新版智慧小区解决方案 四、设计方案亮点 二、项目设计依据及原则 一、项目需求分析 三、子系统设计说明 目录 第一章 项目需求分析 项目需求分析 电子围栏 车牌识别道闸 可视对讲围墙机 出入口人行道门禁 安保人员巡更 室外及停车场监控 可视对讲， 电梯厅监控及梯控系统 报警按钮 红外幕帘（可选） 可燃气体传感器（可 选） 基 本 安 全 需 求 项目需求分析

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周供应计划的数据 集 主计划员 3.1.2 数据集 最终需求计划 准备初版主计划 检查数据集的完整性 运行主计划引擎产生初版主计划 与相关团队分析讨论短缺，解决瓶颈 主计划会前再次运行主计划引擎，产生更新版主计划 准备主计划会议关键讨论点 主计划会上讨论的 最初主计划 短缺 / 差异 主计划员 3.1.3 初版主计划 关键 差异 主计划会议中讨 论主计划 审查供应计划的 KPI 讨论需求和供应计划的关键 数据主要用于日生产计划的排定，每天系统排产运算前，必须保证数据为更新版本 工程技术部 配套厂计划员 评估并提供半成品 Lead Time 时间 通知整机厂及各配套厂 半成品编码、生产 BOM 及工艺路线创建 完毕  成品与半成品 Lead Time 数据主要用于日生产计划的排定，每天系统排产运算前，必须保证数据为更新版本 审核 Lead Time 数据信 息，并在系统中更新半 成品与成品 排程时进行计算 资源主数据 产能数据与换线时间管理流程  产能数据主要用于每周的主计划运行以及每天的生产计划运行，因此在每周运行 SNP 主计划以及每天的 PP/DS 日生产计划前，必须更新至最新版的产能数据 提交平板厂各产线 capacity 及 setup time 数据更新需求 开始 各整机厂计划员 计划物控计划员 各配套厂计划员 提交配套厂各产线 capacity 及 setup

20.04 LTS，使用 CUDA 11.3 和 cuDNN 8.2.0 进行 GPU 加速。基 础镜像中应包含 Python 3.8、PyTorch 1.9.0 和 Deepseek 框架的 最新版本。通过 Kubernetes 进行容器编排，实现模型的自动化部 署和扩展。 模型训练方面，建议采用分布式训练策略，利用 Horovod 或 PyTorch 的分布式训练框架，将训练任务分布到多个 对于模型本身的安全性，采用模型水印技术，确保模型的版权 和完整性。同时，进行定期的安全漏洞扫描和渗透测试，发现和修 复系统中的潜在漏洞。在系统更新和补丁管理方面，建立自动化的 补丁管理系统，确保所有系统和软件始终运行在最新版本，以减少 已知漏洞的风险。 在应急响应方面，制定详细的安全事件响应计划，明确各种安 全事件的应对流程和责任人。定期进行安全演练，确保团队能够迅 速有效地应对突发事件。此外，与第三方安全机构合作，进行独立 在部署过程中，将分阶段进行，每个阶段完成后立即进行功能 测试和性能评估。若在某阶段发现重大问题，应立即停止后续部 署，并根据预先定义的回滚策略执行回滚操作。回滚策略应明确以 下步骤： 1. 停止新版本服务：立即停止新版本的服务，防止问题进一步扩 大。 2. 恢复旧版本：从备份中恢复旧版本的应用程序、数据库和配置 文件。 3. 验证恢复结果：对恢复后的系统进行全面验证，确保其功能、 性能和安全性均符合预期。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 13 新版“两个细则”呼应新型电力系统建设，新增适应新能源发展的辅助服务品种 ...... 32 14 调峰辅助服务融入现货市场，调频、备用辅助服务市场化发展，其他辅助服务品种补偿 机制优化调整. . 核心竞 争力 12 电力零售套餐开始体现差异化设计，更好满足用户对价格波动的风险偏好 rmi.org / 8 2023电力市场化改革洞察：面向市场参与者的20大趋势 辅助服务市场 13 新版“两个细则”呼应新型电力系统建设，新增适应新能源发展的辅助服务品种 14 调峰辅助服务融入现货市场，调频、备用辅助服务市场化发展，其他辅助服务品种补偿 机制优化调整 15 辅助服务供给主体扩维，服务成本开始向下游传导 现长周期连续试运行，第二批6个现货 试点省区展开试运行，多个非现货试点省份公布规则或开启试运行。国家电网《省间电力现货交易规则（试行）》 发布，省间现货交易开启连续结算试运行。 辅助服务方面，新版《电力并网运行管理规定》和《电力辅助服务管理办法》发布，针对新型电力系统的建设和运 行需要，对辅助服务品种、主体、分担机制等进行了丰富和扩展，为辅助服务市场建设提供了纲领性指导。 绿色电力交易方

