根据酒店实际情况、酒店广播设计平面图纸和结合用户使用需求，满足用户使用需求为基准；  酒店公共广播系统设计覆盖整个酒店区域，信号传输以酒店局域网为架构进行传输；系统架构上选用数字广 播系统，解决传输、音质效果和使用功能需求；  参考公共广播设计规范进行设计，扬声选用根据现场环境进行选型，扬声器声压级标准符合公共广播设计规 范标准和现场实际使用情况。  参考消防广播设计规范，提供消防接口与消防进行联动，实现全区、分区多种报警模式设定和切换。 设计区：覆盖整个地下车库；  扬声器选型：选用壁挂音箱 T-601 ，采用壁挂安装方式；布 置距离 16 米左右；  分区：按照楼层进行分区，酒店车库共设计 ** 分区。 地下车库 机柜式网络适配器 壁挂喇叭 星级酒店智能广播系统解决方案 酒店广播解决方案 方案设计 5 楼层公共区域  设计区：酒店公共区域（大堂、走道、电梯厅）；  扬声器选型：选用壁挂音箱 T-105 ，采用吸顶安装方式；布置距 设计区：酒店棋牌室、餐厅包房；  扬声器选型：选用吸顶音箱 T-105 ，采用吸顶安装方式；每 个包房、棋牌室安装 1 只；  分区：设计独立音控开关，和楼层公共区域一起进行分区。 棋牌室 餐厅包房 机柜式网络适配器 天花喇叭 星级酒店智能广播系统解决方案 酒店广播解决方案 方案设计 7 酒店大堂、大堂吧  设计区：酒店大堂、大堂吧；  扬声器选型：选用吸顶音箱 T-105 ，采用吸顶安

本弱电系统的建设目标是组成技术先进、设施完备符合国家技术标准和招标方要求的弱电系统。 本酒店的弱电系统，将重点在如下方面考虑： 成熟性 本工程主要系统设备应选用主流品牌，并在国内已得到成熟应用的产品。 先进性 同一品牌设备应选用新系列产品,不得选用已淘汰或即将淘汰的系列产品。 可靠性 本弱电系统中的所有子系统须做到 7*24 小时全天候的运行运转。为此，本弱电弱电系统的所 有子系统都必须达到 性与技术先进性。以系统的实际运行效果为基本出发点，具备良好的性能价格比。 可扩展性 整个系统应具备良好的扩展性，可以平滑升级，满足将来系统容量的增大和系统级别的提高。 开放性 所有系统设备应选用标准化产品，设备选型应与技术发展的趋势相适应。遵循开放性原则，软 件、硬件、通信接口、网络操作系统和数据库管理系统等应符合国际标准，使系统具备良好的兼容 性和扩展性。 可集成性 系统能提供数 86X86 英式方形，面板颜色为白色，并带有弹 板插口。具有明显的语音和数据的标识。 ⑵ 水平子系统(Horizontal) 根据 TIA/EIA-568B 水平线独立应用原则，水平布线子系统选用非屏蔽双绞线(UTP)，由各子配 线间 IDF 星型连接至各房间信息点。 带宽≥250MHz,最大带宽高达 380MHz。6 类水平线缆带有隔离器，符合 CMR 标准防火等级。 铜缆及光缆符合

企业相关数据与所处行业不同区间分布的对应打分，二是企业增长态 势的得分。 同时，结合行业特点和市场偏好，对不同指标赋予差异化权重， 最终通过加权计算得出价值管理的整体得分。除了尽可能客观的反映 上市公司价值管理工作进程，指标选用上我们也充分考虑了推动企业 高质量发展的关键因素。 3.1 价值创造继续承压，盈利质量不同加剧分化 价值创造是站在公司内部视角，围绕经营价值标签进行构造。在 反映上市公司价值 数据来源：Chocie，和恒整理 注：离散系数 = 标准差 / 均值（均值不为 0 时），是测算 “相对离散程度” 的指标 3.2 价值塑造偏短视，产业投资逻辑不够清晰 在反映上市公司价值塑造能力方面，我们选用股价综合涨跌幅、 现金分红比率以及市净率三个指标进行综合打分，实现站在资本市场 的角度对企业投资价值标签塑造效果的统计分析。 满分 100 分的情况下，2024 年专精特新上市公司价值塑造得分 间分布的对应打分，二是企业增长态势的得分。 同时，根据对市值影响的强弱，对不同指标赋予差异化权重，最 终通过加权计算得出预期管理的整体得分。除了尽可能客观的反映上 市公司预期管理工作进展，指标选用上我们也充分结合了市场偏好。 4.1 预期传播主动性强，市场反馈偏弱 在衡量上市公司预期传播效能时，选取机构投资者持股比例、券 商研报发布数量及机构调研接待频次三项指标进行综合评分，旨在对

