.................................................................................7 2.1.3 学习 app（被监管人员使用）...............................................................................8 2.1.4 企业公众号.... ...........................17 4.3.1 人员定位...............................................................................................................17 4.3.2 人员信息查询................................. ..........................................................................................18 4.3.4 人员轨迹.................................................................................................

集成联动、互联互通、节约资源、数据共 享的“集约化”建设理念，实现厂区管 理 系统从自动，到智能，再到智慧的跨 越式发展。 实景化营理 远程控制，实现厂区高效、智能、先进的 安全管理。 接入视频、人员、门禁、消防、环境、生 产等系统。对接入的系统进行集中展示和 藁约化建设 携酥网愤入 新型智慧厂区 进一步提升管控需求 推进安全防控业务应用功能的深度融合，完善厂区立体化防控 体系建设 对接入的系统和数据统一整合，形成各系统和数据之间的联动应用； 提供安全工作的事前防范、事中处理、事后分析的信息手段支撑，对各类安全事件做到预 知、预判、预防、预警和有效处置； 对人、车、物进行综合管控； 接入视频监控、人员管理、车辆识别、入侵报警、消防数据、门禁数据、生产数据及物联 网等系统数据； 对数据资源进行集中展示和远程管控，实现隐患排查的长效机制； 通过整合各方业务系统数据，更好的服务厂区管理，提高管理和生产效率 点防控资源，高低两级协同，形成由高到低、由内到 外的立体化防控体系。 人员预警 高点摄像机总览全局掌握厂区的总体安全生产状况，通过画中画调用卡口抓拍图片掌握厂区重点区域的 作业人员的详细情况，支撑厂区对作业人员的可视化管理。同时，平台支持实时接收非厂区作业人员布控告 警信号， 一旦发现该人员不属于厂区作业人员，可在平台上同步弹窗告警提示。 实景智能管理平台 相似度

已经无法满足现代税务管理的需求。税务稽查人员需要处理大量的 涉税数据，包括纳税人申报信息、财务报表、银行交易记录等，这 些数据的多样性和复杂性给稽查工作带来了巨大的挑战。为了提高 税务稽查的效率和准确性，引入先进的技术手段成为必然选 择。DeepSeek 作为一款强大的数据分析工具，具备高效的数据处 理和智能分析能力，能够帮助税务稽查人员快速识别异常交易、发 现潜在风险点，并生成精准的稽查报告。 异常检测：利用机器学习模型，自动识别异常交易模式，例如 频繁的大额交易、关联方交易等，帮助稽查人员定位高风险纳 税人。  风险评估：基于历史数据和行业特征，构建风险评估模型，对 纳税人进行分类，并生成风险评分，为稽查重点提供依据。  可视化分析：通过可视化工具，将复杂的数据关系以图表形式 展示，帮助稽查人员直观理解数据背后的规律。 此外，DeepSeek 还支持与现有税务管理系统的无缝对接，确 作为一款先进的人工智能工具，具备强大的数 据处理能力和深度学习算法，能够在短时间内对大量财务数据进行 深度分析和模式识别。通过其智能化的分析引擎，DeepSeek 能够 自动识别异常交易、潜在的税务风险点，并为稽查人员提供精准的 风险提示和审计线索。这不仅大大提高了稽查工作的效率，还能够 帮助税务部门在复杂的财务数据中发现隐藏的违规行为，确保税收 征管的公平性和有效性。 具体而言，DeepSeek 技术在税务稽查中的应用主要体现在以

