像世界 ［专栏］ 元宇宙时代，技术长什么样 第三章 你所知的第一个元宇宙：维基知识之城 维基百科：知识之网是如何织成的 “你为什么不编辑一下呢？” 维基元宇宙的背后：大规模协作构建全球知识体 ［专栏］ 人们为何和如何大规模协作 第四章 如何建设好的元宇宙：Decentraland虚拟之城 Decentraland，一个3D的虚拟世界 Decentraland缺少的是人的活动 如何建设好的元宇宙 活和工作的新世界，我们按现在的新说法称它为元宇宙，有时 也会直接称它为新数字世界、数字世界或新世界。总的来说， 元宇宙是恰当的新名字。未来我们将不止看到一个元宇宙，而 是会看到一个个元宇宙、一个个美妙的新世界。 推荐语 方军提出了一个思考，即在我们的数字未来，实体世界会 越来越像数字世界。的确如此，如果把元宇宙形成混合空间的 过程看作实体世界与数字世界的融合，那么我更倾向于将这一 边界的消融理解为数字世界对实体世界的侵占。而能够制约这 一侵占的，不是空间而是时间。 胡泳 北京大学新闻与传播学院教授 我向你推荐《元宇宙超入门》，是希望提供一个新的角度 审视我们所处时代的变化。元宇宙是未来创作者经济的载体。 元宇宙必将开启一个刺激互联网创新的大时代。 李檬 天下秀数字科技集团创始人、董事长及CEO 方军的新书是一本结构严谨的元宇宙入门书，超越了其游 戏的起源。本书特别有价值的是，它讨论了大规模协作的机

常理赔的保险权益，同时避免骗保客户给公司带来的经济上的损失成为了 一个十分关键的问题。近几年，随着 AI 的蓬勃发展和数据的不断积累， 从算法技术来讲，很多行业在欺诈风险识别中表现出了非常优异的效果， 产生了一些非常好的价值。但由于算法本身属性的原因，模型的结果却难 以解释，但这在真实的业务场景中却非常关键。这次带来的分享内容，就 是我们在实际的保险理赔反欺诈场景中的一个模型，可解释性的一些探索 经验，希望能够 模型可解释性在实际的场景中的一个具体的应用和实施方案  对模型可解释性的简单的展望 01 模型可解释性的整体背景 软件工程学上我们经常用到一个术语叫软件的生命周期，这里把它用在模 型上，按照模型的生命周期来看，将模型的可解释性总结为三个方面，或 者说三个不同时期的作用。 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 9  模型的开发和构建。企业模型解释在优化模型的期间，是一个优化 模型的 模型的一个非常重要的手段。在实际的模型构建的过程中，这种 bad case 分析寻找模型优化方向还是一个比较困难的问题，如果模型可 解释，可以对出错的样本采取针对性的措施对模型进行优化。  我们的模型试运行上线期间。模型的可解释性能够提升模型的可信 度，同时有利于业务的推广。  模型推广期间，模型预测真正人融入到具体的业务环节流程之中。 之后，我们希望这个模型能够可以解释模型预测值的解释内容，能

智能客服场景一 大数掘挖掘专家 4 背景与挖掘目标 智能客服场景二 大数掘挖掘专家 5 智能客服描述 > 目前常用的智能客服应用的原理是 ：先建立好标准问题 -- 答案库 ，每个标准问题都对应一个标准回答；当 客户提出问题后 ，系统经过一定的规则运算 ，将客户提问和标准问题关联起来 ，再把对应的标准回答反馈 给客户 ，让客户在与客服机器人交流的过程中有更便捷的体验。 背景与挖掘目标 招生 " " 电话 " " 地址 " " 五 " " 完小 " " 西 " " 十 " > 中文表达中最常用的功能性词语是限定词 ，如“的”、“一个”、 “这”、 “那 ”等。这些词语的使用较 大的作用仅 仅是协助一些文本的名词描述和概念表达 ，并没有太多的实际含义。 > 而大多数时候停用词都是非自动生产、人工筛选录入的 ，因为需要根据不同的研究主题人为地判断和选择 ，这些都把它做纠正处理 文本预处理 大数掘挖掘专家 15 > 此外 ，还会有部分近义词 ，主要出现在一些疑问词上 ，举例如下 ： “为何”、 “为什么”、 “为啥”等 ， 这里都把这些词替换为同一个词。 文本预处理 近义词替换 大数掘挖掘专家 16 提取 NLP 文本相似度特征 > a. 两个语句的长度上的差距 > b. 两个语句的编辑距离 > c. 两个语句的 n-gram 相似性的特征

