终端安全检查是计算机终端入网的凭证，不安全的终端接入网络，将可能给网络带来 无 法估量的损失，例如病毒恶意传播，木马泛滥导致机密泄露，不安全策略配置导致对黑 客入 侵缺乏抵抗能力等。终端安全控制系统针对以上问题， 从终端安全加固做起，对终端 可能存 在的风险进行评估，并根据评估结果对终端存在的风险进行修复和加固。常见的加 固手段如 下： ⚫ 杀毒软件检查 ⚫ 共享资源检查 用户可以选择任何一种适合的认证机制来进行认证，且只需要通过一种方式的认证即可实 现 接入。 2.3.3 安全检测 2.3.3.1 复制分流器 IPS、流量分析、沙箱检测、数据防泄漏等各类检测设备针对流量的安全检测需求， 可 通过配置一台高性能的 TAP 复制分流器对重要的网络节点镜像的流量进行采集和复制，把 流量均衡分散到多个出接口， 转发给 IPS、流量分析、沙箱检测、数据防泄漏等各类检测设 法远程访问及各类违规接入。还可用于解析常见的各类网络层协议， 提取访问关系信息； 能够解析常见的应用层协议，能够识别通讯数据的具体内容。 2.3.3.4 沙箱检测 通过部署沙箱检测系统为警务应用提供降低未知威胁和针对性攻击风险所需的全网范 围的可见性、洞察力和控制力。通过实时监测和动态分析技术，提供侦测、发现、和抵抗 这 些攻击所需的深入分析和行动情报。 沙箱检测系统集成网络封包、应用内容、文件过滤、 云

问欢迎及时反馈或与当地办事处联系。） 6 2． 项目基础建议（SCADA 监控系统） 基于上一章节提出的三部分内容，将其中前两部分：数据的采集、数据的展示合并后 就是本次项目的主要内容：SCADA 监控系统。针对这一功能需求我们做如下建议和设 计。 自动化生产方案除了满足集中管理、分散控制、智能检测的先进性水平，还将应用成 熟的优化控制技术，同时，尽可能节约投资，以期获得良好的经济指标，为生产过程节能 ，这就给 排程排产造成了极大的管理难度； 7. 库存管理严格，销售情况容易受到影响，很容易就会造成库存积压而积压品往往又不 易处理，所以对于制造业而言，合理的预估和安排生产就显得尤为重要。 针对以上这些行业特点和难点，就需要建立一个完善的信息化管理系统来解决这些问 题以实现更好的生产方式，降低企业生产的难度以及成本，合理化最大利润空间以及获得 更高的客户满意度。 12 3.1．功能分析 要做过多的节能方面的设计，而是从 能源消耗上分析生产中可能隐含的一些不利因素，如：设备的老化，人工的倦怠或不合 理的计划变动等，配合其他过程数据改善整个生产。 3.3.12 配方理功能模块 针对不同规格的产品，是由配方以及工艺来进行控制的，所以配方管理也应有相应 的制度以及流程。采用科学的管理手段避免因配方管理上的问题导致的生产环节出现的 问题。 23 3.3.13 可扩展功能模块

生产事故，造 成重大人员伤亡和财产损失。国务院总理李克强要求，“创新监管方 式，加大科技投入”，加强信息化对安全生产的保障作用。为响应“信 息化助力安全生产”的号召，寻找合作的契合点，中国电信针对安全 生产监督行业需求提供信息化解决方案。通过信息化手段对人的不 安全行为、物的不安全状态、环境的不安全条件进行有效监测和预 警，实现企业安全生产信息的采集、处理和分析，提高企业安全生 产水 互通和信息共享，为监督企业安全生产落实主体责任。 1.2 现状分析 工作方式多以手工记录，纸质存档方式上报给上级部门，造成 工作效率低下，无法有效管理，数据差错率高，数据的可追溯性较 差。 1.3 项目意义 中国电信针对安全生产监督行业需求提供的信息化解决方案正 好能够解决以上的问题。通过物联网等信息化手段对人的不安全行 为、物的不安全状态、环境的不安全条件进行有效监测和预警，实 现企业安全生产信息的采集、处理和分析，提高企业安全生产水平。 安监中队的角色人员登录平台后可看到自己管辖下的企业上报 的列表信息并可做审核操作并填写相关审核说明，安监局各部门角 色则只能查看企业信息不可进行操作。 3.2 安全生产隐患管理 3.2.1 日常巡查 用户可以针对日常巡查信息进行查看，进入日常巡查详情页面。 可查看基本信息。 3.2.2 挂牌督办 安监执法队员上报挂牌督办信息，并通知企业，等企业整改完 成后，安监队员对整改信息进行上报，上报后，若隐患类别是市级，

