钢铁行业 PDM 系统数据使用安全解决方案 目 录 2. 钢铁行业 PDM 系统离线数据面临问题 1. 钢铁行业 PDM 系统离线数据使用现状 4. 钢铁行业数据内容安全关键技术实现 3. 钢铁行业解决方案以及目标实现策略 PDM 管理下的信息环境 3 产品数据 产品结构管理 更改管理 工作流程 CAD/CAM 文档知识管理 S 电子数据 仓库管理 图纸 / 也是资本密集和设备密集型工业； 设计和实施产品规范： 1. 针对标准产品的方案： PDM 2. 针对客户化产品的方案： MM + IPPE …… PDM 系统离线图文档数据使用现状 1 2 3 采购 文档 / 图纸 在线管理 使用者间 交流方便 • 文档审批工作流管理 • 自动通知和发布 PDM 系统图纸浏 览 (CAD 集成 ) • 文档 / 图纸 统一编 号系统化 / 标准化 • 文档历史记录管理 理 PDM 系统 图文档统一管 理 产品 制订生产计划 装配 制造 供货商 生产 设计资料 存在 泄露 风险 环节 PDM 系统离线图文档数据使用现状 1 2 3 采购 文档 / 图纸 在线管理 使用者间 交流方便 • 文档审批工作流管理 • 自动通知和发布 PDM 系统图纸浏 览 (CAD 集成 ) • 文档 / 图纸 统一编 号系统化 / 标准化 • 文档历史记录管理

AI 技术在智慧工厂建设中的使用方法 引言： 智慧工厂是指通过信息化和智能化技术实现生产流程自动化、柔性化和高效化 的现代化工厂。随着人工智能（AI）技术的快速发展，越来越多的企业开始探索 将 AI 应用于智慧工厂建设中，以提高生产效率、优化资源利用、降低成本等目 标。本文将介绍 AI 技术在智慧工厂建设中的使用方法，并探讨其对企业的影响和 未来发展。 一、数据采集与分析 1.1 传感器技术 致性和产品合格率。 4.2 预防性维护 采用基于 AI 算法的预测性分析模型，智慧工厂可以在设备故障之前预测出潜 在问题，并提前进行维护。这有助于企业减少因机器停机带来的损失，并延长设备 使用寿命，降低维修成本。 结论： AI 技术在智慧工厂建设中具有广泛应用和巨大潜力。通过数据采集与分析、 智能化生产与机器人技术、智慧物流与仓储管理以及质量控制与预防性维护等方面 的运用，在提高

重新思考关于 AI 的能源使用 Daniel Castro | 2024 年 1 月 29 日 关注数字技术使用的能源 并不新鲜。在互联网繁荣的高峰期附近 1990 年代 ， a福布斯 文章哀叹 ， “在某处 美国 ， 每次一本书都会燃烧一块煤 网上订购 ” 。1 文章的作者 ， 成为 在随后几年关于能源的辩论中被广泛引用 政策 ， 估计 “一半的电网将是 在下一个时代为数字互联网经济提供动力 有缺陷的假设和转换错误的混合 ， 智囊团 最终在一年后纠正。7 随着最近对人工智能 (AI) 的兴趣激增 ， 人们 再次提出了关于新兴能源使用的问题 技术。在这种情况下 ， 批评家推测 AI 的快速采用 数据创新中心 1 再加上深度学习模型规模的增加将导致 能源使用的大量增加 ， 具有潜在的破坏性 环境影响。8 然而 ， 与过去的技术一样 ， 许多 关于人工智能消耗能源的早期说法已被证明是 夸大和误导。本报告概述了辩论 模型制定能源透明度标准。 寻求关于能源透明度的自愿承诺 基础模型。 . . 考虑 AI 法规对 能源使用。 使用 AI 使政府运营脱碳。 关于 AI 的能量使用和碳排放的事实 准确估算 AI 的能源使用和碳排放 系统在其生命周期中具有挑战性 ， 因为这些计算 取决于许多复杂的因素 ， 包括有关芯片的详细信息 ， 冷却 使用的系统、数据中心设计、软件、工作负载和能源 用于发电。这个问题不是 AI 独有的。作为一组

