..61 七、应用场景设计.....................................................................64 7.1 省纪委监委：智慧监督.................................................64 7.2 省高级人民法院：智能审判.............................. .......................72 7.5 省教育厅：智能招生咨询..............................................74 7.6 省市场监督管理局：智能监管......................................76 7.7 省政府办公厅：智能公文处理................................ 整合优质的人工智能资源，为政务数据的高效利用和 智能应用提供强有力的支撑。通过统一部署通用大模 型，面向 面向 13 个省试点部门（省纪委监委、省政 府办公厅、省发展改革委、省生态环境厅、省民政厅、 省市场监督管理局、省教育厅、省公安厅、省高级人 民法院、省商务厅、省卫生健康委、省应急管理厅、 省数据局）的 40 个场景提供服务，推动政务服务向 智能化、精准化、高效化方向转型升级，提升政务服 务水平和公众满意度。

中共中央、国务院 2019 年 5 月 9 日印发了《关于建立国土空间规划体系并监督实施的若干意见》 （中发 [2019]18 号文），明确要求完善国土空间基础信息平台，已自然资源调查监测数据为基础， 采 用国家统一的测绘基准，整合各类空间关联数据，建立全国统一的国土空间基础信息平台 状评估工作。 • 以国土空间基础信息平台为底板，结合各级各类国土空间规划编制，形成全国国土空间规划“一张图” • 依托国土空间基础信息平台，建立健全国土空间规划动态监测评估预警和实施监督机制 建设背景——机构改革后的新要求 5 Huawei Confidential 当前：原部门信息化基础设施并存 业务专网 趋势 1 ：基础设施融合，构建自然资源云和四级专 网 点 地质云 平台 8 Huawei Confidential 测绘 地质 海洋 国土 应用支撑 厂 围绕自然资源生态文明建设总体布局、网络强国战略和建立国土空间规划体系并监督实施的部署要求， 充分运用互联网、云计算大数据、物联网、三维仿真、人工智能等新一代信息技术现代化 为国土空间规划体系建立、用途管制和生态修复、自然资源确权登记、自然资源开发利用等新时代国土空

以国土空间基础信息平台为底板，结合各级各类国土空间规划编制，形成全国国土空间规划“一张图” • 依托国土空间基础信息平台，建立健全国土空间规划动态监测评估预警和实施监督机制 中共中央、国务院2019年5月9日印发了《关于建立国土空间规划体系并监督实施的若干意见》 （中发[2019]18号文），明确要求完善国土空间基础信息平台，已自然资源调查监测数据为基础，采 用国家统一的测绘基准，整合各类空间关联 国 家 节 点 形成数据资源体系管理与应用服务支撑信息化机制！ Huawei Confidential 9 建设目标 围绕自然资源生态文明建设总体布局、网络强国战略和建立国土空间规划体系并监督实施的部署要求， 充分运用互联网、云计算大数据、物联网、三维仿真、人工智能等新一代信息技术现代化 1 2 形成全国统一的自然资源数据资源体系 形成数据资源体系管理和应用服务支撑信息化机制 操作系统和中间件 应用与数据集成 区块链服务 、AI一站式服务 国土空间基础信息平台（合作：特力惠、超图信息、武大吉奥） 数据资源服务 基础通用服务 智能分析服务 地图信息服务 “一张图”实施监督信息系统、一体化综合管理系统（合作：国图、特力惠、数慧 …） 规划编制 规划审批 规划实施 监测评估 数据库（空间、瓦片） 大数据平台 分布式/融合存储 遥感智能平台 华为提供 分析快：常用空间规划模型分析，亿级对象复杂叠加分析

