未形成成熟的技术路线。《国家数据基础设施建设指引》充分考虑国内外技术最新发展趋势，结合我国各地 方各行业具体探索实践，提出了隐私保护计算、区块链、可信数据空间、数场、数联网、数据元件等六条技 术路线，选择了北京、天津、上海等18个城市围绕以上六条技术路线开展城市数据基础设施建设试点试验， 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 计算，交换的 只是模型参数而非原始数据。 （4）数据自主控制 Google Cloud通过分布式云等数据自主权控制功能，为用户提供对数据和工作负载的数据自主权控制。用户可以根据 自己的需求，选择在公共云或分布式云中部署应用，确保数据自主权的实现。 （5）赋能 Catena-X汽车空间 Google Cloud积极参与了欧盟Catena-X汽车数据生态系统建设。通过连接和整合私人、社区和公共数据源，Google Databricks创新了新型商业模式，根据客户每秒消耗的计算资源量收费，并打造了独有的DBU作为衡量单位。 Databricks是开源生态的积极推动者，其主要产品线都可以免费使用，当客户需要获得更高级的功能和支持时，可以选择 Databricks 的企业产品。Databricks积极推动Lakehouse架构，整合数据湖与数据仓库，与Amazon Web Services、 Microsoft Azure、Google

异等，使估算更具参考价值，有助于项目的合理预算和资源分 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 数字化造价体系的整体架构和功能，确定需要采集和管理的数 据类型，以及需要支持的业务流程。 （2）技术基础建设：实施数字化造价体系需要一定的技 术基础建设。这包括硬件设备、网络基础设施、数据库管理系 统等。同时，需要选择合适的数字化工具和技术，如建模软件、 数据分析工具、BIM 技术等。技术基础建设的目标是确保系统 的稳定性和性能，以满足大量数据处理和分析的需求。 （3）数据采集与整合：数据是数字化造价体系的核心。 具备相关技能和知识的人才。因此，需要对项目团队进行培训， 使其能够熟练使用数字化工具和技术，进行成本估算和决策支 持。同时，建立技术支持体系，确保系统的正常运行和问题的 及时解决。 在正式推广之前，通常会选择一些项目进行试点。试点项 目可以帮助发现潜在的问题和改进的空间，从而优化数字化造 价体系的设计和实施。试点过程还可以收集用户反馈，以进一 步改进系统。一旦数字化造价体系经过试点和优化，就可以开

钢筋计 无线节点、 网关 监测点的竖向间距不宜大于 5m 在弯矩最大处应布设监测 点 , 支撑轴力 轴力计 无线节点、 网关 选择基 坑 中 部、阳角部位、深 度变化部位及起控制作用的支 撑布设 钢筋计 无线节点、 网关 选择基 坑 中 部、阳角部位、深 度变化部位及起控制作用的支 撑布设 地下水位监 测 投入式水 位计 无线节点、 网关 沿基 坑 周边布设 ，对比其他厂商在对接平台和设备运行稳定性上尤为突出。 2 智慧工地软件子系统都为 ，注册有知识产权 ，后期服务和升级有保障。 3 在系统集成性上 ，分步有 30 个不同的子系统 ，可以根据项目具体情况进行选择 ，完全切合项 目 实际管理需求。 4 各大智慧工地项目承办了从地区级到国家级各个规模的观摩会和现场会 ，项目展示经验 丰富 。 5 资源丰富 ，与包括中建中电等各级央企单位 ，上海宝冶 ，上海建工

