每个组织实现的收益价值 达 1,546 万美元 业务运营： 网络安全团队生产效率 提高 27% 业务流程错误减少 23% 安全性和流程： 亚马逊云科技 创造价值的五种方式 亚马逊云科技云价值框架助力企业和组织能够 从五个价值支柱构建云计算的详细商业案例 点击下方按钮了解更多信息： 成本节约 员工生产力 运营韧性 业务敏捷性 可持续性 价值支柱 1 实现成本节约 在云端释放基础设施效率 在规划迁移及转型路线图时，还需考虑亚马逊云科技解决方案及赋能服务在迁移中的价值： 价值支柱 2 最大程度提升生产力 IDC，《Amazon Aurora 的商业价值》，2025年 利用亚马逊云科技云价值框架解锁云力量：员工生产效率， 亚马逊云科技，2024年 彻底简化基础设施管理 传统工作负载需要手动配置和维护，这使得员工无法专注于 更具战略意义的工作。例如，采购、部署和维护物理服务器 会消耗团队大量资源。 例如： · 选择采用 Amazon Graviton 实例，其能 耗比同类型 EC2 实例最多减少 60%。 · 亚马逊云科技的 Well-Architected Framework（架构完善框架）可帮助您 识别改善亚马逊云科技运行环境可持续 性的机会。 · 您可以通过亚马逊云科技运行您专为可 持续发展计划而开发的工作负载。 能效比本地部署高出 4.1 倍 13 4.1x 借助经过优化的亚马逊云科技

23 .3 分析库 24 .4 索引库 24 第 5 章 数 据 处 理 25 . 25 .1 分布式计算框架 25 .2 内存计算框架 25 .3 流式计算框架 26 .4 分析引擎 26 .4.1 垂直搜索 26 .4.2 信息挖掘 27 .4.3 数据比对 27 共享的数据服务平台。 为各部门的日常工作、基础查询、综合分析、决策支持、深度挖掘提供 服务。 产权大数据平台建设架构如下图： .2 建设内容 基于企业信息化总体框架，引入虚拟化、大数据、分布式存储和分布 式计算框架等新技术新手段，构筑公司大数据资源库与云计算中心，建 立面向全公司各业务部门的信息资源共享服务与数据分析挖掘技术支撑体 系，积极探索通过大数据技术的强大分析运算能力，充分挖掘海量数据 Pipeline，将(Spider 返回 的)Request 给调度器。 9) (从第二步)重复直到调度器中没有更多地 request，引擎关闭该网站。 .4.2 事件驱动网络 Scrapy 基于事件驱动网络框架 Twisted 编写。因此，Scrapy 基于并发 性考虑由非阻塞(即异步)的实现。 第4章数据存储 对抽取和采集来的数据进行集成处理之后，根据数据的使用方式进行 存储，为上层提供支撑。

次获得省部级以上科学技术奖励，在国内外各类科技期刊上 发表论文 92 篇，授权专利 145 余项，先后主持或参与标准 69 项， 编写教材 24 本。 01 研究背景 02 研究思路 03 总体框架 04 技术应用 05 发展展望 目录 1 研究背景 研究背景 #1 政策背景 国家发布一系列政策，将虚拟电厂作为能源转型的重要抓手。国家发改委印发新版 《电力需求侧管理办法 备运行状态，及时发 现异常信号，为故障 预防提供关键信息。 05 智能体应用场景：故障诊断与预 警 识别故障特 征预警 实时监测运 行状态 减少损失保 障安全 提升虚拟电 厂可靠程度 3 总体框架 202 5 2 控制逻辑 Tool Use: 判断何时 将查询路由到适当的 工具，或依赖其自身 知识进行回答。 Reflection: 在响应 前先审查并修正答案， 大多数 指系统存储 / 调 用 / 利 用历史交互 信息的 能力。该 能力使得 智能体能 够在一段 时间内保 持上下文 一致性， 根据历史 对话优化 响应，并 提供更个 性化的体 验。 01 智能体构建流 程 框架名称 主要特点 使用场景 项目网站 LangGraph (1) 基于图的工作流设计，支持循环和非循 环流程； (2) 可视化任务与智能体交互。 多步骤工作流、自适应 A 应用、协 作 式问题解决。

