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智慧公安數(shù)字化場(chǎng)景deepseekAI大模型智算一體機(jī)設(shè)計(jì)方案2025-06-23目
錄CATALOGUE02AI大模型能力構(gòu)建01總體架構(gòu)設(shè)計(jì)03智算硬件平臺(tái)方案04公安實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景應(yīng)用05實(shí)施部署流程06運(yùn)維保障體系總體架構(gòu)設(shè)計(jì)01業(yè)務(wù)場(chǎng)景規(guī)劃硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)系統(tǒng)對(duì)接規(guī)范安全合規(guī)體系構(gòu)建智能警務(wù)中樞,驅(qū)動(dòng)實(shí)戰(zhàn)效能躍升技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑01核心能力定位保障措施05實(shí)施策略02技術(shù)指標(biāo)03集成標(biāo)準(zhǔn)04部署DeepSeek多模態(tài)大模型實(shí)現(xiàn)警情智能研判與預(yù)警通過(guò)異構(gòu)算力融合實(shí)現(xiàn)千億級(jí)參數(shù)模型分鐘級(jí)響應(yīng)通過(guò)等保三級(jí)認(rèn)證與量子加密通信雙保障建立模型沙箱驗(yàn)證機(jī)制確保全流程合規(guī)構(gòu)建涉詐預(yù)警、要案?jìng)赊k等12類實(shí)戰(zhàn)模型建立模型迭代機(jī)制與多源數(shù)據(jù)治理體系實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)場(chǎng)景研判準(zhǔn)確率提升40%以上符合GA/T3833-2022公安大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)提供標(biāo)準(zhǔn)API接口與SDK工具包實(shí)現(xiàn)與現(xiàn)有350余個(gè)警務(wù)系統(tǒng)的無(wú)縫對(duì)接采用4U機(jī)架式智算單元集群部署支持FP16算力密度≥8PFLOPS/節(jié)點(diǎn)通過(guò)液冷散熱與功耗優(yōu)化實(shí)現(xiàn)PUE≤1.15,滿足7×24小時(shí)不間斷研判需求系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)與定位核心功能模塊組成智能感知層數(shù)據(jù)治理引擎模型訓(xùn)練平臺(tái)指揮決策中樞移動(dòng)警務(wù)終端部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn),集成人臉識(shí)別、車牌識(shí)別、聲紋識(shí)別等前端感知能力,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)特征的毫秒級(jí)抓取與結(jié)構(gòu)化處理。內(nèi)置數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)簽化分類、關(guān)聯(lián)圖譜構(gòu)建等工具鏈,支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如筆錄文本、監(jiān)控視頻)的自動(dòng)化歸集與標(biāo)準(zhǔn)化輸出。提供可視化建模界面與預(yù)訓(xùn)練模型庫(kù),支持警務(wù)人員自主開發(fā)垂直場(chǎng)景模型(如電信詐騙話術(shù)識(shí)別、異常行為模式挖掘)。融合GIS地理信息、警力資源調(diào)度、應(yīng)急預(yù)案庫(kù)等子系統(tǒng),生成動(dòng)態(tài)作戰(zhàn)沙盤,輔助指揮中心進(jìn)行多維度態(tài)勢(shì)研判。開發(fā)輕量化APP與小程序,實(shí)現(xiàn)移動(dòng)端人臉比對(duì)、現(xiàn)場(chǎng)取證、指令接收等功能,提升一線民警單兵作戰(zhàn)效率。算法層架構(gòu)應(yīng)用層架構(gòu)構(gòu)建精準(zhǔn)智能的公安數(shù)字化架構(gòu)通過(guò)數(shù)據(jù)層、算法層、應(yīng)用層三層架構(gòu)實(shí)現(xiàn)公安場(chǎng)景智能化,構(gòu)建高效可靠的AI大模型智算體系依托深度學(xué)習(xí)框架與分布式計(jì)算,打造公安數(shù)字化場(chǎng)景的智能分析決策能力數(shù)據(jù)層架構(gòu)較基線提升15%,滿足公安實(shí)戰(zhàn)精度要求95%模型準(zhǔn)確率滿足實(shí)時(shí)警務(wù)處理時(shí)效性需求200ms推理速度數(shù)據(jù)采集與治理體系01整合多源異構(gòu)公安數(shù)據(jù),建立標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