8 8 2 城市交通一体化解决方案 城市交通一体化项目实践 城市交通一体化发展趋势与挑战 3 1 9 共筑“人悦其行，物优其流”的综合交通愿景 乘客流：个性化、一张脸 货物流：可视化、一张单 载具流：智能化、一张图 10 < < < > > > > > 交通枢纽 换乘换装、海陆空协同 航空 高速公路 轨道 水运 港口 感知 联接 GPS 执法 终端 线圈 IOT 地 磁 智慧应用 智 能 中 枢 智慧 应用 智能 联接 智能 交互 12 警示问题 决策可视化 管理可视化 运行监测预警 运行可视化 重 大 问 题 指挥可视化 综合交通 IOC ：监测、预测、预警交通运行态势，交通运行一图全面感知、一键全局掌 控 状态全息感知 监测预测预警 多运输模式协同 ，难以提供系统化针对性解决方案；突发应急事件处置过程缺 务协同策略以及可视化指挥工具和数据支撑。 关联决策分析 基于城市交通治理需求和交通资源拥有分布条件 ，针对城市交通运行中存在道路堵、安全 差、秩序乱、体验差痛点进行分析研判 ，提供拥堵治理、安全监管、违法整改、 出行服务 对应综合解决方案和决策策略 ，为突发事件应急处置过程中资源协调和可视化指挥提供工 具和数据支撑。 出行需求增长和

.....128 7.1.2 成功经验与教训总结................................................................130 7.2 可视化效果展示................................................................................131 7.2.1 模型效果展示 率低，而新兴的人工智能与三维建模技术为我们提供了新的解决方 案。 其次，现有的铁路监测系统多为单点或局部监控，缺乏全局观 与综合效益的分析。通过引入实景三维大模型技术，可以实现对铁 路沿线的全面可视化、动态分析，使得管理人员能够及时掌握沿线 情况，从而提高回应各类突发事件的能力。 最后，随着国家对智能交通系统及数字基础设施建设的重视， 人工智能和大数据的发展为铁路沿线数字化管理提供了技术支撑。 大模型，不仅能够为铁路运营提供科学决策依 据，还能为沿线经济、民生发展提供数据支持。 基于上述背景，本项目计划实现以下目标： 1. 构建全景三维模型，涵盖铁路沿线的所有基础设施和环境要 素，实现对各类资源的可视化管理。 2. 通过 AI 算法，分析沿线数据，实现对铁路状态的实时监控和 预测，提升突发情况的应对能力。 3. 打造一套智能化的决策支持系统，通过大数据分析，为铁路沿 线的维护、调度和管理提供科学依据。

094 志邦家居：高准确率的对话式革命，FineChatBI 应用落地实践 05 供应链协同力 103 109 联宝科技：供应链控制塔（SCCT）- 从可视走向价值 华熙生物：供应链数据可视化平台 06 千行百业突破力 117 126 134 142 150 155 京东方：业务智领决策链：全景洞察，多层协同，数据驱动业务提效 浙高运：零代码构建创新、高效的高速公路业务管理模式 数据治理的效率起到事半功倍的效果。比 如，像帆软软件这样专业的大数据 BI 和分析平台提供商，已经形成非常成熟的数据产品矩阵： 报表开发工具 FineReport，数据分析平台 FineBI，可视化开发平台 FineVis，数据集成平台 FineDataLink，SaaS 数据应用工具等。而且，软件厂商为了节约企业的时间，降低使用门槛，往 往会基于这些产品封装出来的行业解决方案、业务场景方案、产品组合方案等。前不久，笔者去广东 个分析页面支撑决策 1000+ 会议议题全面覆盖 指标治理 数据管理 决策效果 数智领导力 008 007 数智领导力 CHALLENGES 管理挑战 传统汇报方式耗时耗力，缺乏便捷可视化手段 0 1 如何呈现企业真实的运营状态，不同人对指标的理解并不一致 02 多数据源、多加工链路难以保证数据准确性 03 数据工作台产品蓝图（覆盖采集-治理-服务全流程） 全角色覆盖 管理层

