按需进行重点数据的归集、治理，整合省市垂直条线数据、县级各部门横向业务数 据、舟山市大数据发展管理局数据、物联感知数据，通过数据调研、规范制定、数据归 集、数据标准化、数据质量管理、数据生命周期管理等，保证数据的完整性、及时性和 准确性。 构建数据资源库 应用省统建基础库（人口综合库、法人综合库与公共信用库等），建设主题库 （产业经济主题库、乡村振兴主题库、电子证照主题库、权力事项主题库等）、部门 的数据编目与归集、数据模型设计、数据模型开发、数据资产体系框架构建设、部署规 范、数据安全运维管理以及数据共享的相关要求，指导整个组织展开大数据的管理与应 用。 业务规范是指对核心数据进行有关存在性、完整性、质量及归档的测量标准， 为评估数据质量； 数据治理需要管理和制度的有力支撑 ，需结合组织现状 ，制定对应管理办法、 流程、认责体系 ，并颁布相关规章制度。 第 25 页 共 129 县级公共大数据资源中心 建设方案 V 的数据管理模型。 u 统一命名服务 分布式应用中，通常需要有一套完整的命名规则，既能够产生唯一的名称又便于人 识别和记住，通常情况下用树形的名称结构是一个理想的选择，树形的名称结构是一个 有层次的目录结构，既对人友好又不会重复。Name Service 是 Zookeeper

加大基础平台建设力度，促进林业资源数据共享，确保了林业信息 化建设的健康运行。本项目中的各个应用系统均以公共基础数据库 为中心，既避免了重复投资，实现了信息的充分共享，也减少了区 县林业局管理维护的难度，确保了数据的完整性、唯一性、准确性 和现势性。基本实现全市林业空间地理数据入库、更新、业务应用 与维护，相同比例尺之间的无缝漫游。形成信息全方位辐射、监管 多方面铺开、服务各层次跟进的林业信息化格局，推动我市现代林 项目组；第二阶段为从这些高频项目组产生关联规则。 （5）神经网络 神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、 分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、 不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十 分适合解决信息挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类： 第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主 要代表为函数型网 感知设备的统一接入、统一管理、统一运营。 本平台项目建设主要内容包括连接管理、物模型、产品管理、 设备管理、应用使能、运营管理、控制台、安全感知系统等功能。 针对环境监测业务多样性的特点，提供完整的设备生命周期管 理功能，支持支持设备注册、功能定义、数据解析、数据可视化、 在线调试、远程控制、固件升级、远程配置、实时监控、设备日志、 设备删除、设备黑名单等功能。 1.4.2.1.1 设备注册

，能通灵听阴的人反而很多都是聋子，就是这个道理。』 『所以前人说‘不以物喜，不以己悲’，还真是有道理的。』 『不管是自动溢出还是强行抽离，总之这些脱离了身体的不完整的魂魄，总不是好事。因为不完整，所以向往完整，因为不完美， 所以向往完美。极度的空虚带来极度的渴望，极度的渴望带来疯狂的行为，灵的恶化，也就是这么回事。有的恶灵，会守在身体附 近，随时准备把身体夺回来，有的恶灵却可能攻击

2016 年，初步构建起以“信息基础 设施先进、信息资源充分开发、技术应用快速成发展”为主要标志，以“数字化政务、 精确化业务、网络化服务、智能化智慧”为主要内容的“智慧粮食”基本框架，形成结构 完整、功能齐全、安全稳定、信息共享、多级联动、覆盖全省的较为完善的粮库信息 管理平台，信息资源共享、开发利用和社会服务水平全面提升，支撑粮食宏观调控科 学决策和产业发展转型升级的能力大幅提高，全省粮食信息化水平居全国前列。 黑龙江省“智慧粮食”工程总体设计方案 第六章 数据中心设计 6.1 运行机制建设 根据对工程的理解，首先需要建立粮食信息格式标准，根据相关标准建立 适合的系统数据库，并建立起完整的数据更新维护机制。 6.1.1 运行机制标准建设 制订数据共享与安全管理办法。数据共享管理办法为获取各粮食流通子系 统的业务数据提供行政依据；数据安全管理办法防止数据滥用和隐私泄露等情 况发生，确保数据得到安全管理； 在粮食流通体系建设过程中，可以采集并动态维护的数据主要是粮食流通 数据。可通过人工采集、数据共享交换等多种方式建立粮食流通体系数据中心， 为宏观决策提供数据支持。对粮食流通数据进行集中管理，保证数据的一致性、 准确性和完整性，为政府部门提供基础数据支持。 数据库建设分为 6 个部分：  采集数据库 —————————————————————————————————————————————- 38 / 118

