和泛化能力、能够根据所处的复杂动态环境自主产生并完成任务的通用人工智能体，使其具备自 主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作等能力，且符合人类情感、伦理与道德和相关的 法律法规。实现通用人工智能需要满足三个关键要求： 1) 通用智能体能够处理无限任务，包括那些在复杂动态的物理和社会环境中没有预先定义 的任务； 2) 通用智能体应该是自主的，也就是说，它应该能够像人类一样自己生产并完成任务； 结构化内容写作 方案和岗位薪酬区间。 职务智能梳理 基于 AI 和大数据，对行业内同类岗位的工作 内容、任职要求、胜任力等进行大样本统计 和内容整合，避免在企业内部进行冗长的职 务分析过程。典型的产品是薪智在线分析平 台。 AI 岗评 从对职位价值的影响因素的人工提取并手动 打分，过渡到基于组织架构、岗位类别、岗 位职责、岗位要求、市场价值等因素在内的 模型算法打分。 公司薪酬智能诊断 AI 可以通过对历史数据和市场趋势的分析， 之数字营销方式多样且高速迭代，技能要求多变，薪酬水平也多变， 因而招聘定薪时需及时了解行业水平并调整。 基于此，薪智平台在对标竞品招聘动态场景中利用 AI 赋能的价 值得以凸显，例如： 1）招聘动态数据：实时跟踪市场上主播、数字营销类人才需求， 特别是同类企业对该类岗位的需求和薪酬水平。结合过往数据智能 生成人才需求和薪酬趋势，指导企业优化招聘策略，提升招聘部门 的招聘效率； 2）把握岗位技能要求和薪酬涨幅：通过

的重点工作。随着技术的不断发展，企业的管理理念、经营模 式和商业模式都发生了巨大的变化， 由此带来的是生产和业务 模式上的变革。这种变革对企业生产经营带来了前所未有的影 响，也为企业数字化转型提出了更高要求。与此同时，技术也 在不断发展和创新，推进企业对于数字化转型战略的实施。 （4） 央国企历史沉淀和实力雄厚 央国企作为国民经济重要的支柱产业和国民经济体系的中 坚力量，在经历了国企改革后的经济转型过程中获得了较大 为基础的 数字经济时代下，电力企业数字化转型势在必行，这是实现行 业高质量发展和有效化解能耗问题的关键所在。 当前，数字经济发展处于关键时期，数字化转型是企业提 质、增效、降本、提高竞争力的必然要求。随着技术的进步， 大数据、人工智能等技术在电力行业的应用正不断加深。为应 对新形势下企业数字化转型面临的新挑战，实现企业数字化转 型的目标，需要企业进一步认清形势，把握机遇，探索建立符合 自身实际情况的数字化转型之路。 订单，并在计划冲 突时主动重新分配工程师，利用AI智能分析实时提供优质服务建 议。 （2） 根据地理位置、客户偏好、可用性以及服务协议级别创建调度计 划，智能派单引擎实时计算匹配路由，按照服务要求快速匹配合 适的工程师。 （3） 提供服务预测和服务资源优化配置，追踪资产位置、维修历史与计 划，在问题出现之前提供预见性服务，根据需要提供修理、更换部 件等服务。 （4） 实时查看工程师移动

意义上的不可流通数据将随着隐私计算、区块链、智能合约、控制技术和数据沙箱等数据安全流通技术的不断突破，而逐步 变成可流通数据，从而充分释放这些涉隐涉密数据的高价值潜能。 数据安全流通要求新型数据基础设施的建立。人类社会不同发展阶段对统筹发展和安全提出了不同的要求。在信息 化、网络化发展阶段，数据具有的要素价值还未被广泛充分认识，数据安全成为关注的重点，即必须确保信息和网络的绝 对安全，甚至为了保障数据安全，往往采取 据 流动，以实现“进不来、看不懂、拿不走、可溯源”等数据静态安全。在数据要素化发展新阶段，数据成为新型生产要素， 不仅对数据提出大规模、高通量、快速率的流通要求，充分发挥数据的要素价值作用，同时对数据安全也提出了新的、更 严格的要求，即要确保数据在大规模、高通量、快速率的流通过程中的安全。数据安全发展到了动态全过程安全阶段，这 时不仅需要更加强大的连接和算力功能，对数据更大规模、更快速率、 le 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与管理自己的数据，在向他方提供数据访问权限时，能够保持对自己数据 是否流通、流

人脸识别智慧社区管理方案 人脸识别智慧社区管理方案 概述与需求 人脸识别智慧社区管理方案 前 言 随着我国国民经济的高速収展和人民生活水 平的提高，人们对居住环境的要求也在日益增长， 尤其是对社区建设的质量提出了更高的要求。在 此前提下，住宅小区的智能化开始起步，我国住 宅小区及其住宅小区的建设将进入一个新的収展 时期，开始向注重“质”的时代迈进，智能小区 的 建设将使人们生活质量进一步改善和提高，以