关联到左侧被选中的项目区 拐点坐标。通过【在选择范 围中进行地类筛选】功能， 筛选选择范围内的各种地类。 通过【筛选地类】功能，选 择不同地类进行切换选择。 在【选择范围直接关联到 项目】中点击【确定】，关 联到项目区拐点坐标的是直 接选择的范围，在【在选择 范围中进行地类筛选】中点 击【确定】，关联的是选择 范围内符合地类筛选的地块。 高标准农田建设上图入库与质量检查软件 通过图件和影像数据配准，实现项目范围上图 打开【图层选择】，根据项目 区建设地点信息，在“行政区名 称搜索”中输入建设地点，多个 建设地点可以用逗号区分（中 英文皆可），点击搜索，筛选 结果放在在下方的行政区名称 中，可以通过下来箭头进行查 看。选择完成后点击确定，行 政区（ XZQ ）在右侧地图窗口 只显示筛选后的建设地点，根 据呈现的建设地点的位置，开 始配准工作。 高标准农田建设上图入库与质量检查软件 通过图件和影像数据配准，实现项目范围上图 功能是为了在图件或影像等无法直 接提取要素等数据类型上进行范围 绘制。 点击工具图标，根据图件或影像 范围，依次左击鼠标，通过细致的 点选描绘边界，最后双击左键，确 定元素范围。绘制完成后点击【关 联到项目】，通过【筛选图层】和 勾选记录功能的结合，将绘制的项 目区范围关联到选中的项目区拐点 坐标节点上。 高标准农田建设上图入库与质量检查软件 通过图件和影像数据配准，实现项目范围上图 3. 采用编辑要素的方式标绘项目

类型快速筛选 支持按标签未签收、未派警、未到场、重大警等查看警情列表。 2.2.1.3.2.2.3 事发地址关键字查询 支持通过事发地址关键字快速检索符合条件的警情。 2.2.1.3.2.2.4 报警时间查询 支持通过报警时间快速检索符合条件的警情。 2.2.1.3.2.2.5 警单状态筛选查询 支持通过状态快速检索符合条件的警情。 2.2.1.3.2.2.6 警种类型筛选查询 支持通过警情类型快速检索符合条件的警情。 2.2.1.3.2.2.7 警情级别筛选查询 支持通过警情级别快速检索符合条件的警情。 2.2.1.3.2.2.8 案由筛选查询 支持通过警情案由快速检索符合条件的警情。 18 XX 县公安局“情指行”一体化实战平台建设方案 2.2.1.3.2.2.9 查询条件重置 支持一键清空所有已输入的查询条件。 2.2.1.3.2.2.1024 小时/今日警情列表切换 小时/今日警情列表切换 可切换 24 小时和今日凌晨开始的警情列表筛选。 2.2.1.3.2.3 历史警情 2.2.1.3.2.3.1 历史警情列表 支持展示历史警情列表内容，详情包括：警情级别、警单状态、报警时间、 报警电话、案由、事发地址等基础信息，及其详情内容信息。 2.2.1.3.2.3.2 事发地址关键字查询 支持通过事发地址关键字快速检索符合条件的警情。 2.2.1.3.2

域的专用基站，通过对该小区信令侦听，通过该区域 的终端实时监测和数据采集 信令采集平台 微基站 分光口 采集器 信令话单 数据服务平台 , 探针微蜂窝替代方 案 数据处理平台 目标筛选 频次控制 在关键卡点布设伪基站以获取路过的终端的信息 人流分析 实时采集 区域布控 防恐维稳 ··· 事件匹配 卡口小区 普通小区 29 反诈骗 - 打击源头 n 筛选出整体监测区域内的指 定属性人群的分布情况。 n 视屏监控数据接入 n 警务通数据接入 n 其他警务数据接入 》 场景应用 2 。 特定群体（安全群控产品） 态 势 感 知 出人员的性别、属性、 年龄构成等分类情况。 历史回放 实时热力 人群洞察 数据对接 人流预警 n 对目标区域人员属 性进行统计分析，找 事件筛选 时间筛选 地点筛选 地点筛选 结果输出 出 / 入指定区 域 外来人口监控 n n n n 雄安地区人口热力（分日） 雄安地区分人口热力（分时） 》 场景应用 2 。 特定区域（安全群控产品） 姓名 : 周永康 手机号码 : 131211918 88 起始日期 : 2016/5/8 截止日期 : 2016/5/1

