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 关键词： 智算中心；气流组织；CFD；空调系统 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 intelligent 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 何 健

P1 面向数字孪生流域建设的洪涝模拟解决方案 汇报提纲 一、 建设背景与新的要求 二、 洪涝模拟方面技术成 果 三、 数字孪生流域建设成 果 四、 未来展望 P2 01 建设背景与新的要求 P33 洪涝灾害一直是我国的心腹之患 据 2000 多年的历史资料统计 ，我国平均每两年发生 控 水 平” ( 习近平 ， 2018 ） 全国洪水威胁区域分布图 研发面向数字孪生流域建设的洪涝动态演进模拟业务系统 ， 是实现国家防洪减 灾 和水利高质量发展和的关键任务 数字孪生流域建设背景 P4 2017 年 ， 习近平总书记提出要建设网络强国、 数字中国、 智慧社会 ，把“智慧社会” 作为建设创新型国家的重要内容 年水利部印发《关于开展数字孪生流域建设先行先试工作的通知》 大力推进数字孪生水利建设 ，支撑保障“四预”工作。 — 2023 年全国水利工作会议 数字孪生流域建设背景 P5 雨水情监测尚不能满足洪涝模拟的需求 ， 需要加快构建雨水情监测预报“三道 防线” 受全球气候变暖影响 ，我国极端暴雨频发 ，人民群众生命财产受到严重威胁 ，提升致灾暴雨精 细 监测、精准预报预警能力 ，延长洪水预见期、提高预报精准度

5 项 标准的编制工作。 数字孪生智慧工地 数字孪生智慧工地通过工地中台、三维建模服务、视频 AI 分析服务等技术支撑，实现智慧工地的昨天、 今天、明天态势的高精度动态仿真，趋势分析、预测、模拟，聚焦安全、高效、体验和成本优势，帮助客 户建设智能化、标准化的智慧工地综合业务系统，解决传统工地管理存在的弊端，更好的助力客户提高工 地管理、安全水平，降低工地管理运营成本。 工地安全监控 电子围栏、烟火检测、安全帽检测、陌生人识 别等，提升监控效率，细化监管粒度，保障生 可对施工方案进行模拟，对施工人员进行 3D 动画交底，提高了交底的可行性； 在模型建立后，对模型进行观察，找到钢筋的碰撞点，对钢筋的布置进行优化； 也可以模拟模板支撑体系的受力状况，以确保模板支撑体系的施工安全；对综合 管线碰撞检测也更加智能化，在结构、建筑、机电、设备模型都创建完成后进行 2018 年 12 月 01 日 城工 H⁸ :2020 年 03 月 31 日 (55) 丝 是 BVB 工网谐指 BC⁸8 工 面 场 图工晔以毕酷 数字孪生 模拟仿真 时空大数据 物理实体工地 新规划 新建设 数字孪生 数字孪生工地使整个工地虚实相生、同生共存 数字虚体工地 新管理 新服务

、预报预警、 气象预警、公众预警发布、对内预警发布和预警规则设置功能。 3.1.1.3.3 预演 在数字孪生流域中对溪源溪小流域的典型历史事件、设计、规划或未来预报场景下 的水利工程调度进行模拟仿真，正向预演出风险形势和影响，逆向推演出水利工程安全 运行限制条件，及时发现问题，迭代优化方案，制定防风险措施。建设内容包括方案预 演、方案比对、预演概化图、历史反演和历史洪水影响分析。 3 没分析模型可以计算沿河滩地淹没范围及淹没水深的变化过程，为滩地淹没风险分析提 供依据。 3.2.2.1.2.5 模型率定与验证 有资料地区收集各地区近期两场以上的历史洪水事件，根据计算结果中监测站点处 的模拟值与实测值比较来对模型的准确度进行检验。缺乏实测洪水资料的河道或区域， 可参考采用其他类似河流或区域率定合格的参数。 3.2.2.1.2.6 洪水预报模型精度评价模型 洪水预报精度评定应包括预 调度寻优模型的目的是在满足水力、调度和入流等各种约束条件下，采用某种策略， 找到水系中闸门和泵站等可控工程设施的组合运行调度规则，使整个水系的综合防洪效 果达到最优。调度寻优模型以水系的暴雨径流过程为输入，通过预报调度耦合模型模拟 计算得到整个水系中的水库、闸门、泵站、河流等水利设施的泄流过程，利用这些计算 结果进而可以计算出联合调度的特征值（如水库水位等），对比模型计算得到的不同方案 特征值，确定各个计算时段闸泵水库

