管理上划分优先级是被普遍认可的方式，优先级划分能实现管理投入的合理分配，对于运维 管理同样适用，通过对资源按照所在业务重要度区分其对应的管理等级，比如关乎生产系统的资 源划分成一级，内部办公系统相关资源划分成二级设备；对于一级设备意味着更为密集的数据采 集和更低的阈值，对于异常更为敏感，故障处理上要求更为严格，后期的管理数据统计需要单独 ഀ� 列项统计。 常规运维软件中仅仅是对于将管理对象简单的划分了不同等级，仅是为了界面上进行统计， 界面上进行统计， 没有落实到具体运维过程中；真正落地的等级化管理必须要做到如下几点：  按照业务划分管理资源  实现对于不同等级资源不同的监控周期和预警阈值  对于不同等级资源定义不同预警等级和处置方案  对于不同等级资源进行不同角度的统计和报表分析  能便捷的调整等级，并应用相应等级的管理规则 智慧运维平台以等级为核心进行管理区分，内置不同等级的管理解决方案，从下到上贯彻等 通过系统提供的智能策略机制，将用户对于某些异常分析的人工方式自动化，比如对于主机 高负载原因的排查，一般的操作逻辑是确定主机负载超过风险阈值情况是偶发事件还是一直存在， 然后分析每一次出现高负载的进程是否一致，通过人工智能找到具体的异常进程，关闭该进程或 者卸载相关软件，同时对于该进程的设定预警，达到事前预警；智慧运维平台通过策略实现这一 系列动作，包括对历史记录多点对比，对于进程的记录，异常进程的智能判断，乃至告警的建议；

是关键，包括但不限于企业内部的文档数据、互联网公开数据、第 三方数据库以及用户生成内容。对于每种数据来源，需建立明确的 数据采集标准和流程，确保数据的合法性和合规性。 数据采集完成后，需进行初步的数据清洗。这一步骤包括去除 重复数据、纠正明显的错误、填补缺失值以及统一数据格式。例 如，对于日期格式不一致的情况，需将其统一为 ISO 8601 标准格 式。同时，对于文本数据，需进行分词、去除停用词、统一大小写 等处理，为后续的自然语言处理任务奠定基础。 等处理，为后续的自然语言处理任务奠定基础。 在数据清洗的基础上，需进行数据标注和分类。对于结构化和 半结构化数据，可采用自动化工具进行标注，如使用正则表达式匹 配特定模式。对于非结构化数据，尤其是文本数据，需借助人工标 注或半自动标注工具，确保标注的准确性和一致性。标注过程中， 需制定详细的标注规范，以减少标注误差。 数据标注完成后，需进行数据增强和扩展。通过数据增强技 术，如图像数据的旋转、缩放、翻转，或文本数据的同义词替换、 句式变换，可以增加数据集的多样性和规模。同时，对于特定领域 的知识库，可通过爬取相关领域的最新公开数据或引入专家知识， 进一步丰富数据集。 接下来是数据安全与隐私保护。在处理数据时，需严格遵守相 关法律法规，如《个人信息保护法》和《数据安全法》。对于包含 个人敏感信息的数据，需进行匿名化或脱敏处理。同时，需建立数 据访问权限控制机制，确保只有授权人员能够访问和操作数据。 数据的存储和管理也是关键环节。对于大规模数据，建议采用