并平稳滑入机柜， 直到交换机挂耳紧贴机柜前方立柱方孔条，用随机附带的螺钉将机箱通过挂耳固定到机 柜上。 3) 将交换机地线连接至机房内接地系统的地线排。 4) 佩戴防静电腕带，安装交换机单板。选择安装单板的插槽，若该插槽部位装有假 面板，先将假面板取下（妥善保存拆卸下来的假面板，以便将来需要时使用） 。一只手握 住单板前面板，另一只手托住单板底部，将单板后端对准插槽导轨，沿着导轨平稳插入。 5148-2007 图 4.2.4-2 的要求。 35 架空光（电）缆支撑吊线宜用 7 股镀锌钢绞线，依据吊线及架挂光（电）缆的重量、 气象条件的负载、架挂杆距及钢绞线的机械物理性能，选择钢纹线的规格程式。 ( 二) 架空光缆敷设 本工程采用 25mm 电缆挂钩吊挂光缆，整修线路采用 45mm 电缆挂钩，挂钩的卡挂间 隔为 50 厘米。 架空光缆每隔 1-3 根电杆上做一处伸缩预留，伸缩预留弯安装应符合 的加固横铁上。光缆经由走线架、转弯点 ( 前、后 ) 应予绑扎牢固，捆扎间距一般不超过 50cm。光缆上、下走道或爬墙的绑扎部位应垫胶管，避免光缆因受侧压过大而损伤。 ③ 光缆在地下室内应选择安全的位置固定，当处于易受外界损伤的位置时，应采 取保护措施。光缆的排列应整齐美观，并按设计要求预留足够的光缆。 光缆引入局站后应用设计规定的材料堵塞进线孔，不得渗水、漏水。 (2) 人(

在将传统数据中心改造为智算中心机房时，面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 道封 闭时，相比冷通道封闭的状态，冷空气所占用的空间 更大，这使得系统具备更高的抵御冷却失效的能力， 并且故障响应时间也相对延长 ［5］。 3 机房模型建立 在机房中进行气流组织模拟时，选择合适的数值 模型是非常关键的 ［6-10］。本项目对数值模型进行了如 下简化。 a）假设机房墙壁是绝热的。 b）求解计算采用标准的k—ε湍流模型。 c）空气设置为非理想气体。 d）空调送风温度为23 封闭方式。相较于冷通道封闭，热通道封闭在提升维 护人员舒适度和节能效果方面表现更佳。 d）对于单机柜功耗>20 kW 的机柜，传统风冷技 术已难以满足高功率机柜的部署需求，液冷散热已成 为制冷技术升级的选择。 参考文献： ［1］ 陶文铨，靳姝琦，李楠，等 . 数据中心机房气流组织仿真技术探讨 ［J］. 邮电设计技术，2022（12）：1-8. ［2］ 中华人民共和国住房和城乡建设部 . 数据中心设计规范：GB

城市大数据中心建设概要设计说明书 cle 和 Hadoop 两种，它们分别适用于不同的数据类别和应用场景。具体规划如 下： 序号 数据类别 数据选型和规划 1 前置数据 委办局数据源，根据实际情况选择数据库、文件或服务接口。 2 原 始 数 据 （ 操 作 数 据） 原始数据只存放一个周期从委办局交换来的基础信息数据，数据 量相对较小，且存在数据的增删改查操作，这里推荐将存放在 Ora cle 数据管理平台功能列表 序号 一级模块 二级模块 三级模块 备注 1 主题库 数据库管理 数据库添加 添加数据库基本信息 2 数据库删除 删除数据库信息 3 数据库修改 修改数据库信息 4 数据表添加 选择表添加到数据库中 5 数据表删除 删除数据表信息 6 数据表字段查看 查看数据表拥有的字段 7 主题库管理 主题库列表 查看主题库列表信息 8 自动构建主题库 根据数据库信息加载表到 主题库中 序号 一级模块 二级模块 功能点 功能描述 标识、分类方案名称、备注。分类包 括：主题分类、行业分类、服务分类、 资源分类。 15 生成供需关 系 信息资源需求者可从其他单位已登记的 信息资产中选择本单位需要的信息资 产，从而生成供需关系。 16 信 息 资 产 管理系统 信息资产 视图管理 信息资源管 理 以委办局和资源分类的维度展示信息资 源。 17 信息系统管 理 展现区域内各委办局拥有的信息系统情

聘、线上会议到文档协同、工作提交；从线下到线上的迁 移，加速了社会的智慧进化，主要表现为以下三个方面： 首先是加速了经济活动的线上化变革。企业选择线上 办公，导致各种在线办公平台用户规 模指数级增长，其中钉钉平台超过 1000万家企业、2亿人协同办公；腾 讯会议系统上线仅两月，日活跃用户 就超过千万。学校选择线上教学，其 中钉钉平台超过14万所学校、1.2亿学 生在线上课；腾讯课堂有超过140万 老师，每天有2000万中小学生在腾 众，要提供算力服务，数据服务和各种智能服务，在支撑 智慧城市、智能制造、智能家居以及智能医疗等行业的智 慧化转型。 目前，行业用户的智慧化转型，仍然面临着巨大的 技术鸿沟。这个鸿沟既有如何选择最合适的算法模型，也 有如何从软硬件两个方面对算法做性能优化，更有如何面 向特定领域的智能算法进行高效敏捷的开发部署等诸多问 题。要填补这个鸿沟，就需要计算 中心提供整合的、易用的开放服务平

