中国工业园区 污水处理管理研究 2 知识产权声明： 本报告由绿色和平和南京大学（溧水）生态环境 研究院共同发布，知识产权归双方共有。 编者： 袁增伟、邓婷婷、郭治鑫、薛乐平 顾问： 生态环境部环境规划院环境政策部副主任 董战峰 鸣谢（A-Z）： 保航、江卓珊、刘文杰、徐婧寒、郑名扬 2019 年 5 月 3 专家荐语 专家荐语 《工业园区污水处理管理研究报告》系统综 《工业园区污水处理管理研究报告》系统综述与分析了我国当前污水处理现状以及工业园区污水处理厂管理现状和存在问题等， 从责权边界、排放标准体系、污水处理系统建设机制等方面提出了针对性的建议。总体上，报告思路清晰，资料详实，问题分 析针对性强，提出的建议符合我国当前相关方面的政策需求。建议在之后的分析研究中，可考虑不同工业园区类型差异，提供 分类指导、分类管理等差异化的管理策略。 北京师范大学环境学院副院长 张力小教授 国家《水 出各工业集聚区应按规定建成污水集中处理设施。同时，环境保护部、 商务部、科学技术部联合发布《国家生态工业示范园区管理办法》，要求国家生态工业园建设污水集中处理设施。因此，在建 设完成后，如何确保工业园区内污水集中处理设施的稳定运行是一个亟需解决的重要议题。该报告围绕工业园区污水处理厂管 理对策开展相关的研究，通过结合工业园区实际案例，全面梳理了污水集中处理设施的管理现状，系统剖析了工业污水管理的

项目编号： AI 知识库数据处理及 AI 大模型训练 设 计 方 案 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................7 1.1 项目背景............................. 1.4 项目团队及职责分工...........................................................................14 2. 知识库数据处理方案..................................................................................15 2.1 数据来源及采集 21 2.1.3 数据采集工具及方法..................................................................23 2.2 数据清洗与预处理..............................................................................25 2.2.1 数据去重.......

项目编号： eVTOL 低空经济低空无人机 AI 识别自动 处理图像项目蓝图 设 计 方 案 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................7 1.1 项目背景................ .....................................................................................16 1.2.1 提高图像处理效率......................................................................18 1.2.2 实现自动化识别.......... 1.3.1 无人机型号选择.........................................................................25 1.3.2 图像处理软件选择......................................................................26 2. 需求分析..............

......................................................................................14 2.1 民意收集与处理的现状问题.............................................................................................. ......................................................................................26 3.2 数据采集与处理模块................................................................................................. ...................................................................................30 3.2.2 数据清洗与预处理...................................................................................................

.........36 3.2.1 自然语言处理能力.....................................................................................................................................39 3.2.2 多模态数据处理能力..................... ..................................................................................56 4.2.1 自动化理赔申请处理................................................................................................... ...................................................................................67 4.3.1 数据采集与预处理...................................................................................................

挑战：企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 2.3 国际化进程中的全球布局、合规与质量一致性难题 2.4 安全、稳定与成本的多元保障要求 解决方案 03 3.1 打造极致性能体验，为传统计算业务打开新空间 3.2 技术和架构创新，提升AI时代的向量数据处理和协同计算效率 3.3 强化硬件安全设计，持续增强安全保障能力 3.4 础设施的核心矛盾将从“资源供给”转向“效率与价值平衡”，技术迭代将围绕“弹性算力调 度”“数据主权治理”“垂直场景深度适配”三大主线展开。 越来越多的企业核心数据正在向云数据中心迁移，计算密集型任务处理能力与弹性资源供给能力 正成为云服务商的核心竞争力。面对企业客户的数字化转型需求，减少延迟和工作负载可移植性 将是客户的关键优先事项，为垂直特定数据类型提供量身定制的云服务将创造有利的竞争优势。 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 企业在线业务的受众范围和功能复杂度在快速增加，在金融交易、电商直播、实时游戏等场景 下，服务端动辄需要支持百万级并发连接和毫秒级响应要求，应对海量的网络协议处理、页面加 载、安全等事务。企业云计算客户不仅对算力密度有极致追求，还期望通过连接性能和存储技术 等多个方面的协同进步，实现数据库、大数据等服务平台的性能跃升。在IDC面向全球1350家企 业所

