浙江省工业园区集中式污水处理设施存量特征分析.......................... 93 附 5.2 浙江省工业园区能水耦合共生的碳减排潜力分析.............................. 94 附 5.3 浙江省工业园区基础设施“能-水”共生温室气体减排主要结论 ......... 98 附表 1 - 附表 14 .................................. 包括燃料燃烧产生的直接排放，以及燃料生产运输，外购电力、热力的生产传输 等上游过程产生的间接排放。上述苏州工业园区、北京经济技术开发区和沈阳经 济技术开发区的能源相关温室气体排放分别占总排放的 94%、97%和 62%[31-33]。 此外，其他研究也证实了能源相关温室气体排放在园区总排放中占主导地位[42]。 上述结论均表明能源相关温室气体排放是园区排放的最主要组成部分。园区其他 排放 个部门的园区温室气体（greenhouse gas, GHG）核算方法，研究 2005-2013 年园 区 GHG 排放量与排放强度的演变特征，发现能源消耗相应的 GHG 排放占园区 总排放的比例保持在 94%~97.8%，呈现锁定效应；（2）以精细化工园区——杭 州湾上虞经济技术开发区为例，核算能源、产品生产、废弃物处理三个部门的碳 排放，工业过程覆盖 380 种原料、130 种产品生产过程，发现

(12)《档案交接文据格式》 GB/T13968-92 (13)档案著录规则（DA/T 18-1999） (14)档号编制规则（DA/T 13-94） (15)档案目录数据采集规范（DB37/T 536-2005） (16)档案分类规则（GB/T 15418-94） (17)纸质档案数字化技术规范（DA/T 31-2005） （18）企业数字档案馆建设指南（征求意见稿） （19）企业电子文件归档和电子档案管理指南

用;应关注“大模型+政务服务” “大模型+智慧医疗” “大模型+工业研发” 等具有广阔前景的融合方向;对 于涉及重大伦理风险的场景(如司法、自动驾驶决策) 需审慎推进,建立严格的监管和评估机制。 ·94· �N����7� �����0 ��� 6. 3 构建安全可信的治理体系 大模型赋能智慧城市的发展与安全应并重,需建 立健全大模型安全治理体系,具体可从以下 3 方面 入手。 强化安全保障能力:攻关大模型自身安全(如对抗

65 十、风险防控类 66 91.可信数据空间的风险识别框架与维度？ 66 92.数据合规风险的评估方法（如定性/定量）？ 67 93.风险预警的技术实现（如AI监测、阈值触发）？ 67 94.风险处置的流程合规（如分级响应、记录）？ 68 95.数据合规风险转移的方式（如数据安全保险）？ 69 96.常态化风险防控的机制设计（如定期巡检）？ 69 97.第三方服务的风险防控要点（如合同约束、审计）？ ，且数据质量是核心 ——垃圾数据会导致预警失效。 这种架构既解决了规则的“滞后性”，又弥补了AI的“黑箱问题”，是当 前风险预警的主流技术路径。 风险处置的流程合规（如分级响应、记录）？ 94. 风险处置流程合规的核心是“分级响应精准适配+全程记录可追溯”， 需围绕风险全生命周期构建闭环管理。首先，基于风险识别与评估 结果（结合发生概率、影响范围/程度划定高、中、低等级）实施分

