术路线，选择了北京、天津、上海等18个城市围绕以上六条技术路线开展城市数据基础设施建设试点试验， 并启动了11项数据基础设施国家标准研究制订。 目前，《指引》提出的六条技术路线成熟度还不高，还不能完全实现安全可信基础上的数据大规模流 通，全国各地方各行业特别是开展试点示范的18个试点城市，对各条技术路线的发展现状、技术特点、适用 范围、应用情况、发展趋势等方面有迫切需求。非试点地区和行业也对数据基础设施的试点建设进展高度关 互联网爬取 物联网自动生成 深 度 扩 展 数据生产方式正在发生巨大变化。2022年人工智能大模型的异军突起，对数据资源的需求陡增。据京数智科技研究成 果，预计到2028年全球可流通数据将完全耗尽。数据生产方式将从互联网上采集结构化数据的传统方式向数据资源的广度 和深度两个方向拓展：第一个方向是向广度拓展，即从互联网爬取数据向物联网自动生成数据的方向拓展。各种可穿戴设 备、智能家电、 的技术特点有以下 三方面： （1） BigQuery云数据仓库 BigQuery作为Google Cloud的企业数据仓库，是Google Cloud数据处理的核心枢纽，具备诸多显著优势。它是完全 托管和无服务器的，这一特性赋予了它最大程度的灵活性与可扩展性，使其能够支持从千兆字节到艾字节规模的存储和SQL查 询。消费者可以将数据便捷地上传至BigQuery中，这些数据会被安全加密存储，

要率先打造数字化平台，加快形成集研发设计、生产制造、经 营管理和服务保障为一体的“端到端”企业数字化供应链体 系，构建以数据驱动为核心的敏捷响应和高效协同能力。 1.2 央国企数字化发展趋势 （1） 国家政策 据不完全统计，国家出台的与数字化转型相关的政策已 达45项之多，其中涉及国家战略发展、行业政策调整、企业经 营管理等领域。可以说，数字化转型已经成为国家发展战略的 重要组成部分，是企业发展的新常态，是企业转型升级的战略 ，实现在一个工作台服务多渠道 客户。 （2） 工单系统提供SDK、API等全面的第三方系统对接方式，能够与企业 使用的其他系统实现互通。 （3） 工单系统与在线客服、呼叫中心、智能机器人等产品完全打通， 实现智能服务全场景的深度应用。 2.5 Insight大数据 （1） 可视化拖拽操作，简单易用。自助式的可视化探索分析服务，预置 丰富的数据分析可视化报表，业务数据生成报告，降低业务人员

址、端口、数据库名称等。 数据源类型标识此数据源为一体化数据库、用友支付数据、华青预算数据等类 型标签。 3.2.1.2 登记数据表 按照事先约定好数据采集接口采集各类数据到标准库中形成数据的第一层，第 一层数据完全按照原有数据格式进行存储不进行任何处理，保证数据与来源数 据的一致性。 源数据表登记 对采集来的数据表按照原有的数据格式进行登记，包括原有数据表中包含的数 据项，字段类型等 转换表登记 相比于前两类数据，III 型数据，产权情况比较复杂，它们主要依靠网络爬 虫、甚至是黑客手段获取数据。与 I 型和 II 型数据不同的是，这些公司的流出 的内部数据放在网上供人付费下载。这种数据在当前阶段，还不能和资产完全 划等号。 2、计量规则与货币资本类似 大数据要真正资产化，用货币对海量数据进行计量是一个大问题。尽管很 多企业都意识到数据作为资产的可能性，但除了极少数专门以数据交易为主营 业务 总的来说，大数据是"工业时代的价值思维"的批判，也是对范互联网时代 “创新式资产变革”的回应。作为信息时代核心的价值载体，大数据必然具有朝 向价值本体转化的趋势，而它的“资产化”，或者未来更进一步的“资本化”蜕变， 将为未来完全信息化、泛互联网化的商业模式打下基础。 5.2 大数据时代的数据资产管理 伴随着大数据时代的悄然来临，对数据的重视提到了前所未有的高度。套 上大数据的光环后，原本那些存放在服务器上平淡无奇的陈年旧数一夜之间身