应急指挥 决策支持 公众诉求 智 慧 城 市 运 营 中 心 总体框架设计 05/27/2025 Stack 能够无缝对接各类异构基础设施云平台，以屏蔽不同的基础设施云对于用户来说的复杂性。它提供完整的云 中生态，支持容器化交付，帮助各类应用快速上云。此外，还提供应用级别的运维监控和云资源动态调度与负载 均衡，从⽽提供⾯向新型智慧城市的云运⽤交付⽅案。 Stack 云应用中心 用户中心 应用—建设 5G+ 云直播间 贵州省余庆县龙溪镇先行先试，积极搭建“数字”直播平台，使政务服务工作真正惠及广大群 众。图片来源：央视网 05/27/2025 N 应用—搭建基层舆情监测体系 基于完整舆情生命周期展开，监测范围覆盖全网 2 万多个站点，包括网媒、论坛、纸媒、博客和境外媒体等，除此之外平台将“两微一端” （全量微博数据、微信公众号百万余、手机 APP 客户端 200 余个、评论站 设的 “智慧党建平台” ，可实现党员学习教育、党建信息汇集 与共享、群众困难解决、党务工作管理等功能，进一步加强基层党组织的凝聚力和战斗力。 N 应用——基层党建 05/27/2025 基于完整舆情生命周期展开，监测范围覆盖全网 2 万多个站点，包括网媒、论坛、纸媒、博客和境外媒体等，除此之外平台将“两微一端” （全量微博数据、微信公众号百万余、手机 APP 客户端 200 余个、评论站

保模型能够适 应不同场景下的应用。 在需求分析阶段，首先需要对现有的农业数据进行全面梳理。 农业数据具有多源、异构的特点，包括气象数据、土壤数据、作物 生长数据、市场数据等。这些数据的质量和完整性直接决定了模型 的训练效果。因此，数据预处理是微调方案中的关键步骤，主要包 括数据清洗、归一化、特征工程等。同时，还需要考虑数据的时间 序列特性和空间分布特性，以确保模型能够捕捉到农业数据的动态 对现有的技术条件进行全面评估。当前，农业科技在数据采集、处 理和分析方面已取得显著进展，传感器技术、物联网（IoT）以及 大数据平台的广泛应用为模型训练提供了丰富的数据源。然而，农 业数据的异构性、不完整性以及实时性要求对模型提出了更高的挑 战。 现有的机器学习技术，特别是深度学习技术，已经在图像识 别、自然语言处理等领域展示了强大的能力。卷积神经网络 （CNN）和循环神经网络（RNN）等技术在农业图像分类、病虫 个月：与农业科技领域的专家、农户及技术团队进 行深入沟通，明确模型的应用场景和具体需求。 o 第 2 个月：收集与整理农业相关数据，包括气象数据、 土壤数据、作物生长数据等，确保数据的多样性和完整 性。 o 第 3 个月：对数据进行清洗、标注和预处理，为模型微 调提供高质量的训练数据集。 2. 模型微调与优化（第 4-7 个月）： o 第 4-5 个月：基于 DeepSeek 大模型进行初步微调，利