大语言模型 3 4 阿里云引入第五代至强® 可扩展处理器，实现 ECS g8i 算力再升级，为大模型 AI 推理加速添 新解，更易得、更易用、可扩展性强，满足从小模型到超大模型的各类需求。 • 使用处理器内置的 AI 加速引擎 -- 英特尔® AMX 和英特尔® AVX-512，提升并行计算和浮点运算能力； • 受益于第五代至强® 可扩展处理器显著提升的内存带宽和三级缓存共享容量，化解 AI AI 大模型吞吐性能挑战； • 利用第五代至强® 可扩展处理器内置的英特尔® SGX 和英特尔® TDX 安全引擎，实现端到端的数据全流程 保护。 CPU 也能玩转 AI - 为 AI 提速，给安全加码 挑战 解决方案 云服务器升级 解决方案 企业云服务 第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器具备更强通用计算和 AI 加速能力 阿里云 ECS g8i 集群可支撑 72B 参数级别的大语言模型分布式推理 AI 推理性能提升高达 2 50% 中小参数模型起建成本降低 3 4 白皮书 | 用友采用第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器加速自然语言处理 (NLP) 应用 助力企业服务数智化转型 图 3. 第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器具备强大性能 为 AI 加速而生的处理器 以针对工作负载优化的性能实现业务增长和飞跃 以高效节能的计算助力降低成本与碳排放 值得信赖的优质解决方案和安全功能

......................................................................................33 4.1.2 数据预处理与标准化............................................................................................... 1. 引言 随着城市化进程的加速，城市治理面临的挑战日益复杂，传统 的治理模式在处理突发事件、优化资源配置、提升服务质量等方面 逐渐显露出局限性。信息技术的迅猛发展，尤其是人工智能和大数 据技术的成熟，为城市治理提供了新的解决方案。DeepSeek 模型 作为一种先进的深度学习架构，具备强大的数据处理和模式识别能 力，能够有效应对城市治理中的复杂问题。引入 DeepSeek 模型， 随着城市化进程的加速，城市治理面临着前所未有的挑战。传 统的事件处理方式依赖于人工巡查和市民反馈，这不仅效率低下， 而且在面对大量突发事件时往往显得力不从心。为了提升城市治理 的智能化水平，近年来，人工智能技术在城市管理中的应用逐渐成 为研究热点。DeepSeek 模型作为一种先进的人工智能算法，具有 强大的数据处理能力和高效的事件识别能力，将其接入政务城市治 理系统，有望显著提升事件处置的效率和精准度。

数据、云计算等现代信息技术的新质生产力。 工业 AI 和大模型的应用，已经渗透到工业生产的产品设计、企业流程管理规划、智能化生产、设备预 测性维护、供应链优化、创新服务、绿色制造、智能客服等众多环节，它通过处理和分析海量工业数 据，帮助企业在上述各个环节中做出最优的智能化决策，从而在多个环节全方位实现提质、增效、降 本，增强竞争力。 在日趋激烈的工业市场竞争中，寻求部署新技术来提升综合竞争力，是企业的生存之道。而引领工业 .. 13 2.1.1 第 12 代英特尔® 酷睿™ 移动处理器 ..................................................................................................13 2.1.2 英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器 ................................ ..........................................................16 2.1.3 英特尔® 至强® Max 系列 & 英特尔® 至强® 6 处理器 ...................................................................20 2.1.4 英特尔锐炫™ 显卡 .......

2.1.2 数据存储与管理 ......................................................................... 22 2.1.3 实时处理与分析 .........................................................................24 2.2 非功能需求 ........ .................................... 43 3.2 数据处理模块 .................................................................................... 45 3.2.1 数据预处理与清洗 ............................................ 118 7.2 软件更新与模型再训练 .................................................................... 120 7.3 故障处理与支持 ............................................................................... 123 8. 应用案例分析