)治理流程,為AI模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐基于AI大模型構(gòu)建案情分析、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用模塊,提升公安業(yè)務(wù)智能化水平模型訓(xùn)練與推理02智能業(yè)務(wù)應(yīng)用體系03技術(shù)架構(gòu)分層邏輯預(yù)警研判AI大模型能力構(gòu)建02針對(duì)公安場(chǎng)景中視頻、圖像、文本等多模態(tài)數(shù)據(jù)特點(diǎn),設(shè)計(jì)支持TensorFlow/PyTorch等框架的混合精度訓(xùn)練算法,確保模型在GPU/NPU等硬件上的高效運(yùn)行。異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)支持構(gòu)建基于BERT、ResNet等預(yù)訓(xùn)練模型的領(lǐng)域適配模塊,通過(guò)增量訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)涉警專業(yè)術(shù)語(yǔ)識(shí)別、異常行為檢測(cè)等場(chǎng)景的快速遷移。通過(guò)結(jié)構(gòu)化剪枝降低模型參數(shù)量30%以上,結(jié)合INT8量化壓縮技術(shù),在保證識(shí)別精度的同時(shí)顯著減少內(nèi)存占用和計(jì)算延遲。010302深度學(xué)習(xí)算法適配性集成FGSM、PGD等對(duì)抗訓(xùn)練方法,提升模型對(duì)模糊車牌、遮擋人臉等惡意干擾的魯棒性,關(guān)鍵指標(biāo)誤識(shí)率低于0.5%。設(shè)計(jì)共享特征提取網(wǎng)絡(luò),同步優(yōu)化人臉比對(duì)、車輛追蹤、語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫等任務(wù),資源消耗降低40%的同時(shí)保持95%以上任務(wù)準(zhǔn)確率。0405對(duì)抗樣本防御機(jī)制動(dòng)態(tài)剪枝與量化技術(shù)多任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)框架遷移學(xué)習(xí)適配層目標(biāo)定位實(shí)時(shí)預(yù)警軌跡分析模型壓縮樣本增強(qiáng)特征標(biāo)注>>>>>>>>>>>>監(jiān)控預(yù)警測(cè)試布控優(yōu)化圖像識(shí)別數(shù)據(jù)清洗模型迭代效果驗(yàn)證追蹤視頻分析精準(zhǔn)識(shí)別智能研判視頻-重點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別圖像-特征提取提升識(shí)別率降低誤報(bào)率增強(qiáng)泛化性布控策略模型訓(xùn)練多場(chǎng)景模型訓(xùn)練優(yōu)化實(shí)時(shí)推理效能保障計(jì)算圖優(yōu)化引擎邊緣-云端協(xié)同推理動(dòng)態(tài)批處理技術(shù)集成TVM編譯器對(duì)模型算子進(jìn)行融合重組,實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)+屬性分析+黑名單比對(duì)的端到端流水線延遲低于200ms。開發(fā)自適應(yīng)請(qǐng)求合并算法,根據(jù)GPU顯存占用率自動(dòng)調(diào)整批處理規(guī)模,峰值時(shí)段QPS達(dá)到1500以上且保持99%請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間<1s。設(shè)計(jì)輕量級(jí)模型分載策略,將30%計(jì)算任務(wù)下放至智能攝像頭終端,帶寬占用減少60%的同時(shí)維持中心節(jié)點(diǎn)95%的召回率。容錯(cuò)降級(jí)機(jī)制能效比優(yōu)化建立多級(jí)緩存和備用模型切換系統(tǒng),在硬件故障時(shí)自動(dòng)切換至精簡(jiǎn)模型,確保核心功能可用性不低于99.99%。采用DVFS動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)技術(shù),使單臺(tái)智算一體機(jī)在滿負(fù)荷運(yùn)行時(shí)功耗控制在4.5kW以內(nèi),PUE值優(yōu)于1.15。硬件感知部署針對(duì)不同型號(hào)GPU(如A100/H100)自動(dòng)選擇最優(yōu)的CUDA核函數(shù)版本,計(jì)算密集型操作速度提升20-40%。智算硬件平臺(tái)方案03GPU加速采用NVIDIAA100/H100計(jì)算卡構(gòu)建并行計(jì)算單元,支持FP64/FP32/TF32/FP16混合精度運(yùn)算,滿足大模型訓(xùn)練推理的算力需求。01FPGA加速部署XilinxVersal自適應(yīng)計(jì)算平臺(tái),通過(guò)可編程邏輯單元實(shí)現(xiàn)算法硬件化,支持動(dòng)態(tài)重構(gòu)不同警務(wù)場(chǎng)景的計(jì)算任務(wù)。