无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  主题数据区、集市数据区和沙盘演练数据区批量作业访问  无最终用户访问  I/O 敏感，日终批量 ETL  以 ELT 形式通过 Hive SQL 执行  与主题区 / 贴源区 / 集市区构成一个 Hadoop 集群（ Hive ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  贴源数据模型  不保存历史  业务系统前日快照数据和一段时间的流水数据 非工作日有限停机  集市区 / 沙盘区 / 增值产品区 / 主题区 / 高时效区批量作业访 问  业务人员执行历史数据查询  MapReduce 分布式计算， HDFS 命令实现 Hadoop 集群内 归档， Sqoop 实现数据库归档，通过 Hive 提供历史查询  独立的 Hadoop 集群（ HDFS+Hive ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  数据按照 ELT 形式通过 Hive SQL 执行，复杂处理使用 MR 定制 UDF  与大数据区 / 贴源区构成一个 Hadoop 集群（ Hive ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  集市区 / 沙盘区 / 增值产品区 / 归档 区批 量作业访问  少量高级业务人员进行灵活查询、挖掘预测  I/O 敏感，日终批量 ETL （连接、聚合、汇总等等）  以 ELT 形式通过

响，虚拟化迁移的性能指标 包括以下三个方面： 1、整体迁移时间：从源主机开始迁移到迁移结束的时间 2、业务停机时间：迁移过程中，源主机、目标主机同时不可用的时间 3、对应用程序的性能影响：迁移对于源主机上运行服务性能的影响程度。 虚拟化迁移的目标是最小化整体迁移的时间和业务停机时间，并且将迁移 对于源主机上运行服务的性能造成的影响降至最低。在迁移过程中，这几个因 素互相影响，我们将针 2、数据容量评估 确定需要迁移的数据量大小，可用于执行迁移的网络带宽，从而估算出迁 移所需要的时间，作为迁移时间窗口的评估输入。 3、业务连续性评估 评估客户对停机时间的容忍度,以及对业务连续性的保持需求,确定可用于执 行迁移的停机时间窗口；对于某些关键的需 7*24 连续运行的业务系统，则只 能选择在线迁移方案。 4、迁移方案设计和选型 对数据迁移实施过程中的风险点进行分析，并提出控制预案和回退方案；  迁移前后操作系统和数据库均保持同构场景：即操作系统和数据库类型、 版本均保持一致，则可直接通过数据库备份和恢复的方式进行迁移，对于 Oracle 数据库可通过 RMAN 实现。为了减少数据库的停机时间，可以通过在线 数据库全备份+离线增备的方式进行恢复。  迁移前后操作系统异构、数据库同构场景：即操作系统类型或版本不一 致，数据库类型一致，而数据库版本相同或不同的场景，例如同为 Oracle

响，虚拟化迁移的性能指标包括 以下三个方面：  整体迁移时间：从源主机开始迁移到迁移结束的时间  业务停机时间：迁移过程中，源主机、目标主机同时不可用的时间  对应用程序的性能影响：迁移对于源主机上运行服务性能的影响程度。 虚拟化迁移的目标是最小化整体迁移的时间和业务停机时间，并且将迁移对于 源主机上运行服务的性能造成的影响降至最低。在迁移过程中，这几个因素互 相影响，我们将针 数据容量评估 确定需要迁移的数据量大小，可用于执行迁移的网络带宽，从而估算出迁移所 需要的时间，作为迁移时间窗口的评估输入。 业务连续性评估 评估客户对停机时间的容忍度,以及对业务连续性的保持需求,确定可用于执行迁 移的停机时间窗口；对于某些关键的需 7*24 连续运行的业务系统，则只能选择 在线迁移方案。 第 95 页 迁移方案设计和选型 对数据迁移实施过程中的风险点进行分析，并提出控制预案和回退方案；对于 迁移前后操作系统和数据库均保持同构场景：即操作系统和数据库类 型、版本均保持一致，则可直接通过数据库备份和恢复的方式进行迁 移，对于 Oracle 数据库可通过 RMAN 实现。为了减少数据库的停机 时间，可以通过在线数据库全备份+离线增备的方式进行恢复。 第 96 页  迁移前后操作系统异构、数据库同构场景：即操作系统类型或版本不 一致，数据库类型一致，而数据库版本相同或不同的场景，例如同为

