..8 A.1 智慧城市相关概念 ................................................................ 8 A.2 智慧城市相关概念的关系 ......................................................... 10 参考文献 ............................... 与工业自动化或市场营销等其他领域所指 定的概念差异很大。 [来源：ISO 1087：2019，3.2.7] 概念体系 concept system 概念的体系。 根据其概念（3.2）之间的概念关系在一个或多个相关领域（3.4）中构建的概念（3.2）集。 [来源：ISO 1087：2019，3.2.28] 领域 domain 学科领域。 专业知识的领域。 注：领域的边界和粒度是由目的相关性 ——公认的多学科概念体系，使所有利益相关方能够使用相同的“语言”； ——清晰的技术说明； ——一个连贯且协调的词汇表，所有潜在用户都能轻松理解。 概念之间并不是相互独立的，对智慧城市系统领域内概念间关系的分析以及将它们组织成概念体系， 是形成连贯且一致词汇表的前提。 工作组的专家之间就概念体系构建进行讨论并达成共识是智慧城市术语工作共同治理、术语标准化 文件及服务共创、共享、共赢的先决条件。

工具抽取：针对企业内部数据库、文件系统中存储的结 构化数据， 运用功能强大的 ETL （ Extract， Transform， Load）工具进行抽取 。ETL 工具能够从不同类型的数据源， 如关系型数据库 （ MySQL 、Oracle 等） 、非关系型数据库 （ MongoDB 、Redis 等） 中提取数据 ，并对数据进行清 洗、 转换和加载处理 。例如， 将企业生产管理系统中的原 材料采 购数据 、生产订单数据 以满足不同类型 数据的存储需求 。针对结构化数据， 选用性能卓越的关系型 数据库进行存储； 对于非结构化数据， 如文档 、图片 、视 频 等，采用分布式文件系统或 NoSQL 数据库进行存储。同 时， 建立完善的数据备份和恢复机制 ，确保数据的安全性 和可靠 性， 防止数据丢失或损坏。 关系型数据库 ：选用成熟稳定的关系型数据库管理系统， 如 Oracle 、SQL Server 等， 用于存储结构化的实验数据 、生 产数据 、管理数据等 。关系型数据库具有强大的事务 处理能 力， 能够确保数据的一致性和完整性， 满足对数据 进行复杂 查询 、统计分析和事务处理的需求 。例如， 将新 材料实验过 程中的实验设计数据 、实验结果数据， 企业生 产过程中的生 产工艺参数数据 、产品质量检验数据等存储 在关系型数据库 中， 方便进行数据的关联查询和统计分 析， 为材料性能研究

明晰定位、健全组织、优化管理、完善评价 数字集团 1358 工程 “1” 个核心 “5” 大应用 “3” 个基础 以企业资源管理（ ERP ）为核心 经营决策平台 集团管控平台 研发设计制造平台 ERP 供应商关系 平台 营销服务平 台 基础功能 基础数据 基础设施 “8” 项关键策略 支持共享服务中 心的建立和发展 强化总部和所属 企业数字化联动 支持企业运营精 益管理 提升基础信息的 总部和所属企业内部的业财一体化  统一薪酬、绩效管理  打通协同办公的通道  统一主数据管理  建设全面预算系统  建设统一平台、分层应用的 BI 系统  整合、建设财务共享相关系统  建设供应商关系管理系统  建设审计、法务、科研系统  整合 PLM （产品生命周期管 理）、 MES （生产过程执行）、仓储 物流系统  深化企业报表分析 1 2 3  全面实现“战略 数据中心扩容、灾备及私有云建设 外部门户整合 电机、国际、佳电的异构平台 统一 HR ：薪酬、绩效、考勤 HR ：招聘、培训、员工自助 财务合并 财务共享 全面预算 税务管理 供应商关系 管理 档案管理 法务管理 科研项目管 理 审计管理 OA ：锅炉、 汽轮、动装、 动力科贸 OA ：其他全部 数字化营销服务平台四期 试点智能制造生产单元 试点智能制造示范车间 建设柔性生产智能制造中心

