效应、乘数效应 智能计算中心的建设原则 保障网络安全和数据安 全，创造新供给，激发 新需求，培育新动能 夯实基础 培育生态 保障安全 创新发展 总体规划 政企协同 需求牵引 先进适用 智能计算中心的建设要点 以培育区域 智能生态圈为根本 以全面提升 AI 计算力为核 心 着力推动 AI 产业创新聚 集 以促进数据 开放共享为基础 免费或低成本提供很多开源的人工智能算法及其代码 元。 麦肯锡的预测，人工智能将每年为中国经济增长贡献 0.8 至 1.4 个百分点 智能计算中心经济社会效益分析 改善经济运行格局 激发经济发展活力 智 算中 心 模式名称 优势 劣势 适用范围 政府投资 建设模式 建设运维过程更加安全可控 政府对项目决策和执行效率高 财政负担全部投资，压力大 资金使用效率可能不高 涉及国家安全或重大公共利益的项目 （如政务领域 对于产业智能化发展需求迫切、传统数据中心规模较小的地区 二、数据中心智能化改造 • 硬件方面：采用 CPU+GPU 芯片的方案 • 软件方面：建立面向人工智能应用的通用算法和模型平台 先进适用，统一建设标准 一、面向智算中心长期应用 • 坚持实用、经济的建设原则 二、面向智算中心的多领域应用 • 坚持资源共享、弹性扩展的建设原则 丰富场景，打造产业生态 一、深度挖掘市场需求，

并启动了11项数据基础设施国家标准研究制订。 目前，《指引》提出的六条技术路线成熟度还不高，还不能完全实现安全可信基础上的数据大规模流 通，全国各地方各行业特别是开展试点示范的18个试点城市，对各条技术路线的发展现状、技术特点、适用 范围、应用情况、发展趋势等方面有迫切需求。非试点地区和行业也对数据基础设施的试点建设进展高度关 注。基于此，北京化工大学联合北京市政务服务和数据管理局、上海市数据局、天津市数据局、重庆市大数 析能力为消费者数据提供价值。 （3）联邦学习 联邦学习是一种创新的机器学习框架。它是一种分布式机器学习方法，允许多个参与者在不共享原始数据的情况下共同 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 16 > 17 名称 Palantir Databricks Snowflake 技术特点 1、基于独特技术的数据基础设施 2、丰富的数据基础设施平台产品 3、强大的数据整合能力和跨行业适用性 4、数据自主控制 5、赋能 Catena-X汽车空间 1、技术领先的数据基础设施企业 2、丰富的数据基础设施平台产品 3、创新商业模式和多元生态体系 1、基于云原生架构的数据基础设施 2、跨平台可分离的数据核心技术

72h 的气象网格降雨预报结果； 模型输出： 四条支流关键断面 ， 以及丽水站、 开潭水库未来 72h 的流量 / 水位。 技术成果： 提高模拟精 度 P17 适用性强： 与其他神经网络模型相比 ，模型结构适用于雨水 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 技术成果： 提高模拟精 度 调度模型精细化模 拟 水工程控制方式 分段模式控制 建立了水文 - 水动力耦合模型适应性评 估方法 ， 提出了诱导有序二项式系数多 模型集合方法 ， 解决了适用模型的动态 组合问题。 构建了水文 - 水动力耦合模型 的四维变分和集合卡尔曼滤波数据同化算 法 ， 实现了利用 HADCP 在线流量、 侧扫 雷达和视频测流数据对模型状态的实时校 正。

进 出社区的所有人员的身份信息；  采用人脸识别方式，比传统的刷卡、指纹模式有非常明显的优势， 如：不会出现卡丢失（忘带卡）、无法作假出入数据、无需触摸 机器等等；  人脸识别简单易用，适用范围广，无论是在出入口、或是走道、 或是车库内，甚至如储物柜、快递箱等集成，均有相应的配套产 品。  社区车辆自动出入，安保人员只需要对访客的车辆进行管理，节 省人力物力。 我们的解决方案 无权限人员通过报警提示：报警方式灵活、查询一目了然，在报警同时抓拍无权限 通过人员的影像资料。 具有防尾随功能，能够在大人流量情况下准确识别每一个无权限人员。 支持选配刷卡，卡的类型支持 IC 、 ID 、身份证等，兼容性强，适用范围广。 自动统计：对进出人员或晚归、异常出入的人员，管理部无须人工查验，只需通过 电脑把记录进行分析，自动生成需要的名单。 人脸识别有效防止代替刷卡现象以及反潜入 人脸识别社区出入口无障碍通道管理功能特点

