制和采购计划。通过深度学习技术，DeepSeek 大模型能够分析历 史销售数据、季节性波动以及市场趋势，为企业提供精准的库存预 测，减少食材浪费，降低运营成本。此外，该模型还能够实时监控 供应链中的各个环节，及时发现潜在问题，确保供应链的高效运 转。 以下是 DeepSeek 大模型在餐饮服务中的应用场景及其对应的 优势：  智能点餐系统：通过分析顾客的饮食偏好，推荐个性化菜品， 提升顾客体验。  测消费者的口味偏好，优化菜单设计，提升客户体验。同时，其在 供应链管理中的应用，可以实时监控库存和物流，降低运营成本， 提高效率。 此外，DeepSeek 大模型在食品安全监管方面也展现出巨大潜 力。通过实时数据分析，可以及时发现并预警潜在的食品安全问 题，确保消费者用餐安全。综上所述，DeepSeek 大模型的引入不 仅能够帮助餐饮企业应对当前的挑战，更能在未来的竞争中占据先 机。 以下是一些关键数据的列举： - 促销信息和优 惠券，提高顾客的复购率。 对于餐饮企业的营销策略，DeepSeek 可以通过大数据分析， 识别出不同客户群体的消费习惯和偏好，帮助企业制定更精准的市 场推广计划。例如，模型可以发现年轻顾客群体对健康饮食的关注 度较高，从而建议企业推出更多低卡路里或无糖的菜品。 此外，DeepSeek 还可以应用于员工调度和培训。通过分析历 史数据和实时业务情况，模型可以优化员工的排班表，确保在高峰

安全需求，围绕设备、控制、网络、平台和数据等关键要素，构建多层级网络安 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 2 全防护体系;做好安全应急预案，阶段性开展安全检测评估，提升网络安全监测 水平，确保网络运行平稳，提高安全威胁发现、快速处置和应急响应能力。 2023 年 5 月，由工业和信息化部、国家标准化管理委员会联合印发《工业 领域数据安全标准体系建设指南（2023 版）》，旨在推动工业领域数据安全的 技术引领和规 防护水平。同月工业和信息化部发布《打造“5G+工业互联网”512 工程升级版 实施方案》，强调要加强“5G+工业互联网”应用安全技术产品研究，满足不同 场景下安全保障需求，建立健全网络安全监测发现、预警通报、应急处置技术体 系。 2025 年 4 月，工业和信息化部组织开展 2025 年工业互联网一体化进园区 “百城千园行”活动，深入实施工业互联网安全分类分级管理，引导园区企业接 入 全流量数据开展全网域安全监测预警，实时掌握各区域关键信息基础设施、重要 工业系统、重要业务系统的网络安全态势；实现 7*24 小时全天候的安全监测预 警能力，精准识别网络威胁，利用态势感知系统集成的安全分析工具，可发现更 深层次的问题，及时通报预警重大网络安全威胁，组织相关人员快速处置，降低 网络风险发生的概率，实现“网络看得见、攻击防得住、网情控得住、敌手抓得 住、危险止得住”，为公司网络安全管理工作提供有效的技术支撑，推动公司网

系统立即触发告警机制，通过短信、邮件或专业运维管理平台通知运维人员。 例如，当 CPU 温度过高时，可能是散热风扇故障或服务器负载过大，及时发现 并处理可以避免 CPU 因过热而损坏。 （2）. 监控与告警处理方面，熟悉监控工具，通过监控数据发现服务器运行异常 并处理告警，确保服务器的高可用性。 （3）. 对于故障诊断，采用大数据分析与机器学习算法。收集服务器历史故障数 据和对应的硬 存储设备性能监控与优化： （1）. 利用存储设备自带的管理工具或第三方监控软件，对存储设备的性能进行 实时监控。监控指标包括读写速度、IOPS、响应时间等。通过性能监控数据的 分析，及时发现存储性能瓶颈。例如，如果发现存储设备的读写速度逐渐下降， 可能是存储设备老化、磁盘碎片过多或存储网络出现问题。 （2）. 针对性能瓶颈，采取相应的优化措施。对于磁盘碎片问题，进行磁盘碎片 整理；对于存储网络 RAID 级别，在保障数据安全性的同时，提升存储 性能。 2.2.7 网络设备运维 2.2.7.1 网络拓扑管理与优化： （1）. 清晰的网络拓扑结构是保障网络稳定运行的基础。通过网络拓扑发现工具， 自动发现并绘制网络拓扑图，实时展示网络设备（如路由器、交换机、防火墙 等）之间的连接关系。定期对网络拓扑进行梳理和优化，根据业务发展需求， 调整网络设备的部署位置和连接方式。例如，当数据中心新增业务区域时，合

