委办局使用。 大数据中心在数据整合的同时提供基础数据的可视化展示，包括数据的查 询，人口法人数据的统计报表；将人口、法人数据结合 GIS 地图进行展现；对 于数据应用无法满足需要的情况，提供自定义展示等功能。 基础信息库应用可以实现对人口和法人的全生命周期管理和展示。基础数 第 15 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 据和扩展数据的融合初步组成 XX 大数据中心，后期面向公众、企业、政府提供 数据首次入库采集与整合流程 分析首次入库的清洗规则，ETL 配置执 行，保证数据准确。 2 正常运行过程中的数据整合流程 梳理数据转换规则、比对规则等，ETL 配 置执行，保证不产生重复数据 3 数据交换平台配置，可自定义数 据采集内容和数据采集周期 提供采集周期和采集数据内容的配置功 能。 4 数据字典采集和整合，保证数据 一致性 梳理数据字典及各委办局数据比对规 则，ETL 配置执行 5 数据入库规则，入库后形成各委 数据交换平台支持配置简单的规则，过滤错误数据，并通过日志等形式， 反馈给用户。 第 30 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 （2）数据处理层 ETL 做数据清洗、比对时，支持将过程错误信息存放到预先定义好的数据库 中，这样可以查询到清洗和比对的数据记录。 （3）应用层 数据管理平台提供错误数据反馈功能，当用户发现错误数据时，可登录数 据管理平台，提交错误数据反馈信息，将信息提交给数据的提供者和维护人员，

集、加工、使用的信息资源，包括财政业务过程中应用支撑平台内产生和生成 的信息资源及财政掌握的其他业务系统数据库、外部文件资源等。 数据资源目录体系和数据资源目录交换体系，这两个体系是密切不可分的。目 录其定义是为使用“名字一地址映射”允许在客体与其位置之间建立动态联系。 财政数据资源目录的概念更类似于图书馆中使用的分类目录概念。以核心元数 据为主要描述方式，按照信息资源分类体系或其他方式对财政信息资源核心元 搜索引擎、数据 挖掘等相关技术来实现数据分析利用。 3 功能设计 财政数据资源目录体系定义为以元数据为核心，以财政数据分类表和主题词表 为控制词表，对财政数据资源进行网状组织，满足从分类、主题、应用等多个 角度对财政信息资源进行管理、识别、定位、发现、评估与选择的工具。 第 5 页 通过定义数据资源目录体系，建立数据资源管理机制。数据资源目录体系应具 有以下功能：  建立描述资 在线填报是由采集数据提供者登录系统，在线根据采集表单录入采集数据， 确认无误后，一次将本次的采集结果上报，上报后的采集结果不能够再进行修 改。 3.2.3 数据质量检查 按照数据间的逻辑关系，定义数据检查规则，在执行 ETL 时发现数据问题。数 据质量检查的流程是由数据校验规则设置确定的。反馈校验结果后流转到人工 检查确认流程。 3.2.3.1 检查组件 完整性组件  个别完整性

来发展方向。融合架构从1.0到2.0， 已经实现了存储资源和异步计算资源 的弹性组合。现在的融合架构正处于 3.0阶段，也就是通过连接池化和重 构技术，实现不同的计算资源的协同 能力。通过软件定义来实现业务自动 感知和资源自动重复，使计算的性能和效率大幅度提升。 在硬件层面，通过硬件重构来实现资源置换。CPU与GPU、 FPGA、xPU等各种加速器将更加紧密结合，利用全互联 NVSwitch、CXL、Open 等，实现了CPU和设备、设备和设备之间的内存共享，构建 高效池化的智算中心从理想照进了现实。 软件层面则通过软件定义，在可重构的硬件资源池基 础上，通过灵活的组织，将不同的资源池组成专业的服务 器、存储、网络系统，并实现资源的高效管理和调度以及 数据在池化资源的灵动流转。当AI与软件定义结合后，赋 予了软件定义更高级的含义。从业务上，实现了基于业务 特征感知的智能资源调度，让合适的资源在合适的位置去 48 中国工业和信息化 ｜CHINA INDUSTRY & INFORMATION TECHNOLOGY 一样。从管理上，实现了智能化的运维，也就是智算中心 的无人巡检、故障自愈等。 软件定义的典型趋势是软硬件协同设计，由专用芯 片、FPGA处理更多的业务负载，由软件进行更智能化的 管理和调度。例如，基于FPGA和NVMe组成资源池，以 硬件辅助虚拟化的方式为虚拟机实例提供接近硬件性能的

