是： 狠抓质量、工期、安全以及文明施工的目标管理。 对工程所用的材料、构配件、机械设备进行优化配置。 对项目管理人员采取优化组合。 项目所需资金实行专款专用。 强化工程质量的过程控制和监督管理。 4 积极推广新技术、新工艺。 合理有效地降低工程造价和业主投资。 工程从开工到竣工直至维修服务全过程按 ISO9001 质量体系运行。 “ ” 强化文明施工管理，创 文明安全工地 施组、技术支持组、质 量监督组及甲方技术 人员 检查施工场地，发现施工存在 问题，确定施工时间 工程培训组安排甲方指定技 术人员进行方案要求的培训。 检查到货产品的数量与质量， 由甲方、监理方负责人签收并 出具相关报告 根据本工程的目标， 按照本 工程的技术方案，进行此工程 的具体实施工作。 8 系统测试 项目领导小组、 施工公 司工程实施组、 技术支 持组、质量监督组及甲 方相关人员 组，形成专门的工程组织机构，项目团队的成员和主要职责如下： 项目管理部：负责工程的具体实施，协调公司、现场各方的关系，项目经理由公司 商务总监担任，项目部成员包括各系统专业设计和施工负责人、质量监督负责人、安全 负责人及现场工程师等，具体项目机构设置如上图。 现场项目经理：本工程采用项目经理负责制，项目经理拥有调配本工程现场人力、 物力、财力和优先使用公司其他工程范畴的资源的权利，并负责工程保质保量按时完成。

建设背景 住建部门 + 环保部门 + 安监部门 + 人 力社保部门 数量多、分布广，政府集中监管难度大 就业群体大，流动人口多，无法保障劳务人员的合法权益 n 施工环境复杂，安全隐患多，缺少预警与监督的技术手段 施工单位 + 建设单位 + 建筑公 司 + 开发商 数量多、分布广，总部统一管理难度大 工地作业流程节点多，缺少过程可视化管理 成本和质量管控要求高，缺少可视化回溯管理 人员安全意识薄弱 —— 政策发 文 政策动态 》 - 2025.7.3 1 、武汉市城乡建设局 《市城建局关于进一步规范武汉市建筑工人实名制平台接入和管理的通知》 主要内容：实名制 2 、武汉市建设工程安全监督站 《市安监站关于加快推进房屋市政工程扬尘在线监测和智能喷淋工作的通知》 主要内容：扬尘 3 、湖北省住房和城乡建设厅 《关于加强建造施工现场塔式起重机和疫情防控智能化监测的紧急通知》 主要内容：实名制疫情防控 语音提醒，超员截停 统计汇总，实现闭环 AI 升降机人员安全预警 AI 机械操作预 警 司机疲劳识别 机管大师 - 设备一体化管理系统 ， 从设备选型计划到进场 ， 安装 ，验收 ， 使用和拆除全过程监督 ， 同时从公司、 项 目 两个层面系统管理在场设备状态 和特种作业人员情况。 通过建立、 监管现场机械设备电子档案 ，提高专职员工履职率 ， 降低设 备安全风险 建立电子档案，设备管理标准化

进场材料验收采 用 手工完成，常 导致 数目误报 ◆ 劳资纠纷频繁发生 ◆ 存在作业安全隐患 ◆ 现场劳务人员管理 复杂 ◆ 施工现场危险区域 多，传统依靠人力 效率低下，难以做 到全过程监督管理 ◆ 结构安全监测困 难，安全事故频发 ◆ 建筑工地产生的扬 尘、噪音振动，常 造成空气污染，扰 乱周边居民，同时 造成建筑施工脏、 乱、差、闹的社会 形象 ◆ 塔吊设备由于操 实时监测施工现场安全生产措施的落实情况，对施工操作工作面上的各安全要素如塔吊、施 工电梯、中小型施工机械、安全网、外脚手架、临时用电线路架设、基坑防护、边坡支护等 实施有效安全措施，随时将上述各类信息提供给相关单位监督管理，及时消除施工安全隐患 行业背景 住建部《 2016 发展目标：“十三五”时期，全面提高建筑业信息化水平，着力增强 BIM 、大数据、智能化、移动通讯、云 2014 住建部 《建筑塔式起重机安全监控系统应 用规程》形成行业标准，对塔机监 控系统进行了明确规定 住建部 《工程质量治理两年行动方案》健 全工程质量监督、监理机制；大力 推动建筑产业现代化 住建部 《关于进一步加强和完善建筑 劳务管理工作的指导意见》推 行劳务实名制管理 住建部 《关于推进建筑业发展和改革 的若干意见》强化安全质量管

Transformer 架构（用于自然语言处理和部分图像生成任务） 通过自注意力机制处理长序列数据、生成对抗网络（ 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 高，单一模型难以满足预 期效果。因此，将多个不 同算法模型融合，以更好 地发挥作用。这架构使得 在处理垂直行业问题时具 有更高的准确性和鲁棒性 模型原理 • 预训练：以大量通用数据和领域数据自监督训练的语言模型为基座模型。 • 微调：使用大量通用任务数据和领域任务数据进行 Prompt Learning 微调。 • 结合专业知识：充分利用达观数据自身多年积累的专业文档资料报告等信息，将专业领

AI 服务 CPU GPU 细粒度切分 调度策略 算力服务管理 FPGA ASIC 算力标准化 算力资源 算力池化 算力调度 算力服务 数据 处 理库 机器 学习 强化 自监督 学习 学习 自动机器学习平台 内存 配额策略 计算 负载均衡 共享超分 虚拟化 容器化 算力集群 智能网络 智能存储 算力聚合 RDMA 智能管理 软 件定 义 网络 软 件定 机器人 智能制造 医疗影像 无人商店 智能客服 智慧物流 智慧农林 智慧交通 应急管理 防洪减灾 环境保护 地理测绘 GPU FPGA 智能计算中心技术架构 深度学习 自监督学习 强化学习 自动机器学习 跨媒体多模态 智 算 中 心 作 业 环 节 算力生产供应平台 聚 合 算 力

数量等现象，导致材料成本上升 ，管理层缺乏有效手段监控。 材料清点手段落后，成本虚高 2. 现状分析－材料控 制 施工现场危险区域繁多 ，而传统的完全依靠人力手段，效率低下 ，而且难以做到全过程、全方位的 监督管理，容易存在监管漏洞。 危险区域繁多，监控手段落后 2. 现状分析－安全施工 （ 1 ） 高空作业危险区域 动火作业危险源 人工巡检 结构安全监测 • 工程结构安全监测主要包括对大体积混凝土浇筑温度

报警信息同步推送，同时，可联动广播语音提醒，形成抓拍台账，保存于后台数据库。 | 安全监管 |AI 安全隐患识别系统 “ 设备管理” : 设备管理系统，旨在通过在各类工程设备上加装专用的安 全监控系统，协同整个信息化平台，达到监督作业状态、 危险预警 / 报警、避免事故发生的效果。 > 塔吊安全监测 > 吊钩可视化 > 电梯安全监测 > 车辆管理 > 电箱监测 设备商、设备、操作司 机，在智慧监管系统入 库

多远都能监测到位，一旦发生盗水情况， 都能及时报警，第一时间处理。实践证明这项产品是能够帮助水司解决消防栓管理问题的。 1 、从消防铨管理部门和各单位、社区角度看： 免去日常到现场监督管理的任务； 在火情发生时可以快速定位消防铨； 通过消防铨水压远程监测提高消防队救火的成功率； 辅助决策城市消防铨布局的合理性。 2 、从供水企业角度看：

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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 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