与学科教 学深度融 合 全球教育 资源无缝 整合共享 无处不在 的开放、 按需学习 基于大数 据的科学 分析与评 价 绿色高效 的教育管 理 技 术 特 征 情景感知 无缝连接 可视化 按需推送 智慧 教育 核心 特征 全向交互 智能管控 12 情境感知 情境感知是智慧教育最基础的功能特征，依据情 境感知数据自适应地为用户提供推送式服务。 13 内在 个人学习状态感知内容 • 按需推送资源 • 按需推送活动 • 按需推送服务 • 按需推送工具 • 按需推送人际资源 19 可视化 可视化是信息时代数据处理与显示的必然趋势，是 智慧教育观摩、巡视、监控的必备功能，是智慧教 育系统的重要特征。 • 可视化监控 • 可视化呈现 • 可视化操作 智慧技术创新应用 21 物联网 大数据 云计算 泛在网络 ① ② ③ ④ 23 物联网 创 新 在减少成本的前提下，提供能 源和安全。 提升学生、教育和社会的 成果 为教师和学生提供个性化 学习资源 保证实现投资目标 通过灵活性系统实现 环境改变 IBM 智慧课堂 1:1 学习 可视化 共享服务 Client Application Client Application Client Application PC 服务器 keyboard, mouse

数据建模.....................................................................................50 4.3.3 结果可视化.................................................................................52 4.4 智能决策支持.... 实施前 实施后 预警准确率 75% 92% 水资源利用 率 65% 85% 维护成本 高 降低 30% 生态环境影 响 较大 显著改善 此外，DeepSeek 的应用还可以通过可视化工具（如 mermaid 图表）展示数据分析的全过程，为决策者提供更直观的 支持。例如，以下 mermaid 流程图展示了一个典型的水资源调度 优化过程： 通过上述应用，DeepSeek 不仅提升了水利工程的智能化水 数据处理层：利用 DeepSeek 的数据清洗、特征提取等功 能，对原始数据进行预处理。 3. 模型训练层：基于深度学习算法，构建水文预测、设备故障诊 断等模型。 4. 应用服务层：将模型结果以可视化界面或 API 接口的形式提供 给用户，辅助决策。 通过上述架构，DeepSeek 能够在水利工程的各个环节中发挥 重要作用，提升工程效率与安全性。其应用不仅限于已有工程的优 化管理，还可为

......................................................................................102 10.2 数据可视化技术................................................................................................. 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 保数据的安全性和隐私性，满足税务部门的合规要求。通过引入 异常检测：利用深度学习算法识别财务数据中的异常模式和风 险点，如不合理的交易金额、异常的账务处理等。  风险评分：根据预设的风险模型，对每笔交易或每家企业进行 风险评分，帮助稽查人员优先处理高风险案件。  可视化分析：通过交互式的可视化工具，将复杂的数据分析结 果以直观的图表形式展示，便于稽查人员快速理解和决策。 此外，DeepSeek 还可以与现有的税务管理系统无缝集成，确 保数据的实时更新和同步。这一特性使得税务稽查部门能够动态监

WIP 在制品分布清晰可知  生产信息实时采集和共享 可视化  产品生产过程的全过程追溯  员工作业的快速追溯  快速的报表统计，实现订单的生产等历史信息追踪 可追溯  防止不良流入生产线  员工按标准流程作业，作业过程可控  异常事件的预警，生产计划可控  产品包装及出货等防错 可控制 系统目标 平台化 可视化 可追溯 可控制 Project Content 项目目录 浏览器端展示 应用层 建模、数采、监控 采集任务管理 工厂 / 设备三维仿真 生产工艺流程映射 采集任务执行与监控 生产数据实时监控 设备管理 设备运行状况 报警提醒 设备信息可视化 备件更换 设备维修保养 系统管理 权限管理 模型管理 人员管理 事件管理 流程管理 基本操作 实景现点操作 自动 / 手动漫游 对象定位 三维标注 定点缩放 数据层 实时数 支持对跨部门事件处理工作的全流程把控， 通过将办公流程或预案流程的相关要素以 及当前状态进行可视化管理 决策支持 支持对工厂管理部门既有海量数 据资源，提供栅格、聚簇、热图、 活动规律等多种可视化分析手段 联合指挥 深度整合各级别、各部门、各地区 联动资源，对大规模联动资源进行 可视化管理 监测预警 对工厂运维管理各领域的核心指标进行态势监 测与可视分析，全面描绘工厂运行现状