量较高，数据相对完整，可通过数据服务直接提供给应用系统使用，也可进行 批量处理作为其他主题数据的来源。主题数据又分为以下两种类型。 （1）委办局主题数据 委办局交换过来的原始数据进行清洗、比对等处理后的数据。这部分数据 完全按照数据的来源单位进行管理，即每个共建单位都有自己的主题数据库。 它跟委办局业务系统的数据相比，不仅消除数据的错误，也统一了数据标准， 同时保证数据累计变化的结果。 （2）专题数据 根据具体 溃后不影响虚拟机监控器（Hypervisor)及其他虚拟机;虚拟机只 能访问分配给该虚拟机的物理磁盘;不同虚拟机之间的虚拟 CPU（vCPU)指令实现隔离;不同虚拟机之间实现内存隔离;虚拟 机的内存被释放或再分配给其他虚拟机前得到完全释放；同一 物理机上通过虚拟交换机划分虚拟 Vlan 进行虚拟机之间隔离； 不同物理机上虚拟机通过网络设备划分 Vlan 进行隔离;通过 vCenter 进行管理权限分离；权限分配可分为网络管理、账户 要系统命令的使用等系统内重要的安全相关事件；审计记录应 包括事件的日期、时间、类型、主体标识、客体标识和结果。 剩余信息保护 保证操作系统和数据库系统用户的鉴别信息所在的存储空间,被 释放或再分配给其他用户前得到完全清除,无论这些信息是存放 在硬盘上还是在内存中;确保系统内的文件、目录和数据库记录 等资源所在的存储空间,被释放或重新分配给其他用户前得到完 全清除。 第 79 页 城市大数据中心建设概要设计说明书

新为正式码； 若为审批打回，则将打回 意见通知操作者，根据打 回意见修改数据后重新进 行申报提交。 场景样例2  某集团，下属20家分公司，10余家控 股子公司  集团总公司对于分公司完全集中控制， 管理系统均为统一采购，生产系统独 立采购  企业所有人员由人力部门统一管理  客商、存货数据由生产、营销部门进 行录入，信息部门进行审核 特征分析  整个集团中，同一功能使用相同系统

运行与模拟结果数据对比如表4所示。 由表 4 可以看出，实际运行与模拟结果数据基本 一致，但热通道最高温度相差较大。这主要是由于实 际运行中，冷通道的封闭效果无法达到 CFD 模拟中所 假设的100%完全封闭状态。 6 结语 随着智能算力规模的持续快速增长，智算中心的 建设布局亟需加速，这对数据中心的规划设计、制冷 供电和绿色低碳提出了更高的要求，促使通用数据中 心向高效、灵活、智能、低碳的智算中心转型升级。本

要求》中的技术部分，从网络安全，主机安全，应用安全，来对网络与服务器 进行设计。根据用户需求，在本次建设完毕后 XX 数据中心网络将达到等保三级 的技术要求。 因用户网络为新建网络，所以本次建设将完全按照《信息安全技术信息安 全等级保护基本要求》中技术部分要求进行。 1.3. 参照标准 GB/T22239-2008《信息安全技术信息安全等级保护基本要求》 GB/T 22239-2008《信息安全技术信息安全等级保护基本要求》

严博先生 寄语：信息技术的本质在于提高效率，人力资源管理领域的信息技术工具在不 断升级。随着大语言模型和智能代理的出现，AI 的应用范围得到极大拓展， 人们期待通用人工智能（AGI）的问世。然而，完全自主学习和决策的 AGI 在 接下来的 20 年内可能不会实现。在此期间，大语言模型等新技术仍然作为效 率工具，应尽早掌握使用，以便在人力资源管理中发挥其价值。 易路人力资源科技旗下薪智产品总监，曾任 3.1% 26.8% 64.9% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 5 0 企业对于在人力资源管理中应用 AI 技术的态度如何？ 积极探索 小范围尝试 观望 谨慎 完全无感 深入应用 1% 4.1% 7.2% 26.8% 28.9% 32% 0 5% 10% 15% 20% 25% 30% 25 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 企业对于未来人力资源模块投入 HR 和业务领导基于 AI 面试的评分， 决定哪些候选人进入后续的人类面试官面试。目前，通过该系统的 AI 简历筛选服务，可以将简历量从原本的 15 万份筛选至 8 万份左右。 业务线领导已经完全基于 AI 面试的评分决策哪些候选人进入后续面 试，面试量下降至原来的 30%-50%，校园招聘项目的招聘成功率提 升了 15%-30%。 案例二 宝马服务版图中 的人力外包“智慧” 案例三

与万翼科技有限公司形成战略合作关系，在 AI 审图定制规则研发、AI 审图与设 计平台协同、AI 赋能设计场景等方面展开合作，逐步搭建以设计为起点的建筑全 产业链数据平台。 自主知识产权的 BIM 软件 与中望软件联手打造完全拥有自主知识产权的 BIM 软件，从底层几何建模引擎到 应用层的各专业功能开发。 甘咨询 云平台、智能化信息 集成服务 开发基于互联网的云平台服务、云应用服务、通信及信息业务相关的智能化系统