AI+ 现状、趋势及对汽车行业的影响 第二部分： XX 集团 AI+ 应用现状 第三部分： AI+ 应用典型企业分析 第四部分： XX 集团 AI+ 顶层战略设计方案 • AI+ 顶层战略设计框架 • AI+ 战略实施策略建议 – 建立 XX 众创研发平台策略及建议 – 建立 XX 个性化定制、智能制造平台策略及建议 – XX 统一采购平台实施策略及建议 – XX 集团 AI 销售服务统一平台实施策略及建议 建立运营、服务等以数据应用 为目的的 云平台 3 极致服务体验 共享生态 个性化产品 1 2 3 形成客户导向的、开放互联的、 AI 模式的运营机制 1 XX 集团“ AI+” 顶层战略框架 XX 集团“ AI+ 1354” 战略目标 通过 AI+ 战略的实施，形成基于客户导向的、开放互联的、 AI 模式的运营机制。为用户提供极致服务体 验、个性化方案和共享生态。 – 4 • 集团外部以业务为主线，实现互联互通，资源 共享 AI 模式： • 用 AI 思维模式改变传统制造和服 务理念 • 用 AI 工具实现企业运营成本降低、 效率提升 – 5 – XXAI+ 战略框架各举措所涉及到的各个平台体系构成以客户导向、开放互联为目标的生态体系，确保用 户价值的有效挖掘和无损传递。 XX 集团“ AI+ 1354” 战略举措生态体系 个性化定制 超级 汽车 生态 服务

1 数据开放子系统定位.............................................................................90 4.1.2 功能框架................................................................................................91 4 数据开放管理 …… …… …… —企业家大数据中心示意图— 3.1 大数据平台总体功能架构 —大数据平台功能架构图— 企业级大数据中心整体的目标框架包括云化基础设施、数据采集、计算与 存储、数据共享服务、运维管控、应用系统及组件、门户等多个模块，具体功 能说明如下：  云化基础设施： 包括各类提供计算、存储、网络传输等各类物理资源池、虚拟资源池 结合应用需求，通过部署大规模 X86 服务器、VMWARE 等各类虚拟化软件， 构建计算和存储资源池。采用网络设备提供的 VLAN、VPN 等技术，实现网络 资源的快速分配与共享。 数据采集： 采用 Flume 计算框架，实现文件和消息采集与解析；采用流式爬虫、中文 分词、图片识别技术，实现互联网网页信息实时采集；采用 FTP 文件方式实现 对数据文件的采集；采用 Socket 消息方式实现对消息数据的采集；采用

亿元，年复合增长率 41.4% 。初步估算数据管理市场约 43 亿， 核心发展方向：数据资产管理、 数据可视化以及机器学习 企业越来越重视数字化运营 ，核心重点是数据管理、可视以及数据治理 大数据能力框架，数字资产管理作用将被关注 基础大数据产品逐步成 熟，数据安全、数据开 放以及主数据管理需求 旺盛。 From 中国信通院《中国大数据发展调查报告 2018 》 n 井喷增长的数字化业务需求 建设公共数据服务， 减少重复开发 完整、清洁的逻辑数据湖 • 统筹推动、以用促建，急用先行 • 为数据中台提供一站式“原材料” • 汇聚各业务源系统数据，清洗 / 注册数据资 产 数据中台建设框架： 1 ）以业务数字化为前提，数据入湖为基础 ，建设 数据资产中心； 2 ）打造能高效承载数据中台建设的数据运营平台能力 中心 满足自助、智能的数据消费 • 识别多场景数据消费需求 • obs://bucket1/ wang ei/cars/file002 f • 实时机器学习、深度学习，增强实时数据分析 能力 • SQL 中调用各种机器学习算法和深度学习框架， 降低 AI 能力使用门槛 • 使用 SQL 进行图片识别，快 速完成非结构化数据处理 AI 能力与 SQL 融合，懂 SQL 就可以开发 AI 业务 行业算子

10 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 1.6.2 Z 务平台总体设计 1.6.3 “数据层”的服务能力提升 一、完善数据治理标准 在 GJ 和省 Z 务数据治理相关标准框架下，开展数据采集汇聚、 数据共享开放、数据安全以及数据管理等方面的标准化建设。 （1）完善统一事项目录和数据资源目录，形成部门数据责任清 11 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 YD/T 3148-2016《云计算安全框架》，该 标准分析云计算环境中，云服务用户、云服务提供商、云服务伙伴 面临的安全威胁和挑战，并阐明可减缓这些风险和应对安全挑战的 安全能力。该标准提供的框架方法适用于在减缓云计算安全威胁和 应对安全挑战时应对安全做出的具体规范。YD/B 144-2014《云计算 服务协议参考框架》，该标准规定了云计算服务协议的框架，包括 两部分：一是服务的范围描述；二是服务相关的数据安全、服务质 《市 Z 务大数据能力平台数据仓库技术规范》：制定数据仓 库技术规范，包括设计规范、命名规范、开发规范。 2.《市 Z 务大数据能力平台资源目录体系技术规范》：制定信 息资源目录体系规范，包含整体框架、技术要求、核心元数据、信 息资源分类、信息资源标识编码规则和技术管理要求。 3.《市 Z 务大数据能力平台基础数据元标准》：制定基础数据 74 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书