需要对数据 的意义进行挖掘，这就需要借助一些专业的工具和模块对数据进行进一步的处 理。 基于以上三方面内容的提议以及对于项目前期功能、需求的整理归纳，项目平台宜 选用 XX 科技的 KingSCADA 软件平台，该平台足以直接实现数据的采集及其相关的展 示功能；而对于更深层次的数据挖掘，该平台则可充当基础载体，辅以 XX 科技专业的 信息化功能模块即可满足更高级的功能需求。以下项目建议也都是基于该软件平台进行 驱动库中拥有五千余种不同厂家不同设备的驱动，如 果设备型号或通讯协议匹配，一般可直接通讯），只要设备具备通讯的基础条件，如： 额外的通讯接口，寄存器点表，厂家建议的通讯参数等，那么数据就可以被采集到 KS 中。 对于 KS 中的数据采集逻辑如下图所示： 本次项目中，设备多为西门子、三菱、欧姆龙等品牌，这些品牌的驱动在 XX 驱动 库中也存在着多种型号，应可以满足当前需求。如果现场设备的数据采集基础条件不具 输。可能 还需要分布式的去部署采集器以及建设相应的内部网络。采集器即部署了 XX 数据采集 软件的计算机，一般如果直接在生产现场使用，都是采用的工控机，以达到应对更苛刻 的现场环境的目的。 对于本次项目，我们建议采用如下的采集器部署方式： 8 通过该方式的采集链路部署，可以有效的减少数据传输中的不稳定因素产生，同时 可以简化和规范数据采集过程中的网路结构。在今后功能出变化或者设备出现调整时，

者任务的核心。 经济学家作为知识工作者，毫无疑问处在这次变革的中心。经济学家的日常工作，包括数据分析、编程和 专业写作等，恰恰都是大语言模型擅长而且仍在快速进步的领域。如果我们采用 O*NET 对于经济学家的任 务描述，请 GPT-4o 来评判有多少会受到人工智能的影响，经济学家已经有 64% 的任务暴露于人工智能的影 响之下。人工智能的飞速发展，一方面使我们好奇：究竟是怎样的技术，能够具备如此令人惊叹的文字输出和 模型的其它应用，包括代码编辑器以及大模型知识库。对于一般咨询的场景，使用网页访问即可满足要求；而 1从概念的包含关系上看，人工智能（Artificial Intelligence, AI）包含了生成式人工智能，生成式人工智能又包含了大语言模型，简称大模型。本文 主要讨论大语言模型的影响，因此若上下文中无特殊说明，本文中的 “AI”、“大模型” 均指代大语言模型。 2 人工智能时代的社会科学家 5 对于需要大规模文本分析的应用，则需要通过 能，也出现了潜在的新问题。我们讨论了大语言模型在文本数据分析以及智能体模拟中的潜在问题。最后，研 究是一场孤独的修行，研究者也可以将 AI 作为自己的另一个 “朋友”，让自己在研究之路上不再孤单，从而在 科学探索的路上走得更远。对于每一种应用，我们都会提供相应的案例以及提示词，并总结相关的提示技巧。 本文所展示的案例远不能覆盖所有的应用场景，希望这些示例能抛砖引玉，启发读者们更多更有创意的应用。 本文的主要贡献体现为以下两

中，需确定是否 支持多语言处理、语义理解深度以及实时性要求。 其次，非功能性需求同样不可忽视。这包括系统的响应速度、 并发处理能力、可用性、安全性以及可扩展性。例如，对于实时交 互场景，系统响应时间应控制在毫秒级别；对于大规模部署场景， 系统应具备良好的水平扩展能力，以应对用户数量的增长。 此外，用户体验需求是智能体能否成功落地的关键因素。需要 明确用户界面的设计原则、交互方式以及反馈机制。例如，在对话 其丰富的生态系统和高效的科学计算库（如 NumPy、Pandas、Scikit-learn）成为首选。对于需要高性能计算 的部分，可以考虑使用 C++或 Rust 进行优化。在框架选择 上，TensorFlow 和 PyTorch 均适用于深度学习模型的开发，但 PyTorch 因其动态计算图和更灵活的调试能力，更适合快速迭代和 实验。 对于数据处理和存储，Apache Spark 和大数据生态系统（如 Hadoop）是处理大规模数据的理想选择，而 Cython 等工具进行性能优化，满足高效计算的需求。 然而，对于需要更高性能和更低延迟的场景，C++是一个不错 的选择。C++提供了更底层的控制能力，适用于开发核心算法和性 能敏感模块。通过结合 Python 和 C++，可以利用各自的优势： Python 用于快速开发和集成，C++用于优化关键路径的性能。 此外，对于分布式任务和并行计算，Go 语言因其简洁的语法 和强大的并发支持，也是一个值得考虑的选择。Go

