【人力资源】it 公司的培训体系资料 IT 公司培训体系 1 总则 1.1 员工培训的目的 1.1.1 使员工深切体会本公司对社会所负的使命，并激发其求知欲、 创新精神， 使其能充实自己、不断努力向上，奠定公司竞争与发展的基础， 推动公司发展战略。 1.1.2 提高员工的素质，培养其丰富的知识与技能，提高质量意识 及业务能力、 同时养成良好的职业道德和敬业精神，符合职位现实和发展的要 对需求按下列标准进行必要性排序 与工作关联性越大，必要性越大； 需求人数越大，必要性越大； 近期需求比远期必要性大。 2.3.2 对可行性的证实 内容及形式 时间 经费 组织力量（精力、能力） 教学资源（师资、教学资料、场所、教具等） 2.3.3 在对必要性和可行性进行比较和证实后，人力资源部根据需 求制订或调整 相应的培训计划 2.3.3.1 制订年度计划前集中需求调查后，编制《需求汇总表》 （见附件 2-3）。 师资按 时到达。 7.1.11 进行培训 在规定的时间、地点进行培训。培训当天，培训组织机构的有关 人员一定要到场，负责以下工作： 对受训者考勤（参见附件 7-3《学员签到表》）； 发放培训资料，必要时发放评估表； 介绍培训目的、培训师资； 处理培训中的一些突发情况。 7.1.12 培训评估：对培训组织和受训者进行评估。 7.1.13 备案：将此次培训的各方面情况进行备案，并将各员工的 受训情况记录

查现场和资料。不符合 要求或功能的 1 处扣 1 分。 ② 具有满足煤矿智能化应用的 CPU、GPU 等算力。 10 查现场和资料。不符合 要求或功能 1 处扣 5 分。 ③ 使用云平台构建算力中心。基于开源云平台框架， 统一运营运维，版本持续迭代演进，可持续同步公有 云创新能力，具备软件定义网络能力，提供软 SDN 网络实现网络自动化及云平台网络大规模扩展能力。 10 查现场和资料。不符合 ④ 采用符合 ITIL 规范的 IT 管理方案设计数据中心。 5 查现场和资料。不符合 要求或功能扣 5 分。 ⑤ 机房具备门禁系统，配备防静电设施、消防器材。 5 查现场和资料。不符合 要求或功能 1 处扣 1 分。 ⑥ 具备满足矿井需要的数据存储与数据采集能力，存 储容量不少于 1 年时间。 5 查现场和资料。不符合 要求或功能扣 5 分。 ⑦ 实现双回路供电，配备不小于 2h 不间断备用电 源，有声光报警装置；具备 UPS 电源系统，保证主要 调度信息化系统续航时间≥4 小时。 5 查现场和资料。不符合 要求或功能 1 处扣 5 分。 数据融合 平台 ① 建立统一的数据服务接口、信息采集标准、数据 格式、通信协议，实现数据的统一集中管理，建立矿 井多源异构信息数据共享平台。 10 查现场和资料。不符合 要求或功能 1 处扣 2 分。 ② 能够汇聚企业内部各种数据资产，包括应用、服

划的通 知》（国能综通科技〔2021〕92 号）的要求，规范编制组经广泛调查研究，认真总结实践经验，并 在广泛征求意见的基础上，制定本规范。 本规范的主要技术内容是：总则、术语、基本规定、基础资料、项目规划、项目设计、项目运 行、项目管理。 本规范由国家能源局负责管理，由水电水利规划设计总院提出并负责日常管理，由能源行业水 电规划水库环保标准化技术委员会（NEA/TC16）负责具体技术内容的解释。执行过程中如有意见或 .... 2 3 基本规定 ............................................................................ 3 4 基础资料 ............................................................................ 4 4.1 自然地理与经济社会..... 水风光储综合开发项目范围应根据经济社会发展、电力市场需求及能源资源特点、 开发目标及要求分析确定。 3.0.2 水风光储综合开发应收集水文气象、自然地理、经济社会、能源电力、工程设计 等方面的基本资料，进行合理性和可靠性分析，并收集有关规划、相关政策。 3.0.3 水风光储综合开发应符合国土空间规划要求，与资源开发利用、土地利用、环境 保护、农业发展、水利发展、能源发展、电力系统发展等规划相衔接，并合理利用已建、

