进行协作和管理机器学习项目。MLflow 的设计目标是可扩展性和易用性，使其能够适应各种大小的机器学习项目，并与其 他数据平台无缝集成。通过提供API工具，MLflow 大大简化了机器学习的复杂性，使得项目更容易管理和推向生产环境。 Delta Lake是一种开源存储层，专为大规模数据处理和分析而设计。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 与Informatica、Tableau和Capgemini等软件和 咨询服务提供商合作，提供更完整的数据解决方案。Databricks面向数据驱动的企业，特别是那些需要处理大规模数据集、 实施复杂数据分析和机器学习项目的组织，提供高效、可扩展的解决方案，满足金融、医疗、零售、媒体等行业的对数据基 础设施的需求，已为AT&T、惠普、Grammarly等500多家全球知名企业提供服务。 3. （3）丰富的数据基础设施服务平台 Snowflake的数据基础设施产品有数据仓库即服务、数据集成与共享、AI与机器学习集成等三种类型。数据仓库即服务 （DWaaS）能提供高性能、弹性的云数据仓库，支持大规模数据处理与复杂查询。数据集成与共享通过Snowflake Marketplace，企业可安全共享数据或接入第三方数据源，推动数据生态协作。AI与机器学习集成将数据集成平台Datavolo 与Anthropic合作，利用Claude

明确业务对象责 任人 1.1 分析本领域业务架 构 / 组织架构，划定业 务范围 2.1 梳理候选业务对象 （依据四原则） 2.2 合并、抽象业务对 象 3.1 合理性验证：从业 务重要性、复杂性以及 业务管理责任优化业务 对象 1.2 分析主要业务场景 步骤 1.3 分析流程活动及输 入输出 1.4 分析本领域现有 IT 系统模型 1.5 分析本领域主流软 件包模型 4.3 发布业务对象清 / 模型进行分析，识别软件包主要处理的数据。 • 识别并输出业务对象初稿：按照业务对象识别四原则输出候选业务对象清单，对业务对象合并、抽象业务对象。 • 候选业务对象合理性验证：从业务重要性、复杂性以及业务管理责任优化业务对象。 • 候选业务对象完整性验证：与业务流程、 业务管理需求适配，确保识别出的业务对象涵盖流程所有信息。 • 候选业务对象集成性验证：验证业务对象与相关领域的业务对象可对接。 填 所定义属 性的中文 名称 所定义属性 的英文名称 对属性的定义，解释这个属 性是什么，对业务的作用 属性的业务规则，包括 但不限于此标准在各场 景下的变化规则，编码 含义等。对于部分复杂 的规则，可附《 XX 文 件》进行详细解释 业务定义 的数据类 型，可选 填，类型 可选项： 文本、日 期、数字 此标 准的 数据 长度 是否有 允许值 列表， 选“是” 的话后 一列“允 许值”必

规划季的紧迫性 01 供应链地缘化、碳关税、 AI 颠覆性创新等，都要求国企提前调 档升级。只有实现“规划→项目→资金”一体化，才能在外部冲击 出现时拥有更大的资金“缓冲垫”。 高不确定性因素 02 在复杂多变的外部环境中，国企需要通过科学的规划，提前布 局，增强抗风险能力，确保在面对各种不确定因素时能够稳定 发展，实现国有资产的保值增值。 外部冲击应对需求 行业环境的挑战 第十九条拆解与规划要点

(HCPS1.0) 中国工程院 感知能力等都得以极大提高，其结果是： 一方面，制造系统的自动化 程度、工作效率、质量与稳定性以及解决复杂问题的能力等各方面均 得以显著提升；另一方面，不仅操作人员的体力劳动强度进一步降低， 更重要的是，人类的部分脑力劳动也可由信息系统完成，知识的传播 利用以及传承效率都得以有效提高。 面向数字化制造的

的潜在价值。国家层面亦推进全国一体化政务数据共享枢纽建设，构 建起覆盖国务院部门、31 个省(区、市)和新疆生产建设兵团的数据共 享交换体系。随着政务数据平台承载数据量的不断增加、数据治理任 务复杂度不断增长，数据安全成为关切要点，各地方、各行业开始探 索运用人工智能、区块链等技术进一步降低数据治理难度、提高数据 安全性。各地方、行业建立健全政务数据管理制度体系建设，推进项 目、服务、算

源站集中供能项目上下游企业，其技术路线主要有天然气分布式系统、 非天然气分布式系统、大型燃气-蒸汽联合循环机组等方式供能，前 两种主要向建筑用户（不含住宅）供能，第三种主要向工业用户供能。 采用复杂技术路线的综合能源站的政策扶持视具体情况另行商定。 （二）本办法适用于临港新片区设立以来建成投运的综合能源站。 （三）根据综合能源站从投资建设到运营的全生命周期，分为投 资建设和运营两个阶段，其中运营阶段又分达产期和达产后两个分阶

固废绿色低碳清洁高效高值化利用关键技术突破 研究内容：围绕我国战略资源固废处理及再利用，研究攻克多金属 梯级回收与高纯化技术、混合硫酸盐高值化技术等，开发复杂固废源头 减量、冶炼废渣绿色低碳清洁提取及高效资源化关键技术及装备，开展 项目示范。 考核主要指标：形成 1 套复杂固废源头减量、冶炼废渣绿色低碳清 洁提取及高效资源化关键技术及装备；资源利用率大于 80%，萃取率>90%, 反萃率>90%,萃取和反萃过程中无第三相形成；尾渣实现