· · · · · · · · · O5 三方 SDK 解决方案 1）HarmonyOS 生态伙伴 SDK 发展策略· · · · · · 2）HarmonyOS 生态伙伴闭源 SDK 分类· · · · · · 3）HarmonyOS 生态伙伴闭源 SDK 规范要求· · · · 4）HarmonyOS 生态伙伴 SDK 市场· · · · · · · · 5）HarmonyOS 问和管理应用文件和用户文件的能 力。帮助用户更高效地管理、查找和备份各类文件，使用户能够轻松应对各种文件管理的需 求。 在 Core File Kit 套件中，按文件所有者的不同，有如下文件分类模型： ⚫ 应用文件：文件所有者为应用，包括应用安装文件、应用资源文件、应用缓存文件 等。 ⚫ 用户文件：文件所有者为登录到该终端设备的用户，包括用户私有的图片、视频、 音频、文档等。 按文件系统管理的文件存储位置（数据源位置）的不同，有如下文件系统分类模型： ⚫ 本地文件系统：提供本地设备或外置存储设备（如 U 盘、移动硬盘）的文件访问能 力。本地文件系统是最基本的文件系统，本文不展开介绍。 ⚫ 分布式文件系统：提供跨设备的文件访问能力。所谓跨设备，指文件不一定存储在 本地设备或外置存储设备，而是通过计算机网络与其它分布式设备相连。 18 ⚫ 文件分类模型示意图： 2.1

则 架构，并对项目管理授权和指导，可视为项目管理的延伸。 项目管理的系统架构如图 1 所示。 图 1 项目管理系统架构 项目管理系统架构的组成包括： ——基础共性层，由术语、分类与代码、元数据、数据模板等组 成，为项目管理系统提供基座。 ——管理体系层，由项目管理、项目群管理、项目组合管理，项 目、项目群和项目组合治理等组成，给出相应管理的整体框架。 2 、提高经济效 益、社会效益等。项目管理标准通常属于推荐性标准。与法律法规、 规章制度相比，项目管理标准主要是提供“技术性”的统一规范和指 导，标准化内容主要包括： ——项目管理使用的术语、分类、代号、格式等； ——项目管理流程、准则、方法、工具、数据； 3 ——项目管理绩效的定性定量评定； ——项目管理人员和机构的能力评定。 项目管理标准的制定需要广泛协商与协调。全国项目管理标准化 3 所示。基础共性 标准主要针对基础的或共性的标准化对象，比如术语、分类与编码、 数据格式、文件模板等。体系综合标准主要以 “项目管理”整体为 标准化对象，是跨行业、跨领域的通用顶层标准。 图 3 基础综合标准子体系结构 1. 基础共性标准 基础共性标准用于统一各行业、各领域关于项目和项目管理的术 语、分类与代码、元数据、数据格式、数据应用模板（或项目文件资 料通用模板）

企业知识库： 企业级智能体应用知识中枢 ， 专为企业打造的 AI 基础设施 全链路日志 审计 涉密数据安 全管控 知识溯源 内容安全检测 权限控制 分类分级 密级管理 加密传输 加密存储 非结构化数据 结构化数据 文本、 图片、 音频、 视频 Agent ：知识问答 / 创作型 / 技能型 / 数据型 • 助力企业智能体走向专业化 ，赋能行业纵深 ⑥ 全方位知识安全， 为企业知识安全保驾护航 • 事前可管：建体系 ，定策略 ，制定数据分级分类策 略 • 事中可控：治理监控 ，保障安全 • 事后可查：安全审计 ，全程追溯 360AI 企业知识库差异化产品特 点 多模态 / 浏览器采集 深度搜索 / 爬虫 API RPA 本地电脑 智能体配置 流程编 排 知识采集 • 分级分类 • 文件上传限制 • 采集监控 • 文档权限八级管控 知识处理 • 敏感信息监测 • 云查杀 • 敏感内容智能脱敏 知识存储 • 多副本切片加密存 储 • 敏感文件审计