规范设置。 4.2.8 违法证据智能审核的需求 应用 AI 图像识别技术，对违法证据进行可信度智能分类分级， 识别各类明显不符合执法取证规范的各类违法场景，自动剔除无效 违法证据照片，提升民警筛选审核违法工作效率。 4.3 基础应用系统需求 4.3.1 交通信号控制系统需求分析 根据对高新区交通信号控制系统现状的分析，在未来高新区交通 信号控制系统的建设中，主要有如下需求。 1）提高交通信号控制水平主要体现在四个方面： 月手动记录查看，冲突矩阵冲突展示。 205 6.2.5.3 统一信号控制 信号控制包括路口信号控制、干线协调控制、区域协调控制，警 保卫任务控制、单点控制和指定相位控制等。系统支持控制方式选 择、筛选、切换等功能。 路口信号控制：根据路口交通流状况，可通过平台进行人工干预 信号控制方案；同时根据路口配时方案，通过人机界面方式实现路 口配时方案、日计划和调度计划的调整优化，并经过人工判定后下 路口高精地图上展示路口车辆过车轨迹  支持用户自定义车辆、车牌、灯态的显示状态 6.2.6.3.2实时视频查看  支持用户按需查看各路口不同方向的实时视频  支持对实时视频框进行隐藏、显示、筛选等功能路口实时评 价 6.2.6.3.3路口实时评价  支持监测路口最近 5min 的溢流指数、过饱和指数、失衡指 数、空放指数 6.2.6.3.4路口运行趋势  支持监测路口总体和不同进口道方向的近

多屏时代，通过移动等多接触点加深品牌印象，提高统一辨识，保持价值传递一致性 消费者驱动渠道变革 1. 将生意放在所有有流量的渠道 2. 仓储的管理区分实体和虚拟 3. 原有传统的客户 ( 群 ) 有了新的筛选与识别 1. 地理局部区域决定有限客流 2. 集中的管理体系，关注营运绩效，挤出利润 3. 标准化的快速扩张和经验复制 1. 所有渠道形成一体并分享利润 2. 设计统一且完整的客户体验 3 商品及服务 展示、对比 售后 购物车 互动营销 转化及服务 互动活动 评价、 评论 收藏 / 晒单 / 分享 客服 / 咨询 / 投诉 导购 / 推荐 交叉销售 门户内容展示 搜索、筛选 会员中心 会员订单结算 促销规则 智慧门店 业务管控 品牌 / 属性 / 分类管理 可视化模板 （移动 / PC ） 文章及内容 会员管理 积分 / 等级 售后 / 退款 / 投诉管理 以聪明的接触和体验设计来获取潜在用户，通过互动活动、评 论、 SNS 、论坛等社交网络与用户建立联系，沉淀第一次购买 决策的转化－移动导购 & 扫码数据 每一个导购细节，都是为了留住游客 京东渐进式筛选 智能搜索 虚拟分类 a 、按适合人群类型分类 b 、按价格区间分类 应用举例 品牌印象 二维码扫购 品牌年代记、材料与工艺、 门店列表、技巧知识等， 彰显实力，区别小作坊，

属性“温度”与“通道 1. 设备 1. 温度”关联。 资产建模 ：多层级资产模型与实例化管理 | 数据计算 ：实时流计算支持丰富的算子能力 • 数据管道：快速对设备数据源数据进行预处理，对数据进行筛选、过滤、转换、聚合， 获取业务所需数据，建 立 时序存储， 降低用户处理数据的开发与维护成本 | 聚合 / 时序 20+ 函数 求和 均值 计数 最大 最小 差分 标准差 时序函数 数据过滤清洗 设备数据分类计算 设备数据存 储 设备数据源 表达式 、筛选器 数据指标计算 输出需要数据 平台存储数据 选取数据 数据库 工业数据计算、分析前 ，会面临的问题 ： ① 数据质量：数据质量可能很差 ，需要去重、补齐、去异常等预处 理 ② 数据异频 Pressure+Temperature Sensor 0.5s/ 次 流计算降频、时 间窗口内对齐 • 降频、数据补齐、 数据时序对齐 • 数据乱序处理 • 数据筛选 • 数据画像 • • 数据质量分析 • • 数据匹配 • • 数据修复 • • 异常检测 •

游前行程 游中行程 周边 到店入住 活动 二销（产品＋服务） 周边 随着 OTA 平台的兴起，用户可以通过 App 或网站自由预订，旅行的自主性增强了，但服务流程却被拆散： 行前要在不同平台比价、筛选；到达度假区后，又必须重新对接现场客服；行程结束后，反馈与权益又回到 其他渠道。线上与线下系统没有打通，信息和服务脱节，客户体验被割裂，运营也难以实现高效协同与规模 化提升。 AI G.O 是复星旅文基于瓴羊 就像一个独立的公司，以保障业务的灵活性，使其可以在快速变化的市场上，即时做出反应。 这十多个 BU 都有不同的运营方法和经营指标，这给雀巢中国进行整体经营提出了难题。各 BU 手动从多家 第三方服务商摘录数据，运营团队再筛选关键数据上报总部。这一流程数据收集分散，缺乏结构化统一管理 和存储，导致数据汇总分析滞后、准确性和时效性不足，难以满足雀巢中国整体运营需求。 为了解决这一问题，雀巢中国着手构建统一的数据汇总和分析 借助瓴羊的数据分析技术和能力，雀巢中国将十多个 BU 运营的 100 多个渠道接入到 EC BI 平台上，通过统 一的指标体系，标准化分析方式，固定看数的框架，大幅提升看数效率。平台接入、自动分析替代人工采集、 筛选、汇报，节省了 80% 的日常工作量。不仅如此，数据汇总从过去的“一月一更”，大幅提升到“T+1”次日更。 34 102 个增长实例 数智化增长领头羊｜ 2025 版 视易云策是一家 KTV