踪溯源，加强内外部网络行为监管、促进核心资产（数据库、服务器、网络设 备等）的正常运营。 数据库安全审计系统是通过网络数据的采集、分析、识别，实时监控网络 中数据库的所有访问操作，同时支持自定义内容关键字库，实现数据库操作的 内容监测识别，发现各种违规数据库操作行为，及时报警响应、全过程操作还 原，从而实现安全事件的准确全程跟踪定位，全面保障数据库系统安全。 5.1.6.2.部署方式及说明 定的各种触发条件，通过 多种方式（例如邮件、声音、SNMP Trap 等）通知用户，并触发可以自定义的 响应处理流程，直至跟踪到问题处理完毕，从而实现安全事件的闭环管理。 系统支持设备控制脚本，允许管理员自动对设备进行操作控制，及时阻断 攻击源。系统内置工作流引擎，能够进行响应处理流程的自定义。 （5）知识管理 系统具有完善的安全管理知识库系统，内容涵盖安全事件库、安全策略库、 安全 件交叉视图、基于资产及 安全域的风险视图，等等。 （7）报表报告 系统具备实时和调度报表功能，能够根据各种统计条件实时动态地产生丰 富的统计报表，也可以根据客户自定义的调度计划定期自动生成报表报告。系 统支持客户自定义报表功能，能够生成各类客户化的报表报告。 5.2.3. 堡垒机 堡垒机是针对业务环境下的用户运维操作进行控制和审计的合规性管控 系统。它通过对自然人身份以及资源、资源账号的集中管理建立“自然人—

特指具备图形渲染能力的硬件， AI 加速卡特指用于 AI 推理或训练的硬件。本材料主要针对 AI 加速卡进 行分析 TaaS 是指 TensorFlow asa Service ，深度学习平台及行业大数据解决方案 智算中心定义 建设目的 应用领域 主要特征 • 专用 ASIC 芯片为主 • 为大规模科学计算任务提供支撑服 务 带动政府治理及各行各业数智化转型升 级，促进产业 AI 化、 AI 产业化 促进信息服务业云化转型，通过资源共 实现细节：训练阶段功耗≤ 25kW/ 节点，推理阶段≤ 10kW/ 节点，确 保 高效节能运行。性能提升： PUE ≤1.15 ，显著降低数据中心运营成 本。 技术点：使用昇腾 CANN 6.0 自定义算子开发，优化 GNN 卷积操作。 实现细节：针对昇腾硬件特性进行算子优化，提升计算效率。 性能提升：算子执行效率提升 40% ，显著提高模型训练和推理速度。 模型调参与国产技术介绍 本地数据 公有云数据 空值处理 数据转换 权限管理 日志监控 实验分享 特征衍生 统计分析 特征选择 算法组件 聚类分析 模型验证应用 任务调度 计费管理 数据中心 异常处理 类型定义 平台架构 第 38 页 运营平台 智能应用开发 通用 AI 训练平台 大模型训练平台 工具链 场景大模型 行业大模型 星火基础大模型 数据处理平台 数据预处理

以前遗留下的数据怎么按编码规则迁移过来 要用这些数据的人怎么样才能拿到想要的东西 第一部分 编码规范 编码规范的内容  管理对象  编码体系 管理对象的定义方式  基于各信息系统信息处理的需要，以减少对 信息的重复采集、加工和存储为目的，进行 管理对象的选择。  最直接特征：  需要在多个系统中出现  管理者与使用者分离 扩展性差，不利于增加新的描述 分类； 编码总长度过长。 编码体系构成  编码、属性  属性包括：唯一性、共享分类  属性填写要求 序号 名称 定义 1 原料药 按照集团统一编码系统的相关 约定设置该分类。 2 片剂(非包衣片、 素片、压制片)，浸膏 片 按照集团统一编码系统的相关 约定设置该分类。 3 糖衣片 部门申报 制定企业服务规范的步骤  分析系统数据交换形式及流程  根据分析结果确定服务及事件清单  综合编码规范确定服务及事件的输入输出 内容 样例服务定义 服务标识 PT_C_003 服务名称 获取指定类别客商数据（GetCustByTypeSrv） 服务描述 获取指定类别客商数据。与PT_C_002配合使用获取批量数据时使用。 根据

