. 河流逐时水温预报方 法 . 中国 , CN201811187721.2. 基于物联网感知与反馈的模型参数尺度自适应技 术 技术成果： 提高模拟精 度 不同尺度下的 模拟结果 不同尺度下蓄水容量空 间分布 P14 综合考虑流域不同土地利用类型、 地形差异和建模精度要求 ，建立了基于空间异质性的自适应水 文 单元划分方法； 建立了产流模式时空动态转换的判别方法 ，在不同降水场景下动态匹配产流模型 understanding of a pumping test in heterogeneous aquifers[J]. Water, 2020, 12(5): 1342. [2] 卓鹏 , 谢自银等 . 一种基于视频所测河流表面流速结合水力 模型的河流流量测验方法 . ZL201910295293.3. [ 3 ] 北 京 师 范 大 学 , 基 于 混 合 核 函 数 的 支 持 向 量 机 模 型 卡尔曼滤波数据同化 四维变分数据同化 结合机器学习与随机模拟的方法 ，基于深度学习构建了洪水模拟的替代模型； 通过替代模型挖掘洪水模拟模型参数空间与对应目标函数空间的响应关系 ， 经多次迭代计算确定相应 目标空间的近似 Pareto 解集 ， 实现对模型参数的快速率定 ，解决参数率定的计算负荷问题。 提高参数率定速度： 基于深度学习替代模型的参数快速动态率 定 技术成果： 提升建模效 率

Learning）：这是一种让计算机系统通过与环境交互 来学习最优策略的技术。强化学习在控制问题和决策问题中有应用，如自动驾驶和 游戏 AI。 ● 专家系统（Expert Systems）：这是一种基于规则和知识库的技术，用于模拟领 域专家的推理过程，从而做出决策和解决问题。 需要说明的是，这些子领域在应用的过程中，通常是复合叠加的，比如：最近特别火爆的 ChatGPT 就属于“机器学习”和 件加速技术。大模型的设计和训练旨在提 供更强大、更准确的模型性能，以应对更复杂、更庞大的数据集或任务。大模型通常能够学习到 更细微的模式和规律，具有更强的泛化能力和表达能力。 大语言模型是一种基于深度学习技术的大型预训练神经网络模型，深度学习指的深度神经网 络模型，是人工智能的分支“机器学习”下面的一种算法模型。这一模型不仅规模仍在进一步扩大， 而且可以从对话反馈中不断进化，提升信息回答的准确性、逻辑性和流程性。 5.“AIGC”才是“王者” 人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generate Content，简称 AIGC）是指可生成全新 内容的人工智能技术。AIGC 可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成创造新的文本、图像、 音乐、视频、3D 设计等各种形式的内容和数据。 AIGC 作为一种新型的内容生产方式，被视为继 PGC（专家生成内容）、UGC（用户生成内容）

国家数据基础设施建设是一项前无古人的伟大创新事业，从实现目标上要形成数据高效流通与安全可信 间的协调统一。从技术架构上要突破引领全球计算机和信息系统发展了80余年的冯.诺依曼架构；从建设运营 上要实现供给方、需求方和服务方等数据主体基于共识规则基础上的价值共创。具有极大的挑战性，至今还 未形成成熟的技术路线。《国家数据基础设施建设指引》充分考虑国内外技术最新发展趋势，结合我国各地 方各行业具体探索实践，提出了隐私保护计算、区块 通，全国各地方各行业特别是开展试点示范的18个试点城市，对各条技术路线的发展现状、技术特点、适用 范围、应用情况、发展趋势等方面有迫切需求。非试点地区和行业也对数据基础设施的试点建设进展高度关 注。基于此，北京化工大学联合北京市政务服务和数据管理局、上海市数据局、天津市数据局、重庆市大数 据应用发展管理局、福州市数据局、杭州市数据资源管理局、西安市数据局、武汉市数据局、成都市数据 局、苏州市数 算服务以及云计算解决方案提供商，为全球用户 提供以云服务器、云存储、数据库、机器学习为主的基础设施和云解决方案服务。近年来，AWS针对全球用户对数据安全保 护和数据共享流通利用的需求变化，推出了基于数据安全流通的云到云、云到端等多种模式的数据共享服务，支持集中化和 平台公司的数据流通平台 名称 Google Cloud的开源协作数据流通平台 AWS的数据共享服务平台 Microsoft

