智慧停车 安全态势 视频监控 视频巡更 消防管理 设备态势 运行状态 数据采集 运维管理 综合态势 大屏首页 数字孪生 能源态势 远程抄表 能源管理 智慧 IOC 运营中 心 场景架构 综合态势：智慧园区运营中心 IOC IOC 是智慧园区运营的大脑，联接客户园区内不同的子系统和场景应用，在融合底层数据和应用的同时，为客户提供统一入口和用户呈现界面。 IOC 安全态势 / 能源态 势 / 设备态势 3 IOC 安全岗观看自动切换和播放的巡逻视频 5 如有异常，上报告警，派发机动岗处 理 2 设置巡逻时间段，到时自动执 行 4 巡逻过程中，按提示随机打 卡 6 巡逻完成，自动生成报 告 1 AI 应用：基于 AI 人脸识别功能，可进行轨迹追踪，实现无盲点监 控 （拓展应用） 优选对比 建立黑名单库 与黑名单库比对 匹配成功？ 提升中海园区的运营智能和创新能力。（ 2 ）园区建设标准化。 华 为作为智慧园区技术以及应用咨询顾问为中海物业提供服务，协 助建 立中海的智慧园区技术以及选型的标准；实现园区子系统的软 硬件解 耦，打造中海标准化的智慧园区，联合拓展市场，向行业输 出中海标 准。 客户价值： 通过精准的周界入侵检测和智能的视频巡逻，提升管理效率，降低人力成本。 高效人车通行，访客自助入园，提升用户体验。

.................................................................................. - 18 - 3.2.2 锐取嵌入式设计........................................................................................ - 18 - 导播控制平台DCS-210................................................................................- 57 - 5.3 锐取教育云资源管理平台........................................................................ - 60 - 5.3.1 概述. 页 共 119 页 多媒体信息的传输、记录与分享 9.1 锐取多媒体服务系统运用于广州市 海珠区实验中学......................... - 93 - 9.2 锐取多媒体服务器运用于广州市 南武中学.......................................... - 93 - 9.3 锐取多媒体服务器运用于广 东外语外贸大学..............

? ? ? ? ? ? ? 汇报提纲 东软在档案领域的实践 数字档案馆建设的背景 数字档案馆的建设目标和内 容 东软数字档案馆解决方案 东软承担本项目的各类保障 1 2 3 4 5 案例及总结 6 SEAS 数字档案馆建设背景 东软数字档案馆解决方案 Neusoft SEAS 政策环境 国家重视 • 《中华人民共和国政府信息公开条例》的提出，标志着档案馆作为“政府信息公开中 心”的新功能； • 《电子文件管理暂行办法》增加了“电子文件中心”的新定位 • 杨冬权明确“五位一体”的新型国家档案馆功能定位，即国家档案馆是爱国主义教育基 地、档案安全保管基地、档案利用服务中心、政府信息公开中心、电子文件管理中 心 2.“ 五位一体”的新型国家档案馆功能定位 五位一体”的功能定位赋予了 保证档案信息的凭证价值和长久保存是 档案信息化面临的主要难题，随着国产 版式技术和电子文件元数据标准的的不 断完善和技术发展，一些先进技术势必 会引入到档案行业中从而带动整个档案 行业的不断发展。 SEAS 数字档案馆建设目标和内容 东软数字档案馆解决方案 Neusoft SEAS 建设目标 建设应用于局域网、政务网、因特网的数字档案管 理系统。  实现对电子文件、电子档案的网上接收

