检查空调系统的运行状态，清洁过滤器、排水管道等，以保持良好的冷却效果。 • 如果温度或湿度异常，及时调整空调设备或采取其他措施，以防止设备过热或潮湿。 供电维护： • 监测和记录机房的电力消耗，及时发现异常，进行节能改进，降低 PUE 节能的机会。 • 定期检查和维护电源配电设备，如电池组、 UPS 等，确保其可靠性和备份能力。 • 定期进行电力负载测试，以确保配电系统能够满足机房设备的需求。 安全维护： • 等设备的正常运行和覆盖范围。 灾难恢复计划： • 协助制定更新机房的灾难恢复计划，包括备份恢复、紧急停机和数据中心数据升级等情况 • 定期进行灾难恢复演练，评估计划的有效性和可行性，并及时修正和改进。 故障分级及处理方案 故障级别 定义 处理方案 响应时间 一级故障 指设备在运行中出现系 统瘫痪或服务中断，导致设 备的基本功能不能实现或全 面退化 1. 当得知系统出现故障时，首 进行必要的测试和验证，确 保设备恢复正常运行。 故障处理： 故障记录和报告：对发生的 故障进行详细记录，包括故 障描述、定位和修复过程、 使用的工具和材料等信息。 生成故障报告，用于后续的 故障分析和改进。 分析和改进：定期分析故障 记录和报告，寻找故障发生 的共同模式和原因，提出改 进措施，以减少类似故障的 再次发生。 更新文档和知识库：根据故 障处理经验，更新相关文档 和知识库，使运维成员能够 更好地应对类似故障。

多针对特定区域问题定制 ， 通用化程度低 新的要求 国外模型 国内模型 P8 算法在高效支撑数字孪生业务上存在明显不足 ， 需改进算法 ， 以提高计算 效率 现有传统的模型建模过程复杂 ，复用难度大、推广成本高 ，在模型计算方面存在着计算时间过长 的问题。需要改进算法与计算模式 ，提高模型的计算速度。 复杂水网系统示意 堤防 新的要求 复杂水网精细刻画 水量交换节点精准建模

自动分析员工线上测试、考试的结果，帮助员 工查缺补漏、重点学习某些特定的知识点。这 一功能主流的 e-learning 平台都有。 培训效果评估 利用 AI 技术深度评估培训效果，分析学员在 培训课程中的表现，并提出改进建议。 智能课程助手 将智能客服技术引入线上培训场景，弥补线上 培训和老师互动不足的问题，这一应用通常是 针对某一特定的知识领域，对知识的整理和互 动的设计要求比咨询应答场景要高得多。 （3）学习与发展 数字员工，实现员工服务助手和高层战略助手 的功能。通过「AIGC 数字人助手」这种人工智能创新解决方案， 整合企业微信和 AI 助手的功能，实现了统一服务入口、快速构 建知识库、集成文档和信息调阅等核心需求。这一解决方案显 著地改进了集团的员工服务体系，提高了服务的时效性和专业 性，降低了人力成本。AIGC 数字人助手的应用将进一步推动集 团的数字化转型和提升竞争力，为员工和管理层提供更好的工 作体验和决策支持。 53 进行分析，形成全维度画像 基于大数据及机器学习建模 并自动推荐合适人才 第三阶段 : AI 辅助决策 离职预测 绩效预测 通过大数据分析模型，以及 过往数据，预测离职倾向 综合估计组织改进和变革的 趋势，以及组织需要进行的 突破性改进和创新 第四阶段 : AI 机器决策 人才扫描 组织扫描 利用人工智能解决复系场景 问题，例如任用谁？培养谁？ 激励谁？淘汰谁？ 利用人工智能解决组织战略 性问题，例如哪个组织有战

（1）投标人应针对本项目提供质量管理及风险管理计划，明确质量控制点、控制内 容、质量要求、检查记录要求，并经采购人审核、批准。 （2）投标人在项目实施过程中应开展质量保证活动，所提交的进度报告应包括质量 报告内容，对质量问题制定改进措施并有效执行。 （3）投标人必须接受采购人的质量监督检查，提供真实有效的相关质量活动记录、 证据，无条件接受招采购人提出的质量问题整改要求，承担质量责任及因质量问题导致 的进度延迟责任。 4 件质 量管理和质量保证标准进行系统分析、设计、代码化和测试，从管理职责、质量体系、 设计控制、文件和资料控制、项目实施控制、不合格品的控制、纠正和预防措施、质量 记录的控制、内部质量审核、分析改进、实施培训、服务等多个方面对软件质量进行要 求和系统管理。 4.6 系统集成 （1）投标人作为本项目的系统集成商，根据本项目要求完成系统总装集成，系统整 体调试工作，保证项目各部分顺利实施，并确保整个系统的部署和稳定运行。

投入运行，并将整合到共同欧洲其他数据空间中。 3.欧盟数字金融平台 欧盟数字金融平台是为欧盟和其各成员国监管机构，提供准确、一致和即时数据的一个监管平台，由一致和标准化数 据、数据共享和重复使用、报告要求的改进和技术友好设计、相关当局共同管理等四个模块构成。此外，Data Hub initiative 作为欧盟数字金融平台的组成部分， 专门为促进某些无法作为开放数据提供的公共部门数据的重复使用，Data TEFs将提供物理和虚拟设施的组合，技术提供商可以在其中获得支持，在现实世界环境中测试其最新的基于人工智 能的软/硬件技术，包括支持基于人工智能的最新技术的集成、测试和实验，以验证和演示特定应用领域中的问题/改进方案。 AI TEFs还可以通过与成员国主管部门合作支持监管沙箱进行监督测试和实验，为《人工智能法案》的实施做出贡献。 目前，已有四个TEF项目在2023年1月1日启动，包括农业食品领域的 a