《数字化城市管理信息系统第 8 部分：立案、处置和结 案》（GB/T30428.8-2020） 16. 《城市市政综合监管信息系统技术规范》（CJJ/T106- 2010） 17. 《城市地理空间框架数据标准》（CJJ/T103-2013） 18. 《建设领域应用软件测评通用规范》（CJJ/T116-2008） 19. 《城市运行管理服务平台技术标准》（CJJ/T312-2021） 20. 杆和 “数字中国”城市典范。《XX 市智慧城市和数字政府建设 2021 年 工作要点》深政数〔2021〕48 号提出：“强化跨部门应用场景 建设”、“创新民生诉求办理模式”、“构建能力中枢基本框架， 集约化建设通用基础服务能力”，“加快可视化城市空间数字平台 建设和应用”等。 《XX 区数字政府“十四五”规划》和《XX 区加快实 施数字化转型打造数字中国典范城区实施方案（2021—2023 微服务多层架构 平台的建设应引入最新的微服务框架，按领域来划分业务， 并基于 restful 设计风格来设定服务请求格式，可以与绝大部分 城管行业软硬件外部接口进行较好的对接，使得城管业务各模 块的耦合性大大降低，可以更好地适应和兼容不同的业务要 求，对新的需求也能更方便地进行扩展。 全域治理物业城市一网统管数字平台项目 3 8 图 6-11 微服务框架 而通过 docker 容器方式来部署可以方便根据城管的业务场

约束处理方法 NRAM 概念设计 约束处理集合技术框架 技术成果： 提升模拟速 度 若仍未达到最大进化代数 智能调度： 基于强化学习的水库防洪调度 强化学习是一种模型在环境中进行探索 ，并通过奖励和惩罚来学习如何实现其目标的机器学 习 方法。例如 技术成果： 提升模拟速 度 P32 洪涝快速模拟： 基于深度学习的城市暴雨内涝时空变化快速模拟 模型基于 Python 语言开发 ， 使用国际主流的 Tensorflow 2.10 深度学习框架。 共构建 3 个一 维卷积神经网络模型 ，分别对应水位预测、 x 方向的流速预测以及 y 方向的流速预测。 边界条件 ： 模型的上游边界为玉溪水库实测下泄流量及 4 个支流的流量 ， 下游边界为开潭水库的 现代数据和计算机技术等为洪水预报的发展创造了有利条件； 面向复杂气候条件与水系条件下洪涝模拟 ， 需要满足 “精准性”与 “时效性”的高要求； 以产汇流理论研究为基础、 智能算法为动力 ，数字孪生为技术框架 ， 实现精细化分布 式模拟 ，构建智慧化、 通用化、 知识化的系统是洪涝动态演进模拟的发展方向； 物理机制模型 知识驱动模型 数据驱动模型 基础产汇流理论 未来展望 新安江模型结构框图 P41

统一数据存储计算平台 解决大数据量存储计算问题， 主要包括结构化、非结构化数据的分 布式存储和离线计算、实时计算、即席计算、在线计算、算法建模 等， 主要是以 Hadoop 生态体系为代表的分布式存储计算框架为主。 数据中台基础设施 统一数据资产建设工具 解决数据资产建设过程中数据交换、数据开发、数据资产管理、数 据服务的问题 ，提高了数据开发、数据管理、数据应用效率，构建 数据应用基础设施。 将复杂的作业拆分成一个个小任务， 简化代码的逻辑，降低维护成本。 资源控制 准入管理、认可用户才可使用。资源管理， 资源池划分。 扩展性 组件化设计，可以支持新的存储计算组 件加入 内置包 内置丰富算法框架、算法包、函 数包，提升开发效率 离线开发、实时开发、算法开发 可视化工作流开发 拖拽式算法开发 异构系统统一管理 多人并行协同 丰富的大数据组件 星环 Transwarp 逻辑回归、贝叶斯模型、支持向量回归、隐马尔可夫模 型等 离线开发 实时开发 算法开发 数据开发平台：数据开发 集成 TensorFlow 、 Caffe 、 XGBoost 等多种机器学习框架 ，可插件式扩 展 关系图论算法 文本语义算法 1 、运行情况概览 ，实时查看成功、 失败、运行中、等待的任务状态 ； 2 、查看关键任务等待资源情况 ， 必要时人工干预 ； 3 、支持一键重跑、置成功、补数