资源分配 1) 建设 2 个 1024 台算力服务器组成的训练集群，主卡选用 H200 ，合计消纳 2048 个 12KW 机柜，单台算 力服务器最大功耗 10.5KW 计算， 2048 台服务器合计消纳 IT 功率约 21504KW ； 2) 建设 5 个 128 合计 640 台算力服务器组成的推理集群，主卡选用 5090, 合计消纳 320 个 12KW 机柜，单台 算力服务器最大功耗 算力服务器最大功耗 6KW 计算， 640 台服务器合计消纳 IT 功率约 3840KW; 3) 建设 5 个 128 合计 640 台算力服务器组成的推理集群，主卡选用 H20, 合计消纳 320 个 9KW 机柜，单台算 力服务器最大功耗 4.5KW 计算， 640 台服务器合计消纳 IT 功率约 2880KW; 客群画像 1) 互联网大厂——训练池线下整租，租期 3+2 年，按月结算； 2)

结合应用单位需求，提供管家式运营服务。 方案优势 为党组织量身定制智慧党建平台 支持公有云部署（例如腾讯云 / 阿里云）、本地部署以 及私有云部署（例如政务云）等多种方案，客户根据 自身需求，灵活选用。 方案优势 多种部署方案 灵活选用 权威专家合作及把关 方案价值 对党组织的价值 智慧党建标杆 01 集党员管理、党务公开、党员 教育等多种功能的综合服务平 台，应用创新技术打造智慧党 建标杆。

把训练结果当作是特征 ，输入到次级学习器 ，最终的输出结果由次级学习器产生 > 本次赛题使用的两层 Stacking 方式 ，选用了朴素贝叶斯分类器、 随机森林分类器、 逻辑回归分类器、决策树分类器四个基分类器作为第一层 Stacking 基模型。第二 层 Stacking 选用的是随机森林分类器进行训练的 集成学习建模 大数掘挖掘专家 51 > 预测的准确率为 0.72 > 预测的 F1

智能体的基础，针对多源异构数据的采 集、清洗、存储和分析，选用以下技术： o 数据采集：使用 Apache Kafka 作为实时数据流处理平 台，支持高吞吐量的数据捕获和传输。 o 数据清洗：采用 Python 中的 Pandas 库和 PySpark 进 行数据预处理，确保数据质量和一致性。 o 数据存储：对于结构化数据，选用 PostgreSQL 作为关 系型数据库，支持复杂查询和事务处理；对于非结构化 实现高效的全文检索能力。此 外，使用 Amazon S3 或阿里云 OSS 作为海量数据的存 储解决方案。 2. 机器学习与深度学习 商务 AI 智能体的核心是智能化决策与预测能力，因此需选用 成熟的机器学习框架和工具： o 模型开发框架：选用 TensorFlow 和 PyTorch 作为深度学 习框架，支持复杂的神经网络构建与训练。 o 自动化机器学习（AutoML）：采用 H2O.ai 或 Google MLflow 进行机器学习模型的全 生命周期管理，包括实验跟踪、模型版本控制及部署。 3. 自然语言处理（NLP） 商务 AI 智能体需要强大的文本分析与生成能力，因此需选用 高效且灵活的 NLP 工具库： o 文本处理：选用 spaCy 和 NLTK 进行文本分词、词性标注 和命名实体识别等基础任务。 o 语言模型：采用 BERT、GPT 等预训练模型，支持语义 理解、文本生成及对话系统开发。

（4）充分估计人的因素； （5）确保项目人员所需的技能； （6）事先安排好项目所需的辅助设施； （7）保证最小程度的差误损失； （8）保证明确的责任分配原则。 质量控制管理 我公司除了选用相应的国家施工及验收规范等技术规范进行质量控制以外，还以国 外相应的规范要求对设计质量、施工质量、材料和设备质量进行管理、要求、控制。在 任何方案中都有专家来确保方案的可行性及先进性。 组织与项目有关的政府机关的质检、 应保证整个系统的电气连 续性。保护管与检测组件或就地仪表之间应用金属软管连接，并有防水弯，与就地仪表 32 箱、分线箱、接地盒、拉线盒等连接应密封，并用锁紧螺母将管固定牢固。 埋设的保护管应选用短途径敷设，埋入墙或混凝土内，离表面的净距离不应小于 15 毫米。保护管应排列整齐，固定牢固。用管卡固定时，管卡间距应均匀。 保护管有可能受到雨水或潮湿气体侵入时，应在其可能积水的位置安装 7) 确定交换机已牢固安装且所有板卡已正确安装后，交换机上电并配置相应数据。 3.2 光缆及网线施工详细说明 ( 一) 吊线安装技术标准 本期工程吊线程式按中负荷区气象条件考虑，选用 7/2.2 规格的镀锌钢绞线，采用抱 箍夹板安装在电杆上，吊线抱箍在电杆上的安装位置一般在杆梢下 15cm 处，已挂有光缆 的杆路上新设吊线位置应在原吊线的反侧。 34 架空光