找到本质解 U型思考方法论是一个找准问题、看透本质、谋定而后动的思考模型 问：定义核心问题 ►用WHY提出问题：探寻动机，发现原因 ►用WHAT提出问题：发现本质，聚焦靶心 初始问题 初始问题 初始问题 根本原因 Why Why Why 4 定义核心问题的过程中，以保险行业里一个热门的问题为出发点，试图通过WHY、WHAT的方 式找到问题真正的本质。先提出一个问题，然后分析该问题的原因，再进一步思考为什么会有这 些原因存在，最后深入思考这些原因具体是什么。通过这样不断拆解问题的思考方式，企业可以 更加全面地了解问题的本质和解决方法。 在对每一个问题进行解释回答时，会出现很多的相关因素，需要尽量聚焦主要原因，剪除次要原 因。以下图示例为例，首先提出一个初始问题：保险公司该如何布局AI能力？其次，根据抛出的 第一个问题去思考相关的答案。比如，保险公司需要通过布局AI来提高其效率和精准度，个性化 产品和服务，专注创新和长期发 到了“未来的不确 定性”是企业需要关注的重要原因后，再深入去思考这些导致“不确定”因素具体是什么，等等。 上述例子在不断深挖问题的过程中，可能使得问题本身变得破碎，因此，针对每一个问题的解释 回答，不仅要聚焦一个重要的因素，同时在一些必要阶段需要进行升维/抽象化，使得最终的问 题具有通用性。在这个例子中，最终可能会将问题抽象聚焦为：“看不清楚未来的趋势和规律” “缺乏明确的定位”“无法有效识别机会”等。

报表等网络管理功能，同时实现对多种系统及上层应用的监控管理功能， 包括服务器、数据库、邮件服务器、WEB 服务器、应用服务器、操作系统、 网站监控等。 APEX IT 运维和服务管理系统提供一个图形化、可定制、统一的监控管理平 台。通过它实现对 IT 基础架构性能和告警数据的直接监控与展示（网络设备、 7 / 356 运维管理平台建设方案 主机、操作系统、数据库、中间件和应用等），实现对用户环境的整体运行状 自动周期性报表，如日报、周报、月报、季报、年报等 6) 支持 PDF、HTML、Excel 等报表格式 11 / 356 运维管理平台建设方案  基于 ITIL 的运维流程管理功能 Apex 系统定位于一个稳定、开放的综合 IT 运维服务管理平台，遵循 ITIL 规 范 。 在 架 构 上 采 用 了 Java/ J2EE、XML、JSP、Hibernate、RMI、JPBM、JETSPEED2 等成熟技术。 管理系统的核心；对于其他的 Win32 操作系统，WMI 是一个有用的插件。WMI 以 CIMOM 为基础，CIMOM 即 公 共 信 息 模 型 对 象 管 理 器 （ Common Information Model Object Manager），是一个描述操作系统构成单元的对象数据库，为 MMC 和脚本程 序提供了一个访问操作系统构成单元的公共接口。有了 WMI，工具软件和脚本

创造更大的价值。为了实现业财融合，企业从以下几个方面展开细分的落地方案： 1. 需求分析：充分了解企业的业务和财务管理需求，明确数字化平台需要实现的功能和目标。 2. 设计系统架构：根据需求分析，设计一个模块化的数字化平台架构，包括财务管理、业务运营、数据分析等模块，以实现业 财融合的闭环。 3. 选择合适的技术和工具：根据系统需求，选择合适的技术和工具，如财务软件、数据分析工具、云计算技术等。 4 与其他系统模块（如财务报表、预算管理等）顺利协同工作。 维护和更新：基于规则的会计引擎需要定期进行维护和更新，以适应会计准则和规则的变化。这包括更 新 会计处理流程、修改会计规则、优化程序代码等。 通过以上步骤，可以实现一个基于规则的会计引擎，以帮助企业正确地处理和记录财务交易。虽然这 种 方式需要手动更新规则和准则，但对于遵循特定会计标准的企业来说，这种方式通常比较简单、直 接。 实现基于规则的会计引擎需要遵循以下步骤： 首先需要分析所采用的会计准则和规则，以确保会 计 引擎能够正确处理和记录财务交易。 设计会计模板：根据分析结果，为每种财务交易类型设计一个会计模板。每个模板应包括所涉及的会计科 目、分录方向（借贷方）、金额计算方法等信息。 创建会计模板库：将所有会计模板存储在一个统一的会计模板库中。这有助于保持模板的一致性，便于 维 护和更新。 编写会计引擎代码：根据设计的会计模板，编写会计引擎的程序代码。代码应能够根据财务交易的类型，

个农业农村大数据服务平台 2 个门户（一个管理门户、一个服务门户） 1 个移动客户端 - 豫农通 APP （一个管理版、 一 个服务版） 3N 个数字化应用（ N 个数字化场景应用、 N 个 数字化行业应用、 N 个数字化决策应用）。 项目特色：①一个平台，一个标准，一个入口， 一个身份，一次登录，一览无余； ② 应用按照“一套标准，一个数据库 ，一批数字 化应用， 一个平台， 一组中台， 一朵云， 一朵云， 一 个 APP ，一张图 ，一个试点 ”，在此基础上 ， 农 业农村部大数据发展中心建设了国家农业农 村大 数据公共平台基座。 整合涉农历史数据 挖掘数据价值 建设数字乡村 助力乡村振兴战略 项目模式：省农业农村厅厅长主抓，信息化处牵头 核心业务处室共同成立“专班 ”，推动各业务处室 的需求调研和协调。 项目概述：武威市凉州区农村局 ，县区级农业农村大数据服务平台。

