些可以用 AI 替代，哪些可以在 AI 的加持下大幅提升效率；基于上面的分析重新评估岗位价值，重新制定编制、预算以及对应的薪 酬激励体系和机制，重新设计组织结构，这些最底层也是最核心的人力资源管理逻辑；并且和业 务部门一起重塑工作流程和人机协作的机制，和 IT 团队一起引入企业内部的 AIGC 生产力工具， 并营造人机协作的组织氛围，提供必要的培训支持，让人机协作和谐地发生。甚至，未来人力资 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， 给出行业的景气度、职位技能变化、职位薪 酬趋势、人才需求趋势、城市布局和薪酬趋 势等。结合企业内部的薪酬情况，形成相应 的调整建议。 数据显示，在以薪酬为核心的诸多细分场景中，应用 AI 技术于薪酬计算、内外部薪酬趋势及 结构分析以及维护人事档案管理等成为 HR 们核心关注区域。此外在薪酬方案自动化、数据分析 以及咨 亿年轻用户的喜爱和信赖。但在持续深耕 与发展的同时，小熊电器在营销、研发、生产、市场四类重点岗位 行业人才竞争激烈、资深人才缺口大等情况越发明显。 为实现更具竞争力水平的薪酬管理方案，建立健全员工激励机制 和福利制度等目标，小熊电器与薪智平台达成通力合作，解决诸多 管理难点，例如： 1）行业动态：小家电行业竞品众多，充分竞争，既要在生产端 成本控制，又要在市场端运用各种新的营销方式。因此需要把握行

为控制词表，对财政数据资源进行网状组织，满足从分类、主题、应用等多个 角度对财政信息资源进行管理、识别、定位、发现、评估与选择的工具。 第 5 页 通过定义数据资源目录体系，建立数据资源管理机制。数据资源目录体系应具 有以下功能：  建立描述资源的核心元数据，标识并描述所有的数据资源，包括数据资源 的名称、描述等信息；  建立描述数据资源的分类体系，以此为基础将所有数据资源分类； 恢复，入库与出库；对目录服务器的运行进行监控；根据查询日志，统计访问 系统的次数，统计分析不同信息资源的查询次数等。 维护包括目录结构树和目录条目信息的维护。当资源的分类体系发生变化 时，目录服务系统要调整目录结构。当资源条目信息需要修改、删除、添加和 更新时，目录服务系统支持管理员实现这些操作。除了对目录结构和内容的维 护以外，目录系统还应该提供辅助的系统功能，主要包括： 1) 日志分析 根 2.5.1 任务分类 在数据源分类的基础上对数据进行处理，可以新建多个任务对数据进行处理， 对每个任务进行任务分类。 第 21 页 3.2.6 任务调度 按照各种任务执行方式，配置任务调度机制。主要有手工执行、定时执行、定 期执行、触发执行等。 图 功能设计.3：定时器配置图 每个任务是由一个或者多个转换组件组合而成，都有任务的开始和结束，对应 着数据的输入和输出。 图 功能设计

做管控 & 保成 果 主管领导 专家顾问组 运维工程师 项目总监 运维工程师 运维工程师 技术资源部 运维服务团队组成 主管领导：参与年度目标、项目建设规划与项目运维预算的制定、调整的讨论，升级调整优化工作的验收审核，对接数据中心领导， 处理服务中重大风险、争议、投诉的处理 项目总监：对接中心部门领导，负责运维工程师上报的项目风险、争议、投诉的跟进处理；集成运营商项目经理的管理与业绩考核； 高性能和功能。 暖通维护： • 定期监测和记录机房的温度和湿度，确保它们在适宜的范围内。 • 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 1 小时电话响应，我 方及原厂工程师和备件次 日到达现场 针对硬件故障处理响应措施 实施监控系统：通过 DCIM 系统，监测硬件设备的运行 状态、温度、电力消耗等关 键参数。 设置警报通知机制：设定阈 值和警报条件，当硬件设备 出现异常时，及时发送警报 通知给相关人员。 实施巡检和定期检查：定期 进行设备巡检，检查设备是 否存在可见的物理故障迹象， 如电线插头松动、指示灯异 常等。 故障发现：