2025LOG中国低碳供应链&物流创新发展报告 · LOG2025中国低碳供应链&物流创新发展报告 · • • • • • • 01 严峻的减碳压力 • • 资料来源：国际能源署《2025全球能源回顾》 • • ◼ ◼ 01 严峻的减碳压力 • • 资料来源：国际能源署《2025全球能源回顾》 ◼ • 中国和印度等主要新兴和发展中经济体的投资和 制造业密集型增长 能源强度改善放缓的原因： 转，导致一些地区更多使用效率较低的燃料 01 严峻的减碳压力 • • 资料来源：国际能源署《2025全球能源回顾》 ◼ ◼ 01 严峻的减碳压力 • • 资料来源：国际能源署《2025全球能源回顾》 ◼ 1 2 3 01 严峻的减碳压力 • • 资料来源：国际能源署《2025全球能源回顾》 01. 02. ◼ 01 严峻的减碳压力 • • 资料来源：联合国环境规划署《2024年排放差距报告》 2023年，全球交通运输行业碳排放 达到约84亿吨，较2010年提升近 20%。 欧洲环境署预测，除非采取有效措 施，否则到2050年，物流将占全球 二氧化碳排放量的40%。 ◼ 01 严峻的减碳压力 • • 资料来源：联合国环境规划署《2024年排放差距报告》 ◼ 不论是控制升温1.5℃还是2℃，2030年和2035年碳 排放与巴黎协定目标差距仍然存在。 将变暖限制在2°C以内： • 2030年的年碳排放量需要减少14亿吨CO2e，低于

cn zhanliuyang@guosen.com.cn S0980522100003 联系人：李书颖 0755-81982362 lishuying@guosen.com.cn 市场走势 资料来源：Wind、国信证券经济研究所整理 相关研究报告 《电子行业周报-AI+开启半导体新周期》 ——2023-05-29 《复盘英伟达的 AI 发展之路》 ——2023-05-29 《电子行业周 SH 闻泰科技 买入 50.08 622.40 0.94 1.35 53.28 37.20 000810.SZ 创维数字 买入 15.74 181.04 0.94 1.35 16.74 11.69 资料来源：Wind、国信证券经济研究所预测 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 2 内容目录 百亿参数大模型具备涌现能力，训练数据需等比例提升 ............ 微调用降 低成本的方法来训练，以适应不同领域的任务。AI 2.0 的巨大跃迁之处在于，它 克服了前者单领域、多模型的限制。 图1：AI2.0 时代的特征是通过超级海量数据无需标注训练一个大模型 资料来源：创新工场，国信证券经济研究所整理 以大语言模型（Large Language Model，LLM）为例，语言模型已经存在了几十年， 从最基本的 N-gram 模型（语言由简单的向量表示），到更复杂的

cn zhanliuyang@guosen.com.cn S0980522100003 联系人：李书颖 0755-81982362 lishuying@guosen.com.cn 市场走势 资料来源：Wind、国信证券经济研究所整理 相关研究报告 《电子行业周报-AI+开启半导体新周期》 ——2023-05-29 《复盘英伟达的 AI 发展之路》 ——2023-05-29 《电子行业周 SH 闻泰科技 买入 50.08 622.40 0.94 1.35 53.28 37.20 000810.SZ 创维数字 买入 15.74 181.04 0.94 1.35 16.74 11.69 资料来源：Wind、国信证券经济研究所预测 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 2 内容目录 百亿参数大模型具备涌现能力，训练数据需等比例提升 ............ 微调用降 低成本的方法来训练，以适应不同领域的任务。AI 2.0 的巨大跃迁之处在于，它 克服了前者单领域、多模型的限制。 图1：AI2.0 时代的特征是通过超级海量数据无需标注训练一个大模型 资料来源：创新工场，国信证券经济研究所整理 以大语言模型（Large Language Model，LLM）为例，语言模型已经存在了几十年， 从最基本的 N-gram 模型（语言由简单的向量表示），到更复杂的

