观察不到，容易酿 成大灾，成本高。 。 “ 智慧”林业的建设思考 信号采集的“困扰”  点位分散，不集中  范围广阔，监视距离远，能否看清细节  山体不规则，监视有盲区  天气易变，无光和烟雾环境能否看清 数据传输的“困扰”  数据传输距离能否保证  数据传输方式是否唯一  数据传输带宽是否满足 设备供电的“困扰”  就近处有供电点，通过电缆取电  风力发电，创造能源

药产品对人类 疾病过程的影响，以证实或揭示试验药物的作用、不良反应及试验药物的吸收、分 布、代谢和排泄，并最终确定试验药物的疗效与安全性。 临床试验是一项极为重要的任务，其结果直接决定了药物能否成功上市。如果临床 试验无法通过，那前期所有的初筛、优化、预实验都将失去意义。 但是临床试验的结果会受到多种客观因素的影响，其中至关重要的一点是试验患者 的匹配。患者的匹配是指将研究对象按照一定的标准进行分类，以挑选出最适合特 输入的PROMPT学习新任务的能力，即上下文学习（ICL），这可能也是大语言模 型在具体领域展示良好性能的原因之一。 鉴于大语言模型的巨大潜力，已经有研究者开始探索大语言模型能否在医药临床试 验中提供帮助。如近期，为了尝试大语言模型能否帮助患者和医生在海量的临床试 验中找到合适的匹配，美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员提出了一种基于大 语言模型的方法，利用大语言模型进行患者-试验匹配，名为TrialGPT

工具中固化，以确保架构在 各个项目中的统一？ 上海电力企业架构亟需回答的核心问题 本项目的相应交付物 本文内容 3 • 能否建造和维护清晰规范 的企业架构并在各部门达 成共识？能否规划出企业 架构的发展路线图并在各 部门达成共识？ • 能否将达成共识的企业架 构落实到项目建设中？ • 能否将达成共识的企业架 构路线图落实到项目组合 管理的优先排序中？ …需要从评估企业架构管理入 手 企业架构方面的差距来自于企业架构管理的差距

于AI技术从“看得见却用不起”到“用得起也用得 好”转变，AI Agent等应用的崛起助力企业的应用 场景加速向纵深发展，企业提前布局AI生命周期安 全防护等多重机遇下，企业的AI Ready水平关乎其 能否在AI浪潮中夺得先机。 具体而言，企业的AI Ready共包含两大一级能力， 即企业的“硬实力”和“软实力”，以及七大二级 能力，即企业AI Ready的七大核心评估维度，其中 技术、数据、业务主要对应“硬实力”；战略、治 手级应用出现之前大部分企业的CxO一方面对直接进 行AI基础架构投资持审慎的态度，另一方面又表现出 对AI投入的关注度和积极性。在这样一种复杂情绪的 裹挟下，了解企业是否已经AI Ready，哪些方面应加 强，对于企业能否在AI浪潮中夺得先机至关重要。 企业的AI Ready共包含两大一级能力，即企业的“硬 实力”和“软实力”，七大二级能力，即企业AI Ready的七大核心评估维度，其中技术、数据、业务 主 评估指标 评估标准 企业架构 架构设计 企业能否将AI战略解码为具体的、可执行的目标，并基于此设计出成配套的全栈式 企业架构，包括业务架构、应用架构、数据架构、技术架构等。 架构治理及管控 企业能否通过系统化的流程设计、规范岗位职责、实施全生命周期管控等对业务架 构、应用架构、数据架构、技术架构等的AI变革实施路径进行补充完善。 架构评价 企业能否就架构落地后对组织AI变革和AI相关业务的支撑力度和实际价值进行综合

质量追溯难。出现用户投诉产品的时候，能否根据产品号码追溯这批产品的所有生产过程信息？能否立即查明它的：原料供应商、 操作机台、操作人员、经过的工序、生产时间日期和关键的工艺参数？ 设备 OEE 。设备生产线和机器设备有多少时间在生产，多少时间在停转或空转？影响设备生产效能的最主要原因是：设备故障？调 度不当？人员操作不当？物料供应不及时？ 统计分析。能否废除人工报表，自动统计每个过程的生产数量、合格率及缺陷原因？

技术正从概念走向实战，成为重构商业模式的核心引擎。从智能选款、动态定价到个 性化导购，AI 应用的深度取决于数据底座的支撑能力。在探索 AI 驱动的 "超级导购" 场景中 发现：能否将商品图片、面料参数、会员偏好等多模态数据实时转化为向量特征，能否用 SQL+AI 融合查询实现 "一句话找货"，直接决定了 AI 应用的落地效果。这要求数据库不仅是数据的 " 仓库"，更要是 AI 能力的 "孵化器"，让业务团队无需复杂技术就能调用智能分析能力。 有的挑战：人工智能大模型的爆发式发展，以前所未有的速度重构消费者行为、企业运营模式与 行业竞争格局。这场变革的本质，是零售企业从粗放式流量争夺转向用户价值深度挖掘的生死竞 速——而胜负的关键，取决于能否构建支撑实时决策、弹性响应与智能创新的新一代数据底座。 从业这些年，经历了多家企业多次的主业务系统（ERP）的升级换代，每一次都是带来巨大的变 革。随着 AI 的兴起，下一代的“ERP”很有可能是颠覆现有传统流程和思路 极高要求。企业需要 关注数据库能否在秒级或分钟级实现弹性扩缩容，是否支持自动化资源调度，以及资源利用率如 何。 性价比与综合成本优化是核心诉求。零售企业普遍 IT 资源有限，且对性价比和综合成本最优有 着极高追求。这就使得企业在数据库选型时，必须综合考虑架构复杂度、运维自动化程度、资源 利用效率以及许可与基础设施成本等多方面因素。 首次，要评估数据库能否简化技术栈，替代多个独立系统，从而降低集成、运维成本和故障点；