接入；需提供 API 策略路由能力，支持根据不同的 Header、Query 来定制 API 接口的后端； 需支持 API 编排，支持通过脚本，完成服务的编排封装；支持秒级 API 流控， 针对不同的 业务等级、用户等级，可实施 API 级别的精细流控，保护集成业务的稳定运行；支 持 API 的监控统计和分析；安全认证，支持 app key&app Secret 对应用进行认证， 用户可编写自定义脚本对接第三方认证；支持 需支持统一的、集中的用户电子身份管理，结合用户入职、兼职、调岗、 借调、离职等不同业务场景实现用户账号的全生命周期管理；支持维护用户名、密 码、姓名、电话、邮箱等基本属性信息，并可根据需要增加用户自定义属性； 针对 各类用户可进行分类及管理。 需支持统一的、集中的机构管理，支持机构的新增、修改、删除、查看等 基本操作；支持多组织机构树，支持机构属性自定义，不同机构树上的机构可 配置不同的属性。 需支持 设备，在混合墙及互联网出口 进行分光，复制流量到 NDR 和 IDS 设备进行检测。部署 DDOS 流量清洗对流量 进行检测和清洗，部署信安设备对开放业务进行管控。在管理区部署主机防护 软件，针对平台侧虚拟机进行漏洞扫描和安全加固。 2.2.3.1.1 核心设备及链路冗余需求 需要采用冗余双链路措施。在交换中心网核心交换机和防火墙设备和互联 互通链路上采用冗余双链路措施，提升因单台设备或单条链路故障自动处理能

2.1 设计 ，对于三维设计，目前面临着如下问题：  已经在着手整理标准件、通用件、外购件等模型，但是并不清楚每种模型应该采用的建模方法、需 要包含哪些属性，以及在 Windchill 如何存放；针对以上基础模型，采用目前 Windchill 的默认的功 能进行查找、装配非常繁琐，效率比较低；  目前仅有局部设计师对个别部件采用了 TOP-DOWN 的设计方式，但是目前其他分系统或者并没有 从整机方面考虑设计方式，而且并没有很好地区分哪些分系统应该采用 TOP-DOWN 设计，哪些分 系统应该采用模块化的设计方式；同时因为没有从整机方面考虑，所以基于整机项目的协同设计时 ， 针对于协同设计平台的权限、整机与分系统、分系统设计师之间并没有形成沟通模式；  在对个别分系统采用 TOP-DOWN 方式进行设计时，目前的设计效率比较低，同时对于需要模块化 设计的部件，并没有规划好模型的存储方式； 控制的项目策划及监控，无统一项目管理系统；  针对测试及调试，目前无规范性、系统化的系统支持；  产品的质量管理及问题管理无系统支撑；  产品的质量问题解决过程无系统支撑，无法做到知识积累和问题追踪；  无问题库，多数问题的解决过程都是后台操作，从而使问题从发现到解决的过程被隐藏或记录丢失；  当前软件主要是外包设计，未来有可能自己开发，针对外包开发，缺乏有效的管理；  当前业务主要在国内，未来将向全球化发展。

够在更灵活、更自我驱动的环境中学习。 在评估方面，AI 大模型可以自动化地进行作业批改和考试评 分，确保评估标准的一致性和客观性。AI 的分析能力还可以识别学 生在学习过程中的薄弱环节，从而为教师提供针对性的辅导建议。 通过数据驱动的评价，教育工作者能够以更为科学、全面的方式掌 握学生的学习情况。 AI 大模型还能够分析教育内容的相关性与适用性，在课程推荐 和学习资源分配中发挥关键作用。基于 高学习的针对性，还能激发学生的学习兴趣。 其次，AI 大模型还能够实时反馈和评估学生的学习情况。在传 统课堂上，教师无法及时了解每个学生的学习状态，而 AI 系统可 以通过分析学习数据，迅速发现学生在知识点上的理解困难。系统 会将信息以可视化的方式展示给教师，帮助其及时调整教学策略， 更加精准地指导学生。例如，借助于学习分析仪表盘，教师能够看 到每个学生的实时进度，从而有针对性地进行辅导。 面的潜力。根据某项教育研究，采用 AI 辅导的学生在标准化考试 中的成绩提高了 15%以上，并且这些学生在自主学习方面的时间投 入增长了 30%。  个性化学习： o 根据学生学习记录定制学习计划 o 识别优劣势进行针对性辅导  实时反馈与评估： o 快速发现学生知识点理解困难 o 通过可视化仪表盘优化教学策略  24/7 在线辅导： o 学生可随时获取支持 o 即时解决学习问题 综上所述，AI

人力资源管理部门在 制定战略和决策时缺乏科学依据。 针对上述问题，企业需要在以下几个方面进行改进：  招聘流程优化：通过引入人工智能和大数据技术，优化招聘流 程，提高招聘效率和质量。建立多渠道的招聘信息发布平台， 扩大招聘覆盖面，确保能够吸引到更多符合企业需求的优秀人 才。  培训体系建设：建立健全的员工培训体系，制定针对不同岗位 和层级的培训计划，提升员工的综合素质和专业技能。引入外 部培训资源和在线学习平台，丰富培训形式，提高培训效果。  绩效管理改进：优化绩效考核体系，制定科学合理的考核指标 和流程，确保考核结果的客观性和公正性。定期进行绩效面 谈，了解员工的工作情况和需求，为其提供针对性的指导和支 持。  员工关系管理：加强企业内部沟通机制，建立透明的信息传递 渠道，提高员工对公司战略和决策的理解。完善员工的职业发 展规划，制定明确的晋升机制，增强员工的职业发展动力。 引入先进的绩效管理工具和技术，提高绩效评估的效率和准确 性。  加强法律和合规性培训，确保企业管理实践符合最新的法律法 规。  建立跨文化管理机制，促进多元文化环境下的和谐共处。 通过针对这些挑战的有效应对，企业不仅能够提升人力资源管 理的效率和质量，还能够增强企业的竞争力和可持续发展能力。 2.3 需求收集与分析方法 在需求收集与分析阶段，采用多种方法确保全面、准确地获取