在企业人力资源中的 应用白皮书 2 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 前言 04 主创团队 1. 特邀专家 2. 项目组 06 从认识和了解 AI 开始 1. 人工智能的定义及其子领域 2. 人工智能的诞生与发展 3. 不得不谈的“ChatGPT” 4. 绕不过去的“大模型”与“大语言模型” 5.“AIGC”才是“王者” 6.“通用人工智能”是“未来” 10 第一章 AI 10 11 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 要想全面且深入地理解 AI 在企业人力资源管理中的应用，让我们先从认识和了解 AI 技术开始。 1. 人工智能的定义及其子领域 关于人工智能的定义，目前大家普遍接受和认可的是：人工智能（Artificial Intelligence）， 英文缩写为 AI，是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知 是智能机器的科学和工程，特别是智能计算机程序； ● 维基百科的定义：AI 是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能，该词同时也指研 究这样的智能系统是否能够实现以及如何实现的科学领域； ● IBM 给出的定义：人工智能是利用计算机和机器模仿人类思维的问题解决和决策制定 能力，即：像人类一样的思考系统，像人类一样的行动系统。 其他主流的人工智能的定义，包括： 感知 学习 行动 交流 推理 模拟

数据分析能力丰富，数据全方位呈现。具备对比钻取、趋势分析、 地理分析、高级计算等多种能力，丰富的可视化能力与交互操作， 数据可读性强，快速发现业务问题。 （3） 自定义大屏炫酷特效，支持企业形象展示。数据分析结果通过仪表 盘和大屏的方式呈现，自定义动态炫酷的可视化大屏，企业形象 的私人定制。 （4） 数据实时监控，业务动向清晰洞察，数据业务信息实时监控，让上 一秒发生的事情下一秒就知道。 （5） 有一套覆盖用户业务数据统计的报表来支撑客服。 （3） 解决方案：呼叫中心、在线客服、工单管理、 统计报表 ①用户进线自动分配 大量用户拨打热线电话时，系统通过提前在后台配置好路 由及IVR导航语音， 可保证不同客户按照自定义的路由规则自 动分配到对应客服队列。 ②用户信息批量导入和维护 针对已有客户信息，可通过系统提供的Excel表格模板批 量导入客户信息并对不同客户进行针对性的信息完善和后续 维护工作。 ③线路并发全覆盖

复 用 政务云 数据中心剩余容量 “ 渲染 + AI” 双盈 利 双机热备 + 冗余网络 超微算力 + 华三 网络 多模态大模型 训练 架构支持弹性 扩展 • 支持软件定义算力 ( 容器化调度 ) ，切入 AI 推理 ( 智慧城市视频分析、工业质检 ) • 指标： MTBF( 平均无故障时间 )>10 万 h ， 业务 7 ×24 小时运行 ，算力利用率≥ 特指具备图形渲染能力的硬件， AI 加速卡特指用于 AI 推理或训练的硬件。本材料主要针对 AI 加速卡进 行分析 TaaS 是指 TensorFlow asa Service ，深度学习平台及行业大数据解决方案 智算中心定义 建设目的 应用领域 主要特征 • 专用 ASIC 芯片为主 • 为大规模科学计算任务提供支撑服 务 带动政府治理及各行各业数智化转型升 级，促进产业 AI 化、 AI 产业化 促进信息服务业云化转型，通过资源共 服务 3. 算力、数据、算法的融合平台 4. 以产业创新升级为目标 • GPU 智能算力为主 • 提供 TaaS 任务式服 务 1. 算力公共基础设施 2. 计算架构技术领先 智算中心定义 超算中心 智算中心 云计算中心 提升国家及地方科研创新能力 第 6 页

数据空间参考架构模型3.0版（以下简称IDS架构）。 2.IDS总体架构 IDS的“五层三原则”架构包含业务、功能、流程、信息、系统五层架构，以及安全、认证、治理三个原则。业务层和功 能层分别定义了数据空间的业务服务模式和功能技术需求；流程层和信息层分别规定了数据空间组件间的动态交互过程和共 享协议信息；系统层涉及支持数据可信交换的核心技术设施。安全原则包括基于现有标准实践的一般性原则，并支持安全级 估策略。 其中，架构组负责对IDS连接器的主要软件组件进行标准化处理及验证，基于跨行业应用需求完善IDS并进行相关软件应用测 试；认证组负责创建并维护IDS认证流程，包括认证操作环境和核心组件、定义角色以及开发认证使用的评估解决方案。二 是广泛吸纳外部力量，促进数据空间的长效运营。IDSA发起了一项认证方案，以便IDSA之外的企业也可以访问并参与数据 空间建设和运营。 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 每个参与实体除计算结果、预期可公开的信息外均不能得到其他参与实体的任何输入信息。主要研究针对无可信第三方情况 下，安全地进行多方协同的计算问题。联邦学习是指一种多个参与方在保证各自原始私有数据不出数据方定义的可信域的前 提下，以保护隐私数据的方式交换中间计算结果，从而协作完成某项机器学习任务的模式。可信执行环境是指基于硬件级隔 离及安全启动机制，为确保安全敏感应用相关数据和代码的机密性、完整性、真实性和不可否认性目标构建的一种软件运行