精准率低 测不准 痛点 难点 不敢用 无法有效业务化 新的要求 抓不住 P6 模型的区域属性强、 且缺少多模型耦合工作机制 ， 需要提出大范围精细化 产流模拟方法 传统模型复用难度大 ，在多模型耦合工作机制方面较为薄弱 ，在大范围地区产流模拟存在一定 的 不足 ，需要建立一套统一的模型开发和映射标准规范 ，在此基础上研发大流域尺度精细化的产 流 水文 模型 ，在深度学习模型中考虑了 流域产汇流的物理机制 ，使深度学习模型测预测结果更符合物理规律。 耦合物理机制的深度学习： 产汇流机制约束的深度学习洪水预报模 型 技术成果： 提高模拟精 度 在损失函数中嵌入物理机制 在模型训练模式中考虑物理机制 P16 耦合物理机制的深度学习： 产汇流机制约束的深度学习洪水预报模型 模型结构： 在充分考虑流域产汇流机制基础上 ，模型构建了分布式的深度学习预报模型进行滚动预 情时间序列特征数据； 精度较高： 典型暴雨场景下 ，模型 Nash 效率系数达到 0.95 ； 建模快速： 相较传统水文模型率定参数的耗时 ， 率定参数速 度提高 40 倍。 耦合物理机制的深度学习： 产汇流机制约束的深度学习洪水预报模 型 技术成果： 提高模拟精 度 P18 在各类规划规程调度的基础上 ，根据工程调度的需求 ，在流域水利工 程 调度拓扑关系图上 ，针对调度对象和目标 ，可进一步优化水库水闸的

（3）大数据中心提供数据共享服务，根据内部系统和外部委办局及系统的 需求提供数据授权，提供完善的数据安全机制，保证数据的安全性。 （4）大数据中心通过数据管理平台提供数据管理维护的功能，方便运维人 员及管理员查看委办局主题库、人口法人库的数据量、数据使用情况等。依据 数据需求量及数据中心的负载等信息，运维人员可在技术上进行调整，保证数 第 10 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 据中心稳定、健康的运行。 支撑。 2、二期——应用推广 扩充基础信息库和专题库的建设范围，提供更丰富的数据支撑。建设重点 转向应用服务，向全市域委办局推广数据应用。 3、三期——全面推广 深化数据运营，完善数据更新及补充机制，适时提供社会数据开放服务。 3.2 建设目标 1、总体目标 建设 XX 市城市大数据中心，完成人口库、法人库数据的汇聚，提供可扩展 第 12 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 3、数据采集周期设定小于委办局数据提供周期的 90%，以保证数据的及时 性； 4、主题库、专题库包括实时数据快照，方便查询主题库最新数据； 5、主题库、专题库包括累计数据快照，记录主题数据累计变化的结果，使 用数据版本管理机制，支持数据的历史分析，保证数据时间维度上的完整性； 6、主题库、专题库周期进行数据备份，每周一次完整备份，每天一次增量 备份，并由 XX 机房提供容灾备份，保证数据的安全，防止意外情况导致数据不

优化模型体积和计算效率 4. 边缘部署 • 推送 INT8 模型至变电站 NPU 节点 • 完成边缘侧模型部署 学习率策略：初始学习率 1e- 4 ，余弦退火衰减（周期 200epoch ）， 动态调整学习率。 训练时长：单卡训练约 120 小时，集群训练约 15 小时，线性加速比 8.5 倍，显著提升训练效率。 技术细节：采用梯度累积（累积 4 批次更新一次参数） ，优化训练 高效同步。 调优策略：检查 RoCE 网络拥 塞，调整交换机流控策略，优 化网络性能。 训练监控指标 监控指标：训练 loss （负荷预 测 Loss ＜ 0.05 ，巡检缺陷识 别 mAP ≥0.95 ）。 阈值范围：设定明确的监控阈 值，确保模型训练质量。 调优策略：调整学习率 / 批次 大小，必要时重启训练作业， 储性能。 分布式存储 曙光 ParaStor 500K 分布式存储，满足大规模数据 存储与并行访问需求，保障数据存储的可扩展性与 灵活性。 分布式存储采用多副本机制，确保数据可靠性与安 全性，结合智能调度算法，优化存储资源利用率， 降低存储成本。 存储架构 存储方案 第 17 页 数据策略 分布式统一存储 全闪池 混闪池 NFS

具有重要意义。这不仅帮助企业准确掌 握产品碳排放情况，还为企业优化生产流程、降低能耗提供了关键依据。借助精准的产品碳足迹计算功能，企业能够准确掌 握产品生产过程中的碳排放情况，通过优化生产流程、调整能源使用策略等方式，有效降低碳排放。 专业公司的数据分析平台 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 第二章 世界各国积极探索数据基础设施建设和运营 16 > 17 名称 Palantir Databricks 基础设施解决方案，其核心技术包括云原生架构 技术、多数据类型支持技术和分层存储与计算分离技术。云原生架构技术基于AWS、Azure、GCP等主流云平台构建，支持 弹性扩展和多租户模式，用户可动态调整计算与存储资源。多数据类型支持技术。兼容SQL等结构化数据、JSON等半结构化 数据，以及非结构化数据，支持跨云平台的数据整合与分析。分层存储与计算分离技术将存储与计算资源解耦，用户可独立 扩展，降低成本并提升性能。 可持续转型与供应链韧性。 德国工业数据空间（IDS）由弗劳恩霍夫研究院2015年启动，依托“五层三原 则”架构（业务/功能/流程/信息/系统层+安全/认证/治理），通过数据连接 器与双认证机制实现跨境安全流通。IDSA联合130余家企业构建生态，覆盖 供应链、制造优化等场景，推动海尔等企业数据互联。政府投入500万欧元支 持研发，整合GAIA-X云架构，开源GitHub测试平台。现已形成60+交通用