SZ 7.91 0.32 0.49 0.34 24.72 16.20 23.12 未评级 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 5 重点关注公司及盈利预测 图表：重点关注公司盈利预测表 资料来源： Wind 资讯，国海证券研究所（未评级公司盈利预测来自 Wind 一致预期。已发 2022 年年报的公司 2022 年数据使用实际 数据） 重点公司代码 股票名称 2023/4/10 EPS 54 0.51 0.21 0.86 36.35 87.37 21.55 未评级 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 6 重点关注公司及盈利预测 图表：重点关注公司盈利预测表（续上表） 资料来源： Wind 资讯，国海证券研究所（未评级公司盈利预测来自 Wind 一致预期。已发 2022 年年报的公司 2022 年数据使用实际 数据） 技术层 应用层 AI 新一轮产业链发展浪潮渐起 、 智慧交通、智慧金融、智能家居、智慧教育、智慧安防等。在 AI 浪潮带领下，产业链迎来新一轮发展机遇。 图表：人工智能产业链全景图 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 7 基础层 资料来源：中商产业研究院，国海证券研究所 自然语言处理等 关键领域技术 关键通用技术 产品服务 语音识别 应用场景 智慧城市 智慧交通 智慧零售 智能安防等 AI 芯片 云服务 数据服务

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 资料来源： Wind ， DeepSeek ，国信证券经济研究所整理 资料来源： Wind ， DeepSeek ，国信证券经济研究所整理 图 3: 周期划分示意图 图 4 ：短周期示意图 资料来源： Wind ，国信证券经济研究所整理 资料来源： Wind ，国信证券经济研究所整理 ，国信证券经济研究所整理 图 5 ： 中周期示意图 图 6 ：长周期示意图 资料来源： Wind ，国信证券经济研究所整理 资料来源： Wind ，国信证券经济研究所整理 短周期 判定核心：基于美林时钟、周期叠加、 货币信用、信贷库存、政策组合等框架， 结合综合通胀指标，研判近月股债强弱 应用价值：对短期股票盈利与估值提 供指引，捕捉交易机会，把握市场短期 波动节奏 中周期 判定核心：关注“资产价格”向“内 性指标 图 7: 周期降维的思路框架 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 短周期：大类资产配置框架的加法（统筹）和减法（降维） 资料来源： 国信证券经济研究所绘制 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 短周期框架汇总 资料来源： Wind ，国信证券经济研究所整 理 图 8: 短周期框架最新指 引 所处阶段 阶段起点 阶段终点

数据中心供配电系统 3 5 服务器电源、连接与BBU 4 主要上市公司梳理 5 数据中心电力设备总览 2 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 图3：全球算力市场规模及预测（单位：EFLOPS） 资料来源：中国信通院，IDC，Gartner，TOP500，国信证券经 济研究所整理 注：FP32精度口径 人工智能迎来应用拐点，全球算力规模进入高增 Ø 算力是数字经济时代的核心生产力，是继热力 2030年全球算力将超过16ZFlops， 2023-2030CAGR达42%，其中智能算力占比超过90%。 图1：中国人工智能应用场景展望 资料来源：IDC，国信证券经济研究所整理 图2：人工智能全球市场规模及预测（单位：亿元人民币） 资料来源：Precedence Research，国信证券经济研究所整理 232 309 429 615 906 1397 16000 33% 39% 2029E 2030E 人工智能全球市场规模（亿元人民币） 复合增长率38.2% 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 图4：英特尔、AMD、英伟达主要芯片产品TDP变化趋势（单位：W） 资料来源：Rittal，国信证券经济研究所整理 算力强度通缩释放应用空间，电力设备有望受益 Ø 大模型算法持续优化，训练和推理成本有望持续下降，以Deepseek V1为代表的低成本开源大模型有望持