进行闭环管理和循环生产，在为用户带来优良体验的同时将对环境的影响降到最低。我们持续围绕安全环保材料使用、推进 节能减排、促进循环经济三个方面，构建环保竞争力。 安全环保材料使用 在满足有害物质管控法律法规的基础上，选用可再生等生态友好的材料，减少及消除一次性塑料的使用，并 通过开展产品生命周期评估，持续降低产品的环境影响。 推进节能减排 通过创新实践，如建设光伏电站、采购可再生能源等持续减少运营过程的碳足迹；并将节能减排要求传 长产品的生命周期，提高资源利用效率，让产品发挥更大的价值。 可持续发展寄语 可持续发展管理 数字包容 科技至善 绿色环保 企业责任 附录 45 环保材料应用 华为在产品的设计源头，积极考虑安全环保以及可再生材料的选用，以实现材料的闭环流动，减少环境污染，提高材 料利用效率。我们在给消费者带来环保产品的同时，也在需求端推动可再生材料产业的发展。 降低产品生命周期环境影响 华为从源头进行有害物质减量化设计，降 产品全生命周期 的安全。为了从源头更好地管控有害物质，我们要求所有新引入供应商签署《不使用禁用物质的声 明》、《质量与环保保证协议》等，并落实环保体系审核，确保物料环保合规。 更安全的材料 选用高质量的可再生材料，减少从矿产源头直接索取，是我们在环境保护和循环经济方面重要 的举措之一。目前，华为终端产品中使用了纸张、塑料、金、铜、铝、钴、锡等14种可再生物 料，同时也与供应商共同探索在

29：雷鸟创新 V3 支持边充边用 图 30：雷鸟创新 V3 价格 数据来源：VR陀螺公众号，东莞证券研究所 数据来源：量子位公众号，东莞证券研究所 闪极推出 999 元 AI 眼镜，关键零部件选用国产品牌。2024 年 12 月，闪极科技发布闪极 AI 拍拍镜产品，搭载了紫光展锐 W517 芯片，1 颗 16MP 摄像头，450mAh 电池，能够接入 豆包、讯飞、通义千问等多个 AI 大模型。同时，AI 中心、数据安全 系统和 Hi 闪极语音助手等功能。价格方面，产品零售价为 1,499 元，共创版仅为 999 电子行业深度报告 16 请务必阅读末页声明。 元。从物料表来看，产品在关键零部件上基本选用了国产供应商，比如主控芯片、存储 芯片分别采用了紫光展锐和佰维存储。 图 31：闪极科技推出“录眸 OS” 图 32：闪极科技 AI 拍拍镜售价 数据来源：智东西公众号，东莞证券研究所 数据来源：智东西公众号，东莞证券研究所

成本的智慧工地方案 标准一体化硬件资源 数据可视化，“一屏观天下” 真正实现生产和施工的实时可 视化，从管理层到班组成员， 均可直观看到权限范围内的数 据统计和告警信息、工地信息 平台 + 应用，菜单式选用 统一规划，平台为核心，实现 硬件标准化、大中台、小前台 的互联网架构，在夯实平台的 基础上，形成不同工地应用菜 单式建设，夯实将来对接上游 和下游系统的基础，为形成体 系化智慧工地管理做准备 通过智能柜、智能小站，实现

应关系,经电路转换为湿度与频率对应关系，经 F/V 转换将标准模拟 电压送给 A/D 后,再经采集器的 CPU 解算处理,得到相应的湿度值。 3.2.4.3 风速风向一体传感器（选配） 风向传感器：选用飞机尾翼式风向标作为风向测定传感器，采 用七位格雷码的编码方式进行光电转换，将轴角位移转换为数字信 号，由采集器的 CPU 根据相应公式解算处理，得到相应的风向值。 采用机械结构定北，具体见安装说明。 求视野宽、无障碍、监控面大，尽量少设监控点，并尽可能 使得每个监控点监控覆盖的森林面积最大，如无法回避有死 角，可增加监控点。 2. 监控点要全天候工作，这就需要选择摄像机时应选用 红外敏感型彩色转黑白摄像机；镜头应选用日夜两用型镜头， 并且 3KM 外能看清人物活动；云台要求选用具有数字回显的 室外一体化云台，为了减少远距离图像的抖动，摄像机的安 55 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案 装也要确保牢固稳定。 开放性：即使是最先进的系统，也有随时间的推移而落后的可 能。在系统设计中，我们选用产品和系统时，应充分考虑系统的升 级、扩展、维护问题，设计应全面、周到，注意预留到位并留有充 62 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案 分余量,以适应未来发展需要，主要体现在以下方面： 智能化升级－系统的软件是最有可能升级的，选用的系统管 理软件必须有厂家的免费升级承诺。升级的操作应该相对简单，由

在进行铁路沿线实景三维 AI 大模型应用的现场数据采集时， 需从多个维度进行综合考量，确保采集数据的准确性和全面性。该 方案主要包括数据采集的工具与设备、现场人员的配备以及数据采 集的具体步骤等。 首先，选用合适的采集工具和设备是成功实施数据采集的关 键。针对铁路沿线的特定需求，我们将使用如下设备：  激光扫描仪：用于高精度三维点云数据的收集，能够捕捉到铁 路沿线及周边建筑物的细节。  高分 模型适用于需要细致查看的场景，如车站、转辙器等，而一般场景 则可选用中等精度以提升处理速度。 对于纹理分辨率，建议使用 2K 至 4K 的分辨率，以确保模型表 面细节清晰可见，尤其是在铁路周边环境相对复杂的地区。地形细 节级别亦应根据实际地形的复杂度进行调整，通常设置为中等至 高，以兼顾计算效率和地形表现。 光照效果则需根据模型的使用情况进行设置。若模型主要用于 可视化展示，应选用动态光照效果，增强场景真实感；若用于实时 于实时 监控或分析，则可选择静态光照设置，减少计算负担。 材质质量的设置同样重要。对于主要构件，如轨道、桥梁等， 建议选用高质量材质来展示其真实感，而对于次要构件或远景物 体，可选择较低材质以节省资源。 以下是建议的建模参数设置示例： 参数 建议值 模型精度 高（1 米）或中（5 米） 纹理分辨率 2K - 4K 地形细节级 别 中等至高 光照效果 动态或静态 材质质量