络虽在时延和带宽性能上实现显著突破，但商用部署中仍暴露出多重短板与 潜在风险，部分关键场景存在业务中断隐患。 6G 作为下一代移动通信技术，对网络稳定性与可靠性提出了更高要求。 本白皮书聚焦核心网领域，汇聚行业专家的研究成果与实践经验，深度剖析 4/5G 商用网络事故带来的启示、前瞻性预判 6G 网络面临的可靠性挑战， 提出6G “零中断”网络（Zero-Outage Network, 1. 4/5G网络商用事故启示及6G可靠性挑战 2 1.1 4/5G 商用事故统计分析 随着 4G 和 5G 技术在全球范围内的商用推广，通信网络的规模和复杂性急剧 增长。近年来，全球通信网络中的重大故障事件也屡屡发生，给运营商和用户带 来了严重的影响。根据互联网公开数据和行业报告不完全统计，在 2021 年至 2024 年期间，全球通信行业发生了超过 66 起重大网络事故，影响范围广、恢复时间长、 业务中断时间长。88%的事故中断时长超过2个小时，50%的事故中断时长超过 5个小时，主要因为发现异常耗时长、人工定界、诊断、恢复耗时长。 1.2 4/5G 商用事故启示 1.2.1 技术演进启示 5G网络在商用与能力演进过程中暴露出的问题和影响，要求在6G设计之初充 分考虑并规避。  降低网络复杂度，减少故障风险和定位时长：5G网元和接口数量增加， 长链路交互增加了故障诊断/定位的耗时和难度，当网络信令风暴发生 后需要E2E协同控制才能有效恢复。

各章节 深化阶段 落地阶段 大数据已上升为国家战略，促进实体行业发展 《关于新时代加快完善社会主义市场 经济体制的意见》提出“加快培育发 展 数 据 要 素 市 场 ” 酝酿阶段 十九届四中全会 首次公开提出“数据可作为生产 要素按贡献参与分配” 《关于构建更加完善的 要素市场化配置体制机 制的意见》数据被正式 列为新型生产要素 国务院发布《关于构 建数据基础制度更好 发挥数据要素作用的 够 数一源”确权问题，信息化建设缺乏有效的数据支撑。 第 4 页 政策背景 n 中台是一个基础设施，其以底层的稳态保障上层的敏态，以公共的建设保障各业务线的使用，以当前的重投入保障未来的高产出。 n 中台典型特点： - 数据汇聚打通，解决跨部门协作障碍、业务数据孤岛问题。 - 中台能力复用，面向多业务线服务，解决各个业务线重复开发浪费计算与存储资源问题。 - 企业配 据战略，数据价值，建立独立的数据部门。 - 统一标准规范，解决数据标准不统一，数据质量不高、数据使用成本高的问题。 n 中台以服务中大型客户为主，对于不满足规划要求的客户， 可以通过中台里某个模块如数仓、数据湖或者主数据治 理先切入解决客户实际问题。 数据中台建设企业数字化转型必由之路 拥有比较完善的配 套机制，包括企业 战略、组织文化、 数据部门成熟度等。 业务既不是完全一 成不变，也不会有

广州中海达天恒科技有限公司 中海达无人机知识体系 （中） 广州中海达天恒科技有限公司 技术服务部 陈俊华 18613098112 第 1 页 广州中海达天恒科技有限公司 目录 1. 无人机系统........................................... EBumper、Percepto、BetterView、AMIMON、Vertical AI、Dedrone 等。 核心部件供应商有：InvenSense（被日本 TDK 收购，研发、销售运动跟踪装置中的微机电系统陀螺 仪）、MicroPilot（为无人机系统生产自动驾驶仪）、PolarPro（为运动相机专业生产过滤器等配件）、 uAvionix 等。 配件供应商有：ParaZero、Fuerte 是腰部位置（放置在腰部的多为飞机模型）。 第 11 页 广州中海达天恒科技有限公司 图 5 常规布局固定翼飞机结构 常规布局中，又可以根据主翼于机身的相对位置关系，分为三类： ① 上单翼 指主翼安装位置在机身上方，具有较高的稳定性，但灵活性较差。 上单翼设计让无人机重心降低，增强稳定性。在降落时，相对坚固的机身率先着陆，避免比较脆弱的

