考虑流域空间异质性的组合水文预报模 型 组合水文预报模型 产流空间异质性规律 P15 将水文学原理和数据驱动模型相耦合 ，构建物理函数约束的深度学习模型 ，在深度学习模型中考虑了 流域产汇流的物理机制 ，使深度学习模型测预测结果更符合物理规律。 耦合物理机制的深度学习： 产汇流机制约束的深度学习洪水预报模 型 技术成果： 提高模拟精 度 在损失函数中嵌入物理机制 在模型训练模式中考虑物理机制 P16 耦合物理机制的深度学习： 实现基于实际降雨预报下的 内涝淹没演进情况的快速模 拟。 划定研究区边界 ，对现有研究区高程、 管网和土地利用等数据进行处理 ，为 模型搭建做好前期准备工作。 内涝模型构建 数据处理 深度学习预测 构建 SWMM 和 LISFLOOD- FP 水文水动力模型 ，经率 定及验证后 ，生成暴雨内涝 数据库。 P30 动量方程 连续性方程 表 1 LISFLOOD-FP 模型二维求解方法 共构建 3 个一 维卷积神经网络模型 ，分别对应水位预测、 x 方向的流速预测以及 y 方向的流速预测。 边界条件 ： 模型的上游边界为玉溪水库实测下泄流量及 4 个支流的流量 ， 下游边界为开潭水库的 实测水位。 输入： 5 个流量边界前 24 小时的流量（以每小时的流量为 1 个特征 ， 共 120 个特征） ， 淹没发 生时间 T 为所预测淹没的时刻 ，共 121 个输入特征。 输出：

★★★★★ 根技术： CV+NLP+ 语音 + 多模态 + 渲染 ... 智能语音问答 智能网联汽车 视觉感知 决策分析 车路协同 L4-L5 级自动驾驶 预测预警 市场成熟度 ★ ★ 整体空间 ★★ ★★ ★ 根技术： CV+NLP+ 语音 + 决策 智慧制造 智慧安防 资源环境治理 市 场 成 熟 度 ★ ★ ★ ★ ★ 整 体 空 间 ★ ★ ★ ★ ★ 根技术： CV+NLP+ 语音 + 决策 药物研发 气候预测 石油勘探 市场成熟度 整体空间 分子动力学 天气预报 材料科学 ★ ★ ★ ★ ★ ★ 根技术： HPC+AI 跨模态大模型 药物模型 自动驾驶大模型 根技术： CV+NLP+ 语音 + 多模态 ... CT/MRI 影像分析 疾病辅助诊断与早期筛查 蛋白质结构预测 新药研发 市场成熟度 ★★ 整体空间 ★ ★★ ★ 根技术： CV+NLP 网络故障诊断及预测 智能决策 智慧业务办理 市场成熟度 ★★★★ 整体空间 ★★★ ★ 根技术： NLP+

在企业人力资源中的应用白皮书 ● 机器学习（Machine Learning）：这是一种让计算机系统能够通过数据学习和改 进的技术。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法，它们可以用于预测、 分类、聚类等任务。 ● 深度学习（Deep Learning）：这是机器学习的子领域之一，通过构建深层神经 网络模型来进行复杂的模式识别和特征提取。深度学习在图像识别、自然语言处理 等领域取得了显著的成果。 数字人情感交流陪伴 文字生成 过去-2020年 2020年 2023年 2025年？ 2030年？ 代码生成 图像生成 音频生成 策略生成 视频生成 VR/AR/数字人 等多模态内容 气象预测、医疗诊断 交通实时管理等行业 决策自动化起步 3D视频、数字特效 场景初步创作 根据指令进行 音频创作 16 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 3) 通用智能体应该具有一个价值系统， 大家熟悉的 OCR 和 RPA 这些流程自动化的工具在企业人力资源管理领域已经有了超过 10 年 的应用，特别是在招聘的简历解析和智能推荐等方向；基于数据和信息洞察的人才画像、人才扫 描、离职预测、组织健康度 / 活力度分析、舆情分析大家也不陌生；用智能客服替代绝大多数人 工进行员工咨询的自助应答，通过外呼机器人联系员工进行提醒或者催办，已经广泛应用于超大 体量企业的 HRSSC；用 AI

