产进行统一治理、整合与建模，形成可复用的数据服务。 同时，引入或搭建 AI 平台，将成熟的算法模型（如离职预测模型、人岗匹配模型）沉淀 为标准化服务，供 HR 各个业务场景随时调用。 4. 第四步：文化重塑与组织适配 技术只是工具，真正的变革在于人。必须培育企业的数据文化，鼓励各级管理者基于数据 做决策，而不仅仅是凭感觉。 调整 HR 团队的技能结构，引入具备数据分析、产品经理思维的人才。重构与业务部门的 行动：投资建设统一、云原生的数据平台和 AI 平台。这是支撑未来所有智能应用的“高速 公路”，避免未来因技术债而推倒重来。 人力资源角色：推动建立数据治理组织，启动数据文化和 AI 素养的培训。 第四步：场景突破，小步快跑。 行动：选择 1-2 个切入点，组建跨部门敏捷团队，快速推进标杆项目。目标是在短时间内（如 3-6 个月）看到可衡量的业务价值，树立内部信心，获取持续投资的支持。 人力资

矿山微网解决方案设计全流程 （1）解决方案工程化设计 基于历史项目的关键经验提取，针对微电网系统高度复杂性和场景独特性，华为和行业专家共同构建“智 能微网解决方案工程化设计”的方法论，通过解决方案“四阶段”、“十四步法”，为客户及设计院提供智能 微网解决方案全流程参考。这种工程化思维的本质，是将负荷突变导致的电压崩溃、振荡等“不可见的系统风 险”转化为可预研、可配置、可验证的标准化参数，从而在保障 99.99% 容及经济性分析，做到设计阶段优化 10% 光储配置。 （2）解决方案设计验证三大黑武器 智能规划定容 全球电网仿真中心 构网型储能平台应用与测试中心 图 2-18：解决方案“四阶段”、“十四步”法 矿区微电网仿真通过动态分析系统运行、控制及稳定性， 优化能源配置并保障供电可靠性，助力绿色低碳转型。针对矿 山负荷波动大、供电距离远等特点，仿真可提前暴露电压崩溃、 储能过充等问题，验证光伏

正直公正，保持中立性和尺度一致性原则 全球标杆 中国智慧 3.3 岗位价值评估打分 第一步 • 岗位价值评 估方法培训 第二步 • 评估工具发 送 第三步 • 评委练习打 分评价 第四步 • 评委集中评价 第五步 • 数据处理 百思特职位价值 评估工具 全球标杆 中国智慧 3.4 输出评估结果和岗位矩阵 岗位价值评估结果 岗位信息 评估结果 序号 岗位名称 一级部门

在不同语种间同样适用。 在中国，大量网民选择百度作为首选的搜索引 擎，基于百度搜索引擎的流感监测研究也相继开 展。Yuan 等［13］尝试使用百度搜索平台，通过关键 词筛选、过滤、指数复合和建立模型四步来预测流 感在中国的发病情况，同时选取了“流感预防”、 “流感的症状”等相关系数高的检索词构建复合指 数，模型的确定系数 R2 为 0.95，而预测病例数与实 际 发 病 数 相 比 平 均 百 分

既然ChatGPT能⽣成結構完整的文本，教師可以引導學⽣對AI做 不同的「關鍵字提問」，練習有細節的破題。由於AI文本⽣成快速， 因此也能增加學⽣的閱讀量。教師可利⽤AI⽣成的文本，帶領學⽣做 四步驟「閱讀理解」： ⼀、分析結構，並請學⽣提出批評。 ⼆、分析文辭，思考如何優化。 三、討論如何加入⾃⼰的經驗與體會。 四、上網交叉比對，確定資料真偽（ChatGPT有時會給出錯誤資 訊）。 教師做為學習的教練與促進者。推動PBL超過⼆⼗年的美國⺠間組織 PBLWorks綜整世界各國教育專家的意⾒，提煉出「⾼品質PBL」的六 ⼤要素如下表。 （本文出處：《親⼦天下》⼀⼆六期） 新的教學 文／賓靜蓀、邱紹雯 運⽤四步驟 設計⼀套好的PBL教案 如何規劃專題式學習的學習架構及流程？ 本文以HTH教師如何規劃專題為例， 從構思課程⽬標到展⽰學習成果， 提供台灣老師從零開始授課的參考。 High Tech

围与价值观融入大屏设计，既能提升客户的亲切感和归属感，又能向访客传递统一的品牌 形象。定制设计能够精准对接业务场景，形成长期可持续的数据价值生态，不会因为流行 趋势变化影响其核心竞争力。 定制化设计的基本流程可以涵盖为以下四步： 多渠道了解客户→特征元素提取整理→抽象概念故事化→抽象故事转化为具象设计。 1. 智慧水利综合智治应用工程 (1) 案例背景 在水利行业，大坝安全监测始终是关乎民生和生态安全的重大课题。然而，随着工程

术， 旨在通过动态调用外部知识库，提升大语言模型的准确性和可靠性。它有效解决了传统模型的“幻觉问题”，同时增 强了信息的时效性和安全性，成为当前 AI 领域的重要趋势。RAG 的工作流程一般分为四步：（1）索引：将文档分块 并转化为向量（高维数字表示），构建可快速检索的数据库。（2）检索：根据用户问题，从知识库中匹配最相关的 文本片段（支持关键词、语义或混合检索）。（3）增强：将检索结果整合为上下文信息，输入生成模型。（4）生

协议进行端到端加密， 确保调用参数和模型返回结果在公网传输中无法被窃听或篡改。对于安全要求极高的 金融等场景，还可配置 PrivateLink，将所有网络流量收敛于更安全的企业内网。 第四步：运行应用，发起调用并获得结果 ● 实践指引：最终用户与开发者的业务应用交互，触发对阿里云百炼模型服务的调用， 并获得 AI 生成的结果。 ● 安全能力注入： 1）AI 护栏的内容安全、数据

灰度切流是全量割接前的核心控制环节，遵循“小范围试错、逐步放量”的原则，通过分维度、分批次迁 移流量，在可控范围内验证新系统的稳定性与兼容性，避免“一次性全量切换”导致的全局风险。其执行机制 采用“试点、扩展、确认、收敛”四步法，每批切换均需通过核心指标验证（如成功率、延迟、错误率）后方 可推进。 (1) 准备阶段：包含环境搭建、方案设计、功能与数据对齐三方面 ① 环境搭建：搭建新旧系统的并行运行环境，为切流提供技术前置条件：

驱动）、毛利（由毛利 率、销售成本驱动）等；“资本获利”则可被分解为投资效率（由总资产周转 率、投资收益率等指标驱动）、资本结构（由运营资本、固定资产等驱动）。这 一步骤构建了一个清晰的财务价值树模型。  第四步：关键业务流程关联。 这一步是连接财务结果与业务过程的关键。需要将 上一步识别出的财务驱动因素，与企业核心的“关键业务流程”进行强关联。例 如，将“应收账款周转天数”这一运营资本指标，与“销售回款流程”的执行效