万人；高档数控机床和机器人产业人才缺口将达 450 万人；新材料产业人才缺口将达 400 万人。 招聘是人才的源头，因此制造企业不仅要提升招聘的深度与广度，还要创建有利于人才生长的内部土壤，这就对人力资源管 理的“选用育留”提出了更高要求。 基于人力资源数字化系统，一键登录所有招聘网站，自动筛选简历，将招聘过程线上化、透明化，自动跟踪整个招聘过程等， 能极大提升招聘效率。入职后，通过线上培训，企业也能够更快更好地促进员工的成长。 响我国制造业的自主开发能力。聚和新材能在短短数年，突破创新桎梏，取 得这样的成就，其以人为本的用人理念、先进的管理方式，并通过人力资源数字化将管理方式落地，则功不可没。 记录员工全生命周期，为“选用育留”提供保障 i 人事组织模块 i 人事员工模块 产品属于高精尖领域，以研发驱动，拥有现代生产车间，作为现代制造企业，在人力资源的管理上，聚和新材也与传统制造 企业有很大不同。 首先，在员 关注与管理重点。 目前，聚和新材使用了昇鹏人效云的组织、考勤、薪资、招聘、电子签模块，毫无疑问，这些模块提升了 HR 的日常工作效率， 优化了管理流程。但从关注员工的角度来说，组织人事对他们在人才的“选用育留”方面帮助甚大。在他们看来，招聘到合 适的人，只是人才管理的第一步，重要的是如何用、育、留。 举个简单例子，某员工以研发人员身份入职，但入职后发现，研发岗位并不适合他。面对这样的情况，很多企业会将其解雇，

• 客户满意度 • 风险管理 如何设计新的 KPI 既能符合当前核心绩效评估，又能加速数字化转型？ 24 预算不足的挑战 ▪ 没有纳入预算计划 ▪ 预算远低于行业平均值 ▪ 不能选用好的产品和服务 ▪ 不能选择合适的合作伙伴 ▪ 变更管理和后续服务问题 ▪ 更加偏重于战术而非战略 ▪ 团队的士气低落 25 数字化转型 10 大发展趋 势 2018 全球数字化转型 10

速的范围在百兆、千 兆到万兆之间。下图是智慧酒店有线局域网的网络拓扑： 有线局域网将网络分成 2 个部分，内部网络和外联网络。按照级联的层级，内部网络一般分 成接入层、汇聚层和核心层；不同层级选用不同性能的交换设备，层数越高性能越强，即核心交 换机强于汇聚交换机，汇聚交换机强于接入交换机，接入层、汇聚层多采用单线路连接；核心层 按照设计规划可进行冗余化部署，实施双线路和双设备以提升系统的稳定性和可靠性。外联网络 能根据 IP 地址、协议、端口、 MAC 地址和时间段对用户的业务进行控制，杜绝 P2P 流量对网络带宽的吞噬。 随着 EPON 技术的成熟和大量使用，酒店网络的有线局域网组网方案中，也可以考虑选用 OLT、分光器和 ONU 进行有线局域网的架设。EPON 技术的优点有：节省主干光纤资源、组网成 本低、容易施工、容易扩展、易于升级、维护量小，长期运营成本和管理成本低。EPON 系统是 面向未来的技术，大多数

