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。 BigQuery平台通过EDC组件并嵌入联邦学习，可以提供数据存储、数据处理、数据分析等全流程服务，以实现数据的 高效利用与处理。既能满足互操作性的要求，通过实现不同系统和平台之间能够无缝对接，从而推动数据的流通和共享，也 能确保数据自主权的实现，即保证参与者能够使用 限的控制权。BigQuery数据流通平台的技术特点有以下 三方面： （1） BigQuery云数据仓库 BigQuery作为Google Cloud的企业数据仓库，是Google Cloud数据处理的核心枢纽，具备诸多显著优势。它是完全 托管和无服务器的，这一特性赋予了它最大程度的灵活性与可扩展性，使其能够支持从千兆字节到艾字节规模的存储和SQL查 询。消费者可以将数据便捷地上传至Big 训练模型。这种方法在保护数据隐私的同时，利用多方数据进行模型训练，适用于数据孤岛场景，使企业能够在保护用户隐 私的同时，使用分散的数据源进行模型训练。在Google Cloud的架构中，联邦学习嵌入整个数据处理流程，与BigQuery和 EDC紧密配合。当服务提供商利用EDC访问BigQuery中的消费者数据时，联邦学习技术确保数据仅在本地进行计算，交换的 只是模型参数而非原始数据。 （4）数据自主控制

该部分功能由大数据中心提供，包括数据交换、数据处理、人口法人库数 据整合、数据共享、数据管理等内容。具体内容如下： （1）根据应用系统和人口库、法人库的建设需求，梳理数据整合的范围、 方式和规则等。 （2）委办局及企事业单位和舆情数据通过数据交换平台，汇聚到大数据中 心。数据交换包括数据交换平台自动采集数据和人工手动导入数据两种方式。 根据梳理的规则，统一通过数据处理工具进行数据的抽取、转换、加载，形成 到内网专网共享前置机中，然后通过人工方式将数据导 入到政务外网共享前置机中。 3 专网 独立前置 前置机部署在专网，专网与外网逻辑隔离。委办局的网 闸等设备或安全接入平台等实现专网到外网的通信，将 数据推送到外网前置机。 3、数据处理层 大数据中心将原始数据分为委办局业务数据和舆情采集网络数据等原始数 据、委办局业务数据和舆情数据行清洗之后的主题数据以及人口法人库等专题 数据三种。数据的清洗、比对工作统一使用 ETL 来完成。数据管理平台提供物 API），再经数据服务总线提供数据服务。 3、错误数据反馈 大数据中心错误数据从数据交换、数据处理以及应用层三个层面完成错误 数据的反馈。 （1）数据交换层 数据交换平台支持配置简单的规则，过滤错误数据，并通过日志等形式， 反馈给用户。 第 30 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 （2）数据处理层 ETL 做数据清洗、比对时，支持将过程错误信息存放到预先定义好的数据库 中，这样可以查询到清洗和比对的数据记录。

l 人工智能平台 数据处理 模型开发 模型训练 自动建模 模型部署 模型推理 模型管理 模型监控 主要包括 AI 智 络（ GAN ，主要用于图像和视频生 成） 3 模型训练：无监督学习算法（无标签） 半监督学习算法（辅以标注手段） 监督学习（标签） 强化学习（智能体 agent 根据奖励信号来更新策略） 数据处理层 模型训练层 推理服务层 视频 AI 统一算法仓：行业汇聚、百花齐放 单卡训练 多卡训练 数据标注 基于公有云技术底座能力 ， 联合九天共同构建智算平台， 提供从数据处理 、 模型训练到推理应用 的 一 站 式 全 流 程 AI 开 发 服 务 ， 为大模型 、 数 字 人 、 智能质检 、 智能客服等 AI 能 力 及 应 用 提 供 研 发 环 境 、 工具和平台，

对于重复记录的处理 第四部分 接入系统改造 接入系统改造方案  数据库改造  档案改造  属性对照关系处理  用户信息改造  系统功能改造  历史数据处理  新增数据处理  反馈信息处理  数据推送模式  主动查询模式 接入系统档案改造建议 ID 名称 属性 A000001 康泰克 颗粒物 集团大数据对象

登记字段 登记数据表中的各个字段，按照标准业务规范将其语义化，明确各个字段的业 务含义。类似于平台的数据字典的登记。 3.2.1.4 血缘分析 数据处理转换的过程中设计到多个数据层，为了保证数据的准确性、可追溯性 和唯一性等要求，对数据处理的过程进行相应的记录。 首先应该提供数据表追溯功能，对某一个数据表而言，可以查看它的数据转换 轨迹，数据由哪张表得来，经过了几层数据转换处理等。 3 80%的数据都是非结构 化数据，这些数据每年都按指数增长 60%.显然，加强对非结构化数据的重视程 度对于提升整体收集运用数据的能力效果显著。 另一方面，伴随着技术发展，传统的数据处理流程已不能满足业务需要， 提高数据处理速度势在必行。例如，O2O 模式对用户数据实时处理有着极高的 要求：用户数据伴随用户行为产生，这些数据往往是高速实时数据流。而且 O2O 业务周期短，这需要实时的分析用户数据并根据分析结果对用户进行个性

根据不同的应用场合要求将信号传输接入 到相应的工控机或者云平台，传输包括基础 RS485 、 GPRS 、以太网、 WiFi 、蓝牙、 Zigbee 、 433 等接入技 术。 （ 3 ）、数据处理部分：数据最终应用处理环节，将末端监测到的数据通过相应的传输方式，将信号传输至工控 机、云平台远端访问、 LED 显示屏 厂区环境监测 厂区大气监测 环境监测系统 - 功能实现原理图 环境监控监测系统 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 数据潜在价值。 提供有效的预测手段，掌握消防的主动权

( 约 700 台服务器 ) AI 算力规模 每秒 80 亿亿次 是长三角当前投运规模最大、算力最高的智能计算中心 ! 相当于一小时可完成 100 亿张 图像处理 1 万公里 自动驾驶 AI 数据处理 300 万小时 语音翻译 南京智算中心算力规模 Aic 指 标 0. 8 Eops( 一期累 计 ) 1.8Eops( 二期累计 ) 2.5Eops( 三期累计 ) 分布式存储系统

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