03NPU加速集成寒武紀(jì)MLU370等AI專用芯片,針對(duì)卷積/Transformer等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子進(jìn)行硬件級(jí)優(yōu)化,提升特定場(chǎng)景計(jì)算效率。02存儲(chǔ)優(yōu)化采用NVMeSSD+傲騰持久內(nèi)存的異構(gòu)存儲(chǔ)架構(gòu),提供最高200GB/s的帶寬和100萬(wàn)IOPS,滿足大模型參數(shù)高速存取需求。04能效管理配置智能功耗調(diào)控系統(tǒng),通過(guò)動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整和任務(wù)調(diào)度策略,使PUE值控制在1.2以下,符合警務(wù)數(shù)據(jù)中心能效標(biāo)準(zhǔn)。06網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)基于200GRoCEv2網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建全互聯(lián)架構(gòu),支持GPUDirectRDMA技術(shù),實(shí)現(xiàn)計(jì)算節(jié)點(diǎn)間微秒級(jí)延遲的數(shù)據(jù)交互。05構(gòu)建多模態(tài)異構(gòu)計(jì)算平臺(tái),支撐千億參數(shù)大模型在公安場(chǎng)景的高效部署異構(gòu)計(jì)算加速配置全閃存對(duì)象存儲(chǔ)全局命名空間管理內(nèi)存計(jì)算緩存糾刪碼冗余策略冷熱數(shù)據(jù)分層分布式存儲(chǔ)架構(gòu)采用高密度NVMeSSD構(gòu)建EB級(jí)存儲(chǔ)池,支持對(duì)象接口與文件系統(tǒng)雙協(xié)議訪問(wèn),滿足海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫需求。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)訪問(wèn)模式,將熱數(shù)據(jù)保留在高速存儲(chǔ)層,冷數(shù)據(jù)遷移至低成本高容量機(jī)械硬盤層,優(yōu)化總體TCO。配置自適應(yīng)EC算法(如Reed-Solomon+局部修復(fù)碼),在保證數(shù)據(jù)可靠性的前提下將冗余開銷控制在15%以內(nèi)。實(shí)現(xiàn)跨地域多數(shù)據(jù)中心的統(tǒng)一邏輯視圖,支持地理位置感知的數(shù)據(jù)路由,縮短AI訓(xùn)練時(shí)的數(shù)據(jù)加載延遲。利用持久化內(nèi)存(PMem)構(gòu)建分布式緩存層,加速特征庫(kù)檢索等高頻訪問(wèn)場(chǎng)景,單節(jié)點(diǎn)可達(dá)TB級(jí)緩存容量。能效比與擴(kuò)容標(biāo)準(zhǔn)采用液冷與自然冷卻混合散熱方案,將數(shù)據(jù)中心PUE控制在1.2以下,配合動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整技術(shù)實(shí)現(xiàn)計(jì)算單元能效最大化。PUE優(yōu)化設(shè)計(jì)模塊化電源架構(gòu)橫向擴(kuò)展能力綠色計(jì)算指標(biāo)熱插拔維護(hù)標(biāo)準(zhǔn)能效智能調(diào)控支持N+1冗余的48V直流供電系統(tǒng),單機(jī)柜功率密度可達(dá)35kW,同時(shí)具備智能功耗封頂功能防止過(guò)載。計(jì)算節(jié)點(diǎn)間采用100GbpsRDMA網(wǎng)絡(luò)互聯(lián),支持線性擴(kuò)展至數(shù)千節(jié)點(diǎn)規(guī)模,模型訓(xùn)練性能隨節(jié)點(diǎn)數(shù)增加呈近線性提升。通過(guò)硬件級(jí)算力功耗監(jiān)控系統(tǒng),實(shí)時(shí)追蹤每TOPS算力的能耗表現(xiàn),確保全生命周期碳排放符合國(guó)際TierIV標(biāo)準(zhǔn)。所有關(guān)鍵組件(包括計(jì)算卡、存儲(chǔ)模塊、網(wǎng)絡(luò)交換板)均符合業(yè)界最高等級(jí)的熱更換規(guī)范,平均故障修復(fù)時(shí)間小于5分鐘。基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)資源調(diào)度算法,根據(jù)任務(wù)優(yōu)先級(jí)自動(dòng)調(diào)節(jié)計(jì)算單元的工作狀態(tài),空閑時(shí)段能耗可降低至滿載狀態(tài)的15%。公安實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景應(yīng)用04通過(guò)AI大模型對(duì)監(jiān)控視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,自動(dòng)識(shí)別異常行為、可疑人員和危險(xiǎn)物品,提升治安防控的精準(zhǔn)度和響應(yīng)速度。