园区智慧展示厅：根据园区定位与需求进行设计，展示智慧、互连的理念，基于大数据技术，通过对 IT 系统、业务应用、运营 数据、产业数据等重要数据元素的有效整合，通过 3D 数据模型展示、大屏投影展示、虚拟现实重现，快速而生动展现园区的园 区概况、创新成果、发展愿景，让参观者快速直观了解园区，有助于提升园区整体形象，是园区对外展示窗口。 智慧物管：可视化平台（指挥调度中心）  基于可视化引擎软件平台和渲染硬件平台，通过 移动终端 行为数据 业务系统 时空分析 可视化图表 部队管理 提供更强大的数据基础，破解信息化发展 瓶颈  与大数据相关的物联网技术、云计算 技术，可以快速进行各类数据的全方 位采集和传输，基于完整的数据图谱 分析而不是单一、零散的数据源。 提供新的数据处理方法，提高应急处置能力  利用大数据技术，对相关数据进行采集、整 合、处理、加工，为火灾预防、研判分析、 移动执法、辅助决策等提供服务，充分发挥 种介质由外到内多重身份认证通行，有效保证安全。 2 、先进的人脸算法，基于前端深度学习算法，准确 率和适应性更高； 3 、活体检测 - 防止视频和照片防假、避免人脸介质 被复制； 活体检测 - 杜绝人脸代刷行为发生； 人脸照片实时抓拍、事后影像查询 4 、灵活的对比模式：多种认证方式，对应场景适应 性更高 智能生活：智慧一卡通优势和先进性 智慧停车系统 - 概述 基于车牌识别 的车辆出入口 管理系统

配国产硬件和深度学习平台。 l 场景： 基于历史负荷数据 、气象 数据和电网拓扑结构 ，预测未来 短期和中长期电力负荷。 l 应用价值： 短期负荷预测误差 < 3% ， 中长期＜ 5% ， 助力电网调 度优化， 降低运营成本 。 国产 化 适配： 使用华为云盘古电力 预训 练模型 ，基于 MindSpore 框架开 问题描述：通用大模型在电 力 领域适配性差 ，难以满足 特定 场景需求。 • 解决方案：电力领域预训练 模 型（如华能“ 电盘古 ”）提 升 场景适配性 ，优化模型性 能。 • 国产化适配：基于国产深度 学 习框架和预训练模型 ，适 配电 力行业应用场景。 电力行业核心场景与价值 第 7 页 超算中心融合管理子系统 （包含统一门户） 高速网络交换子系统 通用 CPU 算力子系统 并行环境 软件 基础 设施 云硬盘 VPC 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

智能 计算中心 数字经济三要素 数字经济五创新 应用创新 监管创新 技术创新 生态创新 平台创新 数据 算力 智能计算中心定义 概念界定 智能计算中心 （简称智算中心） 是基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构， 提供 人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施， 通过算力的生产、 聚合、调度和释放，高效支撑数据开放共享、智能生态建设、产业创新聚集，有力促进 开放平台等在内的多种 AI 产品 • 基于 AI 产品矩阵可以通过打包或定制化服务等方式助力 AI 产业化、产业 AI 化和政府治理智 能化 • 基于先进的 AI 算力基础平台、 AI 算力调度平台和 AI 算法模型， 打造人工智能开放服务 平台 • 汇聚并赋能行业 AI 应用，助力行业智慧应用高效化开发， 加速行业和产业 AI 化 • 基于深度学习、强化学习等创新 AI 技术 无人商店的应用落地需要实现精准识别客户身份 、 商品标签、智能计算、支付等全流程智能购物 ，同时需 要基于大量的销售数据、行为轨迹、消费习惯等大数据 挖掘与深度学习分析。智算中心强大的算力支持和人工 智能技术应用是无人商店未来持续拓展的必要基础支撑 建设意义和应用需求 二、驱动产业 AI 化转型升级 医疗影像 医疗影像智能诊断应用需要基于大量的数据进行 知识挖掘和深度学习训练 ，获取具有实际医疗应用价 值的模型

合汇聚数据，形成智慧工地的大数据运营，实现智能决策； 新科技赋能，新运营模式 引入 5G 、大数据、物联网、人工智能等创新科技，赋能工地的智慧 化管理；采取租赁方式提供智慧工地服务，实现运营模式的创新。 基于 AIoT 核心能力打造的智慧工地整体方案架构 人脸识别设备 高清摄像头 用户层 SaaS 应用层 PaaS 平台层 感知层 塔吊球机 闸机 塔吊 / 升降机监控套件 PM2.5 能源无法满足设备 24 小时供 电需要，同时出现停电后也没 有备电机制  大多数边缘计算联动都是平台 侧执行，无法做到集数据采集、 策略应用设置、边缘计算、终 端联动一体化解决方案。无法 基于场景进行灵活选配相应联 动应用。 通信问题  目前多数成熟应用缺少无 线通信能力，无法实时将 数据回传，每个应用添加 独立的 DTU 实现数据回传 会额外加大建设成本。 边缘云柜解决工地场景痛点 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 一路交流接入 基于站址式数据采集及传输 485 总线 有线传输 基 于 站 址 式