项亟待解决的挑战。 省级可信数据空间的建立，旨在统筹各类数据资源，形成一个 共享、开放、可信的区域性数据生态系统。该系统不仅能够促进政 府部门间的协同工作，提高行政效率，还有助于企业、研究机构等 社会主体参与数据共享和合作创新，进而提升整体社会经济的活跃 度。这一方案的实施，将有效打破信息孤岛，推动数据资源的整合 与流通，形成一个互利共赢的数据共享新局面。 值得注意的是，随着数据隐私保护和安全问题的日益凸显，如 位在数据使用过程中遵循法律法规，保障数据的合法性与合规 性。 5. 推广与应用：通过典型案例的推广与应用，引导和鼓励各级单 位和社会主体积极参与数据共享，提高全社会对数据价值的认 知和利用能力。 这一切措施的实施，最终将形成一个以数据为核心驱动力的省 级经济生态，促进创新、增强竞争力，实现社会效益与经济效益的 双赢局面。省级可信数据空间的建设，既是推动地方数字化转型的 重要举措，也是提升公共服务效率、增强政府治理能力的重要保 可用性：数据空间应能够支持多种数据分析与应用，包括业务 分析、政策研究、科学研究等，提供直观的数据可视化工具， 帮助用户更好地理解和利用数据。 综上所述，省级可信数据空间的定义是在数据安全、共享和应 用的基础上，构建一个高效的数字治理工具。它不仅是信息化建设 的重要组成部分，也是实现智慧治理、推动数字经济的重要平台。 通过对现有数据资源的整合与深度挖掘，省级可信数据空间为政府 管理、社会服务和经济发展提供了强有力的数据支撑。

数据处理量成倍增长，而随着互联网应用的发展，网上应用系统也越来越多， 使 IT 系统运行环境变得更加复杂，造成了机房管理、系统监控、运行维护工 作十分困难的局面。 虽然信息中心各科室对已经有各的监控管理手段，但缺乏一个集中、统一的 监控平台，及时发现与解决网络、硬件、安全设备、操作系统、数据库、中间件、 应用系统、机房空调、 UPS 等突然出现的问题。 因服务对象的不同，使用产品混杂。怎样很好地解决以上问题，把各种类型 监控管理与操作自动化管理体系。 2)数据综合分析体系：面向管理者，以统一资源配置库为基础，对资源监 控与操作管理体系数据进行分析挖掘，建设辅助运营决策的数据综合分析体系。 运维管理体系架构是一个完整的 IT 系统运维管理架构，是 IT 综合运维管 理 的较高目标。 2.3. 1 系统总体架构设计 系统由监控采集层、数据处理层、服务管理层、运行展现层组成。 IT 系统监控管理平台项目—— 统一事件平台负责对来源不同的告警信息进行过滤、压缩和关联，以及对不 同来源的性能数据进行规范、汇聚、分析等，并通过根源问题发现等功能，实现 快速的故障定位，保证业务系统的监控运行。 灵动展现平台是一个个性化监控视图开发工具，可以根据管理需求，对各类 资源进行灵活组合，生成各类资源展现监控视图。 2.3.4 运行展现层 运行展现层有运维门户(Portal)、用户管理(ACM)、报表开发工具(Report)

数据整合与共享：通过构建视频数据平台，整合各类监控资 源，为决策提供依据，促进信息共享。 这些措施不仅能够有效预防和减少安全事故的发生，还能够增 强公众对安全管理的信任感，有助于构建一个安全、和谐的社会环 境。 最后，未来公共安全领域将朝着智能化、系统化的方向发展。 AI 大模型的应用是提升公共安全管理效率的重要途径，期待这一技 术在实际运用中发挥更大的作用，助力城市安全管理的现代化进 o 支持多种 AI 模型：系统应支持多种 AI 模型，同时具 备 自适应学习能力，能够根据反馈不断优化模型，提 高事 件检测能力。 通过以上系统需求的全面分析，我们可以为公共安全领域构建 一个切实可行、功能强大的 AI 智能视频挖掘系统，为有效应对各 种公共安全事件提供有力支持。 2.1 功能需求 在公共安全领域，引入 AI 大模型进行视频智能挖掘的系统功 能需求应充分考 大模型视频智能挖掘的有效实施依赖于高 效而可靠的数据存储与管理方案。该方案需要确保视频数据的完整 性、可用性和安全性，以便在涉及公共安全的紧急情况下迅速检索 和分析视频内容。 首先，该系统应建立一个结构化的数据存储体系，将视频数 据、元数据和分析结果分别进行分类存储。数据存储层次需包括： 1. 视频数据存储：采用分布式存储平台，以支持海量视频数据的 存储需求。视频数据应根据录制时间、地点和事件类型进行分