實(shí)時(shí)視頻分析基于大數(shù)據(jù)分析和行為模式識(shí)別,系統(tǒng)能夠自動(dòng)生成預(yù)警信息并推送給相關(guān)警務(wù)人員,幫助提前發(fā)現(xiàn)潛在治安風(fēng)險(xiǎn)。利用深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建高精度人臉識(shí)別系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)重點(diǎn)人員的快速定位和追蹤,有效預(yù)防和打擊違法犯罪活動(dòng)。010302智能治安防控體系在重點(diǎn)區(qū)域設(shè)置虛擬電子圍欄,通過(guò)AI技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)人員流動(dòng)情況,對(duì)異常聚集或闖入行為進(jìn)行自動(dòng)報(bào)警。整合視頻監(jiān)控、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、移動(dòng)終端等多源數(shù)據(jù),構(gòu)建全方位的治安防控網(wǎng)絡(luò),提升整體防控能力。0405電子圍欄監(jiān)測(cè)人臉識(shí)別布控多源數(shù)據(jù)融合智能預(yù)警推送語(yǔ)音指令識(shí)別跨部門協(xié)同作戰(zhàn)移動(dòng)終端接入智能預(yù)案推薦可視化調(diào)度平臺(tái)多模態(tài)指揮調(diào)度支持自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別技術(shù),警務(wù)人員可通過(guò)語(yǔ)音快速下達(dá)指令,系統(tǒng)自動(dòng)解析并執(zhí)行相應(yīng)操作,提高指揮效率。集成GIS地圖、實(shí)時(shí)視頻、警力分布等多維信息,為指揮中心提供直觀的可視化界面,便于快速?zèng)Q策和資源調(diào)配。根據(jù)警情類型和現(xiàn)場(chǎng)情況,系統(tǒng)自動(dòng)推薦最優(yōu)處置預(yù)案,輔助指揮人員做出科學(xué)決策,提高應(yīng)急響應(yīng)能力。打通公安、消防、醫(yī)療等部門的信息壁壘,實(shí)現(xiàn)多部門數(shù)據(jù)共享和協(xié)同指揮,提升突發(fā)事件處置效率。支持警務(wù)通、執(zhí)法記錄儀等移動(dòng)設(shè)備接入指揮系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)與指揮中心的實(shí)時(shí)信息交互,確保指揮調(diào)度精準(zhǔn)到位。利用AI技術(shù)分析群眾辦事數(shù)據(jù),精準(zhǔn)識(shí)別高頻需求與流程堵點(diǎn),優(yōu)化服務(wù)路徑。AI研判通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)匹配審批規(guī)則,生成標(biāo)準(zhǔn)化審批意見供人工復(fù)核。智能決策通過(guò)AI算法自動(dòng)預(yù)審材料完整性,生成補(bǔ)正建議,提升窗口受理效率。智能預(yù)審AI自動(dòng)生成個(gè)性化辦事指南,通過(guò)多渠道精準(zhǔn)推送至申請(qǐng)人終端設(shè)備。服務(wù)推送基于大模型自動(dòng)比對(duì)證照信息,實(shí)現(xiàn)身份核驗(yàn)與材料真實(shí)性校驗(yàn)的秒級(jí)響應(yīng)。AI核驗(yàn)運(yùn)用AI技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)服務(wù)流程效能,自動(dòng)生成優(yōu)化建議報(bào)告輔助決策。效能監(jiān)管數(shù)據(jù)歸集AI政務(wù)流程通過(guò)AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)從申請(qǐng)到審批的全流程智能化服務(wù)。政務(wù)服務(wù)智能化自動(dòng)審批實(shí)施部署流程05試點(diǎn)驗(yàn)證全域覆蓋規(guī)模推廣選取3個(gè)重點(diǎn)轄區(qū)部署DeepSeek模型,完成算力適配與場(chǎng)景驗(yàn)證,形成標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)施模板。