模型开发的质量与效率。具体目标可分为以下几个维度： - 建立可 量化的数据训练质量评估指标体系 - 设计全面的训练过程监控与记 录机制 - 开发智能化的训练资源优化算法 - 构建可视化的评估结果 呈现系统 - 实现训练效果的动态追踪与对比分析 通过本系统的建设，预计可以实现以下具体效果： 1. 数据训 练效率提升 30% 以上 2. 模型质量合格率提高 25% 3 通过优化数据处理流程和引入自动化工 具，大幅缩短数据清洗、标注和处理的时间，确保训练数据的 高质量和高可用性。 2. 实现精准模型考评: 设计多维度的考评指标体系，包括准确 性、召回率、F1 值等，结合可视化工具，全面评估模型性 能，确保考评结果的科学性和客观性。 3. 支持多场景应用: 构建灵活的考评框架，使其能够适应不同领 域（如自然语言处理、计算机视觉等）和不同规模的数据集， 满足多样化的业务需求。 集成了高效的数据清洗和标注工具，支持批量处理 和实时更新。 - 模型训练模块: 提供多种训练算法和参数优化功能，支持分布式训 练，提升训练效率。 - 考评分析模块: 基于多维指标的考评体系，结合可视化工具，生成 详细的考评报告。 通过以上设计，本项目将为企业提供一个全面的 AI 数据训练 考评解决方案，帮助企业在人工智能领域的竞争中占据优势地位。 1.3 项目范围与约束 本项目旨在开发

品，可广泛运用于政府机构、各类企业和组织的业务网络边界，实现网络安全域隔离、精细化 访问控制、高效的威胁防护和高级威胁检测等功能。该产品在下一代防火墙基础上超越性的集 成了威胁情报、大数据分析和安全可视化等创新安全技术，并通过与网络威胁感知中心、安全 管理分析中心、终端安全管理系统等的智能协同，为用户在网络边界构建数据驱动的新一代威 胁防御平台。 功能特点 ◎智慧防御一一全面防护网络攻击 御并预防病毒、漏洞利用、恶意软件、僵尸网络等主流威胁由网络边界侵入，进而实现全面、 10 网络安全专用产品指南 第二版（下册） 高效的业务网络防护。 ◎智慧感知一－及时洞察潜在威胁 基于精准的高级威胁发现能力和配套的可视化工具、平台运用，显著增强网络的全局可见 性和网络威胁的感知能力，通过实时洞察威胁态势、防御漏洞和失陷资产，及时发现网内潜伏 的异常风险及高级威胁。 ◎智慧管理一一提升响应处置效率 基于智能化 协同防护、风险可视，帮助客户实现安全威胁事前防御、事中控制、事后分析。 天融信应用安全网关能根据 IP 地址数据库，展示各个地理位置威胁地图，也可以根据地理 位置设置不同的访问控制策略。天融信应用安全网关提供对威胁的全方位可视化，其中包括攻 击者维度，受害者维度，事件维度的等多维度多视角的展示：通过对对攻击者从地理信息，ip 地址，攻击统计信息对攻击者进行肖像刻画；通过对受害者资产属性分析对受害者进行画像； 通过对攻

物料管理 委外管理 LIMS 样品管理 仪器管理 报告管理 标物管理 云之家 移动业务 / 审批 掌上工厂 / 资金 数据采集 /ETL 数据接入管理 数据清洗 / 数据转换 数据可视化 智能仪表盘 / 表计算 切片分组 / 下钻上卷 BI （智能分析） 指标设定 / 绩效评估 趋势分析 / 业务预警 AI （智能决策） 聚类分析 / 舆情监控 回归分析 / 快速建模 库存信息可视化 库存信息透明化、实时化；避免信 息传递延时导致的物料出入库出 错，减轻仓储成本 生产工艺可视化 提升关键工艺和关键部件装配质 量，降低错误率 物料信息可视化 物料信息透明化、实时化；提升配 送精准度；监控生产上下游，确保 即使生产运送，提高效率 异常信息可视化 库存信息透明化、实时化；避免信 息传递延时导致的物料出入库出 错，减轻仓储成本 生产内容可视化 加强员工自主性，提高数据共享效 加强员工自主性，提高数据共享效 率，增加产线应变能力 员工绩效可视化 实时生成员工绩效报表，便于考核 和激励 产线生命周期可视化 分析流程瓶颈，有效推进生产效 率，降低装配执行出错率，提升部 门协作效率 关键工位视频可视化 生产加工现场高清摄像头视频监 控，减少沟通时间 质检信息可视化 提高质检信息化水平，提升效率， 降低不合格率，提高用户满意度 云平台 MES 系统价值—生产车间透明化