......................................................................................... 3 1.2.2 概念性知识 ............................................................................................... 是指学习时涉及的相关内容，包括了从具体到抽象四个类别： l 事实性知识（Factual knowledge） l 概念性知识（Conceptual knowledge） l 程序性知识（Procedural knowledge） l 元认知知识（Metacognitive knowledge） 其中，事实性知识、概念性知识、程序性知识均可映射到智能客服领域的知识应用与分 类中 ，而元认知知识由于与智能客服知识应用无关，不在本白皮书讨论的范围内。 ，而元认知知识由于与智能客服知识应用无关，不在本白皮书讨论的范围内。 认知过程 涉及学习时要掌握的学业⾏为表现，包括了六个类别： l 记忆（Remember） 是指能记得/回忆/复述起基本的概念和事实 l 理解（Understand） 是指理解并能够用自己的话解释概念 版本：1.0

........................................................................................48 8.5.2. 概念模型................................................................................................. ..........................................................................................50 8.6. 概念模型设计............................................................................................... 系统建设现状及信息化规划发展需要，根据大数据平台实施的实践 需要，制定出台一系列涵盖数据标准、管理制度、接口规范在内的 配套支撑标准规范文件。 5 分析设计 承建方按照建设方业务需求和以往的经验，完成数据仓库概念模 型、逻辑模型、物理模型分析设计以及数据仓库的物理数据库创 建、初始化和管理维护等工作。 6 采集治理 承建方将根据数据标准规范以及数据仓库设计，完成从各业务职能 部门业务应用系统数据资源采集转换加载数据的

越来越显著。 智慧油气的概念最早可追朔到 1991 年，在 《Oil&GasJournal》 杂志上就出现了智慧油气 (SmartField) 词汇 和论述。 2005 年， IBM 与挪威国家石油公司展开智慧油气项目合作。 “ 根据 智慧油气 (SmartField)” 的发展历程，我们可以得出这 样 “ ” “ 的结论：实际上 智慧油气 的概念的提出与发展更早于 智慧地球 的概念是 IBM “ ” 在 数据地球 的基础 “ ” 上，并在总结 智慧油气 的理论与实践的基础上，提出的一 整套全球 “ ” 化的概念，然后在又从 智慧地球 → “ ” “ 智慧城市 → 智 ” 慧油气 反过来 “ ” 推动了 智慧油气 蓬勃发展。 也可以说这是 IBM 全球营销的一种商业运作手段，也就是说： 企 “ ” 业发展的最高境界是 提概念、定标准 。 。 “ ” 由于国际上 智慧油气 概念的提出(1991)更早于 “ 中国 数据 油 ” 气 概念的提出(1999),而中国直到 2010 年才提出智慧油气的概 念，所以笔者把中国智慧油气的发展和国际智慧油气的发展分开叙述， 以避免混乱。 国际石油石化行业信息化进程— 进入智能化阶段 智能化 对内部已经比较成 熟的应用进行标准 化封装，进而对外 推广服务，实现 IT 价值延伸；顶层管

作物生产决策系统 .....................................................................40 3.1.1 作物生产决策支持系统的概念与功能 .......................... 40 3.1.2 作物决策支持系统的发展 ........................................... 控、畜禽疾病、农产品市场销售信息等最为广泛的农业生产知识进行建 模，建立基于本体的知识描述，涵盖了农产品分类、农业化学用品、种 植 技术、生长阶段、生物部位、病虫害防控等农业生产中的核心知识 点， 并对相关概念进行了细化，对语义进行了梳理。同时，为了更好地描述 密切影响农业生产的外部条件和客观环境，在农业领域本体中还引入了行 政地理、自然地理、农产品市场基本资料等与农业生产、销售密切相关的 其他应用领域的知识体系和本体描述。陌生的词组在实例维中被拆分成基 本语义单元进行比较，匹配后在类维中根据相应类之间的相互关系找到更 高层的类，通过查找该高层类已有的实例判 断陌生词组与现有词组之间的相似程度，从而完成概念的聚合和匹 配。 在农业本体建模方面，联合国粮农组织构造了渔业本体、食品安 全领域本体和食物、营养与农业本体等原始本体。Lauser 等构建了生物 安全本体模型，提出首先构建核心本体，然后基于启发式方法对核心

根据城市安全风险综合监测预警平台的业务需求，针对城市安全相关的各种类型 的多源、异构数据资源，通过对数据来源、数据类型、数据组织、数据流程、目标数 据的分析，采用大数据集成工具，全过程贯穿数据治理与数据管控，对数据概念模型 进行了逻辑设计和优化设计，将数据资源分为元数据库、基础数据库、维度数据库等 专题数据库，以及数据准备层、数据接入层、摄取缓冲层、数据操作层、数据仓库层 以及分发缓冲层、数据服务层等集成层 在设计数据仓库时，需要根据业务需求进⾏分析、抽象、并从中找出内在联系， 按主题进行设计，进⽽确定数据仓库的结构。目标表的格式一般采用维度建模的方法 设计而成。此路线包含业务模型、概念模型、逻辑模型以及物理模型等建模阶段，以 及后续数据模型开发。 在建模的每一个阶段，特别是业务模型和概念模型设计阶段，需要招集关键用户、 管理人员和系统分析设计人员，一起评审模型设计的全面性、正确性、合理性，并提 出整改意见，由设计人员进一步修改完善。 城市安全风险综合监测预警平台数据融合实施治理方案 是不可划分的最小单位。主题域、主题、实体的关系如下图所示： 2.2.4.1.2. 概念模型设计 概念模型（CDM，Conceptual Data Model）设计过程主要选择合适的业务主题域 分类管理业务模型生成的主题，并在主题域中存放和组织管理、支撑应用的实体化数 据模型。概念模型一般采用 E-R 图等工具，按主题域分类定义需要追踪和管理的各种 重要数据实体及其属性，以及实体之间的各种关系，进行初步的实体化。