计行业人均创收、人均创利等指 标提升。 图 9、传统模式点对点、理想模式同步协同 图 10、我国 2021 年建筑信息化渗透率仅为 0.13% 资料来源： 《基于 BIM 技术的设计与施工协同工作模式研究》， 兴业证券经济与金融研究院整理 资料来源：华经产业研究，兴业证券经济与金融研究院整理 请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明 《“十四五”住房和城乡建设科技 发展规划》 建筑信息模型（BIM）技术在工程设计、生产和施工领域得到推广应 用。研发自主可控的 BIM 图形平台、建模软件和应用软件，开发工程项 目全生命周期数字化管理平台。开展基于城市信息模型（CIM）平台的 智能化市政基础设施建设和改造。 2022 年 《“十四五”住房和城乡建设信息 化规划》 以新技术赋能“新城建”，以“新城建”对接“新基建”，深化 BIM、 资料来源： 《基于 BIM 技术的设计与施工协同工作模式研究》， 兴业证券经济与金融研究院整理 资料来源：住建部，兴业证券经济与金融研究院整理 ⚫ 当下 AI+设计产品典型应用 ➢ AI ROAD 交通快速方案设计系统 AI ROAD 是华设集团控股子公司江苏狄诺尼发布的一款基于人工智能技术的交 通市政方案设计软件，基于 AIGC 模型进行训练，初步形成了交通市政设计领域

湖南 长沙 410000 【摘 要】：本研究旨在探讨建筑工程数字化造价体系的构建与实施路径，以适应现代建筑工程管理的需求。随着信息技术的飞 速发展，数字化造价体系在建筑工程中的应用日益重要。本文基于现有文献和案例研究，提出了一种可行的数字化造价体系构建 和实施路径，旨在提高建筑工程的效率、精度和可持续性。通过本研究，我们希望为建筑行业的数字化转型提供有力支持和指导。 【关键词】：建筑工程； 报告，从而更好地指导工程的实施和监控。数字化造价体系有 助于提高成本估算的准确性。在建筑工程中，准确的成本估算 对于项目的成功至关重要。传统方法常常依赖于收集的有限项 目数据和个体的经验积累，容易产生偏差。而数字化造价体系 可以基于大数据和历史项目的经验，进行更为精确的成本估 算。它可以考虑各种因素，如材料价格、劳动力成本、地区差 异等，使估算更具参考价值，有助于项目的合理预算和资源分 配。此外，数字化造价体系还提供了更好的决策支持。在建筑 定成本估算方法和模型。这些方法和模型应该基于最新的市场 数据和建筑成本指标，能够应对不同类型的项目和不同地区的 差异。同时，成本估算模型应该具有一定的灵活性，可以根据 项目的具体特点进行调整和优化。这需要深入研究和实践，以 确保成本估算的准确性和可靠性。 （4）决策支持系统：数字化造价体系的一个重要功能是 提供决策支持。为了实现这一功能，需要构建决策支持系统， 该系统可以基于数据分析和模拟结果，为项目经理和决策者提

治项目非工程措施部 分 2022 年度建设任务的通知》开展溪源溪山洪灾害防治数字孪生试点建设要求，将数字 孪生流域建设与山洪灾害防治结合，在溪源溪小流域开展山洪灾害防治数字孪生流域试 点建设。基于数字孪生设计思路，在福州智慧水利（一期）已有基础进行延伸拓展，构 建溪源溪小流域数字孪生“四预”平台，实现流域监测数据、分析数据和模型运算数据 的可视化展示，在平台上完成该流域的防汛工作“四预”功能汇集展现，形成溪源水库 全方位感知 基于孪生底板，在三维地图上进行溪源溪小流域全方位感知展示。包括小流域雨情 信息、溪源水库水情、小流域河道水情、小流域水闸信息、小流域视频监控、小流域气 象信息、预报预警、预警统计、预警信息地图展示和全景图展示。 3.1.1.3 全过程推演 3.1.1.3.1 预报 根据溪源溪小流域业务需求，遵循客观规律，在总结分析典型历史事件和及时掌握 现状的基础上，采用基于机理揭示和规律 数字孪生平台 3.2.1 数据底板 基于福州市水利数据资源中心建设成果，在共享福州市水利数据资源中心现有数据 基础上，建设溪源溪小流域数据底板，包括基础数据、监测数据、业务管理数据、跨行 业共享数据、地理空间数据等数据资源内容，并利用福州智慧水利一期水利数据数据资 源中心已建的数据引擎及数据模型成果为本次项目提供数据底板支撑。 3.2.1.1 数据资源数据库 基于福州市水利数据资源中心，在现有数据基础上，梳理归集溪源溪小流域山洪灾