系统规模巨大 安全机理复杂 能为新 海量数据分析 系统发 新能源功率支撑 支持 优化决策时效要求高 海量新能源接入电力系统 新能源的个体容量小、数量多、预测难度大 新能源和电力电子、储能的关系密切 , , 新型电力系统需要人工智能 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 展提供 人工智 型电力 9 可以“无条件”接受新能源 新能源为主体 能源供给侧脱碳 人工智能是管理好新能源的技术基础。 ■ 研发符合电力系统基本物理规律、遵循电力系统技术原则、满足电力系统 应用需求的电力人工智能系统。 不完全依赖电网模型，在海量数据基础上，通过大数据和计算技术，透过 数据关系发现电力系统运行规律，实现电网的智能分析、智能决策、智能 管理、智能运行、“智能导航”。 人工智能推动电力创新发展： 人工智能技术使得海量新能源接入新型电力 系统成为可能，为系统运行提供智能导航运行。 智能分析。智能设备和设备的智能化，强大的软件系统。 不完全依赖电网模型，在海量数据基础上，通过大数据和计算技术，透过数据关系发现电力系 统运行规律，实现电网的智能分析、智能决策、智能管理、智能运行、“智能导航”。 ■ 实现数字电网的透明化，在海量数据基础上， 基于数据的强大的智能软件系统，透过数据关系揭 示电力系统运行规律，实现电网的智能分析、智能决策、智能管理、智能运行、“智能导航” 14 新型电力系统需要人工智能

Data Lakehouse 数据类型：关系型、非关系型、 计算资源：云虚机、 BMS 、容器，资源快速发放 数据存储：对象存储，存算分离 分析引擎： Hadoop, Spark, Flink, Presto, MPP, TensorFlow 数据管理： Atlas, AWS Glue, Hudi, DeltaLake… 数据类型：关系型、非关系型 计算资源：物理机 数据存储： HDFS HDFS ，存算一体 分析引擎： Hadoop, Spark, Storm… 数据类型：关系型 计算资源：物理机 数据存储： SAN 分析引擎： Oracle Exadata 、 Teradata 华为云 DataArts Studio 提供数据一站式集成、开发、治理、共享开放平台 实时 接入 离线 迁移 第三 方 工具 DataArts Studio ：一站式数据运营平台

............. 3 功能架构 ......................................................................... 4 交互关系 ........................................................................ 11 6 业务流程 .............. 务，是依据数字合约执行使用控制的系统载体。 从生态关系的逻辑角度，可信数据空间是在接入连接器及服务平台上形成的数据流通要素和关系的 集合，包括：提供方、使用方、服务方等参与主体，数据、算法、服务等空间资源，策略、合约、法规 等共识规则。一套可信数据空间系统应支持构建多个逻辑的可信数据空间生态。不同的逻辑可信数据空 间通常具有独特的共有业务属性、社会属性或群组关系，导致其中的参与主体、可用资源、共识规则呈 术能力，相关参与方之间能够达成对数据流通及使用预期的共识，使数据使用方相信数据提供方如约提 供数据、数据提供方相信数据使用方如约使用数据，高效实现跨主体的数据可信流通及使用。 在与国家数据基础设施关系方面，可信数据空间既是国家数据基础设施的架构派生也是国家数据基 础设施的组成部分。一方面，从技术架构角度，可信数据空间技术继承国家数据基础设施参考架构：可 信数据空间服务平台在国家数据基础设施架

边可调配资源、附近警力分布、事 件现场清晰画面等信息，以便快速调用周边资源进行事件的处置，确保大型活动安保任务的顺利圆满完成。 05 背景审核 实现人员信息 、 身 份审查 、 人员关系 审查 、 人员行为核 查 ， 发现活动举办 前和举办期间的行 为是否存在异常 。 06 综合管理 包 括 系 统组 织 机 构 管 理 、 数 据 资 源 管 主要提供公安的联合 作站平台 1 、 全场景覆盖： 基于自研及合作应 用，联合产业链合作伙伴打造全场 景社会治安防控应用； 2 、 央企属性：网络优势和业界各企 业的良好关系； 3 、 具备 5G 网络优势； 4 、 产品具备复制推广能力， 响应速 度快 社会治安防控平台厂商主要以基础平台为主，由于社会治安防控属于最新的领域，参考 19 年的具有软件平台开发能力的大型厂商。 单点登录跳转到 政企 BOSS 统一入 口 创建订单，业务 开通 登录政企 ESP ， 审批订单 业务开通结果归 档 业务开通结果反 馈 处理政企产品订 购关系 向省系统归档产 品订购关系 4.8 智慧党建订购流 程 选择产品并填写 产品订购信息 订购产品信息确认 并提交 产品大厅界面 登录省系统，打 开智慧政企专区 界面 40 41 4.9 智慧党建订购界

