在日常的学习、工作、生活中，肯定对各类范文都很熟悉吧。那么我们该如何写一篇较为完美的范文呢？以下是我为大家搜集的优质范文，仅供参考，一起来看看吧

机场数据维护中意思篇一

具体来看，铁塔ai中台为铁塔公司各项ai应用研发提供了需求、方案、建模、上线、反馈等全环节的全栈式支持，并沉淀符合铁塔公司业务场景的共性ai能力。对内，可赋能铁塔公司运营管理效率提升、降低成本、实现业务自动化；对外，将强化铁塔公司的产品质量和服务水平、创新用户体验。

中国石油将人工智能技术运用在了石油勘探开发业务中，共同打造了勘探开发认知计算平台，建设了覆盖勘探开发所有专业的知识图谱。石油勘探的一个重要环节“测井”，要对数千米以下的底下构造和油藏特征进行判断，十分依赖专家经验。不过，借助该平台，中国石油的大港油田，对900口油井进行机器学习，实现了油气层位的智能识别，平均时间缩短了70%，识别准确率达到了测井解释专家的水平，降低了从业门槛。

高速铁路和城市轨道交通建设过程中，在工程建设、勘查设计、装备制造、铁路运输等环节，都可利用人工智能技术，提高效率、减少人力成本。

中国中车某分公司上线了高速列车故障预测与健康管理系统，实现了对车辆的关键部件、核心系统等状态的实时监测，助力其对高铁车辆从状态维修转变为预测性维护。

具体来看，该系统通过远程获取高铁轴箱轴承的状态信息原始数据和判据特征，在监测中心做深度的分析与诊断，对列车关键设备及运营关键设备提供状态监测、phm、故障诊断等服务，并转变被动维护策略为预测性维护策略。上线了该系统后，中国中车某分公司提升了列车运营的安全性和稳定性，能够准备识别20余种故障模式，轴承故障识别精准率超过90%。

机场数据维护中意思篇二

一、构建数字化资源体系

充分挖掘数据资源要素潜力，加强对政府部门、行业和市场数据以及生产经营活动等数据资源系统全面的采集、汇聚、整合、存储，加强数据治理，提升数据资源汇聚、采集和分析能力，加快公共数据资源有序开放和共享。建设石家庄大数据应用示范区，加强在政务、环保、交通、健康、教育和电子商务等领域的大数据创新应用。借力国际数字经济博览会，谋划建设大数据产业基地（园区）。加强与京津大数据产业对接，推进京津冀国家大数据综合试验区建设。开展大数据创新创业示范，增强大数据领域创新创业能力，扶持大数据领域科技型中小企业发展。

二、做强数字经济核心产业

三、加快数字经济载体建设

专栏20 数字产业化重大工程

机场数据维护中意思篇三

不过，边缘计算无法取代云计算，未来将形成云计算与边缘计算相互协同的状态。边缘计算实际上是云计算算力向外的延伸，两者的结合才能更好满足各类应用场景的需求，为企业智能化转型开辟新的天地。

以下以智慧交通-自动驾驶场景为例进行分析。

传统上，各方对于自动驾驶的主要关注点集中在车端，研发投入也主要在车的智能化方面，即拟通过提高车的智能化和加强云端数据的连接以实现自动驾驶。

在云边协同的思路下，则可通过安装路测设备，通过提高路测智能，降低对车端本身智能化的要求。

具体来看，路测智能指的是，在边缘道路节点安装集成地图系统、交通信号系统和各类传感器接口，为车辆提供协同辅助驾驶、事故预警的服务。与此同时，汽车端，会安装配置激光雷达、摄像头等感应设备，本身也是一个边缘节点可实时采集各方面道路数据。

汽车采集到的数据与路测设备进行交互，云计算中心负责收集来自道路以及汽车的边缘数据，作为“大脑”的总指挥，负责协调统筹局面，发布调度指令。

机场数据维护中意思篇四

（二）推动政策实施

各地要把推进实施国家文化数字化战略列入重要议事日程，根据本意见因地制宜制定具体实施方案，相关部门要细化政策措施，确保各项任务落到实处。实施方案和重大举措要按规定程序报批。各地区各有关部门要加强对本意见实施情况的跟踪分析和协调指导，注重效果评估。推进实施国家文化数字化战略工作领导小组适时对工作进展及任务落实情况进行督查。严格工作纪律要求，重大问题要及时请示报告，积极稳妥推进文化数字化建设各项工作。

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ctsa 文化科技创新服务联盟 本文来自联盟:公众号“伏羲云”

近日，^v^中央办公厅 ^v^办公厅印发，文件从战略目标到战略重点，从战略路径到战略步骤都做出了战略部署，是推动实施国家文化数字化战略、建设国家文化大数据体系的一个框架性、指导性文件。

