JJF1059.1测量不确定度评定与表示 报审稿
IT运维管理是基于ITIL的流程框架，能够快速适应企业业务流程及业务发展变化需求的IT运维管理最 佳实践，能够帮助企业从人员、技术和流程三个方面提高IT运维能力，逐步建立并完善、达到以下目标： ·标准化——通过ITIL的流程框架，构建最佳实践经验的IT运维流程。 ·流程化——把大部分的IT运维工作流程化，确保这些工作都可重复，确保这些工作都能有质量完成。 ·自动化——替企业有效无误地完成一些日常工作，比如备份，杀毒等。
掌握企业架构多角度描述机制；理解多层面、多角度的建模意义；了解Zachman架构 及其主要构成；了解TOGAF架构及其主要构成；了解FEA架构及其主要构成；了解DoDAF 架构及其主要构成。
人工智能作为引领新一轮科技产业革命的战略性技术和新质生产力重要驱动力，正在引发经济、社会、文化等领 域的变革和重塑，2023 年以来，以 ChatGPT、GPT-4 为代表的大模型技术的出台，因其强大的内容生成及多轮对话能力，引发全球新一轮人工智能创新热潮，随着大模型技术演进、产品迭代日新月异，成为科技产业发展强劲动能。
2023 年 9 月，习近平总书记在黑龙江考察东北全面振兴期间首次提出“新质生产力”这一重要性的概念，并要求“积极培育新能源、新材料、先进制造、电子信息等战略性新兴产业，积极培育未来产业，加快形成新质生产力，增强发展新动能”。
人工智能技术发展所带来的下一次产业革命正在催生新技术、新产品、新产业、新 业态、新模式，引发经济结构重大变革。伴随着新一代技术产业的发展，智能化产业不 断推进，亟需大力培养一大批服务智能产业 、服务创新型经济转变的技术技能型人才。 2019 年，教育部在《普通高等学校高等职业教育（专科）专业目录》中增补了人工智能 技术服务专业，2021 年更名为人工智能技术应用专业，同时在中职、职业本科专业目录 中新增了相应专业。
为了最大限度地从人工智能技术中获益并有效掌控相关风险，企业需要应对三大核心挑战：全面实施并最大程度地利用人工智能、保持合规性，以及负责任地使用人工智能。这些挑战都可以通过适当的人工智能质量管理来成功解决。
物联网：对接真实的物理世界，获取海量数据；云计算：为海量数据提供强大的承载能力；大数据：对海量数据进行挖掘和分析，实现数据到信息的转换；人工智能：对数据进行学习，对信息进行理解，最终实现数据到知识和智能的转换。
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