卫生服务等方面的研究。 •软科学研究• 基层疾控疫情防控韧性评价指标体系构建研究 郑 凤1, 王萱萱2, 钱东福3 (1. 南京医科大学公共卫生学院, 江苏 南京 211166; 2. 南京医科大学公共卫生学院 / 全球健康中心, 江苏 南京 211166; 3. 江苏省健康研究院, 江苏 南京 211166) 摘 要: [目的] 构建基层疾控疫情防控韧性评价指标体系, 为基层疾控疫情防控韧性建设提供参考。 为基层疾控疫情防控韧性建设提供参考。 [方法] 运用文献研究和理论分析构建初始评价指标体系, 运用德尔菲法开展 2 轮专家咨询形成最终的指标体系, 采用 层次分析法确定指标体系权重。 [结果] 2 轮咨询的专家积极程度较高, 专家权威系数为 0. 8, 专家咨询较为可 靠。 第二轮肯德尔协调系数大于第一轮且有统计学意义, 变异系数均小于 0. 25, 专家意见协调性较好。 最终形 成包含预警能力、 适应能力、 恢复能力和变革能力 恢复能力和变革能力 4 个一级指标、 12 个二级指标和 32 个三级指标的基层疾控 疫情防控韧性评价指标体系。 [结论] 本研究构建的指标体系具有较好的科学性和可靠性, 可为基层疾控疫情 防控韧性建设提供参考。 关键词: 基层疾控; 评价指标体系; 疫情防控韧性 中图分类号: R197 文献标识码: A 文章编号: 1003-2800(2024)05-0016-05 Study

建筑企业AI应用行动指南 构建用产业AI打造好房子的发展新模式 建 筑 企 业 A I 应 用 行 动 指 南 寄语 未来的建筑业，将在人工智能与机器人技术的深度融合中迎来根本性变革。建筑不再只是 “盖出来”，而是“算出来”“拼出来”的系统工程。面对深地、深海、深空的“三深”极端环 境，智能建造机器人将成为突破人类作业极限的关键力量，具备灵巧结构、智能感知与自主决策 能力的建造机器人，正推 筑工程大模型的构建，正在通过多模态数据融合与对齐技术，打通文本、工程图表、BIM模型等 多模态数据之间的壁垒，提升大模型对建筑行业语义的识别、理解与生成能力。基于混合专家大 模型架构，集成化的大模型分级构建与任务调度机制，不仅能够优化算力资源的使用，也可极大 提升模型对多应用场景的适配能力和应用效率。同时，面向实际业务需求，打通从数据采集、语 料标注、模型训练、应用部署到智能体构建的完整工具链，将极大降低企业对AI能力获取与应用 一步采用“大模型集成小模型”“建立混合专家模型”以及“开发大模型智能体”等进阶路径， 则可以提高大模型技术的应用水平。无论采取哪条路径，建筑企业立足自身业务特点，构建高质 量数据集是最为关键的。在此基础上，充分利用各种工具系统，就可以最小投入快速构建具备实 用价值的专业化大模型，从而实现从数据中自动提炼知识，并科学赋能企业决策。 —— 清华大学教授 马智亮 建筑企业的AI转型之路，要立足行业实践

确提出，要推动能源行业向高端化、智能化、绿色化转型。在此背景 下，《数字石化 孪生智造⸺石油石化数字孪生白皮书》顺势发布，系 统阐述了数字孪生技术在模拟优化石油石化生产过程方面的核心路径。 白皮书指出，通过构建覆盖勘探开发、炼化生产等关键环节的虚实映射 体系，可实现设备预测性维护与工艺参数动态调优，为提升行业技术成 熟度提供了清晰的实施方法论。 2024年，为深入推进产业高端化、智能化、绿色化转型，我们撰写并发 写并发 布了《向“智”而行 迈进新型工业化⸺石油石化产业新型工业化白皮 书》。该白皮书系统阐述了人工智能技术与石油石化全产业链的深度融 合路径，并定义了石油石化新型工业化是以技术创新为基础，以构建现 代石化产业体系、促进产业高质量发展、培育新质生产力为目标，以高 端化、智能化、绿色化为方向，推动石油石化产业结构优化、智能化升 级、可持续发展的系统工程。 2025年，随着《2025年能 新质生产力。积极响应国家战略，依托石化盈科在石油石化行业的深厚 积淀与前沿洞察，我们共同撰写《石油石化新智运营白皮书》。本书系 统分析人工智能、大数据、云计算等关键技术的应用实践，助力企业在 复杂市场环境中构建智能运营体系，实现高效、智能的运营转型。 展望未来，我们将持续紧跟政策导向，把握技术趋势，不断拓展行业发展边界，为石油石化行业 高质量发展和国家能源产业振兴贡献更多专业智慧与力量。 “纵横”孪生互联互动

向“数 据驱动”“智能驱动”转型，数智化能力正成为衡量汽车企业核心竞争力的新标尺。 袋鼠云作为行业领先的大数据与人工智能应用服务商，始终致力于通过先进的数 据技术与深刻的行业理解，帮助汽车企业构建统一、敏捷、智能的多模态大数据中 台，打通“研产供销服”全链路数据，驱动“买用管养换”全周期的服务创新与可持 续增长。 本白皮书由袋鼠云智能团队联合多位中国头部车企行业专家、一线交付团队共同 ................................................ 28 （八） “系统性解法”：构建“数据驱动”的业务闭环......................................... 30 第二章 数智方案：构建企业级数据与智能决策中枢..................................................... ... 34 （一）乘用车行业：全价值链数智化协同解决方案..................................................36 1. 数智营销：构建以用户为中心的增长飞轮.......................................................36 2. 数智研发：加速软件定义汽车的创新进程...............

包括发展战略、业务创新转型、新型能力、治理体系和系统性 解决方案5个视角,明确数字化转型的主要任务,并给出任务间的关联关系。 过程方法提出数字化转型的方法体系,针对数字化转型的5个视角,分别给出其对应的过程联动方 法,并构建相关方法之间的相互作用关系。 发展阶段与水平档次明确数字化转型的路径体系,将数字化转型分为规范级、场景级、领域级、平台 级、生态级等5个发展阶段,以及对应的10个细分水平档次,并分别明确数字化转型5个视角在不同发 力、治理体系和系统性解决方案等5个视角出发,构建系统化、体系化的关联关系,系统有序推进数字化 转型,创新价值获取、创造、传递、支持的路径和模式,如图3所示。以价值体系优化、创新和重构为根本 任务的5个视角及各视角间的关联关系如下。 a) 发展战略提出价值主张。根据数字化转型的新形势、新趋势和新要求,发展战略视角提出新的 价值主张。 b) 业务创新转型实现价值获取。根据价值主张新要求,基于打造的新型能力(体系)、构建的治理 新型能力支持价值创造和价值传递。根据价值主张和价值获取新要求,新型能力视角打造支 5 GB/T45341—2025 持价值创造和传递的新型能力(体系)。 d) 治理体系提供价值保障。治理体系视角变革价值保障的治理机制和管理模式,构建支持新型 能力打造、推动业务创新转型的治理体系。 e) 系统性解决方案提供价值支持。系统性解决方案视角创新价值支持的要素实现体系,形成支 持新型能力打造、推动业务创新转型的系统性解决方案。 图

....................................................................................... 11 3.3.3 构建L4衡量标准，设计3层指标体系 ................................................................................... ................................................................................... 16 4.1 聚焦价值流，构建智能体 ............................................................................................... ......................................................................................... 25 5.2 构建创新体系，促进部省协同 .......................................................................................