和协调工程的电缆管线施工设 计，汇总并提交电缆管线施工图给用户审核并作施工指导。 D、提出接地技术方案和要求，交给用户审核并作施工指导。 E、监督、指导和协调各自工程的施工图设计，检查施工图的完整性和技术 可行性。并协调施工图的进度，及时提交甲方。并负责进行现场施工指导。 F、在系统深化设计过程中，及时向甲方索取施工设计所需要的工程图纸， 工艺参数和相关技术要求。并及时就各子工程提出对应的技术要求。 极回填土中加入无腐蚀性长效降阻剂；当仍达不到要求时，应经过设计单位的 同意，采取更换接地装置的措施。 监控室内接地母线的路由、规格应符合设计要求。施工时应符合下列规定： (1) 接地母线的表面应完整，无明显损伤和残余焊剂渣，母线光滑无毛刺， 绝缘线的绝缘层不得有老化龟裂现象； (2) 接地母线应铺放在地槽或电缆走道中央，并固定在架槽的外侧，母线应 平整，不得有歪斜、弯曲。母线与机架或机顶的连接应牢固端正； 安装位置应符合设计要求及施工图纸要求； 底座安装应牢固，应按设计图的防水、防潮，防震、防静电要求进行施工； 机房内机柜的安放应竖直，柜面水平，垂直偏差不大１‰，水平偏差不大 于 3mm，机柜之间缝隙不大于１ mm； 机台表面应完整，无损伤，螺丝坚固，每平方米表面凹凸度应小于１ mm； 机内接插件和设备接触可靠； 机内接线应符合设计要求，接线端子各种标志应齐全，保持良好； 台内配线设备，接地体，保护接地，导线截面，颜色应符合设计要求；

录产品从原材料（种养殖）生产、加工、包装、运输、分销、接收等供应链环节建立完整数据记录，实现 来源可查、去向可追、责任可究，强化全过程质量安全管理与风险控制的有效措施。这样极大的改善了产 品来源不明、食品安全无法保证的问题，并推进了农产品品牌的树立。 业务与应用 - 农产品 AR 溯源系统 农事全记录 农机全记录 农资全记录 环境全记录 形成完整履历 实现精准溯源 保障视频安全 通过使用智慧农业云管理系统可

型农业经营主体提供贷款担保服务。 商业模式变革：在大互联网时代，传统行业与 （移动）互联网加速融合是大势所趋，互联网已对整 个农业产业链进行改造。从农资销售、中介服务、土 地流转到农业生产、农产品销售，整个完整的农业产 业链上都已经出现了（移动）互联网的身影。 农业管理现状 数据采 集困难 数据采集困难： 农业生产相关要素的基础数据（土壤、空气、温度、 湿度、光照、产量等）无法及时采集，导致无法针对具体 基础建设 主管部门、企业 按需建设 主管部门、企业 按需建设 建立完善、规范、精确的信息化管理平台，在提升运营效率的同 时，使农场的管理模式具有可扩展性和可复制性 . 管理 体系 建立最完整、最小粒度的三层质量追溯系统，实现农产品从种子到果 实的全程视频监控，实现田间管理技术要点的图文记录，实现种子、 有机肥、生物农药等关键生产要素信息记录 诚信 体系 实现精准科学的成本和利润核算体系，可针对每个产品、每个批 • 日出而作，日落而息 • 家庭制组织 • 较高文化素质 • 掌握现代农业生产技能 项目背景 传统农民 新型职业农民 新农民 22 电商平台核心定位 核心目标： 1 、建立完整的交易体系：平台的电商化，从客户第一次登陆网站，围绕咨询、选购产品、下单、配送、 交付等各个业务环节，进行有效的管理，保障业务流程的准确、顺畅。 2 、有效的客户管理：积累自己的客户资源；收集数据、特征分析；建立机制、分类管理；

保存、上传 结合目前成熟的二维码技术，为一个出产的商品标识二维，让消费者可通过短信、 电话、上网、手机上网 查 询等方式查询自己购买的商品的信息。让蔬菜、水果、水产品等农产品都有完整的“生产管理档案 ”，在各 个环节都有完整的文字记录，方便追溯。 3. 农业产品信息可追溯 在该二维码上记录，农产品产地、种植户名、大棚号、采摘时间、品种、特性等信息。 03 子系统功能介绍 后台数据库 ，供用户进