园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此，发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用，建设智慧型现代园区，成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大，信息化对园区推动作用日益明显，园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段，也成为提高管理水平，提升企业运行效率有效途径。
中国人力资源开发研究会智能分会成立于 2020 年 12 月，作为中国人力资源开发研究会的分支机构，是一个全国性非赢利性社会团体，致力于成为一个研究和促进智能技术在人力资源开发与管理领域应用的生态平台，全方位推动中国人力资源开发与管理的智能化发展。
从基础模型到落地的生成式 AI 应用，需要经过模型训练、模型定制、模型部署、模型推理等环节。各个环节上的行业参与者均面临着不同程度的基础设施、数据集成、应用场景选择、安全与隐私以及负责任 AI 方面的挑战。
近年来，随着中国制造2025、网络强国战略、国家大数据战略、两化融合、互联网+、一带一路、云计算、大数据等新的一批国家战略制定和新技术如火如荼的发展，作为新基建的重要领域之一，中国数据中心行业发展进入快车道。信息技术的应用带来网络流量高增长，结合企业及政府和社会的信息化建设，驱动着数据中心不断向大型化、复杂化演进。随着业务应用数据大集中，以及国家发改委、中央网信办、工信部、国家能源局四部门提出加快实现数据中心集约化、规模化、绿色化发展的要求，也带来了数据中心运行风险的大集中。
如何保障云上业务的应用安全和数据安全，是每一个上云的企业和用户关注的重点。云上安全建设是一个体系化工程，需要用户主动进行多方面的考虑和实施，包括制定完善的安全策略和规范，如身份认证、访问控制、漏洞管理、安全审计、数据备份、数据加密等；建立安全监控与防御机制，当出现安全攻击时业务能快速止损等。安全用云是用好云的第一步，也是最为关键的一步。
函数计算是事件驱动的全托管计算服务。使用函数计算，客户无需采购与管理服务器等基础 设施，只需编写并上传代码或镜像。函数计算会准备好计算资源，弹性地、可靠地运行任 务，并提供日志查询、性能监控和报警等功能。函数计算提供 CPU，GPU 的算力，秒级计 费，客户只需要为实际资源使用付费。资源弹性可根据定时，请求量等指标自动伸缩，无需 维护调度，负载，重试，异步回调等组件，提供了开箱即用，用完即走，按量付费的极致 Serverless 能力
云计算时代，企业上云后，应用构建依然面临很多挑战，如何保障系统资源的弹性、降本增效；如何做到应用敏 捷开发，实现业务快速迭代；如何保障系统的稳定以及业务的连续性，这些问题没有完全解决。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及 国际前沿，利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展的重大战略和科技问题，按照“需求导向、 学科引领、软硬结合、交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展，促进能源清洁转型，开展专业及 公众教育，致力于打造国际水平的能源智库和能源科技研发推广平台。
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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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