产出 263 篇施引论文，占比为 15.3%，位列第四。施引 论文产出机构方面，与核心论文机构类似，瑞典斯德哥 尔摩大学仍位居首位，发文量为 96 篇；紧随其后的是 德国亥姆霍兹联合会，以 94 篇排名第二；法国国家科 学研究中心和中国科学院分列第三、四位，施引论文量 分别为 79 篇和 75 篇。 表 9“行星边界突破与地球系统风险治理”研究前沿中施引论文的 Top10 产出国家和机构 排名 国家 施引 论文 比例 排名 机构 国家 施引 论文 比例 1 美国 408 23.7% 1 斯德哥尔摩大学 瑞典 96 5.6% 2 德国 392 22.8% 2 亥姆霍兹联合会 德国 94 5.5% 3 英国 324 18.8% 3 法国国家科学研究中心 法国 79 4.6% 4 中国 263 15.3% 4 中国科学院 中国 75 4.4% 5 荷兰 225 13.1% 5 苏黎世联邦理工学院 国家 施引 论文 比例 排名 机构 所属 国家 施引 论文 比例 1 中国 463 57.3% 1 中国科学院 中国 156 19.3% 2 美国 257 31.8% 2 南京信息工程大学 中国 94 11.6% 3 德国 58 7.2% 3 威斯康星大学麦迪逊分校 美国 35 4.3% 4 澳大利亚 56 6.9% 4 北京师范大学 中国 33 4.1% 5 英国 45 5.6% 5 武汉大学

·························································································· 第三章 94 95 97 企业落地韧性DC的“三建议四保障”··········································· 企业落地韧性DC的“三建议” 企业落地韧性DC的“四保障” 过 LSTM 神经网络预测 车路协同业务的流量波 峰，提前 30 分钟自动扩 容边缘节点的 AI 推理容 器，使障碍物识别延迟 从 120ms 降至 45ms 韧性 DC 白皮书 95 94 一份给 CIO 规划建设数据中心的参考 韧性DC建设是项复杂的系统工程，涉及到“规划、设计、实施、运维”等全生命周期。对企业来说，建设韧 性DC要结合人、技能、文化等要素，沿着业务、架构、运维、组织与流程等维度做好四个保障：

智能交通集 成管控平台 统一访问门户 视频专网 3 交通数据可视化 视频专网 4 区域交通管理控制 视频专网 5 信号优化升级 视频专网 6 智慧路口 视频专网 7 交通辅助决策分析 视频专网 94 8 交通设施管理 视频专网 9 违法证据智能审核系统 公安网 10 视频会议系统 公安网 5.2.5 总体数据流 高新区公安分局交巡警支队的交通业务数据与市交巡警总队、区 公安分局及区相关部门的数据链路有 有效违法识别，检出率不低于 30%条件下正确率不低于 99%； 检出率不低于 60%条件下正确率不低 94%；检出率不低于 90%条件 下正确率不低于 90%。 无效违法识别，检出率不低于 30%的条件下正确率不低于 99%，且有效违法误删率不高于 0.5%；检出率不低于 60%的条件下 正确率不低于 94%，且有效违法误删率不高于 0.8%。 6.3.3 系统部署 261 目前智能交通集成指挥平台部署在老公安网，本次建设的违法证 思贤路-学善路 91 九州大道-九州国际汽摩城 A 区 36 思贤路-大学城第一中学初中部 92 九州大道-翔驿路 37 思贤路-科技学院南门 93 九州大道-巴林路 38 思贤路-大学城东一路 94 农科大道-高峰苑 39 大学城东路-汇贤路 95 农科大道-天驿路 40 汇贤路-学善路 96 农科大道-龙锦新园小区 41 大学城东路-景阳路 97 白彭路-锦川路 42 大学城北路-大学城东一路

与缺陷数据库等多维度信息， 自动生成高质量代码，精准识别潜在缺陷。 例如，AI深度融入腾讯研发体系，50% 新增代码由AI辅助生成，超过90% 的工程 师使用AI编程助手，代码评审环节AI参与度高达94%，并能直接发现28% 的代码 缺陷。 通过智能调度算法、视觉AI技术、智能机械臂等系统，工厂在黑灯或少灯场景下仍 能正常运营；通过关联产能、部件、库存等多约束条件，AI计算出工厂供应链的最 优库

......91 6.2.1 数据汇聚技术.............................................................................94 6.2.2 数据映射与转换.........................................................................96 7. 系统实施计划

.........92 5.3.2 评价与反馈体系.........................................................................94 6. 交通安全与监控.......................................................................................