经常按照上级指示登记流动人口、老人、孕 妇、儿童等，大多是纸质管理，很难清除辖 区内的人口情况。 • 事后告知被动应对：没有精力走访巡查，很 多问题发现不了、解决不了。 2 、社区安全隐患大 访客、外来人员及车辆多，识别困难，单纯靠 人防控不能及时发现，造成社区安全隐患逐渐 突出。 3 、社区服务缺乏 社区承接上级以及各条线下派的任务， 很难有精力沉下身子到社区走访巡查以 及为民服务。 底数不清、情况不明：社区人员难于管控，经常按照上级指示登记流动人口、 老人、孕妇、儿童等，大多是纸质管理，很难清除辖区内的人口情况。事后 告知被动应对：没有精力走访巡查，很多问题发现不了、解决不了。 社区安全隐患大 访客、外来人员及车辆多，识别困难，单纯靠人防控不能及时发现，造成社 区安全隐患逐渐突出。 社区服务缺乏 社区承接上级以及各条线下派的任务，很难有精力沉下身子到社区走访巡查 以及为民服务。管理模式落后，没有运用好现代化管理手段，党群之间的脱 车牌数据上传，比对是否为 重点人员车辆 系统预警，吸毒人员车辆进 入小区 推送关注指令至 民警警务通 感知 发现 系统自动化研判，分析 所有和车辆相关的人员 新、进出轨迹信息 掌控 比对 车辆进入社区 车辆号牌抓拍 车牌数据上传，比对为外来 陌生车辆 系统预警，提示工作人员关 注 感知 发现 比对 场景 1 场景 2 系统预警，提示工作人员关 注 对超过外来陌生车辆超过 3 天未有出去的记录系统自动

决策的关键要素。通过数据治理全生命 周期的处理让数据可信、可用。建设数据标准管理系统，建设数据 29 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 质量管理系统，在治理过程中对数据进行质量检测，发现数据质量 问题，评估数据质量，利用数据质量工单，形成数据质量闭环管理， 实现对数据的分布和动态变更情况的追踪，持续提升数据质量。 5、数据安全更“稳”: 数据安全是关系到群众和企业的切实利益， 题后，仍然存在数据冲突的问题，可能是更新的时间有先后，可能 是信息填报时就不全或者输入错误，也可能是填报了虚假错误信息。 不难发现 Z 务数据的多源性，决定了 Z 务数据的融合与治理的难度。 所以，在数据质量评估和标准化的基础上，数据融合与数据治 理中需要对新增数据进行多源数据的比对，从多源验证的角度发现 数据存在的质量问题，进而反应业务当中可能出现的问题。 2.3.1.5 数据管理机制提升需求 在数据采 标准和管理规范，定期开展数据质量评估，采用数据全量比对评估 方式，对重要基础库出具数据质量评估报告;完善数据质量通报和反 35 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 馈机制，实现问题发现、跟踪、整改、反馈的管理闭环，保障数据 在采集、传输、处理、共享、应用全过程中的规范性、一致性、准 确性。 2.3.2 “互联网+监管”系统功能需求 2.3.2.1 监管数据中心实施 建设市一级

一个原因就是「为了直接减少 员工人数」。而使用AI最常被提及的原因是，强化现有产品、最佳化内部营运、 做出更好的决策，以及让员工发挥更大的创造力。10 两年后，德勤在2020年的调 查报告中，发现了非常相似的状况。11 事实上，裁员不仅是企业使用AI最少提到的原因，而且提到的频率比2018年 更低。这些调查结果符合我们在研究个案里观察到的结论。简言之，根据我们和 其他人的研究，眼前并没 人类和AI 的合作是现在进行式 本书描述的研究有个明确的发现，也是我们开始这个计划时的猜测，那就是 人类和AI的合作不是未来式，而是现在式。这种合作虽然非俯拾即是，但起码对 许多组织和员工来说确实如此。我们很容易就找到许多这类现象的例子。事实 上，如果不是由于本书篇幅和出版截止日期等限制，本可涵盖更多案例。现今， 很多人每天都和AI打交道，我们发现这类情况在大公司、小公司、办公室、工 厂、农场，以及广泛的知识型和行政工作里上演。 职场里使用AI应用程式、增强技术，以及和第二部中那几章提出的主题相关的趋 势看法。我们也为高阶管理层、员工和政策制定者提供一些建议。 身为读者的你，要如何浏览这本书全由你决定。不同的读者可能根据自身产 业、职能或使用的技术，可能会发现某些研究案例比其他案例，与他们的担忧更 休戚相关。在阅读其他内容之前，你可以选择先阅读所有案例。或者，你可以先 阅读第一部中感兴趣的案例，浏览所有学习要点，然后跳到第二部和第三部，以 整理出个

