同时提供详尽灵活的数据分析工具，可以实现单设备 1 年、1 季度、1 月、1 周整体趋势分析，从 历史层面分析出业务运行规律，方便的发现业务运行异常；多指标相对分析，实现管理对象的纵 向比较，找到影响具体的异常指标集。 通过对历史记录分析，为管理方式改进提供基础数据，贴合业务指标变化的规律，整合人力 资源，实现关键时段重点关注的优先级理念；为用户年度管理数据的统计提供可能，配合北塔快 速报表开发能 传统运维关于被管对象“警戒值”，而一旦超过警戒值意味着一定程度的“损失”已经发生，有没 有办法在提前一点发现风险呢？答案有多种，通过业务基线的偏离判断异常就是其中一种。 智慧运维平台能根据历史记录自动生成基线，并可按照业务变化规律，形成以日基线、周基 线的数据对比，一旦实时数据大于基线比对点一定范围，即生成智维事件，便于分析；当出现多 次越界后，系统主动通知用户，提示运维风险。 ⱻ12⼀82 疘ഀ ࠀ⨀⨀⨀⨀ꡒ 穦条킏ꅻٴ獞聢⽧륥䡨 ⱻ23⼀82 疘ഀ ࠀ⨀⨀⨀⨀ꡒ 穦条킏ꅻٴ獞聢⽧륥䡨 主机 CPU 波动分析 网络设备 CPU 波动统计 线路流量均值波动统计 2.4.1.4. 日常运维 在运维过程中，运维系统在后台进行规律性监测，但是由于业务上的定期整修、环境的变化， 管理要求的提高均需要运维管理人员对于系统运维工作进行干预操作，为了更好的实现日常运维 的各项管理，BTSO 提供日常运维菜单，为用户提供场景化工作入口，包括对现行监控方式的查看、

经过深层分析，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，就像从矿石中淘金一样， 数据挖掘也因此而得名。这种新式的商业信息处理技术，可以按商业既定业务目标， 对大量的商业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进 一步将其模型化。 在较浅的层次上，它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能，与多维 分析、统计分析方法相结合，进行联机分析处理(OLAP)，从而得出可供决策参考的 统计分析数 查询要求，需要靠系统本身寻找其可能感兴趣的东西。  在一些应用（如商业投资等）中，由于数据变化迅速，因此要求数据挖掘能 快速做出相应反应以随时提供决策支持。  数据挖掘中，规则的发现基于统计规律。因此，所发现的规则不必适用于所 有数据，而是当达到某一临界值时，即认为有效。因此，利用数据挖掘技术 可能会发现大量的规则。  数据挖掘所发现的规则是动态的，它只反映了当前状态的数据库具有的规则， 短信业务使用的总体情况和 发展趋势，分析各时段下业务使用的特征。 既可从业务的角度分析各种短信业务在各级客户中的分布比率，在地区域中的分 布比率，在各种业务类型在的分布比率，得到短信业务的分布规律，从而为短信业务 的综合部署和发展，有针对性地提供业务服务提供决策依据；也可从客户的角度分析 使用短信业务的客户组成、客户价值、客户流失情况以及客户活跃程度。 3.1.2.6互联网业务使用情况分析

