括机房 装修工程、机房配电、机房的强电布线、机房的弱电布线施工、机房电源防雷接地系统以及机房 新排风系统。 为保证计算机机房安全、可靠的运行，以及为工作人员提供一个良好的工作环境，具备一个 完整的机房工程系统是必不可少的。该系统包括空调、电力、照明、消防、防静电、防雷击、室 内装潢等方面的内容。因此，机房设计应具有超前意识和较高的科技含量，能够满足今后五年业 务发展的需要。 作为机房 6. 本技术要求为计算机主机房系统工程提供了主要技术要求，但不应作为完整完善的详细要求 。 投标人应提供详细的各系统配置方案，设备材料规格和数量、系统功能描述，并保证符合或 优于技术要求所提出的各项功能。同时，投标人有责任补充技术文件和设计图纸中未描述的 ， 但为保障系统能正常高效运行所必需的详细要求。施工方要负责向业主提交完整、优质的所 有系统。中标人只有在得到业主签发的书面工程竣工的各项目验收书并经过一阶段的试运行 。 7. 活动地板铺设过程中应随时调整水平遇到障碍或不规则地面，应按实际尺寸镶补并附加 支撑部件，保证地板牢固可靠。 8. 在活动地板上搬运，安装设备时应对地板表面采取防护措施，保证竣工时提供完整如新 的地板面。 9. 活动地板铺设接缝应横平竖直，铺设偏差应符合下表的规定： 活动地板允许偏差 序号 检测项目 检测标准 允许编差 检测方法 检测数量 1 地板不平度 SJ/T30003-93

入侵的风险，特别是通过互联网进行远程运维时管理数据 缺乏机密性、完整性保护，管理流量中敏感数据有被非法 窃取和篡改的风险。 3、用户在访问协同办公平台时采用明文传输方式，缺乏 密码机制保护敏感数据在传输过程中的机密性、完整性保 护机制，关键数据在通过互联网传输时有被非法篡改、非 法窃听的风险。 4、在公文发布、流程审批等关键交易环节，缺乏密码技 术确保审批文件、公文的真实性、完整性、抗抵赖性。 5、缺乏密钥生成、产生、分发、导入、导出、使用、销 真实性功能来防截获、防假冒和防重用，保证传输过程中鉴别信息 的机密性和网络设备实体身份的真实性。 ② 采用密码技术保证通信过程中数据的完整性。 ③ 采用密码技术保证通信过程中数据的机密性。 2. 应用数据安全商密化 ① 采用密码技术保证重要数据在存储过程中的机密性。 ② 采用密码技术保证重要数据在存储过程中的完整性。 6 设计依据 （1）《公钥基础设施 PKI 系统安全等级保护评估准则》 （GB/T-21054-2007）； 7 国密改造方案 7.1 技术路线选择 为确保东山省高速****单位协同办公平台安全运行，迫切需要通过 密码算法体系来确保协同办公系统数据在传输、存储、使用过程中 的身份认证、数据保密性、完整性和不可否认性。 目前已通过国密局认可的算法体系大致分为三大类，即对称算法、 非对称算法、摘要算法，每种算法都有其优缺点，因此在实际应用 场景中一般采用这些算法的组合形式来实现身份认证、数据保密

具。 中医院作为具有悠久历史和丰富经验的医疗机构，其在门诊病 历的精确记录和及时更新上存在着巨大的改善空间。与西医不同， 中医的诊疗过程涉及到复杂的症状分析、辨证施治等多个方面，病 历的完整性和准确性对于后续治疗有着重要影响。然而，基于具体 中医理论和实践的病历生成过程，往往需要专业的中医知识和经 验。这使得借助 AI 技术的介入成为可能和必要。 通过接入 AI 大模型，我们可以实现门诊病历自动生成的目 工智能技术，推 动门诊服务的智能化转型。采用 AI 大模型的方案可以通过自动化 的手段进行病历生成和信息提取，不仅能提高病历记录的效率，减 少医生的负担，还能在一定程度上保障病历信息的准确性和完整 性。通过实时分析患者的就诊过程，AI 技术还能为医生提供有效的 临床决策支持，在中医学术分析及治疗方案优化方面发挥积极作 用。 例如，AI 模型可以在患者就诊后，自动生成病历内容，包括主 其次，许多中医院在病历记录时缺乏规范化的模板和标准，导 致了不同医务人员记录风格的差异。这种多样的记录方式可能使得 重要信息在后期查阅时难以提取，增加了医务人员和患者沟通的难 度。 此外，病历记录中信息的完整性常常无法得到保障。医生在急 救或紧急情况下，可能无法细致记录每个环节，从而导致病历信息 不全。在治疗过程中，任何缺失的记录都可能导致不必要的医疗错 误，影响患者的安全。 另一个重要问题是，随着患者数量的增加，医生在门诊的工作

........................................................................................33 5.2.7 数据完整性与保密性.............................................................................................. ........................................................................................38 5.3.4 边界完整性检查................................................................................................ ........................................................................................44 5.4.4 通信完整性..................................................................................................

