企业架构的范畴包括哪些（ 4 ） 业务架构 应用架构 数据架构 技术架构 描述视图 技术架构 技术架构 环境与位置图 平台分解图 网络计算图 企业架构的范畴包括哪些（ 5 ） • 一个架构框架是一个工具包，可用于开发范围广泛的不同 架构 • 它应该说明了信息系统设计的方法，依据一套企业连续统 一体，并说明企业连续统一体如何组成一个整体 • 它应该包含了一套工具，并提供一个共同的词汇 • 它还

OpenAI 联合发布 Copilot ； 2023 年 Q1 ，微软系产品领航 ChatGPT 化…… sopen AI 2016 发布 Gym 强化学习平台 & Universe 训练工具包 2018.6 GPT-1 1.17 亿参数 无监督预训练 + 有监督微调 2019 GPT-2 15 亿参数 半监督语言模 型效果验证 2020 GPT-3 1750

实施保障：将低空应急体系建设纳入"十四五"国家应急体系规划中期 评估，建立"中央—省—市"三级督导机制，对进度滞后地区实施约谈问 责；在深圳、成都等改革先行区开展法规创新试点，形成可复制的制度经 验向全国推广。 六、附录（实施工具包） 1. 低空应急能力评估矩阵 构建包含 3 个维度、12 项核心指标、36 个子项的量化评估体系，用 于衡量区域低空应急能力成熟度： 基础设施维度（40%权重）： 起降点密度（个/百平方公里）、5G-A

CAD 完成零件设计和装配设计， 实现三维 CAD 与二维 CAD 全相关设计。 产品设计以三维设计为主； 三维 CAD 能够生成符合国 标的二维工程图；应用针 对行业的 CAD 工具包， 如 标准件 库 、模具、管路、 线缆、钣金、焊接等的专 业设计；关键产品和核心 零部件建立三维数字化模 型，在部门内实现共享； 企业建立统一的三维产品设 计平台，实现总装、零部件

R1-7B-4bit）。 Q5：如何提升本地模型的响应速度？ . 优化方案： 1. 关闭后台程序：释放显存占用（如游戏、视频软件）。 2. 启用 GPU 加速：安装 CUDA 工具包并配置--gpu-layers=20 参数。 3. 限制输出长度：在提问时添加“ 请用 200 字内回答”。 三、错误与故障排除 Q6：部署时报错“显存不足”如何解决？ . 步骤排查：

协同管理 零件模型库 建筑模型库 工艺模型库 展示交互层 常规交互 3D 三维可视化 O 虚拟现实 仿 真 工具包 基础建模层 产品建模 工厂建模 工艺建模 知 识 库 通用模型库 布局规划 人机工程 工艺优化 物流规划 包装仿 真 检测仿 真 工艺规划 生产仿 真 参数分析 规

速扩张战略。 Rebase.energy 开发能源模拟和优化软件。其核心产品提供旨在评估和优化 分布式能源的数据和工具。该公司作为能源预测和优化的 API 优先平台运营。 它提供了一个全面的工具包，用于处理来自各种来源（例如数据中心）的数据， 用于能源预测和优化应用，包括与有用的数据集和计算工具的集成。 该公司将其产品定位为“大规模创建、部署和监控能源预测模型的最简单方 法”。它的使命 模平台。 Rebase.energy 的竞争优势主要体现在技术和战略层面。其 API 优先的理念 确保所有功能均可通过 API 访问，从而实现无缝的数据互操作性，并轻松与现 有系统集成。提供开源工具包允许用户快速开发和部署自己的机器学习算法。 对于能源交易商来说，该平台利用多种天气预报模型，显著提高准确性并降低 不平衡成本。此外，该公司严格遵守行业标准，符合国际能源署第 36 号风能 任务 是在建筑能 源建模方面。该团队在能源和数据科学领域拥有强大的技术背景和专业知识， 这些都来自于工业界和学术界，进一步增强了其竞争地位。Rebase.energy 的 “API 优先”和“开源工具包”能源预测方法 24 通过促进开发者采用和生态系统建 设，建立强大的竞争优势。通过提高工具的可访问性和可集成性，他们可以成 为能源建模的事实标准，培养一个用户和开发者社区，从而增强其平台的价值，

工具 基于项目的学习。设计和 促进基于项目的学习 模拟教师的做法 学习如何适应可访问性 和负担得起的 “现成 ” 商业 AI 模型 / 工具 ， 半 - 完成的工具和 / 或开源 用于组装或创建的工具包 新的 AI 工具 ， 以解决现实世界 以人为中心的问题 和道德方法 ； 增强 教师适应性 ， 复原力 以及澄清歧义的能力 ， 克服障碍 ， 承担风险 当解决复杂的真实 问题。 CG3.3. 4 支持教师 时代 作为一名教师的视角 ； 有助于教育 社区的共同创造 支持自我的 AI 工具 - 实现和专业 中的教师转型 AI 的时代。 人类 - AI 混合教练 对于教师 ：构建或利用 现有的生成 AI 工具包 自定义 AI 辅助 教师的代理人或教练 专业发展到 支持活动 ， 如自我 评估和诊断 ， 如 以及模拟特定的 实践技能和场景 接收反馈 (例如会议 学生的需求 学习困难或解决 相关的伦理困境 使用

能力评估提升有较大提升空间  未能形成有效的客户服务以及以客户信息管理为驱动的客户价值管理和业务驱动  缺少体系化的数据、文档管理机制，对于历史信息没有科学的留存机制  缺少工作说明书、流程清单及销售工具包  业务系统支持不足，信息透明度不足、分享效率和准确度有待提升  现有的绩效考核体系未能充分考量业务特性和层级工作重点的差异，导向性有限  缺乏体系化的人员能力评估和提升机制  售前技术

分钟的情景演练模块 - ” 建立 1+1+3”认证机制（1 周集中培训+1 月跟岗实践+3 次场景考 核），通过率需达 90%方可上岗 2. 业务应用层（面向团队管理者）： o 开发决策辅助工具包，包含 12 个典型业务场景的智能体 响应策略库 o 每月举办跨部门案例研讨会，分析智能体在核保纠纷、 理赔争议等场景的决策支持效果 3. 系统管理岗（IT 及风控专员）： o 设置 A/B 保险企业共同确认智能体交互边界，输出《场景需求说明书》并双 方签字确认 2. 沙盒测试期 ：提供测试环境镜像，包含： - 预置的保 险话术模板库（涵盖车险、健康险等 6 大类） - 压力测试工具包 （模拟峰值并发请求） 3. 上线护航服务：首月安排技术专家驻 场，实时监控： - 意图识别准确率波动 - 服务调用异常率 - 平均响 应延迟 对于复杂场景的对接，团队采用可视化协同诊断工具，通过以