会一蹴而就，而是会随着技术革新逐渐引入 新的平台、新的产品和技术。因此，政企IT架构的发展演进进程中普遍存在不同架构、不同代 际、不同厂商平台并存的情况。运维人员需要全面了解不同平台的部署、升级、维护等操作，这 不仅增加了运维人员的工作难度，自动化运维工具的推行也变得举步维艰，使得运维工作变得极 为复杂和繁琐。 随着政企数智化进程的加速，混合云作为一种灵活、可扩展且安全的云平台解决方案，已逐渐成 政企客户在运维体系建设落地过程中，普遍面临如 下几个方面的挑战： 运维流程如何适配：业务运维和平台运维的流程 难以衔接 运维组织如何规划：缺乏运维岗位设置、职责分 工、人员配比等方面的经验 运维能力如何构建：需要什么样的人员，怎样快 速提升运维人员整体水平 运维平台如何建设：运维工具、平台怎样整合， 如何提升自动化水平 演进与治理 政企存量IT架构 混合云现代化架构 统一运维运营管理体系 图2 案例库、风险库 局点档案管理 云平台档案、应用管理 运维平台治理 统一CMDB 运维数据接入 统一故障处理 运维可视化 运维自动化 运维组织治理 组织架构 岗位职责 人员绩效 人才管理 组织协同 数据安全 人员安全 IT安全 作业可信 物理安全 最后，通过对目标用户的战略意图、业务现状、技 术演进等方面进行全面的调研，作为统一的业务输 入，对运维体系进行规划和设计。 此

................................... 23 1) 适度增加技术投入，为开展数智化审计提供数据基础。.....................24 2) 适度增加人员投入，为开展数智化审计提供人力基础。.....................24 3) 使数智化审计的投入纳入组织整体数字化转型规划.............................24 通过敏捷审计强化跨部门合作，强调以业务为中心.............................25 ( 四 ) 强化现有审计人员的教育培训............................................ 25 1) 建立持续教育培训机制，定期为审计人员提供专业知识与技能培训...25 2) 建立知识技能评估和反馈机制，营造积极向上的学习氛围................ (25.65%)；只有 18.85% 的受访者 认为其所在本机构的审计部门可以自主开展数智化审计工作。 ■ 利用社会资源建立数智化审计综合服务平台。由于当前数智化审计的开展较多地受限 于资金投入和人员能力，79.58% 的受访者对综合利用社会力量，建立由 Al 大模型、技术厂 7 数智化审计调研报告 商及专家学者组成的数智化审计综合服务平台有较大的兴趣。 ( 二 ) 本次调研对象行业分布

如何创造一个安全的、数字现代化的、智慧化社区有着十分重要的意义。 然而，在日常管理中我们经常会碰到这样的问题：  外来人员混入社区带来的安全隐患；  传统的视频监控，只能做到事后诸葛亮，无法及时报警，且事后查询费人力、 财力、物力；  访客身份无法确认，导致可能事件发生无轨迹可查；  出入口必须有专人盯守；社区人员过多，专人无法识别是否为该小区身份，导 致进入管理漏洞；  非社区车辆进入小区乱停乱放，无法知晓车主身份。 统，可设置社区内不受欢迎人物为布控黑名单，当该不受欢迎人物进入社区时， 马上提醒或报警，通知相关人员；  将社区门禁管理升级为人脸识别门禁管理系统，采用刷身份证 + 人脸识别或单 独刷人脸识别的方式进出门禁，更为安全，不可代替；  将社区访客系统升级为人脸识别人证合一访客系统，对来访人员进行身份证验 证，并将身份证上的照片与实人比对，确认身份证主人身份，以防冒用他人身 份证进入社区； 通过人的脸部特征，准确、快速的辨识每一个人员，由此获得进 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

优 政的目标。 1.3 读者对象 本文档的读者对象包括： 1、用户方； 2、项目总集成方； 3、项目监理方； 4、系统分析与设计人员； 5、软件开发人员； 6、系统测试人员； 7、项目管理人员； 8、项目运维人员； 9、其他相关人员。 第 5 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 1.4 基线文档 编写本系统设计说明书所依据的需求基线文档如下： 1、《城市大数据中心建设需求规格说明书》 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。 （5）基础支撑服务不仅提供统一认证服务、大数据离线分析处理功能，同 时提供应 库 中，这样可以查询到清洗和比对的数据记录。 （3）应用层 数据管理平台提供错误数据反馈功能，当用户发现错误数据时，可登录数 据管理平台，提交错误数据反馈信息，将信息提交给数据的提供者和维护人员， 交由他们修正数据。 错误数据修改流程是唯一的，直接由数据提供单位将正确数据提交到数据 交换平台的前置机中，重新经过一次数据处理过程，即可将正确数据覆盖以前 的错误数据。 3.6 功能架构设计

