案例名称:【安全风险分级管控与隐患排查治理体系建设企业数字化转型解决方案】
公司名称:【北京首都开发控股(集团)有限公司(600376)】
案例简述:
随着数字化、智能化技术的广泛应用,能源行业内大力推进数字化与智能化转型,能源革命与数字革命的深度融合大势所趋。“双碳”背景下,数字技术在能源革命战略中正发挥着重要作用,引领能源产业变革,成为一种原动力。可以预见,未来能源生态体系各个方面会形成全链接的数字生态。
要全面实现小康社会,企业作为社会的基本组成单元,无疑发挥着巨大的作用,在开展企业各项生产活动同时需要实现员工人身安全与生产效益的双保证,这就要求企业必须时刻保持清醒,具有忧患意识,不断强化防范控制能力、增强主动安全预警手段,建立一套与当今小康社会发展相适应的生产安全保障体系和能力。
随着互联网技术的创新和应用的深入,“互联网+”的概念也逐渐渗透到各行各业,技术的进步和应用的创新,让每一个社会单元逐渐参与到互联网生活模式来。企业安全生产管理工作需要借力“互联网+”技术及应用模式,结合行业成熟管理理念和手段,打造全员参与、智能服务、知识共享、消除风险的企业安全生产智能服务监督管理平台。

首开集团基于建筑施工管理全流程的安全管理体系落实、监督、问题发现、处理考核、预警研判和智能辅助等多方的管理需求、工作实践利用数字化、智能化手段支撑设计和开发了北京首开集团安全风险分级管控与隐患排查治理体系建设管理平台,通过该平台的推广使用,将集团所涵盖的建筑施工、地产开发、物业服务等不同板块的安全生产工作体系化、智能化、知识化的开展起来、在此过程中多方面的数字资产,为安全生产的统一管理和决策提供了有效的支撑。

扫码查看详细案例
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
延世大学研究团队通过分析AI推理过程中的信息密度模式,发现成功的AI推理遵循特定规律:局部信息分布平稳但全局可以不均匀。这一发现颠覆了传统的均匀信息密度假说在AI领域的应用,为构建更可靠的AI推理系统提供了新思路,在数学竞赛等高难度任务中显著提升了AI的推理准确率。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
蒙特利尔大学团队发现让AI"分段思考"的革命性方法Delethink,通过模仿人类推理模式将长篇思考分解为固定长度块,仅保留关键信息摘要。1.5B小模型击败传统大模型,训练成本降至四分之一,计算复杂度从平方级降为线性级,能处理十万词汇超长推理,为高效AI推理开辟新道路。