国区块链领域论文数量全球占比超 36%，位于世界首位。 2015 年至 2024 年，全球区块链专利申请总量约 20 万件，我 国占比超 60%，连续多年位于世界首位。全国 32 所普通高 校，47 所高等职业院校备案区块链专业，布点区块链相关专 业 2500 个，为区块链领域高质量发展提供了人才支撑。区 块链应用创新持续深化，截至 2024 年底，国家网信办已发 布 17 批次共 4103 个区块链信息服务备案，区块链加速融入 （一）信息化人才培养体系更加健全 信息化学科体系持续完善，人力资源社会保障部等9部 门联合印发《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案 （2024—2026年）》，进一步发挥数字人才支撑数字经济的 基础性作用。教育部支持高等院校新增数字经济本科专业80 个，全国数字经济本科专业达227个。人力资源社会保障部 指导各地技工院校开设通信网络应用、物联网应用技术、数 字媒体技术应用等专业，推动技工院校工学一体化课程教学 速互联、共享和智能调度。截至2024年底，中国科学院科学 数据中心发布在线数据集超94000项，科学数据在线存储量 超78PB，实现科学数据相关各类资源的统一发现与服务。“人 工智能+高等教育”深化开展，教育部公布两批共50个“人工 智能+高等教育”应用场景典型案例，布局建设首批13个学科 领域垂直模型，试点打造100个智能化数字教师，虚拟仿真 实验室、远程在线实验平台、AI智能助手、智能教学评测等 新应

其能够专注于更核 心的战略性工作。 4. Deepseek 筛选简历的可行性分析 在当前的企业招聘流程中，简历筛选作为人力资源管理的首要 环节，常常面临着效率低下、主观性强以及人力资源投入过高等问 题。随着人工智能技术的快速发展，Deepseek 作为一种先进的智 能化筛选工具，其在简历筛选中的应用逐渐显示出独特的优势。首 先，Deepseek 能够通过自然语言处理技术，快速解析大量简历中 集成与兼容性：Deepseek 技术能够与现有的人力资源管理系 统（HRMS）和申请人跟踪系统（ATS）无缝集成，保证了数 据的流畅传输和处理的连贯性。 5. 安全性：在处理敏感的简历数据时，Deepseek 提供了高等级 的数据加密和安全措施，确保所有候选人的个人信息得到充分 保护。 综上所述，Deepseek 技术在简历筛选的应用中展现出高度的 技术成熟度，其强大的数据处理能力、先进的 NLP 技术、不断优 与各部门 的沟通，收集招聘经理和团队的需求反馈，确保筛选工具能够精准 匹配企业的人才需求。 其次，需评估现有招聘流程中的痛点和瓶颈，例如简历筛选效 率低、人工筛选的主观性过强、候选人匹配度不高等问题。了解这 些痛点是优化筛选流程的基础，同时也能为后续的系统配置提供依 据。 进一步，需要确定筛选标准的具体指标。这些指标通常包括但 不限于以下几个方面： - 学历背景 -

现协同技术攻关，共同打造安全、好用、开放的产品与解决方案，并开展测试认证、技术培训、方案孵化、应用示范、推广交流等系列活 动，促进合作组织成员的共同发展，共建包容、繁荣的信息技术生态系统。 实验室面向全国范围的高等院校发起，依托海光DCU资源、AI for Science及大模型支持经验，与海光信息科研成果转化和推广 渠道等优势实力，通过专业课程、赛事培训、应用实战等多元化举措，搭建领先的人才实训环境。

 客户个性化安全需求提供 1 对 1 的安全专家服务  无需复杂操作，网站购买和简单配置之后便可开启安全防护  提供便捷的 Web 控制台界面进行管理 易使用  产品基于电信级设备、放置高等级数据中心，专业的安全团 队提供运维保障 高可靠 产品优势 渗透测试 安全管家 安全评估 漏洞扫描 等保咨询 安全培训 应急响应 web 漏洞 扫描 web 应用 防 火墙 统、态势感知 DAC 、网页防篡改 DDoS 防护：在网络入口实时监测，当发现超大流量攻击时，对源 IP 进行清洗，清洗无效情况下可以触发黑洞机制。 IP 访问白名单：提供对实例进行 IP 访问过滤功能，实现高等级的访问安全保护， IP 白名单最多可配置 1000 条，详情请参见设置白名单。 专有网络：专有网络是一种隔离的网络环境，安全性和性能均高于传统的经典网络。专有网络需要事先创建，详情请参见创建专有网络。