组数据等多源异构数据的整合与分析，需要处理大量的非结构化数 据，并从中提取有价值的信息。传统的处理方法往往依赖于人工干 预或简单的算法，导致效率低下且容易出错。而 DeepSeek 通过其 先进的深度学习模型，能够自动识别、分类和解析复杂的数据结 构，显著提高数据处理的效率和准确性。 此外，医疗健康领域的决策支持系统也对预测能力提出了更高 的要求。例如，在疾病诊断、治疗方案推荐和患者预后预测等方 面，精准的预测模型能够帮助医生做出更加科学的决 2. 特征提取：利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，自 动提取影像中的关键特征，如病变的形状、大小、边缘等。 3. 病变检测：通过训练好的模型，系统能够自动识别影像中的病 变区域，并进行分类，如肿瘤、炎症、骨折等。 4. 诊断建议：基于检测结果，系统能够给出初步的诊断建议，并 生成详细的报告，供医生参考。 为了进一步提升系统的准确性，可以采用以下策略：  多模态融合：结合不同类型的影像数据（如 时，DeepSeek 的异常检测算法能够实时监控病历访问行为，识别 潜在的数据泄露或非法访问风险，并及时发出预警。 在档案管理方面，DeepSeek 技术还能够实现大规模医疗数据 的自动化归档和分类。通过训练深度学习模型，系统能够根据病历 内容、时间、科室等特征，自动将病历分门别类地存储，并生成索 引。这不仅减少了人工归档的工作量，还提高了档案管理的规范性 和可管理性。  病历内容解

.....................................................................................- 3 - 1.1.2 算力分类及应用场景.............................................................................................. ................................................................................... - 54 - 4.2.1 指标分类................................................................................................... 算力本质上是对信息数据进行加工处理的能力，其核心体现为计算设备通过硬件 （如 CPU、GPU、ASIC 芯片等）和软件协同工作，完成各类计算任务（如数值计算、逻 辑运算、数据处理等）的效率。 1.1.2 算力分类及应用场景 通用算力场景：面向日常计算需求，涵盖个人终端、通用服务器计算能力，应用 于消费互联网、行业互联网等领域的常规计算能力，通常在云计算及分布式计算中， 以 CPU 为代表。 智算算力

额决定机制，即与劳 动力市场基本适应、与企业经济效益和劳动生产率挂钩，明确公司的工资总额从效益、效率中提取，牵 引经营层与公司形成共同体，共同分享果实。 从公司到部门。以部门的价值定位为基础，分类确定不同类型部门的价值贡献方式。部门工资总额与价 值贡献直接挂钩，与人效挂钩。牵引部门负责人为部门业绩和人效负责，形成部门赛马，你追我赶，不 断提高公司业绩，提高经营效率。 从部门到个人。以岗 从业务到激励，如何建立从公司到部门到员工的分配模式，牵引公司整体业绩与效能提升、部门与员 工与公司形成利益共同体，力出一孔？ 不同业务如何分类激励？ 公司业务多元，不同业务间的业务特点、市场行情、人才情况、发展阶段均不相同，存在“赛道大于 努力、肥田躺平胜于瘦田细耕”的情况，如何分类激励或平衡各类业务发展？ 新业务如何激励？ 新业务的薪酬包从哪儿来，是否挤占公司薪酬资源池，可能存在新业务“无人愿做”“短期难出成果 国有企业要在薪酬分配上更大力度向科研人员倾斜，用好工资总额特殊事项清单等相关支持政策，对关键科 技人员，注重薪酬市场化理念，建立具有市场竞争力的薪酬体系，坚决杜绝高水平‘大锅饭’。要精准规范开展中 长期激励。央企和地方国企要坚持分类施策，划小单元锁定核心群体，精准匹配激励工具，最大限度发挥激励效 果；坚持增量为主，激励兑现必须以创造价值增量为前提，且在一个周期内保持稳定增长，并建立回溯机制。 —— 国务院国资委党委委员、副主任

........................................................................................ 7 1.1.2 分类：按运营主体分四类受到业内广泛认可 ......................................................................... 7 1.2 图表 2：园区分类 ..................................................................................................................................................................... 8 图表 3：智慧园区按主体分类及代表主体 . 也是向各地政府和大型企业展示和示范的基地。 图表1：智慧园区内涵特征 资料来源：前瞻产业研究院整理 1.1.2 分类：按运营主体分四类受到业内广泛认可 1、园区分类 园区的分类方式众多，常见的有按园区主导产业分类和按园区内主要建筑的类型和功能分类，其中 按园区主导产业可分为软件园、物流园、化工产业园、文化创意产业园、高新技术产业园、影视产业 客观 中性 建设性