.......................202 1. 项目概述 随着人工智能技术的迅猛发展，知识库数据处理及 AI 大模型 训练已成为推动智能化应用落地的核心环节。本项目旨在构建一套 完整的数据处理与模型训练方案，以满足企业在复杂场景下的智能 化需求。项目通过对多源异构数据的采集、清洗、标注和结构化处 理，打造高质量的知识库，为后续的 AI 模型训练提供坚实的基 础。同时，结合 现从海量异构数据中提取有价值的信息，并将其转化为可支持决策 和创新的知识资产。具体目标包括以下几个方面： 首先，实现知识库数据的高效清洗与整合。针对多源异构数 据，设计并实施数据清洗规则，确保数据的准确性、完整性和一致 性。同时，建立数据标准化流程，统一数据格式和语义表达，为后 续的模型训练提供高质量的数据基础。数据清洗的关键指标包括： - 数据准确率提升至 99% 以上 - 缺失值处理率达到 大模型的训练提供坚实的基础，最终为企业或组织提供 智能化解决方案，助力业务创新与决策优化。 1.3 项目范围 本项目旨在构建一个高效、精准的知识库数据处理流程，并结 合最新的 AI 大模型技术，设计并实施一套完整的训练方案。项目 覆盖的范围包括数据收集、清洗、标注、存储与管理，以及基于这 些数据的 AI 大模型训练与优化。具体而言，项目将处理多源异构 数据，包括但不限于文本、图像、音频和视频等，确保数据的多样

需要对高频交易使用分层抽样，按交易金额或渠道划分样本层级） （24）审计资源分配是否科学？（如资深审计师被分配至低风险业务线，需 要根据风险评级分配人力，高风险领域（如理财产品销售）配置经验丰富人员） （25）数据采集范围是否完整？（如忽略非结构化数据中的风险线索，需 要 整合客服录音、邮件等非结构化数据） （26）审计工具是否适配业务系统？（如未对接核心银行系统的 API 接 口， 需要开发定制化数据抓取工具，确保覆盖核心系统（如信贷管理、资金交 截 图， 需要采用录屏工具固化关键操作步骤，并保存原始数据哈希值） （28）异常交易判定标准是否滞后？（如沿用三年前的反欺诈阈值，没有 根 据市场波动动态调整阈值） （29）访谈记录是否客观完整？（如未记录受访者回避性回答，需要使用 双 人访谈机制，同步录音并标注关键矛盾点） （30）跨部门协作流程是否低效？（如业务部门拖延提供数据，需要设定 数 据提报时效 KPI ，逾期自动触发预警并扣减考核分） 既要分析数据又要保护隐私，怎么平衡？（ “ 比如用 联邦学习 ”技术（一 种不共享原始数据的方法）训练模型，只分析数据规律，不接触具体客户信 息； 结果输出时加入随机干扰，防止反向推测隐私） 5 、 如何让各部门按时提供完整数据？（比如用共享平台设定数据提交截 止 日期，自动检查数据质量（如是否缺漏关键字段），未按时提交的部门会自 动收 到提醒，并影响绩效考核） 6 、如何解决多源数据清洗效率低？（如不同系统数据格式混乱，制定统

硬件资源的动态分配与优化能力。系统应支持分布式训练，以提高 大规模数据训练的效率和模型性能。此外，系统还需提供训练过程 的实时监控与调试功能，便于开发人员及时调整训练参数和策略。 在数据考评方面，系统需要构建一套完整的考评指标体系，以 确保模型训练的有效性和科学性。考评指标应涵盖模型精度、泛化 能力、训练效率等多个维度，并结合实际应用场景进行动态调整。 例如：  模型精度：准确率、召回率、F1-score 备高效的数据采集能力，能够从多种数据源（如数据库、API 接 口、文件系统等）实时或批量导入数据。数据采集过程中应支持多 种格式（如 JSON、CSV、Excel 等）的解析，并能够自动识别和转 换数据类型，确保数据的完整性和一致性。 其次，系统需要提供强大的数据存储与管理功能。考虑到人工 智能训练数据的规模通常较大，系统应采用分布式存储架构，支持 海量数据的存储与快速检索。数据存储结构应设计为分层管理，包 同时，系统应提供可视化的数据预处理工具，方便用户直观地查看 和处理数据。 此外，数据安全管理是数据管理需求中的重要环节。系统需实 现数据的访问控制、加密存储和传输等功能，确保数据的机密性和 完整性。针对不同用户角色，系统应设置细粒度的权限管理，限制 对敏感数据的访问和操作。 最后，系统应具备数据监控与日志管理功能，能够实时监控数 据的采集、存储和处理过程，并记录详细的操作日志。日志管理模