[8]。通过数据中心对建筑设计相关 数据进行存储、分析，并根据建筑工程的具体特征，提升其设计 方案的针对性，充分利用数据信息的核心功能，优化 AI人工智能 在建筑设计中的应用效果。最后，建筑企业应制定适用于建筑设 计的 AI人工智能管理体系，确定其适用方向及使用关键点，确保 其工作的顺利进行。 （二）加大 AI人工智能应用型人才培养力度 为了更好地将 AI人工智能用于建筑设计，设计人员需要对人 工智能技术有更为深入的认识，并把握其应用要点。而设计人员

清 扫效果进行反馈 无人驾驶：设置场地区域，全局路径规划，自主行驶 多机协作：可设定多车协调调度，实现园区范围全覆盖 人机互动：可切换有人驾驶，可语音提醒、广播消息 自主保障：五重防撞，自主避障 适用于多种环境，如学校、公园、智慧园区、机场等。 智慧环保：无人清洁车产品特点 精准导航 智能决策 利用卫星定位、惯性 IMU 、激光 雷达及视觉等进行精准定位，实现 全局路径规划，自主调整决策。 互、人与监控中心交互的信息服务系统，云电猫企业版的宗旨是安全、节省、效率。 云 计 算 中 心 车行宝 车联网终端 监控中心 手机 APP 平台界面 •产品体积小巧，即插即用，安装便捷 •采用通用 OBDII 接口，适用于各种车型 •支持全部 OBDII 协议，标准化的汽车诊断系统 •支持 CDMA ， GPRS 无线通讯技术 •配置高敏感的 GPS 引擎、集成 GPS 天线 •采用三维运动姿态传感器，可检测汽车运动状态

署 层 级 1. 核心层下联部署：防火墙位于核心交换机与 Leaf 交换机之间，形成 “核心 - 防火墙 - Leaf” 三层架构，适用于南北 向流量统一防护； 2. Leaf 层旁挂部署：防火墙旁挂于核心交换机， Leaf 通过策略路由引流，适用于东西向流量精细化管控。 3. 8 台华三 Leaf 交换机与 2 台飞塔防火墙通过 16 条 10G SFP + 单模光纤实现全互联，每台

2。大小类对照： 系统数据后台处理 7。全角字符替换： 系统数据后台处理 15。将清理过的Excel文件 导入到系统中，替换原有数据 6。确认 《全角字符替换确认表》 数据清理工作流程 适用于：期初数据清理，日常使用中的数据合并 ID 名称 属性 A000001 康泰克 颗粒物 ID 名称 属性 合并 A000002 康泰克2 颗粒物 A000001

统合作模式点对点的工作交接过 程中，各阶段参与者的工作只能等上一个环节的工作完成后才能开展，协同性差， 有可能导致生产效率降低、成本升高、工期延长。在设计、生产、施工等繁琐复 杂的环节中，目前适用于各专业同步操作绘图的工具仅限于 BIM，然而我国 BIM 应用的市场渗透率较低。根据中国产业信息网，我国建筑企业信息化投入占总产 值比例（渗透率）逐渐提高，由 2011 年 0.04%提升至 2021 初步设计阶段，AI 技术提高工程效益，降低成本浪费。人工智能能够通过算法快 速优化平面图布局，节省建筑面积，优化建筑流线，降低工程造价等。施工图设 计阶段，AI 技术使得各方协同效率提升。经济适用的设计方案需要多专业协同合 作完成，BIM+AI 技术有助于各环节人员协同效力，建筑、结构、水电暖通各专业 沟通更加便捷。例如 TransBIM 可以实现五大专业协同操作，协同效率提升 10 倍，

小、耗电量小。 0 1 Al 机器人应用场景 中国电子院 A 三 奥意建筑 食工业应用场景 应用场所及功能 适用场所：病房、手术室、检 验科。 以机器人为载体，集成紫外线、 超干雾化过氧化氢、空气过滤 三种消毒方式于一体，拥有有 自主导航技术且自主移动。根 据不同场景按需求设置消毒模