用户在系统的使用过程中，难免会碰到这样那样的突发问题。为了避免用 户由于突发事件造成系统不可用，从而导致用户业务受到影响，需要提供下列 服务：  提供正确的企业信息管理系统操作流程的指导  分析企业信息管理系统应用中发现的错误并诊断原因  制定解决错误和问题的流程 10 某区生活驿站大数据平台系统维保项目实施方案  记录请求支持服务的电话并记录结果  报告支持服务的运作情况。 1.3.1.4 现场咨询和支持 档。 1.3.4 日常使用支持方案 日常使用支持过程： 12 某区生活驿站大数据平台系统维保项目实施方案  提供正确的企业信息管理系统操作流程的指导  分析企业信息管理系统应用中发现的错误并诊断原因  制定解决错误和问题的流程  记录请求支持服务的电话并记录结果  报告支持服务的运作情况 1.3.5 现场咨询和支持方案 1.实施系统优化建议 我司根据客户需求及 类问题是指使用人员提出的问题涉及到系统相应环节的确认修改，需要经过逐 级提交、诊断、确认、处理和回复等环节，处理解决需要项目组的分析确认， 问题有解决方案后，将解决方案反馈给用户。具体提交流程如下： 问题提交。应用信息系统的用户发现属于系统缺陷类的问题时，填写系统 缺陷类问题提交单，提交服务支持中心。 19 某区生活驿站大数据平台系统维保项目实施方案 问题分析。服务中心接到用户提交的问题单，要组织相应人员对问题单中

水利知识为驱动， 对物理水利工程全要素和水利治理 管理活动全过程进行数字映射 、 智 能模拟 、 前瞻预演， 与物理工程同 步仿真运行、 虚实交互、 迭代优化， 实现对物理工程的实时监控、 发现 问题、 优化调度的新型基础设施。 数字孪生水网是以物理水网为 单元、 时空数据为底座、 数学模型 为核心、 水利知识为驱动， 对物理 水网全要素和水利治理管理活动全 水利知识为驱动， 对物理 流域全要素和水利治理管理活动全 过程进行数字映射、 智能模拟、 前 瞻预演， 与物理流域同步仿真运行、 虚实交互、 迭代优化， 实现对物理 流域的实时监控、 发现问题、 优化 调度的新型基础设施。 一 定义定位—定义 预报 基本内涵是以流域为单元， 遵循客观规律， 在总结 分析典型历史事件和及时掌握现状的基础上， 根据业务 需求， 采用基于机理揭示和规律把握、 预演 基本内涵是在数字孪生流域中对典型历史事件、 设 计、规划或未来预报场景下的水利工程调度进行模拟仿 真， 正向预演出风险形势和影响， 逆向推演出水利工程 安全运行限制条件， 及时发现问题， 提出防风险措施， 迭代优化方案。 预案 基本内涵是依据预演确定的方案， 预案的基本内涵 是依据预演确定的方案， 制定执行预案， 主要包括水利 工程运用次序、 时机、 规则和非工程措施，

财务系统 SOI(Systems of innovation) SOR(Systems of record) 轻而快 画像标签 智能分析 绩效评分 决策分析 风控管理 商机发现 精准营销 人才发现 “ 今天的数据仓库基于几十年前的技术。 为了满足当今 的需求和机遇 , 数据仓库必须从根本上改变” – Jef Shu kis, VP Engineering and Tech Ops 业务分析师（使用经过调校的数据） 优劣势 结构严谨、生态稳固、事务保障、 IO 效率 成本低、快速构建、全量数据、高算力、人工智能 分析场景 报表 ， BI 、仪表盘 机器学习、预测分析、数据画像、数据发现 企业数字化的数据挑战 管理问题 数据规范执行 数据质量监控 数据变更管理 使用问题 查询不便 关联关系不清晰 有效信息过少 数据问题 多存储系统 高频数据变化 大数据量

利用产业链相关数据构建标签体系，旅游业完全可以做到细分群体，个性化定 制服务。 金融行业场景：和游戏跨界用户画像数据整合，助力运营创新。通过整合 金融行业自身、游戏及其他行业数据，构建跨行业标签体系，帮助企业在传统 业务中发现机会，提升业务和产品创新能力。 智慧城市行业场景：打造更加安全的公众场所。移动上网越来越成为每个 人每天的习惯，浏览轨迹和行为等个人隐私信息一览无余，运营商可以建立定 制面向公共安全的标签体系 （4）反欺诈黑名单。将有不良记录的用户列入黑名单库从而提醒客户禁 止为该用户提供服务。将不符合客户需求用户的信息与客户账户进行验证，保 证账户安全。将不良用户信息与客户交易中涉及的信息进行验证，发现欺诈行 为，阻止交易，保证安全。 （5）履约风险预警。履约风险预警解决方案以运营商的海量失信数据和 定制化风险预警模型为基础，利用跨平台数据优势，为互联网金融、电商、游 戏、传统金融等行业企 资源按需分配、资源动态伸缩、负载均衡等能力。 企业级省大数据平台可采用 Docker 作为服务运行容器进行资源的分配和 隔离；mesos 作为大数据基础平台统一资源管理及分布式协调器，完成分布式 环境下的服务协调和发现；负载均衡实现服务的均衡访问，采用 marathon 作 为平台统一的资源调度。 图-基础资源弹性云化架构图 • 统一资源池 能够实现多个部门、多个厂商、多个合作伙伴的多种应用，通过对不同