提升项目建设运营专业化程度 减小财政资金压力和投资风险 机制设计复杂，存在制度性风险 融资成本较高。 属于公共服务领域 ，市场化参与程度较高 、国家 安全和公共利益方面潜在风险较低 、需求长期稳 定 、使用者付费比例高于 10% （原则上属于能源 、交通运输 、市政公用 、农业 、 林业 、水务 、环境保护 、保障性安居工程 、教育 、 科技 、文化 、体育 、医疗卫生 、养老 、旅游等 行 业领域的项目 ） 家、地方和企业三方力量，由国家和地方按比例出资建设智能计算中心。 基于政府独立投资的建设模式 政府直接投资和管理，需要对项目的建设周期、存在风险、成本收益等有很高的把控能力。优势在于政府 直 接主导智能计算中心建设，可以起到示范效应，建设完成后智能计算中心所有权归政府所有。 基于特殊项目公司（ SPV ）的建设运营模式 政府与企业共同出资成立智能计算中心建设运营项目公司，政府与企业在合作 框 架协议下按比例出资建 设

数据质量的准确性可能存在于个别记录，也可能存在于整个数据集，例如 数量级记录错误。这类错误则可以使用最大值和最小值的统计量去审核。 一般数据都符合正态分布的规律，如果一些占比少的数据存在问题，则可 以通过比较其他数量少的数据比例，来做出判断。 当然如果统计的数据异常并不显著，但依然存在着错误，这类值的检查是 最为困难的，需要通过复杂的统计分析对比找到蛛丝马迹，这里可以借助一些 数据分析工具，那么具体的数据修正方法就不在这里介绍了。 口数、中学人口数、男学生 数、女学生数等进行统计，统 计结果以图表展示，并在地图 上定位、显示当前统计的空间 范围。 18 指定区域 常驻与非 常驻的人 口文化程 度比例统 计 通过分析 XX 市行政区划范围内 常驻与非常驻的人口文化程度 比例，对小学人口数、中学人 口数、男学生数、女学生数等 进行统计，统计结果以图表展 示，并在地图上定位、显示当 前统计的空间范围。 19 人房关系 待定 20 低保救助 形式直观、清晰、友好展现出 法人统计分析的数据 28 专题应用 法人专题 总法人情 况 结合 GIS 地图，统计总法人情 况（总法人数、登记时间、法 人类别、税收信息、年检信 息、缴纳社保信息、企业法人 与非企业法人比例） 29 企业法人 情况 结合 GIS 地图，统计企业法人 情况（总法人数、登记时间、 法人类别、税收信息、年检信 息、缴纳社保信息） 30 法人基础 趋势变化 待定 31 民营经济 分析

端数据已有改善，投资降幅收窄，但在“房住不炒”的大背景下，预计未来地产 投资难有大的增长。2022 年以来稳增长政策持续落地，基建投资迎来了阶段性加 速，基建相关设计单位持续受益，但中长期来看，我国基建投资占 GDP 比例过高， 在中央严控地方政府债务的大背景下，基建投资的需求弹性将逐渐衰减。参照美 国和日本经验，随着我国经济增速由高速增长转入中低速增长，基建投资大概率 向 GDP 增速回归。综合上述分析，预计建筑设计行业未来需求增长空间有限。 有可能导致生产效率降低、成本升高、工期延长。在设计、生产、施工等繁琐复 杂的环节中，目前适用于各专业同步操作绘图的工具仅限于 BIM，然而我国 BIM 应用的市场渗透率较低。根据中国产业信息网，我国建筑企业信息化投入占总产 值比例（渗透率）逐渐提高，由 2011 年 0.04%提升至 2021 年 0.13%，然而仍低于 全球平均水平 0.30%。具体到建筑设计环节而言，涉及多地区、多专业、多环节， 目前协同管理方式低效

参与调研的企业按性质来划分，民营企业占到了绝大多数，为 73.2%，外企和国央企的比例 相差不大，分别为 15.5% 和 11.3%；从所属行业来看，参调企业主要分布在互联网、制造业、高 科技与电子、零售消费品、金融保险等行业，其中，互联网行业占比最高，达到了 14.4%。其次 是制造业，占比 13.4%。高科技与电子行业也占有一定比例，达到了 12.4%，零售消费品和金融 保险行业的企业占比也都超过了 屏上提供附带的文本信息和操作指示。 38 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 在参与调研和访谈的企业中，培训模块使用的 AI 较为普遍的分别是智能课程推荐和音视频课 程智能生成，已经占到了 42.9% 的比例，其次是测试结果分析、智能课程助手和智能学习地图规 划也都占到了 35.7%。有受访企业已经开始使用超级学习机器人进行市场营销、人力资源管理或 者财务管理知识的萃取来发送给相应的员工。还有企业在探索将培训资料或者视频输入给

集 的稳定性和兼容性。 工具 / 平台：使用华为云 DataArts 数据治 理 平台 ，进行数据的清洗和预处理。 基础模型与架构 参数量与优化 输入输出设计 模型架构参数 数据集划分 划分比例：训练集 : 验证集 : 测试集 =7:2:1 ， 按时间顺序划分 ，避免未来信息泄露。 技术细节：自主研发电力数据划分工具 （ Python 实现） ，确保数据划分的合理 性 和科学性。 工具