别做一次线性变换，然后将两者 concat 在一起，再进行一次线性变换得到目标节 点的 embedding 特征。最后利用得到的目标节点的 embedding 特征进行下游 的任务，训练的方式的可以采用无监督的方式，如 NCE Loss。 2. GraphSAGE 的优点 GraphSAGE 通过邻居抽样的方式解决了 GCN 内存爆炸的问题，同时可以将直推 式学习转化为归纳式学习，避免了节点的 embedding 为对图网络的分群，利用节点之间的紧密型基于网络的分类去计算群内的 相关参数特征信息；  为对图进行深度卷积神经网络，利用一度用户特征结合用户自身特征进行 卷积，然后推广到二度、三度邻居信息，在此基础上构建全连接层进行有 监督学习。 单一应用方向对识别信用风险可能较弱，但通过三种方式的组合，能够显著提升 模型的风险识别能力。 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 77 02 金融大数据风控模型应用层面的问题 再进行后续排查分析。 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 95 图 7 全局平均可疑度 G(S)得分曲线 04 可疑致密子图分析 从模型有效性来说，Fraudar 有着和其它无监督算法如聚类和异常检测共同的缺 点，即模型输出结果的可解释性差、稳定性差，需要结合统计性指标做出二次判 断。但专家判断需要大量的人工干预，且不具备泛化能力，有效性完全取决于专 家业务能力。例如当

(Preventative maintenance) 机器参数调整 (Automatic optimization) 产量优化 (Yield optimization) 什么是人工智能？ 监督式学习 输入 A 输出 B 输入 A 输出 B 应用场景 … ,1000) 照片标签 音频 文字 语音识别 英语 中文 机器翻译 图像 , 雷达信息 其他车辆位置 自动驾驶 监督式学习示例 输入 A 输出 B 应用场景 零部件图像 有没有瑕疵 ? (0/1) 视觉检测 机器参数 良率 大规模生产 产量 大规模生产 监督式学习在生产制造中的示例 顾客是否接受 是否通过顾客检测 ? 产品研发 / 质量控 制 零部件参数 合同谈判 机器参数

P2 对自然资源开发利用和保护进行监管，建 立空间规划体系并监督实施，履行全民所 有各类自然资源资产所有者职责，统一调 查和确权登记，建立自然资源有偿使用制 度，负责测绘和地质勘查行业管理等。 P3 2019 年 11 月，自然资源部公布了《自 然 资源部信息化建设总体方案》。 《方案》提出，立足已有基础，统筹整合 土地、地质、矿产、海洋、测绘地理信息 的信息化资源，运用移动互联网、云计算、 S3M 瓦 片 地形瓦片 影像瓦片 P43 云中心 边 缘 节 点 国土空间信息平台 “ 一张图” 监督 决策 辅助 分析 调查 评价 国土空间信息平台 “ 一张图” 监督 决策 辅助 分析 调查 评价 政府部门 国家 省 地市 监督 决策 辅助 分析 调查 评价 数据 互通 县 国 土 空 间 规 划 统 一 门

农资企业 科技企业 龙头企业 贸易企业 科研机构 中检认证 新发地市场 新加坡劲升逻辑 政府部门 县财政局 绿色食品办公室 农业农村局 种植业处 农业经管站 市信息化处 质量监督处 县金融办 国投集团 农科院 应用场景一：基于产业互联网运行规则构建产业联盟 农业产业互联网平台 金融资源 农资企业 农事服务企业 加工企业 物流企业 大型贸易企业 C 端销售渠道 控，构建数字化指挥仓库监控，实现少人值守甚至 无人值守 视频监控，守护棚室安全 实时采集作物的生长状况、棚室内人员的作业情 况，可通过远程云台控制和变焦控制来达到全天 候监控作物的生长状况、异常作业人员入侵、远 程监督生产人员标准作业 对冷链仓库的温湿度、冷机运行状态、能耗、 门禁、微环境进行实时监测，合理指导开关门 时间和冷机运行时间、降低能耗 从育苗、栽种、覆土、施肥、灌溉、冷链存储环 节完成生产入库全过程的信息汇聚和追溯，保证 更新业务数据，从而提高合作社内部管理效率；构建合作社 / 家庭农场风 险事件识别及关联评价体系，从经营状况、违规情况、上下游企业交易情 况等多种数据源总结风险事件 KPI ；  生产加工企业管理平台：监督管理全市的龙头企业相关信息、加工类型、 加工规模、所在区域、企业产能、龙头企业评定、补助申报、检验、实施 与落实情况等信息。在线完成相关业务范围的办理、审批、核验工作；  农户管理平台：可实