中南的后裔 指导教师：张海波 成 员：万文娇 孔慧琳 魏羽璠 黄 菡 智能手环使用现状及产品发展分析报告 ——基于电商平台消费者购买评价的文本挖掘与武汉市的抽样调查 I 摘要 随着人工智能技术不断取得新的突破，一系列智能生活硬件逐步走进普通大 众的日常生活中。智能手环凭借入门级的售价和产品方案的标准化，市场渗透率 在智能可穿戴设备领域中一马当先，远远超过智能手表、智能眼镜等其他产品。 发展阶段。 现阶段消费者对智能手环的评价如何？智能手环厂商今后应采取什么样的发展 策略？针对第一个问题， 我们通过抓取电商平台评论文本，使用大数据挖掘的 方法，了解消费者对产品的好评度以及关注点。针对第二个问题，通过实地调查 的方式，结合现有用户使用情况和非用户潜在价值，对智能手环未来发展策略提 出有针对性的可取建议。 考虑到在当今的移动互联网时代，通过电商平台进行网络购物已成为人们生 活中一种普遍的消费方式。利用文本挖掘的方法通过爬取天猫平台和京东平台上， 小米手环的全部可抓取评论数据，共计 468100 条。经过数据清洗后，使用中文 分词、构建语义网络与 LDA 主题模型等算法和模型，实现对文本评论数据的情 感倾向性判断以及所隐藏信息的挖掘与分析，以有效、准确的从互联网电商评论 数据中分析出消费者对小米手环的好评度、关注点以及抱怨点，对小米手环的功 能、优缺点进

技术等变革以适应新的治理挑战，同时加快政务领域大模型应用规范。 2023 年以来，韩国、新加坡、美国、英国、澳大利亚、新西兰、日本、 加拿大、丹麦等 9 个国家相继出台政府机关（公务员）使用生成式 AI 的临时指南，通过明确使用原则、框定场景范围、建立监管规范等规 避技术风险，推动应用趋向合规。但由于技术尚处于快速发展阶段， 治理政策的模糊性仍然存在：一方面尚未形成有关政府应用人工智能 三、各国加快政务领域大模型应用规范 .................................................................. 19 （一）发布临时指南，使用趋向合规 ............................................................ 19 （二）厘清关键风险，提出管控原则 ........... ..... 22 （三）框定场景范围，分类推进应用 ............................................................ 25 （四）建立使用规范，形成监管闭环 ............................................................ 27 四、我国政务领域大模型技术应用进展 .....

cn）。须遵守以下：(a)本文 只可作个人、信息获取、非商业用途；(b) 本文内容不得篡改；(c)本文不得转发；(d)该商标、 版权或其他声明不得删除。在遵循 中华人民共和国著作权法相关条款情况下合理使用本文内 容，使用时请注明引用于云安全联盟大中华区。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 3 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 4 致谢 报告中文版支持单位 北京数安行科技有限公司（简称：数安行）是一家数据安全厂商。公司主 ..................... 37 2.3 美国白宫管理和预算办公室（OMB）在联邦机构使用人工智能的治理、 创新和风险管理的政策 .......................................... 38 2.4 拜登总统关于安全、可靠和负责任地开发和使用人工智能的行政令 40 3. 非歧视与公平 .............................. 而存在很大差异，这些因素包括： ● 管辖范围（国家或地区） ● 具体的情景（如行业、应用场景等） ● 具体的人工智能技术或应用 因此，云安全联盟和本文作者强烈建议，如果有任何与人工智能开发、部 署或使用相关的法律层面的问题或疑虑，应单独寻求法律顾问的意见。 前瞻性声明和人工智能的发展前景 本文包含了一些可能具有前瞻性的陈述。为确定其适用性，我们鼓励向相 关的国家监管机构和法律顾问寻求指导。需要注意的是，这些陈述是作者和云