理安全、操作系统安全、网络 安全、传输安全、数据库安全、应用系统安全和管理安全体系，确保智慧园区项目 系统的安全保密。 安全管理需求：自主访问控制、轻质访问控制、标记、身份鉴别、审计、数据 完整性。 安全体系设计要求：根据安全体系规划，整个系统的安全体系建设内容包括物 2 理安全、操作系统安全、网络安全、传输安全、数据安全、应用系统安全、终端安 全和管理安全等方面。 (2)信息安 位或个人，不得利用这些信息损害用户利益。 完整性原则：确保信息在存储、使用、传输过程中不会被非授权用户篡改，同 时还要防止授权用户对系统及信息进行不恰当的篡改，保持信息内、外部表示的一 致性。 可用性原则：确保授权用户或实体对信息及资源的正常使用不会被异常拒绝， 允许其可靠而及时地访问信息及资源 规范性原则：信息安全的实施必须由专业的信息安全服务人员依照规范的操作 流程进行，对操作过程和结果要有相应的记录，提供完整的服务报告。 适时统一组织对系统功能的升级。 4）信息中心负责对安全信息化系统的运行维护工作进行检查，并把检查结果 通报给各技术服务合作单位。  安全管理 自主访问控制、轻质访问控制、标记、身份鉴别、审计、数据完整性。 在技术上 （1）通过安装防火墙，实现下列的安全目标： 1)利用防火墙将 Internet 外部网络、DMZ 服务区、安全监控与备份中心进行 有效隔离，避免与外部网络直接通信；

master，当主 master 所在节点宕机，会自 动切换到备用 master 所在节点。 Hregionserver 挂掉怎么办？ 物理上，表格分为多个 Region 一张表是被拆成多个块，一张完整的表格 是保存在多个 Hregionserver 上面的。并且分布在多台 Hregionserver 中，物 理上所有数据存储在 Hadoop 的 HDFS 上，由一些子表服务器来提供数据服务， Datanode。当对某个文件的请求突然增加，那么也可能启动一个计划创 建该文件新的副本，并分布到集群中以满足应用的要求。这些均衡计划目前还 没有实现。 云技术方案建议书 第 61 页 系统设计实施与关键技术方法 （3）数据完整性 从某个 Datanode 获取的数据块有可能是损坏的，这个损坏可能是由于 Datanode 的存储设备错误、网络错误或者软件 bug 造成的。HDFS 客户端软 件实现了 HDFS 文件内容的校验和。当某个客户端创建一个新的 用户评估和比较不同云服务消费模式的风险及现有安全控制与要求的安全控制 之间的差距,做出合理的决策。 2.9.2 云计算平台的多级信任保护 云计算可信平台实现系统平台（计算环境）认证、应用系统完整性认证、 云技术方案建议书 第 104 页 系统设计实施与关键技术方法 分布式资源信任认证和用户身份认证 4 个层次。多层信任保护的具体结构如下 图所示。 图表 42 多级信任保护 在上图中，平台认证是基础，为其他

工业园区数字政府领域大模型底座的设计旨在通过整合多源异 构数据，构建统一的数据治理体系，实现对园区内企业、设施、环 境等全要素的精准管理和智能分析。同时，基于先进的人工智能技 术和大数据分析能力，底座将提供从数据采集、处理到应用的完整 链条，从而为园区管理部门提供科学决策的依据。此外，底座的设 计还充分考虑了可扩展性和兼容性，确保其能够适应未来技术的迭 代和业务模式的创新。 在具体实施过程中，工业园区数字政府领域大模型底座将围绕 层的主要目标是确保数据的高效处理和高质量输出，为上层应用提 供可靠的支撑。 首先，数据采集是数据处理层的第一步，采用多种方式获取来 自传感器、设备、系统和其他数据源的结构化和非结构化数据。为 了保证数据的实时性和完整性，数据采集模块需支持多种协议和接 口，如 MQTT、HTTP、WebSocket 等。同时，数据采集模块还需 具备高并发处理能力，以应对大规模数据传输的需求。 接下来，数据清洗模块负责对采集到的原始数据进行预处理， 数据分析：机器学习、深度学习、统计分析  监控和优化：实时监控、性能优化 2.2.1 数据采集 在工业园区数字政府领域的大模型底座架构设计中，数据处理 层的数据采集是整个模型运行的基础，确保数据的完整性、准确性 和时效性至关重要。数据采集的核心任务是从多种来源高效、可靠 地获取原始数据，并根据不同需求进行初步处理和存储。 首先，数据采集的范围涵盖园区内的各类数据源，包括但不限 于物联网设