大数据技术逐渐成为石油公司与油服公司实现石油工程智能化和降本增效的重要手段之一，目前已成为国内外研究的热点。为了促进大数据技术在油气行业的快速发展和广泛应用，加快石油工程的数字化智能化转型，本文阐述了大数据技术定义和特点，并总结了国内外大数据技术应用现状。
本文探讨的物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链五大信息技术，代表了数字化转型的主攻方向和前沿领域，深入研究其技术内涵和应用效果，使之成为广大油气行业技术人员的必备工具，是成功实现数字化转型的前提和基础。
2020年，中共贵州省委改革办组织开展了全面深化改革重大问题调研工作，经专家组评选并报省委领导审定，共评出若干优秀调研成果，拟通过“贵州改革”微信公众号推送。今日推送荣获二等奖的《大数据技术在我省基层社会治理中的应用研究》，供各地各部门学习参考。
城市生活垃圾中的大部分废弃物是是可利用的再生资源，同时对不同种类的垃圾对环境的危害不同，需要分开进行处理，所以垃圾分类是促进循环经济发展和资源再生的基础。在城市进行垃圾分类工作能发展循环经济必须将生活垃圾变废为宝，充分降低垃圾对环境的危害。当前生活垃圾分类存在总量呈现持续上升趋势、垃圾处理能力与垃圾产生量持平，面临垃圾围城、传统垃圾分类设备落伍，阻碍回收利用效果等问题。对此，我们研究采用大数据技术在城市垃圾分类工作中的应用，配套实施针对性地管理机制，引进有特色的分类设备解决垃圾分类出错的问题，进一步提高城市垃圾分类的工作效率。
智慧城市从1.0走到了3.0时代，AI成为新的生产要素，在推进城市治理中的作用不断显现。 越来越多相关人士希望通过人工智能赋能城市建设，实现其与业务相融合，构建具有AI算力云的智慧城市。这无疑是快速构建上层智慧应用的关键。
政策支持：智慧建筑的建设是对国家智慧城市建设的重要支撑，是建筑行业融入数字中国的重要举措，是未来建筑更好服务企业活动的切实行动。
Key message： 1）介绍行业面临的四大挑战，油气资源日益枯竭，新井开采难度大，成本高，非常贵能源逐步成为主流，安全问题日益严重 2）从4大挑战中牵引出由于ICT传统，过时，部署不完善导致尤其生产和办公成本高，效率低，缺乏可视化安全监控，共享协作困难，点题对应ICT及创新的重要性 HSE—health，safety，environment
传统校园是基于 KPI（Key Performance Indicator，关键性能指标）来建设自己的 Wi-Fi 网络，可以满足覆盖范围和接入容量的要求。但是随着 VR/AR、4K 等高带宽需求和时延敏感的业务增多，面向用户的网络指标 KQI（Key Quality Indicator，关键质量指标）更能反映真实的用户体验，更好地评估和管理网络质量。
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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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