响，虚拟化迁移的性能指标包括 以下三个方面：  整体迁移时间：从源主机开始迁移到迁移结束的时间  业务停机时间：迁移过程中，源主机、目标主机同时不可用的时间  对应用程序的性能影响：迁移对于源主机上运行服务性能的影响程度。 虚拟化迁移的目标是最小化整体迁移的时间和业务停机时间，并且将迁移对于 源主机上运行服务的性能造成的影响降至最低。在迁移过程中，这几个因素互 相影响，我们将针 数据容量评估 确定需要迁移的数据量大小，可用于执行迁移的网络带宽，从而估算出迁移所 需要的时间，作为迁移时间窗口的评估输入。 业务连续性评估 评估客户对停机时间的容忍度,以及对业务连续性的保持需求,确定可用于执行迁 移的停机时间窗口；对于某些关键的需 7*24 连续运行的业务系统，则只能选择 在线迁移方案。 第 95 页 迁移方案设计和选型 对数据迁移实施过程中的风险点进行分析，并提出控制预案和回退方案；对于 迁移前后操作系统和数据库均保持同构场景：即操作系统和数据库类 型、版本均保持一致，则可直接通过数据库备份和恢复的方式进行迁 移，对于 Oracle 数据库可通过 RMAN 实现。为了减少数据库的停机 时间，可以通过在线数据库全备份+离线增备的方式进行恢复。 第 96 页  迁移前后操作系统异构、数据库同构场景：即操作系统类型或版本不 一致，数据库类型一致，而数据库版本相同或不同的场景，例如同为

人性化操作菜单，具有完善的工厂设置模式等； 高精度的红外触摸框，通过插值算法的分辨率可高达 32767×32767；支持 即插即用； 超长寿命，24 小时/天的重负载工作，支持全年 365 天不停机工作； 采用世界最先进的多点红外或光学触摸技术，支持大尺寸触摸； 可视角度可达 178 度以上(横向和纵向)，满足不同场合的观看需求，更多 观众可同时观看； 超高对比度，超过了一般电视的对比度，大大增加了色彩表现力，从而保 人性化操作菜单，具有完善的工厂设置模式等； 高精度的红外触摸框，通过插值算法的分辨率可高达 32767×32767；支持 即插即用； 超长寿命，24 小时/天的重负载工作，支持全年 365 天不停机工作； 采用世界最先进的多点红外或光学触摸技术，支持大尺寸触摸； 可视角度可达 178 度以上(横向和纵向)，满足不同场合的观看需求，更多 观众可同时观看； 超高对比度，超过了一般电视的对比度，大大增加了色彩表现力，从而保

工单派发等环节，以期缩短电话响应时间，提高接通率。 二是打造政府服务智能助手。例如，阿联酋迪拜水电局将 ChatGPT 嵌入到聊天机器人中，为用户提供 7×24 的服务支持，可提 供账单查询、停机更新和服务请求等业务咨询。卡塔尔通信和信息技 术部将 GPT 技术嵌入到国家政府门户网站 Hukoomi 中，以改善用户 体验，提高服务效率。阿联酋电信和数字政府监管局在政府网站中使 用 ChatGPT

通过云平台系统实现物理层的资源化，池化，满足大部分大 数据云平台工程应用基础设施资源需求。  云服务器支持处理能力弹性伸缩，支持数据备份和回滚，可 支持 8CPU 和 32G 内存以上，防 DDos 系统，支持在线不停机升级带 宽；  通过关系型数据库服务，提供 TB 级别数据库服务，并提供数 据库的主从热备，动态升级等。具有多重安全防护措施和完善的性 能监控体系，并提供专业的数据库备份、恢复及优化方案。提供标

损失函数设计：针对政务办公场景的特殊需求，我们自定义损 失函数，结合交叉熵损失和 KL 散度损失，确保模型在处理多 类别分类任务时具有较高的泛化能力。 4. 模型检查点与早停机制：我们定期保存模型检查点，以便在训 练中断时能够快速恢复，并通过早停机制在验证集性能不再提 升时终止训练，避免资源浪费。 通过上述训练策略的优化，我们能够在保证模型性能的前提 下，显著提升训练效率，降低计算资源的消耗，从而为政务办公大

微调采用混合训练模式： 关键参数配置： - 学习率：采用三角周期调度，初始值 3e-5， 最小 1e-6 - Batch Size：根据 GPU 显存动态调整（A100-80G 建议 设为 16） - 训练轮次：早停机制（patience=3），平均收敛轮次 8-12 轮 - 正则化：dropout 保持 0.1，权重衰减 1e-3 效果验证采用双轨制： 1. 离线测试：构建包含 5000 条政务问 答的测试集，考核指标包括：

口板到用户“自定义的报警装置”之间的控制线：从 UPS 主机到电池 断路器开关之间的控制线；从 UPS 的 RS232／RS485 接口到远程微 机终端或调制解调器(modem)的控制线；从 UPS 主机到远程、紧急 停机开关之间的控制线等。 对于上述控制线，一般应选用带屏蔽的多芯电缆，带屏蔽的扁 平电缆或带屏蔽的多股绞线为宜。每根连接芯线的截面积以 1mm2 以上为宜。 5.5.11 防雷及接地 433