.......................................74 5.1.1 监督学习.....................................................................................76 5.1.2 无监督学习............................................... 类繁多，包括传感器数据、生产记录、质量检测数据等。在这一阶 段，需要确保数据的完整性和准确性，常用的数据处理方法包括数 据清洗、缺失值填补、数据归一化等。对数据进行标签处理也是至 关重要的，特别是在监督学习的场景下，确保模型能够学习到正确 的目标。 接下来，选择合适的 AI 模型是成功的关键。针对钢铁领域的 具体需求，可以考虑以下几种模型：  线性回归模型：适用于简单关系的预测，如温度和生产效率之 果有显著影响。因此，考虑到钢铁行业的特点和需求，以下是一些 推荐的模型选择策略。 首先，根据数据类型的不同，我们可以将模型分为两大类：监 督学习模型和无监督学习模型。监督学习模型适合于有标签的数 据，例如通过历史数据训练的预测模型，而无监督学习模型则适用 于发现数据中的隐含模式和聚类。 对于钢铁生产过程中涉及的众多变量，如产量、温度、化学成 分等，建议采用以下几种主要模型： 1. 线性

工作规模推进 2010 年 4 月，公安部出 台《关于推动信息安全 等级保护测评体系建设 和开展等级测评工作的 通知》，提出等级保护 工作的阶段性目标。 2010 年 12 月，公安部 和国务院国有资产监督 管理委员会联合出台 《关于进一步推进中央 企业信息安全等级保护 工作的通知》，要求中 央企业贯彻执行等级保 护工作。 5 等级保护发展历程 等保 2.0 发展情况 修订等保 1.0 家安全、社会秩序和公共利益。 第二级 指导保护级： 此类信息系统受到破坏后，会对公民、法人和其他组织的合法权益造成 严重损害，会对社会秩 序、公共利益造成 一般损害， 不损害 国家安全。 第三级 监督保护级： 此类信息系统受到破坏后，会对国家安全、社会秩序造成 损害 , 对公共利益造成 严重损害， 对公民、法人和其他组织的合法权益造成 特别严重的损害。 无需备案，对测评周期无要求 无需备案，对测评周期无要求 合法权益 严重损害 指导 社会秩序和公共利益 损害 第三级 重要 系统 社会秩序和公共利益 严重损害 监督检查 国家安全 损害 第四级 社会秩序和公共利益 特别严重损害 强制监督检查 国家安全 严重损害 第五级 极端重要系统 国家安全 特别严重损害 专门监督检查 28 《管理办法》规定的五个等级： 第一级，信息系统受到破坏后，会对公民、法人和其他组织的合法权益造

数据经纪机构的资质要求与合规义务？ 60 84.数据产品的合规标注（如数据来源、隐私属性）？ 61 85.数据流通中的隐私保护（如匿名化、去标识化）？ 62 86.数据交易平台的合规义务（如审核、监督）？ 63 87.数据流通的反垄断合规要求（如禁止数据垄断）？ 63 88.数据跨境交易的合规流程与安全评估？ 64 89.数据流通的税务合规（如增值税、所得税）？ 65 90.数据流通争议的解决机制（如调解、仲裁）？ 间运营方（如平台企业、行业联盟、政府主导的大数据中心）是核 心枢纽，负责搭建技术平台、制定交易/安全规则（如数据定价、溯 源机制），协调各方协作并保障空间运行；监管与认证机构（如网 信办、工信部、第三方合规认证机构）承担规则制定与监督职责， 确保空间符合《数据安全法》等法规，认证技术与流程的可信度； 技术服务提供商（如隐私计算、区块链、加密技术企业）是底层支 撑，通过“可用不可见”（如零知识证明）、数据溯源等技术，保障 法》）、技术评估（测试技术机制的有效性）、必要的现场核查 25 （确认实际操作与文档一致），综合判断申请方是否满足可信要 求；审核通过后颁发认证证书，明确认证范围（如数据类型、适用 场景）与有效期；后续需定期监督审核（如年度复核），确保主体 持续合规，若发现违规则暂停或撤销认证。整个流程聚焦“从申请到 持续合规”的闭环，通过权威机构与严谨流程共同筑牢数据空间的可 信基础。 可信数据空间中数据格式的合规标准要求？