交叉检验。最好自动归至数字 11 档案管理系统的档案库中。 中间件抓取工具可以进行系统配置，包括设置数据抓取的业务系统，抓取 的时间等；并可以配置抓取业务系统对应底表数据，同时将将资源间关联关系 抓取过来；最后可以将抓取的数据进行模版化合成，使归档的公文、报表等与 原信息系统中所见完全一致。 可以实现 ERP、PDM 等业务系统数据在线归档。 接口功能截图如下： 12  资源定题采集工具 档案信息化应用平台的需求，提供了以下支持： 保证在一个异构的环境中实现信息稳定、可靠的传输，屏蔽掉硬件层、操 作系统层、网络层等相对复杂、烦琐的界面，为用户提供一个统一、标准的信 息通道，保证用户的逻辑应用和这些底层平台没有任何关系，最大限度地提高 数字档案馆业务应用的可移植性、可扩充性和可靠性； 提供一个基于企业服务总线的先进应用整合理念，最大限度地减少应用系 统互联所面临的复杂性。系统的实现维护都相对简单，保证每一个应用系统的 、彩 扫、分辨率、消除底色），可以将扫描的 tif 格式文件自动合成 pdf 文件。 5、支持 Excel 加原文批量导入，并按照规则自动形成目录和原文的关联关系。 6、支持电子原文的批量导入，并按照规则自动与目录数据建立关联关系。 7、支持卷内目录、脊背卡等表格的打印输出。 8、对于照片格式的档案，支持缩略图查看，大窗口预览查看。 9、可以自动和手动进行电子文件 OCR 识别。 1

平台要支持实时审计和事后溯源功能，能够及时发现 异常操作并进行调查处理，为安全事件的追责提供有 力依据。 三、总体架构设计 3.1 系统架构图 （此处应插入系统架构图，清晰展示平台的各层 级结构和组件关系，包括基础设施层、数据层、平台 层、应用层、安全层等） 3.2 分层架构 3.2.1 基础设施层 基础设施层是平台运行的物理基础，包括算力资源池、 存储系统和网络架构。 算力资源池：部署华为昇腾 地址等信息按照统一的规则进行格式化处理，确保数 据的一致性。 对于非结构化文本数据，如政策文件、执法记录、 病历资料等，利用自然语言处理（NLP）技术进行解 析和处理。通过文本分类、实体识别、关系抽取等技 术，从非结构化文本中提取关键信息，生成标准化的 数据格式。例如，从执法记录中提取执法时间、执法 地点、执法人员、违法事实等信息，形成结构化的执 法数据，便于后续的分析和应用。 4 建立数据质量追溯机制，对数据质量问题进行跟踪和 整改，确保数据质量持续提升。 4.3 数据存储与管理 4.3.1 存储架构 采用 “湖仓一体” 的存储架构，实现结构化数据 和非结构化数据的统一存储和管理。金仓数据库作为 关系型数据库，主要用于存储结构化数据，如人口信 息、企业信息、政务审批数据等，能够提供高效的事 务处理和查询能力，满足业务系统对数据的实时访问 需求。 极易数据湖作为非结构化数据存储平台，主要用

........................169 1. 引言 随着工业化进程的加快和城市化进程的深入，低空领域的环境 监测需求日益凸显。低空环境的监测不仅涉及到城市空气质量的评 估，还关系到交通运输、农业监测、灾害预警等多个领域。近年 来，伴随无人机、遥感技术的快速发展，建立一套高效、经济、精 确的低空环保监测网络显得尤为重要。 低空环保监测网络的设计目标是通过整合多种监测手段，实现 泛的环保监 测体系。结合具体的应用场景和需求，最终形成一个覆盖广泛、实 时高效、反应灵敏的低空环保监测网络。 3. 系统架构设计 在低空环保监测网络设计中，系统架构的设计至关重要，它直 接关系到整个监测网络的效率、稳定性和数据处理能力。本系统架 构主要由三个层次组成：数据采集层、数据传输层和数据处理与应 用层。每一层均发挥独特的作用，并相互联系，以实现低空环境的 实时监测和管理。 测网络，为后续的数据分析与环境保护决策提供科学依据。各类设 备的综合应用能力将显著提高监测的实时性和准确性，帮助实现环 保管理的智能化与数据化。 3.2.1 传感器类型 在低空环保监测网络的设备选型中，传感器的类型直接关系到 系统的监测精度和应用效果。选择适当的传感器能够有效提升环保 监测数据的可靠性和及时性。根据不同的监测需求，我们将传感器 分为气体传感器、颗粒物传感器、气象传感器和视频监测传感器等 几大类。