系，构建以数据驱动为核心的敏捷响应和高效协同能力。 1.2 央国企数字化发展趋势 （1） 国家政策 据不完全统计，国家出台的与数字化转型相关的政策已 达45项之多，其中涉及国家战略发展、行业政策调整、企业经 营管理等领域。可以说，数字化转型已经成为国家发展战略的 重要组成部分，是企业发展的新常态，是企业转型升级的战略 方向。因此，央国企在数字化转型过程中具有政策和市场双 重支撑。 （2） 经济趋势 型已经成为了整个燃气行业发展的一个必然选择。 燃气行业在数字化转型中主要需要考虑两个方面：一是基础 设施的建设要和行业需求相适应；二是燃气企业内部外部要建立 起与数字经济相适应的组织模式、运营机制及服务模式。 1.4 能源央国企数字化痛点分析 近年来，在国务院国资委的指导下，央企加快了数字化转 型进程，并取得了显著的成效。但随着数字化转型向纵深发 展，央企面临的挑战也越来越大：一是数字化人才严重不足； 战略定位不清晰等问题。这些问题让央企面临着严峻挑战。而 人才不足成为当前央企在数字化转型进程中最为突出的挑战之 一，也是其进一步实现高质量发展的最大障碍。部分企业对数字 化转型重视不够，缺乏培养高素质数字化人才的机制，尤其是复 合型人才和熟悉信息化工作的领军型人才。 （3） 缺乏数字化经验 对数字化转型的战略、理念、愿景缺乏深刻理解；对企业数 字化转型的痛点、难点和关键问题缺乏系统研究，缺少整体解

人的脆弱性：人的安全意识不足导致的各种被攻击可能，如接受未知数据， 设置弱口令等。 安全技术的脆弱性：操作系统和数据库的安全脆弱性，系统配置的安全脆 弱性，访问控制机制的安全脆弱性，测评和认证的脆弱性。 运行的脆弱性：监控系统的脆弱性，无入侵检测设备，响应和恢复机制的 不完善。 2.2. 安全威胁分析 2.2.1. 被动攻击产生的威胁 （1）网络和基础设施的被动攻击威胁 局域网/骨干网线路的窃听；监视没被保护的通信线路；破译弱保护的通信 的通信，使网管人员失去对它们的控制。三是网络管理通信的中断攻击，它是 通过攻击网络底层设备的控制信号来干扰网络传输的用户信息；引入病毒攻击； 引入恶意代码攻击。 （2）对信息系统及数据主动攻击威胁 试图阻断或攻破保护机制（内网或外网）；偷窃或篡改信息；利用社会工 程攻击欺骗合法用户（如匿名询问合法用户账号）；伪装成合法用户和服务器 进行攻击；IP 地址欺骗攻击；拒绝服务攻击；利用协议和基础设施的安全漏洞 进行 安全域划分的直接目的和效果是要将整个网络变得更加简单，简单的网络 结构便于设计防护体系。安全域划分不宜过于复杂。 （5）生命周期原则 对于安全域的划分和布防不仅仅要考虑静态设计，还要考虑不断的变化； 另外，在安全域的建设和调整过程中要考虑工程化的管理。 （6）安全最大化原则 针对业务系统可能跨越多个安全域的情况，对该业务系统的安全防护必须 要使该系统在全局上达到要求的安全等级，即实现安全的最大化防护，同时满 足多个安全域的保护策略。

一物一码  同一个对象（人、物、单位等）在不同系统中的统 一标识  核心信息的权威化  专门的维护点、审核点  创建流程、变更流程的记录  扩展信息的完善管理机制  企业规范的合法化  为IT部门进行整合提供技术基础 大数据管理的实质 大数据 基本档案 可根据需要挂接审 批流程的 可供多个异构系统 共享的 可通过封装服务访 约定设置该分类。 第二部分 企业服务规范 企业服务规范的内容 大数据平台 接入业务系统 企业服务总线 ESB 提供各类服务（查询、申报、变更等） 触发各类事件（审核完成、数据调整等） 调用平台所提供的各类服务 响应平台所触发各类事件 影响因素：是否存在需 要进行主观判断的填写 标准。 影响因素：是否有新增、 删除、修改数据的权利 使用大数据管理对象的系统 =