模型层是核心部分，主要包含预训练大模型、领域微调模型和 任务专用模型。预训练大模型基于海量通用数据构建，具备强大的 泛化能力；领域微调模型通过对工业园区特定领域数据的再训练， 提升模型的场景适应性；任务专用模型则针对具体应用场景（如能 耗预测、故障诊断等）进行优化。模型层采用分布式训练框架，支 持多机多卡的并行计算，显著提升模型训练效率。 服务层提供模型的部署、推理和调用能力。该层通过容器化技 术和微服务架构，将模型封装为标准化 头进行初步处理，减 少数据传输量和延迟。 在数据采集过程中，需制定严格的数据质量控制机制。通过数 据校验、去重、补全等手段，确保采集到的数据准确无误。例如， 针对物联网设备数据，可以设置数据范围校验规则，过滤异常值； 针对企业生产数据，可以通过时间戳比对，去除重复记录。 为保证数据采集的安全性，采用加密传输协议（如 HTTPS、 MQTT over TLS）对数据进行保护，防止数据在传输过程中被窃 括去除噪声、填补缺失值、纠正错误数据、统一数据格式以及消除 重复数据。具体操作步骤如下： 首先，针对噪声数据，采用基于统计的方法进行过滤。例如， 对于数值型数据，可以通过设定合理的数据范围，将超出该范围的 数据视为异常值并进行处理。对于分类数据，则通过频数分析，将 出现频率过低的类别视为噪声数据并进行剔除。 其次，针对缺失值问题，根据数据的特性和业务需求，选择合 适的填补方法。对于数值型数据，常用的方法包括均值填补、中位

DeepSeek 的算法，设计多维度的评价 模型，包括学生综合素质、教师教学效果和课程设计质量等。 - 智 能化反馈与改进：通过 DeepSeek 的智能分析，生成个性化的评价 报告，并为教师和学生提供针对性的改进建议。 此外，本文将介绍方案实施的具体步骤，从系统部署、数据输 入到结果输出，确保每个环节的流畅性和可操作性。同时，文章还 将讨论方案实施过程中可能遇到的挑战及相应的解决方案，以确保 校、不同班级的具体情况，自动调整评价模型的参数和权重，确保 评价结果的针对性和适用性。系统还提供了可视化分析工具，帮助 教育管理者直观地了解教学评价结果，并根据分析结果制定相应的 改进措施。 在实际应用中，DeepSeek 技术能够显著提升教学评价的效率 和准确性。通过实时数据采集和分析，系统能够及时发现教学过程 中的问题，并提供针对性的解决方案。例如，当系统发现某位学生 的学习效果持续下降时，可以自动触发预警机制，提醒教师和家长 自然语言处理与机器学习：深度分析教学数据，识别关键信 息，生成多维度评价指标。  多模态数据分析：融合结构化与非结构化数据，提供全面客观 的评价结果。  自适应学习算法：根据不同情况自动调整评价模型参数和权 重，确保结果的针对性和适用性。  可视化分析工具：帮助教育管理者直观了解评价结果，制定改 进措施。 通过以上技术原理的应用，DeepSeek 为学校提供了一个高 效、精准的教学评价方案，帮助学校全面提升教学质量和管理水

Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。这些 任务使模型能够在不同语境下理解词语的含义和句子之间的关系。 在微调阶段，模型针对特定的电子政务领域进行有监督训练，以提 高在知识库构建和检索任务上的表现。 此外，DeepSeek 模型还引入了知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，通过将大型模型的知识传递给小型模型，既保 模型的要求，配置相应的硬件和软件环境，包括 GPU 支 持、操作系统版本、依赖库等。 2. 接口开发：开发与电子政务系 统对接的 API 接口，确保模型能够接收和处理系统发送的请求，并 返回相应的结果。 3. 数据预处理：针对政务数据的特殊性，设计 合适的数据预处理流程，包括数据清洗、格式转换、特征提取等， 以提高模型的处理效果。 4. 模型优化：根据实际情况，对模型进 行微调和优化，如调整参数、增加训练数据、采用迁移学习等技术， 训练集：80%的标注数据  验证集：15%的标注数据  测试集：5%的标注数据 针对政务领域的特殊性，进行如下优化： 1. 引入领域词典， 增强模型对专业术语的理解 2. 采用数据增强技术，扩展训练样本 多样性 3. 设计多任务学习框架，同时优化问题分类和答案生成任 务 模型性能评估采用准确率、召回率和 F1 值等指标，针对政务 场景专门设计场景化测试集。通过 A/B 测试验证模型在实际应用中