[1]。AI人工智能区别于其他技术，它具备深度 学习、可模拟性等特点，这也是其能够在诸多领域得到广泛应用 的重要原因。AI人工智能还具有，能够模仿、解决更多更复杂的 问题，减轻人工压力，提升各行各业的工作效率。同时，AI人工 智能的发展方向也是一个未知数，值得深入研究。目前，AI人工 智能的应用形式主要有如下几个方面：一是机器学习。机器学习 是人工智能的核心，它通过模拟人类的学习方式、方法，来持续 2023 （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、 智能化发展的需要。但在 AI人工智能的帮助下，可以实现建筑设 计方案的模拟仿真，并以虚拟的形式展示建筑的实际情况，为项 目管理人员的工作提供重要的决策支持。在进行建筑设计的过程 中，设计人员应通过网络平台，利用计算机语言开发和人工智能 造型的方法，来建立一个更完善的建筑结构虚拟模型，提高建筑

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 工程中，项目经理和决策者需要不断地做出重要的决策，如何 优化设计、合理配置资源、选择供应商等。数字化造价体系可 以通过数据分析和模拟，为决策者提供更全面的信息和方案， 帮助他们做出明智的决策，降低风险，提高项目的成功率。 数字化造价体系有助于实现建筑工程的可持续发展。通过 对成本和资源的精确控制，它可以帮助减少浪费，提高资源利 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 供多个方案和选项。这有助于他们更好地理解项目的潜在风险 和机会，做出明智的决策。决策支持系统还需要与其他数字化 工具和技术进行集成，以实现信息的共享和交流。 （5 （2）决策支持的优化：数字化造价体系不仅用于成本估 算，还可用于项目决策的支持。它可以帮助项目经理和决策者 分析不同方案的成本、风险和效益，提供多维度的数据支持， 使决策更为科学和明智。数字化造价体系还可以进行模拟和预 测，帮助决策者更好地了解潜在的风险和机会，制定更优化的 项目计划。 （3）项目管理的协同性增强：数字化造价体系可以与项 目管理系统和协同工具集成，提高了项目管理的协同性。各个 项目团

对项目进行规划、建设、应急与运维，并对突发事件第一时间做出预警应对，确保园区整体 有序高效管理。 智慧规划解决方案 将原有的 GIS 数据与拟建的 BIM 数据通过统一的平台相结合，通过模拟、分析、绘制的方式 实现规划管理的需求，精准计算各种规划参数。 规划数据模型分析 园区规划数据模型集成所有规划数据，基于平台进行任意形状的拉伸、测量、漫游，实现对 智慧园区规划分析的需求，同时在 多算对比，有效管控 云创 BIM 数据库可以实现任一时点上工程基础信息的快速获取，通过各项数据的多算对比， 实现对项目成本风险的有效管控。 虚拟施工，有效协同 通过 BIM 三维可视化技术结合施工方案、施工模拟和现场视频监测，大大减少建筑质量问 题、安全问题，减少返工和整改。 冲突调用，决策支持 云创 BIM 可以为工程提供数据后台的巨大支撑，项目基础数据可以在各管理部门进行协同 和共享，保证工程基础

提供标准的 SDK （或定制 SDK ），让第三方平台能接收人脸识别结 果。  系统能记录每次识别和验证的过程，单独存放并以报表形式呈现，作 为复查验证依据。  人脸比对绝对杜绝如：照片、玩偶、模拟视频等等攻击手段道破。 人脸识别智慧社区管理方案 人脸识别访客登记管理 通过二代证读卡器，获取证件上的人脸照片，与现场持证人的人脸进行比对，检查 持证人与当前证件是同一个人——即利用人脸识别技术，实现探监和到访人员的“人 提供标准的 SDK （或定制 SDK ），让第三方平台能接收人脸识别结 果。  系统能记录每次识别和验证的过程，单独存放并以报表形式呈现，作 为复查验证依据。  人脸比对绝对杜绝如：照片、玩偶、模拟视频等等攻击手段道破 人脸识别智慧社区管理方案 人脸识别大门访客登记管理—应用价值 A. 一种固定验证过程的证据（记录验证过程） 当它用于人工查验的辅助时，可以有效的证明验证方仔细核查了证件

人工智能的定义及其子领域 关于人工智能的定义，目前大家普遍接受和认可的是：人工智能（Artificial Intelligence）， 英文缩写为 AI，是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知 环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。 综上所述，业界普遍认为人工智能是计算机科学的一个分支，它的目标是让计算机及其他相 关技术能够执行 给出的定义：人工智能是利用计算机和机器模仿人类思维的问题解决和决策制定 能力，即：像人类一样的思考系统，像人类一样的行动系统。 其他主流的人工智能的定义，包括： 感知 学习 行动 交流 推理 模拟 设计 控制学 认知科学 心理学 计算机 科学 数学 12 AI 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 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“自然语言处理”两个子领域的融合；而“机器学习”里面又有“计

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