本才能进入 主分支。同时，通过容器化技术（如 Docker）打包模型及其依赖 环境，确保版本的一致性，避免因环境差异导致的部署问题。 对于模型的升级和回滚，提供清晰的流程和文档支持。在发布 新版本前，进行充分的测试和验证，确保其性能优于或至少不劣于 当前版本。在紧急情况下，可通过版本管理工具快速回滚至稳定版 本，最大限度减少对业务的影响。 通过上述措施，建立一个高效、可靠的模型版本管理体系，为 文件及相关依赖库，并生成唯一的版本标识。备份内容包括但不限 于： - 模型权重文件 - 配置文件（如超参数、训练数据路径等） - 依赖库版本信息 - 测试数据集和评估报告 其次，建立版本健康度评估体系。在新版本部署后，系统应自 动触发预设的测试用例，包括功能测试、性能测试和稳定性测试。 测试指标应涵盖： * 预测准确率 * 响应时间 * 资源利用率 * 系统 稳定性 测试结果将作为是否触发回滚机制的重要依据。如果主要指标 设置灰度发布策略，先在部分节点进 行新版本测试，确认稳定后再全量更新 4. 建立版本回滚日志系 统，详细记录每次回滚的时间、原因及处理过程，为后续优化提供 数据支持 同时，应制定详细的版本回滚操作手册，包括： - 回滚条件 判定标准 - 回滚操作步骤 - 回滚后验证流程 - 紧急联系人信息 最后，建立定期演练机制，每季度至少进行一次完整的新版本 部署和回滚演练，确保所有相关人员熟悉流程，系统能够快速响

软件在 NOA 系统中起决定性作用 要实现 NOA 还需要高水平算法的支 持 2021 年 ，特斯拉在其 AI Day 上宣布将基于 BEV+Tf 架构开发其新版的完全自动驾驶系统（ FSD ） ，并于 当年开 始重新编写底层代码 ，成为在汽车业第一个使用 AI 大模型的主流厂商。 新架构下特斯拉自动驾驶软件的融合效果 下图： BEV+Tf 1000 亿公里 自动驾驶初创公司 MOMENTA 在其公众号上提出： 要实现 L4 级驾驶，至少需要千 亿公里驾驶数据。 2022 年， 特斯拉的自动驾驶算法已全面切换到 AI 大 模 型。 新版 FSD 的事故率， 每行驶百万英里 （主要是非高 速 公路） 发生事故的次数是 0.31 。 NHTSA 的数据， 美国所有车辆每行驶百万英里发生 事故的次数是 1.53 ， 是 FSD 的 4

特斯拉自动驾驶软件对 上图感知结果进行融合 后的效果。 资料来源：特斯拉 2021AI Day 2021 年 ，特斯拉在其 AI Day 上宣布将基于 BEV+Tf 架构开发其新版的完全自动驾驶系统（ FSD ） ，并于当 年开 始重新编写底层代码 ，成为在汽车业第一个使用 AI 大模型的主流厂商。 新架构下特斯拉自动驾驶软件的融合效果 特斯拉率先在汽车业应用 自动驾驶初创公司 MOMENTA 在其公众号上提出： 要实现 L4 级驾驶，至少需要千 亿公里驾驶数据。 2022 年 ，特斯拉的自动驾驶算法已全面切换到 AI 大 模 型。 新版 FSD 的事故率 ，每行驶百万英里（主要是非高 速 公路）发生事故的次数是 0.31 。 NHTSA 的数据， 美国所有车辆每行驶百万英里发 生 事故的次数是 1.53 ，是 FSD 的 4.9 倍。