预期，即企业对于降本增效、合规风控和体验提升的诉求。只有 33.3% 的企业认为没有达成预期， 没有达成的主要原因包括：技术或产品不够成熟、数据量不够大、数据质量不够高以及上线初期 AI 还需持续训练等。 面向未来，大多数企业也选择从招聘、员工服务和薪酬入手，考勤、绩效、培训、组织和人 才这些高价值模块的关注度和投入度也非常可观。 29.6% 16.7% 14.8% 11.1% 7.4% 5.6% 5.6% 4 作领域之外的成长机会和职业轨迹。鼓励员工在常规工作之余，利 用机会进行更高频地、碎片化地学习，促进知识共享和跨职能领域 的知识转移，推动组织发展。 掌上高考是一款服务于高考及研究生入学考试的应用，能为考生 提供专业选择以及毕业后就业等相关资讯。在提供就业相关服务时， 平台除了需要一套划分完备且覆盖全行业的职位体系，还需确保职 位体系中各职位的基本信息尽可能详尽，例如职责描述、招聘需求、 岗位薪酬，同时还需提供各职位中任职要求，如需具备知识点、技 2）对各类职位的职位描述智能解析，结合行业知识图谱完成知 识 / 技能识别，再将职位描述重新解析后完成本科和研究生专业匹配。 随着行业、城市以及时间变化，所需知识 / 技能也将有所不同。 3）考生基于个人兴趣选择行业、城市、职位了解前景，方便规 划学习与发展方向。 创新案例 案例一 诺华智能匹配 案例二 掌上高考 “岗位知识库”应用 40 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 某新能源产业集团的数字化研发中心承载着集团数十个

框架优化：自动并行策略（数据并行 + 模型并行混合）， 提升分布 式训练性能。 优化器选择：分布式优化器（ Horovod+ 昇腾通信库）， 优化梯度 同步和参数更新。 硬件配置：昇腾 910B × 1 （ 640TOPS ， 32GB HBM ）， 适配单 机训 练需求。 框架选择： MindSpore 2.2 （静态图模式）， 优化训练效率。 批次大小：时序数据 2048 据库（结构化 MySQL/Oracle ） 或非关系型 ( MongoDB/Redis) ； ③ 根据任务需求提取特征，如文本 的词向量表示、图像的像素值等。 政务信息化大模型 模型选择与训练： ① 使用 TensorFlow/PyTorch 等深度学 习框架构建和训练自然语言处理 模型、数据分析模型，如 BERT 用 于文本处理， CNN 或 RNN 特征编码 特征相关性 模型可视化 超参自动调优 时序 / 地域分析 特征分析 本地数据 公有云数据 空值处理 数据转换 权限管理 日志监控 实验分享 特征衍生 统计分析 特征选择 算法组件 聚类分析 模型验证应用 任务调度 计费管理 数据中心 异常处理 类型定义 平台架构 第 38 页 运营平台 智能应用开发 通用 AI 训练平台 大模型训练平台 工具链

编码规范的内容  管理对象  编码体系 管理对象的定义方式  基于各信息系统信息处理的需要，以减少对 信息的重复采集、加工和存储为目的，进行 管理对象的选择。  最直接特征：  需要在多个系统中出现  管理者与使用者分离  常见需要大数据管理的对象有  组织机构、人员、用户  客商、物料（货品）  项目等关联型业务数据 项目等关联型业务数据  其它用户所需要管理的核心数据 编码体系  常用编码形式  分类码、顺序码、组合码  单维度分类码与多维度复合编码 编码体系差异及选择 单维度分类码 100 006 013 44 薄膜 衣片 西药 多维度复合码 编码部分： A000001567 A：西药 后9位为顺序 码 属性部分：