科学、有序、安全的开发与 利用。天空不是一片可以随意驰骋的旷野，而是一种需要被精确管理的稀缺公共资源。因此， 一套清晰、完备、高效的“天空规则”，即低空空域管理与安全保障体系，构成了低空经济 能否从“飞起来”到“飞得好”、从“盆景”到“风景”发展的核心命脉和根本前提。 受制于空域管制及基础设施条件限制，中国的通用航空发展长期滞后，低空经济尚未形 成规模。没有规则，安全便无从谈起，产业发 缓解，但问题的核心已从单纯的科普不足，深化为公众对管理规则的透明度、监管过程的有 效性以及事故责任追究机制的可靠性缺乏“可见的信任”。公众不知道飞行器为何从头顶飞过、 不知道其飞行路径是否经过严格的噪声评估、不确信发生意外后能否快速有效地追责和获得 赔偿。这种信息不对称和对监管体系的“不可见”，是“邻避效应”的根本来源。 4.4 市场之困：从“需求不足”到“网络未成” 4.5 社会之困：从“公众疑虑”到“信任缺失”” 相互支撑的层面。十五五期间，对“四张网”的关注点不应停留在技术参数的堆叠，而应聚 焦于其背后承载的治理要件、协同机制与商业逻辑。设施网决定“能到哪儿”，空联网决定“看 不看得见、叫不叫得应”，航路网决定“能否高效飞行且被社会接受”，而服务网则决定“能 否实现一体化治理与公平准入”。 ⚫ 设施网（物理基础设施网络）：低空飞行的“机场”和“加油站”，包括 eVTOL 起降场 （Vertiport）

但需要注意的是，真正的理赔决策需要参照具体的保险合同条款，以及由专业的保险理赔人员根据实际情况进行评估。 49 岁的男性，因突发脑梗，摔倒造成部分外伤，意外险和意 外 医疗险均已过等待期，能否理赔 GPT-4 你是一名保险理赔人员，重点注意【因疾病造成意外，意外险不赔】【等待期出险不赔】等理赔条件，对如下场景进行理赔判断， 说明是否要进行理赔，如有金额计算，请给出可理赔金额 应用能力评测：保险风控及合规应用案例 医疗险可能会对摔倒和外伤部分进行理赔。具体的理赔金额需要根据保险合同条款和客户提交的医 疗费用发票来计算。 49 岁的男性，因突发脑梗，摔倒造成部分外伤，意外险和意 外 医疗险均已过等待期，能否理赔 你是一名保险理赔人员，重点注意【因疾病造成意外，意外险不赔】【等待期出险不赔】等理赔条件，对如下场景进行理赔判断， 说明是否要进行理赔，如有金额计算，请给出可理赔金额 应用能力评测：保险风控及合规应用案例 综上所述，该场景可以进行意外医疗险的理赔。具体的可理赔金额需要根据保险合同中的条款 和具体的医疗费用进行计算。 49 岁的男性，因突发脑梗，摔倒造成部分外伤，意外险和意 外 医疗险均已过等待期，能否理赔 你是一名保险理赔人员，重点注意【因疾病造成意外，意外险不赔】【等待期出险不赔】等理赔条件，对如下场景进行理赔判断， 说明是否要进行理赔，如有金额计算，请给出可理赔金额 保险常识 法律知识

一、人力资本管理能力 二、全面薪酬管理能力 人力资源部在过去数十年的主要角色是识别、评 估和管理人才（人员或劳动力），人力资本管理 能力是 HR 最重要的胜任力，因为企业的业务受 益于组织内能否拥有高质量的人力资本。HR 团 队也通常会在培养人才、培养领导者、推动绩效、 培养技术人才四个领域提供解决方案。 在这个过程中，需要 HR 团队运用个人行为、组 薪酬包括货币和非货币，是人力资源解决方案不 薪酬原则就会传递出相关的信息。 HR 团队应当对薪酬信号保持敏感，尤其是对以 下三个问题，需要时刻思考并付诸实施： 第一，薪酬是为什么而付？薪酬是注重个人还是 集体的行为或结果？如何平衡短期与长期成果？ �� 能否为公司带来价值？如何做好收入与成本的比 较、创新与效率的比较？ 第二，薪酬以什么方式支付？货币薪酬可能以基 本工资、年度奖金或长期激励（绩效股、股票期权） 来实现。这些形式的薪酬因级别和角色的不同而 其次是即使 系统数据完整，但是做决策的一些数据并不完全来自系统。 三是个人信息是否被保护。AI 时代，如果需要 AI 帮人做决策或者是做个人助理时，就需要输入大量的个人 信息，那么这些个人信息能否被保护，就成为一个非常大的挑战。伴随而来的伦理问题、法律法规问题，也 是迫切需要解决的。 当然 AI 为 SaaS 带来的机会也很多，比如在 HR SaaS 领域，锻炼 AI 成为专家，然后和 HR