显。随着社会和科技的不断发展，建筑工程的规模和复杂性也 在不断增加，这使得传统的造价管理方法逐渐显得滞后和不足 以应对挑战。因此，建立数字化造价体系成为迫切的需求，这 一体系通过引入信息技术和数据分析，为建筑工程的成本估 算、预测和控制提供了全新的途径和工具。 数字化造价体系可以大大提高建筑工程的效率。传统的造 价管理方法依赖于单机计算和纸质归档，容易出现信息延误和 “数据孤岛”。而数字化造价体系能够实现自动化的数据处理 助各种数字化工具和技术，这些工具包括建模软件、数据分析 工具、人工智能技术等。如建筑信息模型（BIM）就是一个重 要的数字化工具，它可以帮助建筑师和工程师进行设计和模 拟，从而更好地估算成本和资源需求。同时，数据分析和预测 技术也可以帮助优化资源分配和决策制定。 （3）成本估算方法和模型：构建数字化造价体系需要制 定成本估算方法和模型。这些方法和模型应该基于最新的市场 数据和建筑成本指标，能够应对不同类型的项目和不同地区的 （5）未来展望：未来，数字化造价体系将继续发展和演 进，包括以下几个方面： 智能化和自动化：随着人工智能和机器学习技术的飞速发 展，数字化造价体系将更加智能化和自动化。它可以利用先进 的算法分析历史数据，从而预测未来成本趋势和风险。智能系 统还能够为项目经理提供实时决策建议，基于数据和情境，使 决策更为精准和科学。 移动化：移动技术的广泛应用将使数字化造价体系更加移 动化。项目经理和团队成员可以通过移动设备随时随地访问系

统的运行参数，避免过度冷 却或过度加热，从而降低能 源消耗。 自动化调节和优化 02 BMS 系统可以根据历史数据 和实时监测结果，进行能耗 预测和规划。通过对未来负 荷和能源需求的预测，可以 合理安排机房的能源供应和 使用，避免不必要的能源浪 费。 能耗预测和规划 03 通过 BMS 降低机房 PUE 采集数据的准确性是 BMS 有效控制的前提，需要对传感器、监测设备进行定期校准和维护。

目前平台主要用户区域分布： 华东、 华北、广东、香港、新疆、四川等 区 域 。 P 行业分布行 罗 Aviu 目前平台主要用户行业占比依次为： 工业视觉检测、智能制造、生物信 息学、气象预测、智慧园区、智慧 物流、智慧交通等。 Aic 运营成效 三 XTROTEC 中 科 逆 熵 800 气象学、 天 文学 小 尺 度 气 象 预 测 黑 洞 视觉算法分析 数据存储 智 慧 园 区 数 据 智 能 处 理 平 台 数 据 智 能 分 析 平 台 海 量 视 频 数 据 处 理 平 台 … 智慧医疗 蛋 白质 结构 预测 眼 底病 变检 测 医学影像 非 智 慧 交 通 车 牌 识 别 车 辆 检 测 智慧社区 人车监测 安 防监测 智能环保 ◎ 智 慧 校 园 异