合，触发和执行相应的需求任务，最终为不同行业的企业 HR、员工和管理者提供服务。对于 HR 来说，智能助 手可以嵌入胜任力诊断、智能 AI 陪练、业务绩效报告、岗位人才推荐和人才风险感知等场景，帮助 HR 更智能 地进行人才选用育留。对员工来说，智能助手可以提供 24 小时不间断的服务，回答假期查询、工资单结构等问题， 提供高效便捷的人事服务，提升员工满意度和体验。对于企业管理者来说，智能助手可以基于数据分析为管理 者 大模型自带的能力，如内容生产、多轮问答、 数据分析、信息整合等，去触发、执行相应的需求任务，因为嵌入胜任力诊断、智能 AI 陪练、业务绩效报告、 岗位人才推荐、人才风险感知等场景，因此它可以帮助 HR 更加智能地进行人才的选用预留。最终来服务不 同行业的企业 HR、员工和管理者。 值得一提的是，在实用性之外，“智能助手” 还有人性化的一面。比如在特殊纪念日自动推送定制化的员工关 怀，以此让员工感受到企业的关怀和温暖，增强员工对企业的认同感。 由此可见，制造企业要想转型升级为智造企业， 这背后是组织架构、人才培养、企业文化、业务 流程等的重塑，而制造企业的运转涉及研发、设计、 生产、销售、服务等多个环节，如何有效管理人员， 快速调整组织架构，精准匹配人与生产，选用育 留新型人才，发挥更高人效，不只是人力资源的 工作，而是要与研发、设计、生产、销售等各方 面有机结合。 这不仅要求人力资源管理脱离传统模式，将线下 管理流程搬迁至线上，使信息更高效地流动，也

门禁子系统作为本管理系统中对人员管理的核心注册部分。整套管理系统基于人脸 识别解决方案，可以控制人员通行权限，在不同场景中选配不同形态产品，包含了企业 大门动态非配合人脸识别门禁；企业关键办公室选用配合式人脸识别门禁。 访客子系统是对企业到访人员进行管理，可以验证人员身份，还可以临时授权访客 通过刷脸能够访问的区域和时长。 考勤子系统可设置考勤计划，通过人脸识别方式对员工进行身份识别，并在后台记

础，确保后续模型训练和预测的可靠性与准确性。 5. 模型设计 在 AI 大模型流水分类系统的设计中，模型设计是核心要素之 一，它直接影响整个系统的分类精度、运行效率以及实时处理能 力。考虑到流水分类的复杂性与多样性，我们决定选用多层神经网 络作为基本架构，并结合现有的经典算法与最新的深度学习技术， 以实现高效、准确的分类能力。 首先，我们将模型分为三个主要部分：特征提取层、特征融合 层和分类层。特征提取层采用卷积神经网络（CNN）进行初步特征 模型的泛化能力。 综合考虑数据的类型、特征的选择策略以及后续分类模型的要 求，可以有效提升特征提取的质量，为后续的分类任务打下坚实的 基础。 6.2 分类模型训练 在进行分类模型训练之前，首先需要明确选用的算法以及数据 预处理的步骤。通常，我们会选择如决策树、随机森林、支持向量 机（SVM）、或神经网络等多种主流分类算法，根据具体的应用场 景和数据特性进行选择。在这里，我们将以随机森林算法为例进行 Apache Kafka 和 Apache Spark，来处 理大规模的数据流。同时，搭建负载均衡机制，确保请求能够根据 服务器负载均匀分配，从而提升系统整体的吞吐量。 硬件层面的优化同样不可忽视。选用高效的硬件资源，如 GPU 或 TPU，以加速模型的训练和推理过程。通过监控系统资源 使用情况，动态调整资源分配，可以最大化利用现有硬件。同时， 结合云计算平台的弹性伸缩功能，应对不同负载下的性能需求。

满足 管理者的工作要求，同时也要考虑系统的经济性。 先进性：充分考虑科学技术的迅猛发展的趋势，应用 国内外较先进技术，保证整个智能化系统工程建成具有先进 性的智慧酒店。 可靠性：系统所选用的技术及配套设备必须成熟可靠， 以保证整个系统的长期正常运行。 经济性：在考虑整个系统先进、可靠的同时，着重考 虑产品的性能价格比，保证产品的经济性。 1.4 设计依据  《安全防范工