同时提供详尽灵活的数据分析工具，可以实现单设备 1 年、1 季度、1 月、1 周整体趋势分析，从 历史层面分析出业务运行规律，方便的发现业务运行异常；多指标相对分析，实现管理对象的纵 向比较，找到影响具体的异常指标集。 通过对历史记录分析，为管理方式改进提供基础数据，贴合业务指标变化的规律，整合人力 资源，实现关键时段重点关注的优先级理念；为用户年度管理数据的统计提供可能，配合北塔快 速报表开发能 传统运维关于被管对象“警戒值”，而一旦超过警戒值意味着一定程度的“损失”已经发生，有没 有办法在提前一点发现风险呢？答案有多种，通过业务基线的偏离判断异常就是其中一种。 智慧运维平台能根据历史记录自动生成基线，并可按照业务变化规律，形成以日基线、周基 线的数据对比，一旦实时数据大于基线比对点一定范围，即生成智维事件，便于分析；当出现多 次越界后，系统主动通知用户，提示运维风险。 基线方式的引入，降低了用户对于“警戒值” 智慧运维平台建设方案 线路流量均值波动统计 2.3.1.2. 日常运维 在运维过程中，运维系统在后台进行规律性监测，但是由于业务上的定期整修、环境的变化， 管理要求的提高均需要运维管理人员对于系统运维工作进行干预操作，为了更好的实现日常运维 的各项管理，BTSO 提供日常运维菜单，为用户提供场景化工作入口，包括对现行监控方式的查看、

XXX“智慧安监”工程的建设，将进一步深化信息化与安全生产业务融合，提升“大数据”利用能力，加强安全 生产周期性、关联性等特征分析，做到检索查询即时便捷、归纳分析系统科学，实现来源可查、去向可追、责任 可究、规律可循。对于促进我市安全生产形势持续稳定好转，提升社会整体本质安全水平，打造“智慧城市”标杆 应用具有重要意义。 “智慧安监”的建成，将促进安全生产管理更加规范，监管效能大力提升，隐患管控和治理更加及时有效，应 建设XXX“智慧安监”平台，形成“信息覆盖 一张网”、“智能管控一张图”、“数据存储一个库”的安全监管信息化体系，实现基础信息规范完整、动态信息随 时调取、执法过程便捷可溯、应急处置快捷可视、事故规律预测预判，创新信息化监管模式，全面提升安全监管 监察信息化效能。 图 系统平台总体架构 XXX“智慧安监”项目建设的主要内容概括为“138”工程，即一套标准规范体系、三个平台、八大应用系统。 部门的职责和定位，增强安监部门监管手段，提 高监管效率；落实企业责任制，调动企业积极性，促使企业由被动监管变为主动排查治理安全隐患，提高企业安 全生产管理水平；实现安全隐患“来源可查、去向可追、规律可循、责任可究”，如图所示。 图 安全隐患排查治理全流程跟踪 其中，安全隐患排查治理信息系统包括：企业基础信息及分类分级管理、排查标准体系、企业安全隐患自查 自报、安全隐患排查监管、安全隐患排

巡更人员和巡更班组....................................................................- 547 - 11.10.4、 巡更班次、排班规律和排班.........................................................- 547 - 11.10.5、 巡更计划................. .............................................................................- 572 - 11.14.3.3、 排班规律和自动排班..............................................................................- 575 - 11.14.3 数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机 的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、 但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘能够自动分析 数据和进行归纳性的推理，从中挖掘出潜在的规律或模式，从 而帮助决策者做出正确的决策。 “行政审批中心云”大数据平台通过整合行政审批中心内部 系统数据、行政审批中心相关部门数据、互联网数据等广泛数 据资源，为行政审批中心分析、印证提供了必要支撑。通过对

江宁区 玄武区 溧水县 栖霞区 润州区 丹徒区 京口区 句容市 通勤人口特征分析 通勤量分析 通勤距离分析 通勤目的地分析 通过多月手机信令数据，分析手机用户每日的出行轨迹，总结规律，识别其夜间稳定点做为居住地、其白天工作 时段稳定点做为工作地，并剔除不通勤用户的干扰，获取主城的居住地与岗位分布。 通勤分析 大数据平台产品建设和应用方案 数据清洗 停留点提取 停留点分析 分析其交往圈信息 形成犯罪人交往圈分析报告，展示其 交往图谱、关键人、异常人员等 系统支持分析交往圈的关键联 系人，进一步分析其个人特征 系统支持选择联系人，进一步进 行追溯，并进行一定的筛选 根据其交往圈规律，结合其位置 轨迹，分析交往圈人缘关系身份 大数据平台产品建设和应用方案 重点人员布控支持 根据嫌重点监控人的实时位置，辅助实现人、车布控 应用 2 重点人员布控支持 根据嫌疑人习惯、移动轨迹