。教科文组织还通过变革性学习积极应对当代 全球挑战，并特别关注性别平等和非洲地区在 所有行动中的问题。 标有星号 (*) 的图像不属于 CC - BY - SA 未经版权持有人事先许可 ， 不得使用或复制。 在本出版物中使用的任何设计ations和呈现的材料，并不意味着联合国教科文组织（UNESCO）对任何国家、领土、城 市或区域以及其当局的法律地位表达任何意见，也不意味着对它们的边界或边界的划分表达任何意见。 Access 中获得 （ http: / / cre ativecom - mons. org / licenses / by - sa / 3.0 / igo / ). 通过使用本出版物的内容，用户同意受联合国教科文组织开放获 取库使用条款的约束（若英文为括号内容则保留括号）。 https: / / www. unesco. org / en / open - access / cc - sa ). ZJTE2084 出版于2024年，联合国教科文组织（UNESCO），7, place de Fontenay, 7535 2 Paris 07 SP, France 简短摘要 指导教师在教育中使用和滥用 AI AI处理大量信息，生成新内容，并通过预测分析辅助决策。在 教育领域，AI已将传统的教师-学生关系转变为教师-AI-学生的 动态关系。 作为全球参考，该工具指导国家人工智能能力框架的发展，影响教

以学习自然语言的各种语法、语义和语境规则。 代表性产品包括GPT系列（OpenAI）、Bard （Google）、DeepSeek、文心一言（百度）等 是指在计算机视觉（Computer Vision，CV）领 域中使用的大模型，通常用于图像处理和分析。 这类模型通过在大规模图像数据上进行训练，可 以实现各种视觉任务，如图像分类、目标检测、 图像分割、姿态估计、人脸识别等。代表性产品 包括VIT系列（Google）、文心UFO、华为盘古 是指可以在多个领域和任务上通用 的大模型。它们利用大算力、使用 海量的开放数据与具有巨量参数的 深度学习算法，在大规模无标注数 据上进行训练，以寻找特征并发现 规律，进而形成可“举一反三”的强 大泛化能力，可在不进行微调或少 量微调的情况下完成多场景任务， 相当于AI完成了“通识教育” 通用大模型L0 是指那些针对特定行业或领域的大 模型。它们通常使用行业相关的数 据进行预训练或微调，以提高在该 据进行预训练或微调，以提高在该 领域的性能和准确度，相当于AI成 为“行业专家” 行业大模型L1 是指那些针对特定任务或场景的大 模型。它们通常使用任务相关的数 据进行预训练或微调，以提高在该 任务上的性能和效果 垂直大模型L2 1.4 大模型的分类 大语言模型可以分为通用大模型和推理大模型 推理大模型的概念大规模传播应该开始于 2 0 2 4 年 9 月 份 。 2 0 2 4 年 9 月 1 2

来产生的以及还在继续产生的业务数据和客户数据，将这些数据按照分析的要求进行 集成，组织成支持企业经营过程的有价值信息，甚至知识。 1.2 建设目标 系统建设以集团要求为出发点，从宏观上以收入情况分析、业务使用情况分析、 竞争情况分析、客/用户情况分析、营销管理分析、营业情况分析、客服质量分析以 及其他专题分析等功能分析点为分析要素，并结合固定/预定义报表、即席查询、 OLAP 分析、常规图展示、信 为保证系统的开放性，系统构建中要尽量使用主流的硬件平台（主机、网络设备 等）和软件平台，遵循业界开放式标准，支持系统建设中涉及的各种网络协议、硬件 接口、数据接口等，为未来的系统扩展奠定基础。 同时为了保证数据仓库的开放性，在数据模型建立时，数据存储中应充分考虑对 未来业务发展的最大支持（如：客户数据/用户数据的处理上考虑较为全面的采集， 模型建立中使用独立的客户数据域，为 CRM 系统使用客户/用户数据奠定基础），使 系统使用客户/用户数据奠定基础），使 相关系统能够顺利地使用该数据仓库。  扩展性 系统的扩展性应包含硬件、软件和应用等多方面的扩展，同时扩展性优劣的一个 重要指标是系统并行能力。在系统建设中，应从这几个方面综合考虑，选择扩展性强 的硬件平台和软件工具，并在应用设计时充分考虑可扩展性。 在系统建设中，应充分借鉴目前业界的建设经验，吸取教训，少走弯路，保证应 用的可扩展性。  安全性 系统安全管理主要

................................................................................42 3.1.2.16. 预付卡正在使用用户数................................................................................................ ..........................44 3.2.1.6. 长途总使用分钟数(港、澳、台 IP 长话)...............................................................................45 3.2.1.7. 长途总使用分钟数(港、澳、台非 IP 长话).......................... ......................45 3.2.1.8. 长途总使用分钟数(国际 IP 长话)...........................................................................................45 3.2.1.9. 长途总使用分钟数(国际非 IP 长话)........................