多元化转型， 其人员密集程度和复杂程度远超传统企业园 区，导致传统简单的人工式出入口人员管理已无法满足新建园区及老园区改造的 需求。 总体目标 该系统支持园区来访人员快速登记、 人脸授权快速下发前端设备， 实现访客 快速授权通行及管理。 该系统需支持前端摄像机及门禁、 人闸人脸抓拍、 人脸检测识别、 人脸抓拍 图片存储和上传等功能，支持 1：N 人脸比对，能够满足园区内部人员快速通行 及外来陌生人 及外来陌生人 /黑名单人员入侵报警。 系统可将前端录入视频及图片存储为结构化数据，案件发生后可通过人脸、 人体、机动车、非机动车等特征数据进行快速检索，生成行动轨迹，为运营者提 供快速查案手段。 设计原则 ? 实用原则 以满足实际应用需求为原则，坚持先进，兼容传统，实现系统集成、系统互 联、资源整合与信息共享。把实用性放在第一位，边建设边应用，把系统建设成 “实用工程”。 ? 安全原则 易操作原则 强调以人为本的设计思想， 适应多功能、 外向型的需求， 对于来自内外的各 种信息进行收集、处理、存储、传输、检索、查询，为实际使用者和管理者提供 有效的信息服务和充分的决策依据，为用户和管理人员提供安全、舒适、方便、 快捷、高效、节约的工作和办公环境。 ? 可维护性原则 系统应具备自检、故障诊断及故障弱化功能， 在出现故障时，应能得到及时、 快速的修复。 ? 经济原则 在实现先进性和可靠性的前提下，

健康监测.....................................................................................33 3.2 医务人员需求......................................................................................35 3.2.1 工作效率提升 行更为精准的诊断和治疗。因此，在医疗场景中应用生成式大模 型，具有极高的现实意义与可行性。 当前，面对全球医疗资源紧张、临床决策复杂化等挑战，传统 医疗模式已无法满足日益增长的患者需求。医务人员需要在短时间 内处理海量的信息并做出决策，这无疑增加了医疗风险。生成式大 模型通过自然语言处理、图像生成等技术，可以在多方面为医疗应 用提供支持。 首先，生成式大模型可以应用于临床诊断辅助。通过分析患者 模型，实现无 缝对接。  合规与安全：制定数据保护政策，确保遵循 HIPAA 等相关法 规，保护患者隐私。 这些策略的实施不仅能够推动 AI 生成式大模型在医疗领域的 应用发展，还将为医务人员提供强大的技术支持，从而更好地服务 于患者。通过充分利用这一新兴技术，我们可以期待医疗领域的进 步，实现更高效、智能的医疗服务。 2.1 定义与特点 AI 生成式大模型是近年来人工智能领域的一项重要进展，其核

辅助设计师更好地进行方案设计和方案评估，进而优化建筑功能，打造智慧建筑。基于此，文章阐述了 AI人工智能的 概念及应用优势，之后分析了其在建筑设计工作中的具体应用，并提出了几点优化措施，希望可以为相关人员提供参 考，推进建筑行业的良性发展。 关 键 词 ： AI人工智能；建筑设计；影响 中 图 分 类 号 ： TU2 文献标识码：A 文章编码：2023120114 On the Influence 筑设计的可视化、数字化和智能化，进 而极大地提升建筑设计的效率。但是，目前人工智能 AI人工智能技术在建筑设计领域的应用还很少，因此，如何使其在建筑领域的应用 优势得到更好的体现，是建筑行业从业人员必须重视的问题。 一、AI人工智能概述 （一）AI人工智能的概念 AI人工智能是一门新兴的技术，具有鲜明的时代性和实践 性。从20世纪60年代开始，经过科学家们不懈的努力，AI人工 智能技 于依赖于设计人员的思维方式，存在着很大的局限性。AI人工智 能能够把人类的思想和计算机的超强运算能力有机地结合起来， 从而达到更好的建筑设计效果，同时也大大提高了建筑的设计效 率；二是为实现建筑设计的创新创造条件。在经济社会发展的今 天，人们对建筑的功能和形式提出了更高的要求。人工智能技术 能够为建筑设计人员提供更多的设计资源，为建筑建模带来更多 的可能性，帮助设计人员实现更具创造性的设计；三是确保了工