这是实施国家文化数字化战略的近期目标，即：。文件开宗明义，实施国家文化数字化战略，是贯彻落实中央推动供给侧结构性改革的具体举措。

文化数字化是战略、是过程，文化大数据是目标、是成果。，而且加快国家文化大数据体系建设是实施国家文化数字化战略的抓手。文件用一组词为这一目标进行定位：物理分布、逻辑关联，快速链接、高效搜索，全面共享、重点集成。每一组词都内涵丰富，值得深刻领悟。

机场数据维护中意思篇五

企业数字化转型催生了大量ai应用场景以及各式各样的智能化业务需求。一般而言，业务部门提出一个需求后，研发团队需要针对性地开展数据分析处理、模型的构建过程等，导致ai应用落地往往十分漫长，业务的敏捷性相应慢。随着智能化应用的场景拓展，这一矛盾更加突出。

与此同时，针对新场景的开发，企业需要重新购买、部署硬件和cpu、gpu计算资源，再次进行数据接入、数据处理和模型开发流程，造成多套ai系统的重复开发，造成极大的资源浪费，开发成本居高不下。

完整地看，ai应用的开发包括数据治理以及模型开发两个大的环节。面临ai应用单次开发业务敏捷性低下和成本高的挑战，越来越多企业开始强化ai工程化的能力。

数据是一切ai模型的基础，完善数据的基础设施建设对于ai项目开发至关重要。然而，由于数据基础的不完善，以及数据治理过程主要依靠人工完成，导致数据治理环节耗费大量时间投入，甚至占据整个ai应用开发周期的一半以上。

为了解决上述问题，一方面，企业需要重视数据中台等数据基础设施建设，为ai应用开发提供基本能力，包括数据标准化、数据实体化、数据服务统一化等；通过搭建数据中台应用，还能提供数据处理的智能化需求，包括智能数据模型、关联分析、主成分分析、异常点分析等。

其次，越来越多企业开始在数据治理过程中结合ai技术，提升数据处理的效率。在数据接入、数据清洗、数据模型管理、元数据管理、数据安全等方面，ai技术都可在其中发挥作用。

总部位于杭州的浙江某商业银行（以下称“该银行”）成立于1987年，2005年完成股份制改造，2006年由地方城市信用社改建为商业银行，致力于做小微企业和市场商户的商贸金融伙伴。

几年前大数据浪潮兴起时，该银行在传统数据仓库架构之上拓展搭建了大数据平台，并与多家厂商合作，建设了多个大数据相关系统，但是系统间联动能力较差。这就导致了数据需求被多个操作人员转化成了数以万计的etl任务，散落在几千张表中，无法形成有效的数据资产。

配合数字化转型战略的实施，该银行成立了数字金融部，作为数据管控和服务的一级部门，主要负责数据资产的管理和对接业务部门的数据需求。通常，业务部门提出需求后，管控部门首先去理解相关需求指标，定位源数据表和数据本体，再分析指标如何计算实现，然后提交科技部门开始开发测试工作，完成后通知业务进行结果确认，最后进行批量的后台处理。

这一系列流程周期长，从几周到几个月不等。对于业务部门，数据需求排期流程十分漫长，过程中与开发人员反复确认口径，沟通成本高。由于缺少友好的自助分析工具，过于技术化难以理解；对于科技部门，业务部门反复提出取数需求，挤占大量开发人员时间，无暇顾及更高价值的业务分析或ai类需求。

总结来看，该银行面临数据需求兑付缓慢的痛点，主要有三个方面的原因：第一，系统联动能力差，无法形成统一的数据资产，新场景开发难以复用已积累的数据资产，需要重新取数；第二，取数工作流程长，耗时长；第三，数据分析依赖于开发人员用繁琐的代码完成，技术门槛高，开发效率低。

为了解决以上问题，该银行经过慎重考核，选择了山景智能作为合作伙伴。山景智能是一家面向未来银行的数据及业务智能服务提供商，旨在帮助金融机构构建和提升数据资产及ai智能化服务能力，目前已推出智能数据平台-星际stella、智能ai平台-星云nebula、智能业务平台-觉醒awake、全流程敏捷开发管理平台系列自研产品。

经过深入的调研后，山景智能为该银行搭建了一套业务中台和数据中台，通过数据资产化将行内此前数据治理的成果串联，同时满足离线、实时数据查询、分析需求。

在本次合作中，该银行主要做了三个方面的工作。

首先，对该银行原有技术平台进行串联整合，以集中api化的方式在山景智能的底层数据服务平台进行统一的数据调用。一方面，所有资产发布必须与行内现行的基础数据标准和指标数据标准对标。基础数据资产的发布对接该银行现有数据仓库（oracle， teradata）或者大数据平台（cdh、tdh等）。另一方面，各类报表、ai、数据应用和数据api均基于发布后的数据资产进行封装或衍生。保证了数据可基于同一套标准进行管控，并且保证了数据入口和出口的统一。