从 2017 年开始， 人工智能连续三年被写 入中国政府工作报告 1.1 人工智能概念 人工智能（ AI ），即人工打造的智能，旨在通过研究人类 思维方式，归纳人类思考规律，是计算机通过深度学习，能够模 仿人类的思考方式，实现人脑的部分功能，替代人脑解决特定问 题。 —— 深度学习：机器学习的一种，通过模式分析方法，建立能够模拟忍耐进行分析学习 的神经网络，实现机器智能化

在实施过程中，DeepSeek 的应用方案将遵循以下关键步骤： - 数据采集与整合：整合中医药文献、临床数据和患者健康记录， 构建统一的数据平台。 - 智能分析与挖掘：利用深度学习算法，挖 掘数据中的潜在规律和关联关系，为研究和决策提供支持。 - 系统 开发与部署：开发基于 DeepSeek 的中医药智能诊断和健康管理系 统，并在医疗机构中推广应用。 - 效果评估与优化：通过实际应用 反馈，不断优化系统性能和服务效果。 提供了多种机器学习与深度学习 算法，能够对中医药数据进行多维度分析。例如，通过聚类分析可 以识别出不同病症的共性特征，通过回归分析可以预测特定药方的 治疗效果，通过关联规则挖掘可以发现不同药材之间的配伍规律。 这些分析结果不仅能够辅助医生进行诊断与治疗决策，还可以为中 医药研发提供科学依据。 此外，DeepSeek 还具备智能推荐功能，基于用户的历史数据 与偏好，为其推荐个性化的中医药产品或服务。例如，根据用户的 种智能推 荐不仅提升了用户体验，还促进了中医药产品的市场推广。 DeepSeek 还提供了可视化分析工具，能够将复杂的中医药数 据以图表、热力图等形式直观展示，帮助用户更好地理解数据背后 的规律与趋势。例如，通过时间序列图可以展示某种药材价格的变 化趋势，通过网络图可以展示药材之间的配伍关系。这些可视化工 具不仅适用于专业研究人员，也适用于普通用户，使其能够更轻松 地获取有价值的信息。

施，正在成为产业数字化转型的基础。 2 、推进 5G 应用创新，保持战略定力 理解 2 ： 5G 应用创新已进入深水区，我们已经探 索出一些融入行业的路径，需要加大投入，推进“场 景化→标准化→规模化”。 3 、尊重客观规律，加速产业成熟 理解 3 ：需要加速 5G 工业终端模组等产业链成 熟，解决 5G 落地最后一米的问题，实现工业设 备的 5G inside 。 4 、创新合作方式，共推融合发展 理解 4 ：数字产业化、产业数字化都离不开跨界融 重印等）以及表面形状缺 陷（如崩边、凸凹坑等）。 准确识别图像中的 人体相关信息，包括人体 检测与追踪，关键点定位， 行为特征识别等，以方便 高效对人员操作行为进行 管理分析。 对已知规律的物品 进行分辨，包含外形、颜 色、图案、数字、条码等 的识别，也有信息量更大 或更抽象的识别如人脸、 指纹、虹膜识别等。 18 智绘工厂，智造未来 平台服务 4—— 安全生产能力

03 数字化监测与能碳管理 数字化监测平台通过传感器和智能终端，实时采集园区内各个工业生产环节和运 营流程中的能耗和碳排放数据。平台对采集到的数据进行深度分析，发现能耗的 变化规律和潜在问题，为园区制定针对性的碳减排策略提供精准的数据支持。 数字化能碳管理功能通过构建“源网荷储一体化” 的新型电力系统，实现多能源管 理。智慧能源管控系统实时监测园区各个能源的使用情况，精准识别能源的消耗