节能实施前、中、后多重保障机制，实现全流程安全智能绿色运维 43 智慧行业应用类-智慧通信 案例详细信息 case Details 1. 行业痛点导向的技术突破概述 针对现网设备种类繁多、业务场景复杂、节能管控难、实施风险高等难题，案例创新提出了机房AI节 能技术体系，突破解决了全网异构设备自智自优节能决策与多模智控、统一感知分析与绿色评估、全流 程安全智能绿色运维等关键技术难题，自主研发了全国统一、云边端协同的机房AI节能平台，实现“千房 开放共享，多协议多类型的终端和平台接入 案例详细信息 case Details 1. 行业痛点导向的技术突破概述 • 挑战 （1）存在云存储、网络带宽费用较高、回传数据时延较高、中心云AI推理服务器成本较高等弊端 （2）业务不同软硬件需求不同 （3）云平台多标准各异 （4）算法框架差异大适配难 （5）需求碎片化开发周期长 • 目标和总体概述 针对行业多样化的边缘智能业务场景，运用分布式计算、 业生态建设正在逐步启动。基于国产操作系统的市场需求将出现快速增长，国产化操作系统在交通行业 中的发展符合当前国家自主创新与国产化的战略布局，将是未来国产化环境终端管理行业的发展趋势。 银河麒麟操作系统具备轻量桌面、系统原子更新、高等级信息安全以及硬件多域隔离、操作系统混合部 署能力，支持x86、ARM、RISC-V、LoongArch架构，可满足AFC场景对操作系统安全可信、实时可靠的 需求。 122 智慧行业应用类-智慧交通

障注入、演练指挥、演练复盘等能力： 故障模式管理 提供丰富的故障模式库，如过载类故障、网络类 故障、状态变化类故障等，基于故障模式可以构 造业务故障场景。过载类故障包括磁盘IO高， CPU负载高，内存利用率高，网卡流量高等。网 络类故障典型如网络丢包、网络时延、网络中 断、网络错报、乱序、重复包等。状态变化类故 障有kill进程、关机、重启、磁盘只读、停止服务 等。 29 图2.20 6维故障场景分析法

模型全生命周期管理是保障平台智能 化落地的关键能力。当前，AI 模型在系统各功能中深度应用，模型需 要随着客户行为、市场环境与业务需求的变化而不断变化，缺乏持续 管理的模型将面临性能下降、运维混乱、业务端技术门槛高等问题。 因此，AI 模型全生命周期管理能力需涵盖模型从训练、部署、监控到 迭代优化的标准化流程。具体来说，这一能力支持内置常用 AI 模型 模板，例如推荐算法、预测模型、自然语言处理模型等，并支持用户

（2）实施“分域保护”，按“谁主管，谁负责；谁运营，谁负责”原则，合理划分安全域，确定安全域物理或 逻辑边界，各自负责主管安全域的建设和管理。 （3）实施“分级保护”，网络层面的安全防护依据网上审批服务中所需的网络防护最高等级实施。业务安全 保护依据具体服务所需的业务保护等级实施。 （4）通过防火墙进行边界保护和访问控制，并在重要部位部署入侵检测系统和网站监测系统，有效抵御各种 黑客攻击行为。 （5）对操作系统

机频繁起动。各部件可自动分时、延时起动，减低起动电流。空调机组发生故障（如过滤网需清 洗或更换、压缩机故障、电加热故障、加湿器故障、风机故障、冷凝器故障、温度过高或过低、 吸气压力过低、排气压力过高等）时，能发出声光报警信号并在显示屏上显示。空调机组之间的 控制能互相连接、互为通讯、互为备份。可根据制冷要求控制启动空调机组的数量及可设定定时 轮换工作。当任一机组故障，可自动停机及自动切换至备份系统，并发出声光报警。

化迭代，助力发电企业智能化发展。 3.2.3.4.3 BI 分析平台 数据分析是对大量结构化和非结构化的数据进行分析处理，从 中获得新的价值，具有数据来源广泛、数据关系复杂、数据计算量 大、计算速度要求高等特点。数据分析过程通常会涉及来源非常多 的数据，数据清洗和预处理比较繁琐，很少能一次分析到位，一般 都要经过多次反复试验，才能得到满意结果。数据“价值”的获取是一 件繁琐而又专业性很强的工作。对从事这项工作的人的要求非常高，