其次，山景智能为该银行制定了数据资产的规划项目，让科技部门用贴近业务的语言准确表达需求，并将该需求自动生成为数据资产，避免实现过程中的理解差异与反复，也让科技部门更好的复用数据资产，实现快速交付。

具体而言，在数据资产化的环节，山景智能采用本体建模的方法，基于面向业务的语言构建数据资产，映射元数据，进而形成全行级的知识图谱。随后，以乐高积木的方式对数据资产进行拼装，数据资产的衍生通过配置实现，便于追溯，保证资产的可复用性。并以图形化对数据血缘进行展示，这样可以更好的反应数据资产或数据标准的系统分布。基于数据资产外放的指标库、标签库、api库，用户自定义形成的查询、分析、模型、报表构成了数据应用市场，最终实现场景赋能。

在数据中台的模式下，从业务需求到数据资产化的整个过程实现了闭环。业务人员提出需求后，需求随后流转到数据资产管理部（即数据金融部），数据资产管理人员对需求的业务指标进行分析，如果发现该指标已存在于数据平台中，则直接进行资产发布；反之，管控人员会将需求转达至科技部开发人员，进行模型研发工作，根据需求自动生成数据资产。

最后，在数据应用的环节，山景智能的数据中台可对衍生数据需求开发转化成配置任务，实现sql的自动生成同时，平台开放自助取数、自助分析的功能，可帮助业务用户、数据分析师、数据科学家更高效的产出数据洞察。

山景智能提供的业务中台和数据中台帮助该银行实现了数据需求的敏捷交付，交付速度从月降到了天。效果体现在以下三个方面。

\1. 建立统一的数据资产，实现可复用：本次合作项目主要对接的是该银行的小微部和零售部，已经建立的指标库已能够满足这两个部门对数据使用的基本需求，日常所需的大部分报表都可通过数据中台实现自动获取。截至目前，该银行的数据中台利用数据资产基于需求自动生成的方法构建了近500个指标。2. 建设了数据中台后，该银行的业务部门、数字金融部以及科技部门的工作流得到了很好的改善。3. 科技开发人员不再需要用繁琐的代码实现业务需求，提升了交付速度。

此外，基于山景智能的业务中台和数据中台，该银行建立了强大的数据资产管理和服务能力，在上层实现了智能营销、智能运营等ai智能化应用。

传统上，企业部署ai应用，一般通过单点开发的方式，即“烟囱式”架构部署ai应用。海量ai应用场景爆发使得原来传统的“烟囱式“ai开发流程无法跟上业务的快速变化，开发速度慢、周期长。

越来越多的企业开始采取工程化的建设思路以应对这一问题，通过建设统一的ai底层平台，实现上层ai应用的自动开发，以此缩短ai应用开发的周期，增强对业务响应的敏捷性，并降低总体ai开发的成本。

ai工程化建设可划分数据治理和ai模型工程化两大环节，在全生命周期中都可利用ai技术提升效率，而以工程化的建设思路可在多个环节中实现流程自动化，加速ai模型的快速、批量搭建。

建模流程自动化的实现主要依赖ai中台的搭建。一般而言，厂商提供的ai中台产品包括四大模块：开发平台层、资产层、业务逻辑层、平台管理层。

数据治理后，在特征工程、模型训练、模型评估、模型管理等环节中，以ai中台的思路可助力整个建模流程实现自动化。如在特征工程环节，基于ai中台，可内置实时特征计算引擎技术，提供自动特征组合、可视化特征重要性评估等；在模型训练环节，可实现拖拉拽流程建模以及自动模型调参；在模型评估环节，可实现可视化模型效果展示；在模型管理环节，模型中心提供对平台开发模型的统一管理能力。

某全国性商业银行，从总行到分行智能外呼、智能客户等ai应用需求爆发，在ai建设初期，由于缺乏经验和全局规划，各个部门各自为政，建设了多套nlp系统，无法进行统一管理及规范化输出，优化模型也无法共享。同时，多个系统的存在还必须分别投入运维团队进行管理。

该银行搭建了一套ai平台，底层的nlp能力统一由一家国内领先的人工智能客服厂商提供。ai平台提供统一的平台化管理能力，提供标准的自然语言处理服务，只需在平台上进行少量的个性化设置，即可完成不同业务场景的机器人的搭建。

借助nlp平台，该银行目前完成了总行全渠道运营智能客服、总行rcs贷款问答机器人、财富问问在线机器人以及人力客服机器人等建设。目前该银行还将基于nlp平台进行分行的机器人搭建，由于前期已完成了nlp平台的搭建工作，新机器人的建设可以基于同一套知识库进行，简单快捷，基本不需要额外的成本投入。

2020年，人工智能技术落地进展加快，尤其是新冠疫情爆发加快了ai技术的落地。面对此次疫情出现的种种问题，以人工智能为主的数字技术为疫情防控提供了可靠的应对工具，在医疗和城市治理等多个领域中释放应用价值。