。通过对大量实验数据和模拟计算数据的深入挖 掘， 科 研人员能够更准确地揭示材料性能与结构之间的内 在联系 ， 从而优化研发方案， 加速新材料的研发进程 。例 如， 利用机 器学习算法对海量材料数据进行分析， 能够快 速筛选出具有 潜在应用价值的材料配方和制备工艺， 缩短 研发周期 。在产 业应用阶段， 企业通过共享产业应用数 据， 能够及时洞察市 场需求的变化趋势， 获取产品在实际 应用中的反馈信息， 进 而调整生产策略， 包括基于规则的清洗 方 法和基于机器学习的清洗算法， 对数据进行全面清洗 。 基于 规则的清洗方法通过设定一系列数据清洗规则， 如数 据取值 范围 、数据格式规范 、逻辑一致性规则等， 对数据 进行初步 筛选和清洗 。例如， 对于材料性能测试数据， 设 定合理的取 值范围， 过滤掉超出范围的异常数据；对于文 本型数据， 如 材料名称 、实验记录等， 运用正则表达式匹 配规则， 检查和 纠正数据格式错误和拼写错误 满足不同用户在不同场景下的需求 。提供高效的数据查询服 务，用户可以通过关键词、条件筛选、关联查询等多种方式， 快速 、准确地查询所需的数据 。例如， 用户可以通过输入 材 料名称 、性能指标 、应用领域等关键词， 查询相关的新 材料 数据；也可以通过设置材料成分范围 、性能参数区间 、实验 时间范围等条件， 进行精准的数据筛选 。生成多样化的报 表 服务， 根据用户的需求， 自动生成各类数据报表，

次研究提出以下建议： （1）各级政府摸清已开发的增量配电业务改革试点项目综合能源服务开发条件，依据实 际困难主动打破机制障碍；（2）考虑综合能源服务开发条件作为增量配电业务改革网项 目试点前期筛选的参考标准之一；（3）实现增量配电网项目开展综合能源服务的政府备 案，制定权威的节能效益评估标准体系，并引入独立第三方机构对实施效果进行评估， 加强行业的规范化管理；（4）出台支持合同能源管理项目发展的财政和金融扶持政策； 和金融扶持政策； （5）鼓励地方政府依据本省区实际情况，研究制定屋顶光伏计划等分布式可再生能源项 目补贴激励机制；（6）加快推进电能量现货市场的建设，激活综合能源服务的多元化运 营模式；（7）筛选优质增量配电网项目成为分布式发电市场化交易试点；（8）增量配 电网项目内部公共机构带头开展综合能源服务，在全社会起到良好的示范带头作用；（9） 强化增量配电网项目内部用户节能改造意识。 | 积极研究扫除综合能源服务开发 过程中的机制障碍。 建议 2：考虑综合能源服务开发条件作为增量配电业务改革试点前期筛选的参考标 准之一。 加强增量配电业务改革试点项目识别和筛选，考虑政策环境、用户条件、资源条件 和业主实力的综合能源服务开发条件作为增量配电网项目试点前期筛选的参考标准之一， 培育增量配电网整体的综合能源服务发展环境。 | 53 | 基于园区增量配电网的综合能源服务业态研究

赋能+云端协同”的创新教研 模式，为教师利用智能技术开展个性化教研提供可复制的解决方案。①面对教师 开展跨学科教研存在的主题设计难和资源整合弱的问题，教师利用星火大模型可 以实现学科融合点挖掘、主题筛选与目标制定、教学设计自动化生成，助力教师 跨学科协同备课。②面对线下教研受时空限制，难以实现常态化深度交流，协同 效率低的问题，教师利用合肥市教育云平台的云端协同教研系统，能打破教师协 作的时空壁垒，实现资源共建共享与评价优化。 在关联与规律，自主构建创新性科学假设，帮助教师减少主观偏见，拓宽思路。 教师能够利用智能平台，基于进化算法等群体智能方法 ①结合多目标优化框架， 对生成的原始假设进行全局搜索与局部优化，评估其置信度并筛选出最优方案。 这种 AI 赋能的假设生成与寻优过程，融合多学科视角，为教育科研注入了更专 业、多元和科学的创新力量。 ① 毛进,周凡倩,王卓昊.AI for Science 推动科研范式革新： 差异化构建教师绩效考核模型。利用聚类算法对覆盖教学工作量、科研产出、 社会服务、教改创新等多领域的海量教师数据进行自动分组，识别出教师的不同 发展类型，建立分类考核框架。采用随机森林等特征选择算法，评估各考核指标 的重要性，筛选出最具代表性的关键绩效指标。针对不同类别教师的特点，基于 专家调查法确定教师绩效考核指标的初始权重模型 ②，并通过强化学习持续优化， 动态调整各指标权重。通过因果推理技术剥离无关因素 ③，同时采用公平性检测