集的训练过程，同时具备动态资源分配功能，根据训练任务的复杂 度自动调整计算资源。此外，系统应内置多种优化算法，如 Adam、SGD 等，并提供超参数调优功能，允许用户通过网格搜索 或贝叶斯优化等方式自动寻找最优参数组合。 对于数据预处理，系统需支持常见的数据格式（如 CSV、JSON、图像、视频等），并提供数据清洗、归一化、特征工 程等预处理模块，确保训练数据的高质量。系统还应具备数据增强 功能，特别是针对图像和文本数据，支持随机裁剪、翻转、旋转、 为了提高训练效率，系统应支持断点续训功能，允许用户在训 练中断后从最近一次保存的模型状态继续训练，避免重复计算。同 时，系统需提供模型版本管理功能，允许用户保存和管理不同训练 阶段的模型，便于后续评估和部署。对于大型训练任务，系统应支 持分布式数据存储和读取，减少数据传输时间，提高训练速度。 在模型验证方面，系统需支持交叉验证、留出验证等多种验证 方法，并可根据需求自动划分训练集、验证集和测试集，确保模型 面，系统应具备自动化监控和告警功能，能够实时监控 CPU、内 存、磁盘等资源使用情况，并在异常情况下自动发送告警信息。 此外，系统还需具备良好的用户体验。界面设计应简洁直观， 操作流程应尽可能简化。对于非技术用户，系统应提供详细的操作 指南和在线帮助，降低学习成本。在多语言支持方面，系统应至少 支持中文和英文两种语言，并可根据用户需求灵活扩展其他语言。 最后，系统应具备良好的兼容性和可移植性。硬件方面，系统

无源物联网，是指没有采用电源（电池或者电线），而是通过采集环境中的微弱能量就能正常工作的物联网设备。 人们常说，“水乃生命之源”，而能量，则是驱动 IoT 设备工作的源头。在人类的发展史上，能源占据着举足轻重的地 位，目前人们对于能量的采集、存储与使用已经炉火纯青，以至于很多人都忽视了它的存在，而在 IoT 产业中，能量技术 在产业的地位也在迅速提升。 近些年涌现出来的 NB-IoT、LoRa 等新兴传输技术一个最主要的 能量，也可以传输信号，让系统非常的简洁，同时还 能节省成本，减小尺寸等。 第二种常见的就是采集太阳能 / 光能供电，太阳能供电可以获取较大的电能，但是系统较复杂，成本高，在某些场景 适用，但是对于大规模，低成本的物联网应用场景而言，明显是不适用的。 第三种，就是按压式发电，通过机械力改变材料的形变而产生电流，这种方式也有一些比较适用的场景，比如说开 关，遥控器等，但这种需要直接动手的方式，在大多数的场景中也不适合。 设备如果脱离了电池的束缚，可以做到更小的尺寸与更灵活的形态，甚至是柔性贴片式的形态，以方便应用。 此外，没有电池也可以降低很大比例的成本，尤其是对于很多低价格的产品而言，几毛钱的成本差异就会限制一大片 应用场景的使用。 物联网的愿景就是“万物皆可连接”，但对于很多低价格的产品比如矿泉水、零食、快递包裹等来说，产品的单价与利 润很低，采用电池连接，显然是不合适的。所以，采用低成本的无源连接方案成为释放千亿乃至万亿级连接量的必然之选。