試點(diǎn)階段定義選點(diǎn)測(cè)試模型調(diào)優(yōu)責(zé)任到崗周度復(fù)盤建立省級(jí)節(jié)點(diǎn)實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建全國(guó)算力調(diào)度網(wǎng)絡(luò)分階段落地策略專班責(zé)任制分級(jí)推進(jìn)多警種協(xié)同動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)復(fù)制5類核心場(chǎng)景定制化部署方案分配GPU資源制定容災(zāi)預(yù)案系統(tǒng)兼容性驗(yàn)證多源數(shù)據(jù)接口測(cè)試驗(yàn)證智算一體機(jī)與公安現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)(如PGIS、警綜平臺(tái))的數(shù)據(jù)交互能力,確保視頻流、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備信號(hào)等異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效解析與融合。異構(gòu)算力適配針對(duì)國(guó)產(chǎn)化芯片(如昇騰、海光)與通用GPU(如NVIDIA)的混合算力環(huán)境,測(cè)試模型推理與訓(xùn)練任務(wù)的負(fù)載均衡及資源調(diào)度效率??缙脚_(tái)協(xié)議支持檢查系統(tǒng)對(duì)HTTP/HTTPS、WebSocket、MQTT等通信協(xié)議的兼容性,保障與移動(dòng)警務(wù)終端、無(wú)人機(jī)等邊緣設(shè)備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步。高可用性驗(yàn)證通過(guò)模擬斷電、網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)等異常場(chǎng)景,測(cè)試系統(tǒng)的故障自動(dòng)切換能力與數(shù)據(jù)持久化機(jī)制,確保關(guān)鍵業(yè)務(wù)連續(xù)性。安全等保實(shí)施路徑三級(jí)等保合規(guī)設(shè)計(jì)依據(jù)《網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)保護(hù)基本要求》,從物理安全、通信加密、訪問(wèn)控制等維度構(gòu)建防護(hù)體系,部署量子加密傳輸、動(dòng)態(tài)令牌認(rèn)證等關(guān)鍵技術(shù)。數(shù)據(jù)脫敏與審計(jì)建立敏感數(shù)據(jù)(如人臉、軌跡信息)的分級(jí)脫敏規(guī)則,結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)操作日志不可篡改,滿足事后追溯與合規(guī)審計(jì)需求。模型安全加固采用對(duì)抗樣本檢測(cè)、模型水印等技術(shù)防御針對(duì)AI模型的投毒攻擊與逆向工程,確保算法決策的不可抵賴性。紅藍(lán)對(duì)抗演練定期組織攻防實(shí)戰(zhàn)演習(xí),模擬APT攻擊、數(shù)據(jù)泄露等場(chǎng)景,檢驗(yàn)安全防護(hù)策略的有效性并動(dòng)態(tài)調(diào)整防御閾值。供應(yīng)鏈安全管控對(duì)硬件供應(yīng)商、算法服務(wù)商實(shí)施安全資質(zhì)審查,確保關(guān)鍵組件無(wú)后門漏洞,形成全生命周期安全責(zé)任追溯鏈。運(yùn)維保障體系06系統(tǒng)項(xiàng)目部署實(shí)施期常態(tài)運(yùn)行期智能優(yōu)化期效能平穩(wěn)期退運(yùn)處置期卡口系統(tǒng)警務(wù)終端某省雪亮工程某市情指平臺(tái)構(gòu)建算力集群,驗(yàn)證模型精度,部署推理引擎,實(shí)現(xiàn)視頻解析、軌跡追蹤等核心功能,通過(guò)公安部安全認(rèn)證。通過(guò)在線學(xué)習(xí)持續(xù)優(yōu)化算法模型,支持多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析,升級(jí)知識(shí)圖譜構(gòu)建能力,滿足跨場(chǎng)景研判需求。完成敏感數(shù)據(jù)安全擦除,硬件經(jīng)保密處理后移交國(guó)資部門,核心算法遷移至新一代智算平臺(tái)。7×24小時(shí)智能值守,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)算力負(fù)載,建立三級(jí)告警機(jī)制,保障人臉識(shí)別、行為分析等業(yè)務(wù)連續(xù)運(yùn)行。算力利用率達(dá)90%以上,通過(guò)微服務(wù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)資源彈性調(diào)度,建立模型版本灰度發(fā)布機(jī)制。某部級(jí)平臺(tái)涉疫預(yù)警反詐模型全生命周期管理容災(zāi)備份機(jī)制多中心異地容災(zāi)增量備份策略故障自動(dòng)切換壓力測(cè)試演練加密與權(quán)限管理構(gòu)建同城雙活+異地災(zāi)備的三級(jí)架構(gòu),采用同步復(fù)制技術(shù)確保關(guān)鍵數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)一
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