能、5G、物联网等新兴技术与电力业务深度融合，智能电网 实现了从物理电网向信息电网的转变。以“互联网+”为基础的 数字经济时代下，电力企业数字化转型势在必行，这是实现行 业高质量发展和有效化解能耗问题的关键所在。 当前，数字经济发展处于关键时期，数字化转型是企业提 质、增效、降本、提高竞争力的必然要求。随着技术的进步， 大数据、人工智能等技术在电力行业的应用正不断加深。为应 对新形势下企业数字化转型面临的新挑战，实现企业数字化转 战略定位不清晰等问题。这些问题让央企面临着严峻挑战。而 人才不足成为当前央企在数字化转型进程中最为突出的挑战之 一，也是其进一步实现高质量发展的最大障碍。部分企业对数字 化转型重视不够，缺乏培养高素质数字化人才的机制，尤其是复 合型人才和熟悉信息化工作的领军型人才。 （3） 缺乏数字化经验 对数字化转型的战略、理念、愿景缺乏深刻理解；对企业数 字化转型的痛点、难点和关键问题缺乏系统研究，缺少整体解 从业务角度来看，央企内部各业务部门之间、与外部系统 之间，经常会存在数据壁垒及数据共享不畅等问题。同时，信 息系统建设时间长、数量多、业务覆盖面广、信息孤岛问题 严重。 （5） 数字化投资规模大，效率低 在企业内部建设信息化系统时，通常会存在需求复杂、投 资规模大、管理周期长等问题。部分企业数字化转型缺少顶层 设计，转型路径不清晰，制度和规则不健全，难以保障数字化 转型工作顺利开展。

也为了帮助企业人力资源管理者全面了解和认知 AI 在企业人力资源管理中应用的现 状，并启发需求、碰撞思考、畅想未来、提前规划、合理布局、高效行动，让 AI 技 术真正赋能并解决企业人力资源管理中存在的问题和痛点，革命性提升企业人力资 源管理的生产力，加强管理者驾驭人力资源管理的能力，不断释放人力资源管理的 价值，挖掘人力资源管理的潜力，易路人力资源科技、HR 数智研究院联合复旦大学 企业人力资源研究所，携手 环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。 综上所述，业界普遍认为人工智能是计算机科学的一个分支，它的目标是让计算机及其他相 关技术能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如：学习、推理、问题解决、语言理解、感知、 决策等。该领域的研究包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、专家 系统等。 ● 计算机科学和人工智能之父，Alan Mathison Turing（艾伦·麦席森·图灵）认为，AI 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 设计 控制学 认知科学 心理学

规范化接口。 国外相关的商业软件方法较 为通用 多针对特定区域问题定制 ， 通用化程度低 新的要求 国外模型 国内模型 P8 算法在高效支撑数字孪生业务上存在明显不足 ， 需改进算法 ， 以提高计算 效率 现有传统的模型建模过程复杂 ，复用难度大、推广成本高 ，在模型计算方面存在着计算时间过长 的问题。需要改进算法与计算模式 ，提高模型的计算速度。 复杂水网系统示意 度 调度模型精细化模 拟 水工程控制方式 分段模式控制 建立了水文 - 水动力耦合模型适应性评 估方法 ， 提出了诱导有序二项式系数多 模型集合方法 ， 解决了适用模型的动态 组合问题。 构建了水文 - 水动力耦合模型 的四维变分和集合卡尔曼滤波数据同化算 法 ， 实现了利用 HADCP 在线流量、 侧扫 雷达和视频测流数据对模型状态的实时校 正。 [1] Fan Y, ，基于深度学习构建了洪水模拟的替代模型； 通过替代模型挖掘洪水模拟模型参数空间与对应目标函数空间的响应关系 ， 经多次迭代计算确定相应 目标空间的近似 Pareto 解集 ， 实现对模型参数的快速率定 ，解决参数率定的计算负荷问题。 提高参数率定速度： 基于深度学习替代模型的参数快速动态率 定 技术成果： 提升建模效 率 采用替代模型快速率参 P21 P22 增量学习可以主动从新的洪水数据中学习并自主调整模型