在一定程度上降 低数据共享交换平台的实施要求。 1.8.4.2 交换概念模型 交换概念模型由中心交换结点和端交换结点组成。端交换结点接收和发送 政务部门的交换信息。中心交换结点管理交换网络内端交换结点的数据交换服 务，并根据需求形成共享信息库。 交换的概念模型如下图所示： 图表 3 数据交换概念模型 交换概念模型说明如下： （一）业务信息是由各政务部门产生和管理的政务信息资源；

...........................................................................................99 8.1 概念设计辅助....................................................................................101 8.1.1 方案生成 领域，显著提升设计效率、优化设计质量，并推动建筑行业的智能 化转型。具体而言，项目旨在实现以下预期成果： 首先，构建一个基于 deepseek 大模型的建筑设计智能平台， 实现对建筑设计全流程的智能化支持，包括概念设计、方案优化、 施工图生成等环节。通过模型训练和优化，平台将能够快速生成符 合设计需求的高质量方案，显著缩短设计周期，降低人工成本。 其次，目标是通过深度学习技术提升建筑设计的创新性和可行 际应用中的成 功。 2.1 建筑设计流程中的痛点分析 在建筑设计流程中，存在多个痛点，这些痛点不仅影响了设计 效率，还可能导致设计质量下降。首先，传统的建筑设计流程通常 依赖于人工操作，从概念设计到施工图绘制，每一步都需要设计师 投入大量时间和精力。这种模式在面对复杂项目时，往往会导致设 计周期延长，甚至出现设计失误。其次，设计过程中信息的传递和 协同效率低下。不同专业团队之间的沟通不畅，导致设计冲突频

目经验，认为数据仓库建设应该遵循“统一规划，分步开展”的原则，对经营分析系统 的元数据管理应该先构造一个最小最实用集合的元数据。我们建议先在以下过程中进 行元数据管理：  业务数据源分析  目标数据仓库设计（概念模型、逻辑模型、物理模型设计）  数据获取调度及监控设计  数据仓库、数据集市存储  展示设计  记录数据仓库的使用情况 2.2.3 功能组织架构 经营分析系统的功能模块如下图所示： 是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、 交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP 的目标是满足决策 支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。 “维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次 关系,这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维 (dimension)，使用户能对不同维上的数据进行比较。因此 据仓库应用中，OLAP 应 用一般是数据仓库应用的前端工具，同时 OLAP 工具还可以同数据挖掘工具、统计分 析工具配合使用，增强决策分析功能。 2.3.3 数据挖掘 2.3.3.1数据挖掘概念 数据挖掘（Data Mining），也叫数据开采，数据采掘等，就是从大量的、不完 全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不 知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

HBase 会保留一 定数量的版本，这个值是可以设定的。客户端可以获取距离某个时间最近的版本，或者一 次获取所有版本。 2、 概念视图 一个表可以想象成一个大的映射关系，通过主键，或者主键+时间戳，可以定位 一行数据，由于是稀疏数据，所以某些列可以是空白的，下面就是数据的概念 视图： 云技术方案建议书 第 54 页 系统设计实施与关键技术方法 Row Key Tim e Sta look.c a" "CNN.co m" t6 "... " t5 "... " "text/ html" t3 "... " 3、物理视图 从概念视图看每个表格是有很多行组成，但是在物理存储上，它是按照列来保 云技术方案建议书 第 55 页 系统设计实施与关键技术方法 存的。 Row Key Time Stamp Column t8 "anchor:my.look.ca" "CNN.com" Row Key Time Stamp Column "mine" "com.cnn.www" t6 "text/html" 在概念视图上面有些列是空白的，这样的列实际上并不会被存储，当请求 这些空白的单元格的时候，会返回 null 值。如果在查询的时候不提供时间戳， 云技术方案建议书 第 56 页 系统设计实施与关键技术方法

DeepSeek “ 对话时经常出现 服 务器繁忙，请稍后再试 ”的提示。除了官网之外，还有硅基流动、英伟达、秘塔 A 搜索等平台部署了 DeepSeek 供用户使用。 5.1.1 快速理解概念 操作方式：用户可以直接向 DeepSeek 提问（中英文均可），提问时需注 意 明确需求、提供背景、指定格式、控制长度和及时纠正等，这些通常被称 “ 为 提 示词 ”。与大模型的交互需要专业的提示词和逻辑性交流，将其视为工作 章" → 获取近 5 年考点热力图 "生成记忆口诀" → 获得如："认定三兄弟，存在完整性，权利与义务" 5.3.3 学习路径辅导 学习建议（参考）： · 早上：用 5 分钟问 1 个基础概念（如"什么是分析程序"） · 午间：解析 1 个真实审计文档（上传公司年报试分析） · 晚上：完成 1 个情景模拟（如存货监盘突发情况处理） 5.4 其他提示 隐私保护： · 上传文件自动加密（24