持等政策 厅（局）长 预算、国库综 合管理者、业 务（司局）处 室、研究室 收支月报数据 决算报表数据 国库现金 收支进度分析与预测； 帮助资金调度和理财 国库用户 明细收支数据 第 47 页 流量分析 与预测 国库现金流量分析与库 底现金预测 明细库存数据 税源分析 与监控 案地区、月份、税种、 行业等属性进行税收的 分析；税源预警监控 分析税源的变化及对社会 各个层面的影响（定性分 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 价倍增。按照世界经济论坛报告的看法，“大数据为新财富，价值堪比石油”.大 数据之父维克托则乐观预测，数据列入企业资产负债表只是时间问题。 但是，数据真的可以和资产直接划上等号吗？在获得高度重视的同时，很 多企业对数据资产的看法陷入误区。事实上，数据有可能成为资产，但不是所 有数据都能具备资 金融市场是现代金融体系的重要组成部分，由于其具有融资、调节、避险 和信号的功能，对于资产的优化配置和合理流动起到了巨大的促进作用。与之 相类似，推动数据交易市场的建设，必然能加速数据资产化的进程。大胆预测 一下，未来数据市场有可能会出现数据现货交易、期货交易，甚至是数据衍生 品交易。到了那个时候，数据进入资产负债表的时间就真的是指日可待了。 第 56 页

• 物料进出场统计 • 工地扬尘监测 • 工地 PM2.5 监测 • 工地噪声监测 • 测 • 超标告警 • 自动降尘喷淋 • 质量检查 • 质量录入 • 预测分析 • 远程质量监控 • 工程质量预测 • BIM5D 进度管 理 • 模拟视频 • 航怕进度 三维虚拟 实名管理 安全管理 机具管理 绿色工地 质量管理 进度管理 统计分析 • 水电分析

服务”的全流程快速定制化专用 机器人产品 ，大幅缩短产业链流程。 自动驾驶 自动驾驶行业具备典型的海量数据 、高并发、 实时处理等计算属性 ，呈现出高度多元主体协同、智 能识别和感知、系统模拟仿真计算、决策分析和预测预 警等特性。该产业的高度集成化需要智能计算中提供先 进的 AI 技术支撑 ，快速推动新产品的研发、测试和应 用 AI 芯 片 在为各类用户主体提供多元化 AI 算力服务的同时， AI 芯片 智能计算产业作为数字经济的重要载体 ，将作为一支新兴力量 ，带动全球数字经济走向繁荣 埃森哲研究，通过有效应用智能计算， 中国经济增长率有望上升至 7.9 ％，增长额高达 7.1 万亿美 元。 麦肯锡的预测，人工智能将每年为中国经济增长贡献 0.8 至 1.4 个百分点 智能计算中心经济社会效益分析 改善经济运行格局 激发经济发展活力 智 算中 心 模式名称 优势 劣势 适用范围 政府投资

设。通过连接和整合私人、社区和公共数据源，Google Cloud帮助企业优化需求管理，让企业能够更精准地把握市场动态，合理安排生产与供应。凭借强大的数据分析能力，显著 提升了企业的实时洞察和预测能力，大幅提高运营效率，有效降低风险，削减不必要的成本支出。Google Cloud作为IDSA 的成员，积极为开源数据空间连接器做出贡献。 Google Cloud通过在BigQuery上整合 Sight生成商业智能仪表板。用户可以利用Amazon SageMaker提供的服务来实现机器学习和数据检索，使用Amazon SageMaker，用户可以通过在数据空间的更大组合数据集上训练模型来运行预测分析。用户通过使用AWS身份和访问管理 （IAM）、AWS密钥管理服务（AWS KMS）、AWS Lake Formation、AWS控制塔等服务来实现对数据的控制和访问。用户 可承袭AWS提供 公司成立于2003年，最初为美国情报机构开发数据分析工具和提供数据分析服务，后来拓展至金融、制造、 医疗等多个领域市场。Palantir拥有独特的数据清洗和整合技术、数据可视化和分析技术、数据建模和预测技术、安全与隐 私保护技术等数据分析和集成技术，构建起了服务于国防和商业领域的关键数据基础设施。 （2）丰富的数据基础设施平台产品 Palantir基于统一操作环境开发出应用于不同场景的数据基础设施平台产品，包括：Palantir