统计， 自 2012 年以来随着深度学习模型的演进 ，模型计算所需计算量已经增长 30 万 倍， AI 模型构建所需算力呈现出阶跃式增长特点 • IDC 在《 2020H1 中国加速计算市场调查报告》指出 ，预计到 2024 年 AI 加速计算市场规模将达到 2019 年的 2.6 倍 智能计算中心经济社会效益分析 降低 Al 应用成 本 提高算力效率 智 算中 心 智能计算中心经济社会效益分析

5000 余万人。建筑施工现场生产作业环境复杂，人员 复杂，多 工种交叉作业、协作方多，呈现出施工地点分散、施工现场管理难等特点。 施工企业很 难通过传统的管理方式进行科学、有效、集中式的管理。 调查取证难 起重机械安全管理难 从业人员管理难 建筑工地环境复杂 产品介绍 平台优势 相关案例 1 、当前工地生产安全的现状 行业概述 行业概述 产品介绍

智慧时代需要新型基础设施 疫情期间，腾讯和阿里每天都在扩充云计算资源，用 于支撑视频会议、在线办公等业务。百度地图则利用其每 天响应位置服务请求千亿次所产生的大数据，通过数据定 向、分析等途径助力流行病学调查。而浪潮的智能工厂里 各种智能设备以及背后的路径规划、图像识别等算法，也 是高效复工复产的必要条件。 我们见证了智慧计算是如何在这场战疫中发挥巨大作 用的。3月4日，中央决定对人工智能、大数据中心等新基

制） 、施工过程中的控制和 施工后的控制。 （1）施工准备阶段 包括技术准备、物质准备、组织准备、施工现场准备。技术准备，包括熟悉和审查 项目图纸；对项目建设地点的自然条件、技术经济条件进行调查分析；编制项目施工图 预算和施工预算；编制项目施工组织设计。物质准备，包括设备材料订购和加工准备； 施工工具准备，施工办公用品的准备等。组织准备，包括建立项目组织机构；集结施工 队伍；对施工队伍进行入场教育等。 应把该项工作的操作要点、 要求，向作业人员进行充分的技术交底 （包 括安全技术和生产技术） ，对重点部位，有隐患部位做到有交代、有检查，对特殊部位做 到有书面交底，有专人负责。 6）正确对待事故的调查与处理。 事故是违背人们意愿的，且又不希望发生的事件。一旦发生事故，必须用严肃、科 学、认真、积极的态度，处理好已发生的事件。尽量减少损失；同时，采取有效措施， 24 避免同类事故的重复发生。

费者画像，建立起统一的用户识别标识后，才能把众多环节收集的数据整合到 一起，更加全面的了解用户。 `提升收集运用数据的能力 与结构化数据相比，非结构化数据由于其难以用传统数据库的二维逻辑表 来表现而被放弃。IDC 的一项调查报告中指出：企业中 80%的数据都是非结构 化数据，这些数据每年都按指数增长 60%.显然，加强对非结构化数据的重视程 度对于提升整体收集运用数据的能力效果显著。 另一方面，伴随着技术发展，传统的数据处理流程已不能满足业务需要，

小时响应服务，人员素质应能够胜任岗位要求。 5.2 服务期和相应时间 （1）从本项目最终验收完成之后起为保修期，应用软件、系统软件免费保修期为三 年，硬件部分提供三年保修服务。 （2）在保修期内，如果发生故障，投标人要调查故障原因并修复直至满足最终验收 指标和性能的要求，或者更换整个或部分有缺陷的系统。 （3）在保修期内，如果没有在本文件其它地方有另外约定，当投标人所提供的软硬 件件出现故障时，投标人应提供远程服务的响应速度不得大于

在 HR 领域的应用 实现传统业务场景使用数字化机器人的可能性 撰写职位描述 起草员工欢迎信 创建离职面谈主题 创建问卷和反馈表 建立员工职业 发展模板 面试日程安排 员工入职培训 发展员工调查 收集员工反馈 绩效评估 员工培训和发展 政策合规 数据梳理和 分析汇报 员工援助 员工极致体验 制定员工入职计划 ● 基于 AIGC 的数据分析，可以克服传统 BI 开发周期长、运维重的问题，让数据分析能够跟