新的思路和方法。 本研究重点阐述了国内外研究者利用搜索引擎开展传染病监测预警的研究进展，为现有传染病监测预警系统 的完善和补充提供参考。 关键词： 传染病监测预警；搜索引擎；大数据；流行病学 中图分类号: R01 文献标志码: A 文章编号: 1003−9961（2018）11−0945−05 Progress in research of infectious disease surveillance 门等地区，在中国，其市场覆盖率已高达 89.10%。 雅虎：是时间最长的“分类目录”搜索数据库，在全 部互联网搜索应用中所占份额一度达 36%。其他比 较常用的搜索引擎还包括 360、搜狗、腾讯搜搜和微 软 bing 等。上述搜索引擎的发展为基于搜索引擎 的传染病监测预警提供了支撑。 2 利用搜索引擎开展的几种常见传染病监测预警 对基于搜索引擎开展的传染病监测预警研究 进行归纳与分类后，发现目前此类研究较多关注的 传染病为 疾病名称、症状、治疗方法（-） 预测登革热高发期［20］ 支持向量机模型 谷歌 疾病名称、症状、治疗方法（-） 预测登革热高发期［20］ 回归树模型 百度 疾病名称（1） 估算暴发出现时搜索指数的阈值［22］ 分类树模型 百度 疾病名称（1） 估算暴发出现时搜索指数的阈值［22］ 注：－.为无数据 疾病监测 2018 年 11 月 30 日第 33 卷第 11 期 DISEASE SURVEILLANCE

大语言模型技术发展概述 近年来人工智能（AI）技术的飞速发展，各行各业正在经历一场颠覆式的科技革命，早期的模型以 判别式为主，主要通过大量的自然语言预训练语料，来让模型学习词句的语意，从而实现文本分类 、命名实体识别（NER）、关系抽取等偏向于理解的任务，此类判别式模型也通常只能解决该场景 下的 特定任务 ， 迁移 性和 可扩 展性 较 为有 限 。 自 20 17 年 由 Google 团 包括治疗方案、治疗效果、不良反应 等。 3. 药物研发数据： 用于药物研发的相关 数据，如药物筛选、药效评估等。 推理引用数据 大模型推理 1. 医学教科书和专著： 提供各类疾病的 定义、分类、诊断标准、治疗方法等基础医 学知识。 2. 临床指南和规范： 指导医生进行临床 实践的规范和指南， 包括各类疾病的诊断流 程、治疗方案等。 3. 专家经验和案例： 医生在临床实践中 医学是一个不断发展的领域， 新的研究发现和技术进步层出不穷。为了保 持其有效性和相关性， 医疗健康大模型需要不断地从最新的研究成果和最新的医疗法规中学习， 并 及时更新自身的知识库。这包括适应新的疾病分类、治疗方法、药物信息、法律规定以及行业标准等。 因此， 医疗健康大模型的推理会相较于其他行业大模型更依赖知识库， 同时该知识库也需要投入更 多成本维护和更新，以保证知识的时效性和准确性。

电力市场经营主体信用信息共享基本实现，信用评价体系进一 步完善并积极探索实践。 电力交易人才队伍建设加速推进。“电力交易员”作为新职 业正式纳入《国家职业分类大典》，《电力交易员国家职业标准》 正式发布，职业培训、认证、竞赛体系不断完善。中国电力企 图 1-13 电力交易员纳入中华人民共和国职业分类大典 全国统一电力市场发展规划蓝皮书 14 业联合会于 2023 年成功举办首届国家级电力交易员职业技能竞 赛，24 家参赛单位 证等交易品种体系。持续完善电能量交易品种，推动中长期市 场分时段形成价格并连续运营，完善辅助服务市场价格形成机 制，完善容量电价机制，健全零售市场，研究探索容量市场和 输电权市场。 持续放开经营主体范围。分类推动新能源、水电、核电等 发电主体进入市场；逐步缩小代理购电规模，健全代理购电市 场交易机制。进一步放开分布式电源、负荷聚合商、储能和虚 拟电厂等经营主体参与市场交易。 有序推动新能源进入市场。明确新能源参与市场方式和路 参与市场，在现货市场中通过报量报价充分发挥系统调节能力。 图 4-7 湖南黑麋峰抽水蓄能电站 全国统一电力市场发展规划蓝皮书 40 2. 构建用户侧资源互动响应机制 提高需求响应规模和管理能力。完善需求响应资源分级分类 管理机制，形成稳定可靠的资源库，健全多元主体参与需求响应 的准入条件，积极培育储能、数据中心、5G 基站、电动汽车、冷 链冷库等新型主体，进一步扩大需求响应资源池规模和范围。到 2025 年，各省需求响应能力达到最大用电负荷的