劳务用工混乱，恶意讨薪时有发生 缺乏管理手段， 施工质量和进度得不到保障 管理人员精力有限， 无法全方位检查、监管 缺乏主动对接政府监管的 方式和手段 痛点分析 - 建筑工地监管难、问题 智慧工地快速发展，但仍面临低效、碎片化等诸多问题 客户体验 建筑某省市场规模 2010 2012 2013 2015 2016 2018 2020 40 ZB 50 ZB 76 ZB 98 亿 132 亿 安全设备 网络交换机 UPS 制冷系统 服务器 共享存储空间 AI 算力单元 物联网平台 AI 云平台 智慧工地驾驶舱 应用管理 应用订购 计费结算 租户与权限管理 应用集成管理 运输安装问题 供电问题 联动问题  不同应用对于部署位置、环境 都有不同的要求  复杂应用场景需要分类运输和 安装，建设  目前多数应用耗电量大，自然 能源无法满足设备 24 小时供 电需要，同时出现停电后也没 电需要，同时出现停电后也没 有备电机制  大多数边缘计算联动都是平台 侧执行，无法做到集数据采集、 策略应用设置、边缘计算、终 端联动一体化解决方案。无法 基于场景进行灵活选配相应联 动应用。 通信问题  目前多数成熟应用缺少无 线通信能力，无法实时将 数据回传，每个应用添加 独立的 DTU 实现数据回传 会额外加大建设成本。 边缘云柜解决工地场景痛点 算法 分析 LoRa zigbee

件，抢劫案件居高不下，针对这一日益突出的社 会安全问题，中央提出对社会治安进行综合治理， 并把创建安全文明小区作为社会综合治安治理的 一项重要内容。 人脸识别智慧社区管理方案 社区管理目前存在的问题分析 如何创造一个安全的、数字现代化的、智慧化社区有着十分重要的意义。 然而，在日常管理中我们经常会碰到这样的问题：  外来人员混入社区带来的安全隐患；  传统的视 证，并将身份证上的照片与实人比对，确认身份证主人身份，以防冒用他人身 份证进入社区；  将社区车辆出入管理系统升级为车牌自劢识别通行管理系统，只需登记外来 车 辆。 我们的解决方案 人脸识别智慧社区管理方案 问题 解决方案 社区出入口禁管理 人脸识别门禁 + 门禁管理系统 访客签到管理 人证合一实名验证 + 访客管理系统 社区门口智能布控 高清劢态人脸识别系统， 不受欢迎人物预警 车辆管理 社区车辆自动进出，外来车辆登记 针对社区管理的各种问题，我们的解决方法是： 我们的解决方案 人脸识别智慧社区管理方案 为什么需要用人脸识别智慧化社区出入口和实名制访 客管理系统、黑名单布控系统？  通过人的脸部特征，准确、快速的辨识每一个人员，由此获得进

• 对施工过程进行质量控制和质量检查，确保安装的设备和系统符合规范和预期要求。 4 ：沟通与协调 • 与各个供应商、承包商和相关团队进行密切合作，确保施工进度和质量得到有效控制。及时沟通并解决问题，确保各项工作协调进行。 5 ：测试和调试 • 在完成每个施工阶段后，进行必要的测试和调试工作，确保安装的设备和系统正常运行，并满足设计和性能要求。 6 ：文件记录 • 保留所有施工过程中的 等参数的监控和分析，以优化数据中心的效能和资源利用率 2 ：机房装修 • 注意与空调送回风管道、给水排水管道、消防管道、配电桥架、等电位接地、综合布线等隐蔽工程的交叉和施工作业顺序 • 注意噪声问题，例如风道和风机的隔音特性，机房内部的吸音材料，吸收噪音，避免共振并减少回声 • 做好机房装修的成品保护，装饰材料、设备、装置的外观污染或破损会直接影响工程顺利验收交接 3 ：电气专业系统 • 管道、阀门、连接点的保温绝缘处理非常关键，使用合适的绝缘保温材料和方法，减少能量损耗和冷凝水的产生。以提高系统的效率和节能 • 循环冷媒为水，管路出现泄漏会严重威胁机房安全。必须确保供水的正常运行和安全性。避免漏水和堵塞问题。 • 在给排水管道的施工中，必须充分考虑防水措施，确保机房的地板和墙面不受水损坏 技术负责人 项目经理（总负责人） 工 程 项 目 部 安全员 材料员 机械员 劳务员 施工员 施工一队 施工二队

、数字化和智能化，进 而极大地提升建筑设计的效率。但是，目前人工智能 AI人工智能技术在建筑设计领域的应用还很少，因此，如何使其在建筑领域的应用 优势得到更好的体现，是建筑行业从业人员必须重视的问题。 一、AI人工智能概述 （一）AI人工智能的概念 AI人工智能是一门新兴的技术，具有鲜明的时代性和实践 性。从20世纪60年代开始，经过科学家们不懈的努力，AI人工 智能技术不断地获得新的突破，并深刻地影响着社会各行业领域 、图 像识别和自动处理 [1]。AI人工智能区别于其他技术，它具备深度 学习、可模拟性等特点，这也是其能够在诸多领域得到广泛应用 的重要原因。AI人工智能还具有，能够模仿、解决更多更复杂的 问题，减轻人工压力，提升各行各业的工作效率。同时，AI人工 智能的发展方向也是一个未知数，值得深入研究。目前，AI人工 智能的应用形式主要有如下几个方面：一是机器学习。机器学习 是人工智能的核心，它通过模拟人类的学习方式、方法，来持续 一是优化算法：优化算法能够从一个特定的系统中寻找最 值，并利用函数的表达方式来寻找问题，并与梯度下降法进行配 合使用。但是，在实践中，各系统的函数表达方式有很大差别； 二是人工神经网络技术：该技术是目前最先进的人工智能技术之 一，在运用人工神经网络技术的过程中，其核心思想就是利用神 经元来进行各种管理工作的开发和调节，从而解决了建筑设计中 存在的复杂的非线性映射问题，提高整个建筑的设计水平；三是 形状语法：该技术就

