城市规划多源大数据融合共享、数据平台支撑业务应用是规划工作发展的重要趋势，目前国内城市规划管理部门相继开展大量工作。例如，上海市规划和国土资源局提出“数据资源体系、服务应用体系和支撑保证体系”建设，以及“促进城市规划、建设、管理和服务智慧化”的行动计划；南京市规划局提出“整合建设智慧基础设施云平台，打造城乡规划大数据中心，开展规划管理机制创新和技术应用服务创新，全面提高规划管理服务能力，提升规划管理办公自动化、信息网络化、决策智能化、政务公开化和服务社会化水平”的发展规划；重庆市规划局提出“提升自身信息化建设能力”，采用“2库3平台”的建设思路来应对“新常态”，满足“新形势”下的“新需求”的工作展望；武汉市国土资源和规划局提出“信息资源在要求范围内深度共享、信息平台在‘云’上提供泛在服务、业务办理智能化水平大幅提升、大数据支撑智慧决策能力进一步提高”的规划纲要。
公共卫生风险评估是指利用风险评估的理论和方法，对疾病或事件的公共卫生风险进行识别、分析和评价的过程。通过对各种突发事件发生的可能性、危害程度和人群脆弱性进行科学评估，梳理风险来源，明确风险等级，提出风险预警、风险沟通、应急准备和处置工作重点及风险控制的建议，帮助相关部门充分认识和了解各类风险，做好卫生应急的准备。评估一般是运用头脑风暴法和德尔菲 （Delphi） 法等评价方法，按照风险识别、风险分析和风险评价等步骤进行。评估主要由各级疾病预防控制中心负责。
目前，在我国开展的城市安全规划中，有针对自然灾害和人为灾害的防灾减灾规划，而应对突发公共卫生事件的规划几乎没有涉及。对比现有的防灾减灾规划，结合已发生的疫情对人和城市造成的巨大影响，可见我国在疫情防控规划方面仍然存在缺失，突如其来的公共安全事件会导致城市安全和韧性系统的停摆
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现代金融市场表现为多层次、多主体、多环节的资本叠加、行为叠加和技术叠加，各种诉求、规则和价值之间的互嵌、冲突和对抗普遍存在，蕴含的风险繁杂多样，对金融风险的治理需要政府、社会和市场等机制的协同才能完成。从形成基础上讲，政府、社会和市场机制的治理能力及边界，以及金融风险的系统性、复杂性和治理所需知识的多样性，是金融风险协同治理的逻辑基础和现实依据。从构成要素上讲，法权要素、主观要素、结构要素和知识要素是金融风险协同治理机制的核心要素，这些要素需要通过对治理主体间权利和权力的合理配置、治理主体间信任关系的法治促成、网络联接状态的法治强化和知识共享的法治保障来落实。从实施过程来讲，行政指导、行政契约、行政授权、行政委托和行政辅助行为是金融风险协同治理的主要行为类型，法律激励、责任机制和过程约束是法治视角下金融风险协同治理行为展开的主要路径。
最新发布的《2020联合国电子政务调查报告》显示，我国电子政务发展指数从2018年的0.6811提高到2020年的0.7948，排名提升至全球第45位。特别是作为衡量国家电子政务发展水平核心指标的在线服务指数上升为0.9059，指数排名大幅提升至全球第9位，进入全球前十行列。
国土空间“双评价”源于原各部委基于事权范围而开展的资源环境承载力评价和土地适宜性评价等工作，如原国土资源部的《国土资源环境承载力评价技术要求（ 试行）》、国家发展改革委的《资源环境承载能力监测预警技术方法（ 试行）》及住建部的《城乡用地评定标准》等。随着国土空间规划时代的到来，“双评价”工作的重要性在不同场合屡被强调
从2013年中央城镇化工作会议到2015年中央城市工作会议，中国城乡规划加快从部门规划向国家治理工具转变，城乡规划定位的明确为学科的拓展和转变奠定了基础。笔者认为，国土空间规划时代的到来实质性地促进了城乡规划学科的大转变。国土空间规划改革并不是某一规划层面或某种规划类型的变化，其形成具有深刻的时代内涵，故对国土空间规划的恰当应对是未来保持城乡规划学科发展活力的关键。城乡规划不仅要在应用层面全面融入和支撑国土空间规划体系，还要从学科体系构建上全面适应新的实践变化，为国土空间规划及新时代国家治理源源不断地培养人才。直面国土空间规划改革，城乡规划学科已经处于一个新的学科变革的关键节点。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
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大模型是指通过在海量数据上依托强大算力资源进行训练后能完成大量不同下游任务的模型。大模型以其在模型精度和泛化能力等多个指标上超越传统AI模型的表现，以及赋能千行百业的巨大潜力，成为当今世界各国人工智能技术发展的核心方向。
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