用友数据中台解决方案 用 友 网 络 科 技 股 份 有 限 公 司 企业数据中台 —— 助力企业创新化、提升对用户需求的响应力—— 元数据管理、 数据标准、 数据质量、 数据清洗、 数据安全 SOD(Systems of differentiation) 用友数据中台是基于新的数据湖存储方案基础上重新定义的企业 IT 架构核心组成部分 稳定可靠 产品系统 客户管理 系统 财务系统 关联关系不清晰 有效信息过少 数据问题 多存储系统 高频数据变化 大数据量 用友云数据中台 数据智能 分析、报表、搜索与机器学习 智慧数据服务 社会化大数据 + 企业小数据 技术 + 数据 企业数据湖 OneData, OneID, OnePlatform, 基于数据湖实现一站式服务的数据中 台 One Platform 统一数据使用 | 分析、 模型训练、 数据开放 数据主题、 数据集市 财务数据 人员数据 订单数据 供应链数据 用户数据 商品数据 数字化企业数据中台全景图 依托于数据湖的存储技术 ，构建完整的跨行业多领域数据资产体系。 实现企业内部的数据驱动与外部客户的数据服务。 生态 统一数据服务 中心 业务 中心 领域 中心 统一 中心

自阿里巴巴，当时在企业飞速的发展过程中，我们发 现数据使用面临着如下挑战： —各部门低水平重复开发数据集，浪费大量的 存储和计算资源； —数据资源缺乏沉淀机制，导致计算能力的提 升和进化非常低效； —数据割据，算法分离，带来混乱和质量的不 确定性； —业务变更时，数据及数据产品反应不及时； —组织架构制约了数据的共建和共享，缺乏标 建设数据中台，赋能创新改革 成本效应成为了企业及政府机构数据化的绊脚 Weekly / 新经济导刊 / 23 准及激励机制。 经过内部总结发现，数据的“汇 管用”过程中伴随着三个现象特点： 数字业务变化速度非常快、数据处理技 术及方法都很类似、数据及算法中间层能 产生巨大效能。因此，做好数据治理工作成 为当时笔者在阿里巴巴的主要任务，也随之 诞生了阿里数据中台。 无独有偶，企业内的一些数据治理问题，在 各地的政府机构内部也在重复发生。在缺乏顶层 设 加快生产速度及降低重复性。公共 层作为数据中台的核心部分，积累了 最关键的数据资源，同时也是最具备 品质保障的主数据。 简单地看，数据中台有点像一条生产 流水线，从原始数据收集，到提炼成稳定的 生产流程。在这个制作过程中，需要有一套生 产管理流程体系，用以保证数据品质、时效性、 一致性等关键点。但与生产流水线的差别在于， 数据中台不仅需要关注数据生产过程中的效率 问题，中台实际上还具备以下能力：1

艺、流程的标准化和现代化”的重要发展方向。 1. 智慧中医的产业场景 从《规划》来看，智慧中医应用可分为智慧医疗服务、智能辅助诊断设备和 智慧中医药产业三个大类，其下又可细分为①中医经验传承、②中医诊断、③中 医非药物治疗、④中医处方及药房、⑤中医药研究、⑥中医药监管场景、⑦中医 院外管理等七个具体场景。 2 图 1. 智慧中医全场景地图 （资料来源：公开资料整理） 辅助做出更精准全面的诊断。 中医非药物治疗场景是指借助机器人、AI 实现针灸、推拿、刮痧、拔罐、音 乐疗法等中医适宜技术。 中医处方及药房场景指的是在诊断后，借助大数据和 AI 辅助药方的开立， 并在智慧中药房中完成处方的审核、调剂、煎煮。 中医药研究场景指的是运用大数据挖掘、AI 图像识别、自动化技术，对组 方合理配伍、药物有效成分、中药材科学种植、质量稳定性等进行研究，用现代 科学解读中医药学原理 应用到中医诊断的研究中。 在早期，研究者一般采用一种或两种技术来解决中医的智能诊断问题，随着 研究的深入和问题复杂度的增加，研究者发现采用多种技术更加有利于诊断问题 的解决，多种智能技术混合开始用于问题解决。 如华南理工将遗传算法、模糊技术和神经网络三种技术交叉，针对类风湿性 关节炎，提出了一种中医分型诊断系统。厦门大学人工智能研究所利用粗糙集、 神经网络及其软计算技术，构建了关于八纲辨证和脏腑辨证的多种模型和系统，