司提供了一个至 关重要的指南。 在数字化转型的时代，以史无前例的速度加速发展，全球范围内的企业都将网 络安全管理视为一项关键关切。随着我们步入2025年，优先考虑网络安全的紧 迫性不容忽视，尤其是对于初创企业而言。新兴企业，专注于创新和增长，在 保护其数字资产免受日益复杂的网络威胁方面面临独特的挑战。根据普华永道 （PwC）2024年全球数字信任洞察报告，数据泄露的频率和财务影响正以令人 担忧的速度上升。 知识伙伴。我们自豪地支持了AC Ventures，通过出版这份针对初创企业的网 络安全手册，并最重要的是，为提高印度尼西亚的网络安全态势做出了贡献 。 我们相信这个操作手册可以是一个宝贵的信息来源和参考，对于初创企业来说 。我们也向所有抽出时间为此手册出版做出贡献的各方表示衷心的感谢。 合作伙伴，首席数字与技术官，普华永道印度 尼西亚 前言来自PwC 印度尼西亚 x 网络安全操作手册，适用于初创企业 产生了影响，但其全 部影响仍待观察。 在同一时间段内，我们观察到的另一趋势是全球范围内网络安全事件的增加，影 响了全球企业和我们更接近的印尼本地公司。在AC Ventures，我们认识到网络 安全对于保护我们投资组合公司的数据、运营和声誉至关重要。我们对网络安全 的这一承诺是我们更广泛治理努力的一部分，确保我们的投资组合公司保持安全 。 主要创始人兼价值创造总监，AC Vent ures x

则、信息编码规则、逻辑对象编码规则、实体对象编码规则。，把学校已建成 的应用系统产生的数据无缝接入，保障各部门间应用系统信息互联互通，实现 资源共享，并为后续的数据整合、挖掘分析提供支撑。 2. 建设学校完整数据链条 对于学校已建成应用系统在使用过程中，由于未使用或仅使用部分功能， 导致部分基础性或共享性、交叉分析性质较强的业务类数据缺失的问题。通过 本次建设数据分析平台，督促各部门开放数据接口，进行更大范围的数据集成， 可能多的集成已有数据，对已有的数据质量较高的业务系统中的数据优先进行 挖掘分析，对于不太完备、数据质量较低的系统可以在二期、三期进行挖掘分 析。 3.3 先进性 系统设计采用先进的智慧化校园理念、先进技术和先进的系统工程方法。 建设一个可持续发展的、具有先进性、开放性的大学智慧化校园。 3.4 可扩展 系统架构设计合理，考虑对于未来的发展，设计充分考虑今后扩展的要求。 包括与其它应用系统之间的互 均为结构化数据。 2、半结构化数据 半结构化数据是类似 XML、HTML、文档之类的数据。它一般是自描述的， 数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。半结构化数据的数据模型对应 树或者图。对于半结构化数据的存储，可以将其结构化的数据将转存到数据中 心库中，不能结构化的数据采用 Nosql 数据库进行存储。 3、非结构化数据 各种文档、图片、视频/音频等，没有数据模型，诸如此类数据将被存储到

专业型： 知识技能 > 沟通协调 > 领导管理 营销型： 沟通协调 > 知识技能 > 领导管理 全球标杆 中国智慧 影响 - 影响范围  “ 影响”要素主要用于评判岗位在业绩增长、决策制定等方面对于公司的价值。评判这一要素的主要方式 是：分析该岗位在公司的什么范围内，产生怎样的影响效果。此要素包括：“影响范围”和“影响程度”两 个 维度 影响范围 判定 评判标准 集团级 唯一条件 控制两个或两个 或：参与制定具体工作方法、程序等专业细则 条件三 对于达成当前工作目标负有直接责任 极少影响 + 全部满足极少影响的条件，部分地满足部分影响条件 极少 影响 条件一 在相关影响范围内，完成指定专业工作的部分环节，需要接受他人的指导或帮助 或：按照具体操作指示完成工作，受到全面的监督，需要接受他人的指导或帮助 或：负责业务系统下十分成熟的常规化重复性工作 条件二 对于达成当前工作目标负有部分直接责任 全球标杆 全球标杆 中国智慧 解决问题 - 问题复杂性  “ 解决问题”：主要用于评判岗位在问题判断、分析和创造过程中对于公司的价值。评判这一要素的主要 方式是：分析该岗利用什么样的手段，处理或解决怎样的问题。此要素包括：“问题复杂性”和“解决方 式”两个 维度 问题复杂性 判定 评判标准 综合 唯一条件 为辨析并解决组织最 关 键的经营管理问题，需从 相关的 所有方面进行分析，行业内几乎没有可借