有机结合起来，是信息资源通过网络系统从一个物理位置到另一个物理位置的 过程。交换方式较为宽泛，邮件传输、文件传输、消息传输等方式都能实现资 源的交换。其重点关注的是上下级财政间在数据资源目录建设过程中的信息整 合实现、统一管理实现问题。 目录体系与交换体系既是相对独立的、可以独自工作的平台，也是财政信息资 源开发和利用领域的两个重要组成部分。通过数据资源目录体系准确定位资源 和服务的位置，并准确了解信息资源的概况后，可在授权范围内通过交换体系 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 必需有值的字段不能为空。  条件完整性 项目采购过程违规 项目测算 财政中期 预算规划 测算 5 大数据资产化 5.1 大数据资产的价值尺度衡量标准 主要有以下三个方面的标准： 1、独立拥有及控制数据资产 目前，数据的所有权问题在业界还比较模糊。从拥有和控制的角度来看， 数据可以分为 I 型数据、II 型数据和 III 型数据。 I 型数据，主要是指数据的生产者自己生产出来的各种数据，例如百度对使 用其搜索引擎的

设计。Delta Lake 架设在现有的数据湖之上，通过提供原子 性、一致性、隔离性和持久性（ACID）的事务支持，可伸缩的元数据处理，统一批处理流处理等，帮助解决数据湖中数据 一致性和可靠性的问题。 （3）创新商业模式和多元生态体系 Databricks创新了新型商业模式，根据客户每秒消耗的计算资源量收费，并打造了独有的DBU作为衡量单位。 Databricks是开源生态的积极推动者， （1）基于云原生架构的数据基础设施 Snowflake成立于2012年，总部位于美国加利福尼亚州圣马特奥，2020年在纽交所上市，是一家专注于提供云原生数 据仓库服务，并通过云计算技术解决传统数据仓库的扩展性、成本和效率等问题的数据基础设施企业。凭借云原生架构、开 放生态及AI融合，Snowflake已成为全球数据基础设施的主要提供商，其产品主要应用于支持实时数据查询与可视化的数据 分析与BI场景，以及AI驱动创新的 TEFs将提供物理和虚拟设施的组合，技术提供商可以在其中获得支持，在现实世界环境中测试其最新的基于人工智 能的软/硬件技术，包括支持基于人工智能的最新技术的集成、测试和实验，以验证和演示特定应用领域中的问题/改进方案。 AI TEFs还可以通过与成员国主管部门合作支持监管沙箱进行监督测试和实验，为《人工智能法案》的实施做出贡献。 目前，已有四个TEF项目在2023年1月1日启动，包括农业食品领域的

1.3.3 预演 在数字孪生流域中对溪源溪小流域的典型历史事件、设计、规划或未来预报场景下 的水利工程调度进行模拟仿真，正向预演出风险形势和影响，逆向推演出水利工程安全 运行限制条件，及时发现问题，迭代优化方案，制定防风险措施。建设内容包括方案预 演、方案比对、预演概化图、历史反演和历史洪水影响分析。 3.1.1.3.4 预案 依据预演确定的方案，考虑水利工程最新工况、经济社会情况，确定水利工程运用 核、批准。 （2）投标人在项目实施过程中应开展质量保证活动，所提交的进度报告应包括质量 报告内容，对质量问题制定改进措施并有效执行。 （3）投标人必须接受采购人的质量监督检查，提供真实有效的相关质量活动记录、 证据，无条件接受招采购人提出的质量问题整改要求，承担质量责任及因质量问题导致 的进度延迟责任。 4.1.3 应用软件开发管理 （1）系统开发中贯彻全面质量管理，实行工程化的开发方法，实行阶段性冻结 提供，通用工具由采购人协助解决。 （4）投标人调试前应提出完整的调试计划并经采购人确认，包括调试的内容、项目、 指标、方法和进度，并提供相应的仪器和工具。投标人有责任对采购人的技术人员提出 的问题作出解答。调试应进行详细记录，系统调试结束后，由投标人技术人员签字后交 给采购人验收。 （5）在安装工作开始前，投标人应提供相关的安装技术资料、规范。 （6）投标人在应用软件部署完毕或进行重大维护后，向采购人提交一份完整诊断表，