提交《数据清理分工表》 2。大小类对照： 系统数据后台处理 7。全角字符替换： 系统数据后台处理 15。将清理过的Excel文件 导入到系统中，替换原有数据 6。确认 《全角字符替换确认表》 数据清理工作流程

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

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 为例［J］．互联网周刊，2022,(24):28-31. [7]周祥．人工智能算法在建筑设计中的应用探索［J］．中外建筑，2021,(09):47-50. [8] 黄崇钰．浅析”5G+AI”建筑类灭火救援指挥辅助决策系统的设计与实现［J］．水上安全，2023(7):43-45. [9] 杨翊楠．AI介入设计对建筑师负责制的推动作用［J］．建设科技，2023(21):81-83. [10]

施 改 类 型 规 范 文 档 统 计 分 析 质 量 安 全 巡 检 数 据 仓 库 行 车 轨 迹 G P s 定 位 油 料 监 控 升 降 机 监 控 塔 吊 、 升 降 机 塔 吊 监 控 设 备 维 设 保 备 巡 检 二 维 详 码 细 信 息 设 备 类 型 行业概述

城市大数据中心建设概要设计说明书 图3： 大数据中心数据架构 本章节主要说明大数据中心的数据组成，大数据平台对数据质量的要求及 解决方法，数据容量以及存储方式等问题。 3.4.1 数据类别 大数据中心将数据划分为以下四类： 1、前置数据 委办局提供的原始业务数据，该部分数据存放在前置机中，尚未传输到大 数据中心。前置数据物理位置可以是大数据中心，也可以在各委办局，视具体 情况而定。前置数据相对质量较低，存在较多冗余和错误。 定的逻辑关系，例如 PV 一定是大于 UV 的，跳出率一定是在 0 到 1 之间的。 一般的数据都有着标准的编码规则，对于数据记录的一致性检验是较为简 单的，只要符合标准编码规则即可，例如地区类的标准编码格式为“北京”而不 是“北京市”，我们只需将相应的唯一值映射到标准的唯一值上就可以了。 3、准确性 准确性是指数据记录的信息是否存在异常或错误。和一致性不一样，存在 准确性问题的数据 以委办局和资源分类的维度展示信息资 源。 17 信息系统管 理 展现区域内各委办局拥有的信息系统情 况。 18 业务事项管 理 以委办局和业务事项的维度展示信息资 源。 19 组织机构 视图管理 组织机构类 型管理 展示组织机构类型拥有的委办局个数， 组织机构类型与委办局的关联关系图 形。 20 委办局机构 管理 可以查看该委办局的信息系统数、信息 资源数、拥有数据元数。 21 处室设置管 理