亿图项目管理 用户手册 1 目 录 亿图项目管理............................................................................................................................ 0 第一章 亿图项目管理简介................................ ...................................................................... 3 第二章 亿图项目管理的配置和帮助...................................................................................... 4 系统要求................ ................................................................................... 6 第四章 开始使用亿图项目管理软件...................................................................................... 9 开始一个项目.

浙江省云计算和大数据省级企业研究院 CNCF 官方认可的 Kubernetes 服务提供商 CNCF KCSP认证 管理体系相关资质 ISO 27001 信息安全管理体系认证 ISO 2000 信息技术服务管理体系认证 ISO 9001 质量管理体系认证 CSA STAR Certification 2013 服务管理认证 CMMI (三级) 认证 大数据技术认证资质 信通院第十二批“大数据产品能力评测”（有数BI） 北京嗨学网教育科技股份有限公司 北京卡车之家信息技术股份有限公司 北京世纪好未来教育科技有限公司 北京新唐思创教育科技有限公司 北京直客通科技有限公司 北京自如信息科技有限公司 博时基金管理有限公司 百胜咨询（上海）有限公司 八维通科技有限公司 成都南博教育咨询有限公司 成都四方伟业股份有限公司 城云科技（中国）有限公司 德邦物流股份有限公司 东北证券股份有限公司 东方通信股份有限公司 申万宏源证券有限公司 深圳航天科创实业有限公司 深圳市丰宜科技有限公司 深圳市巨益科技开发有限公司 深圳越海全球供应链有限公司 深圳证券交易所 土巴兔集团股份有限公司 泰康资产管理有限责任公司 天启物联网科技（青岛）有限公司 网易传媒科技（北京）有限公司 网易严选科技有限公司 兴业银行股份有限公司 延长壳牌（四川）石油有限公司 云邸软件（上海）有限公司 壹链盟生态科技有限公司

多轮对话 图像生成 视频生成 音频生成 A I 数字人 生物制药 新材料研究 脑机接口 基础科学 能源自由 宇宙探索 生命科学 科学 能力 6 AI Fo r Science 知识管理（ 内部知识管理、 外部情报分析、 大数据分析、 工作流知识） 专家经验模型（ 专业模型训练） 业务流程自动化（ A g e n t框架） 组织协同（ 工作流） 人机交互 赋能个人和 企业员工 生产力提升 6· 销售 物 理 工 序 模 型 导 图 原料 废钢 烧结 球团 焦化 炼铁 炼钢 精炼 连铸 热轧 冷轧 销售 • 料场环境实时监控 • 人员越界安全监测 • 回转窑窑况智能分 析 • 原料无人天车吊装 控制 • 生产现场运输状态 监控 • 现场路线智能调度 • 智能化能源调度 • 料场智能调度 • 燃料水分视觉分析 • 多角度废钢图像 采集 • 废钢智能定级 • 生产现场动作远程控制 • 焦化现场生产安全态势 感知与预警 • 部署打滑预测分析 • 能源计划 • 炼焦煤分级调湿工艺稳 定协调控制 • 危险物识别 • 人员安全监测 • 高炉料面温度检测 • 高炉料面可视化监控 • 炉顶布料效果评定 • 远程换钎 • 中间产品无人天车吊装 控制 • 废品无人天车吊装控制 • 铁水质量预报 • 高炉温度分布 • 高炉燃料比监测 • 高炉精准出铁预测 • 高炉炉况诊断 •

AMD正计划使用开源的OpenSIL代替AGESA 开放服务网格OSM（Open Service Mesh）项目已停止维护 KSOC推出业内首个实时Kubernetes安全态势管理平台 Nutanix推出Kubernetes数据管理平台 Nutanix Data Services for Kubernetes Mirantis发布轻量级Kubernetes发行版k0s v1.27 Azure AKS正式推出网络方案Azure 可扩展的云原生服务网格项目，旨在为运行在 Kubernetes上的应用程序提供简单、完整且独 立的服务网格解决方案，包括处理在Kuberne- tes集群上运行的微服务的流量管理、策略执行 和可观测性等任务，以简化应用程序的部署和 管理。OSM于2020年8月推出，同年加入云原 生计算基金会（CNCF）。不久后，该项目成为 云原生计算基金会（CNCF）沙箱级别的项目。 2022年初，OSM正式发布v1.0 真正执行。 KSOC推出业内首个实时 Kubernetes安全态势管理平台 近日，KSOC推出业内首个实时Kubernetes安 全态势管理平台。Kubernetes安全态势管理平 台可以通过实时上下文以及当前和历史信息准 确定位攻击活动，同时还可以根据集群的当前 状态提供可操作的补救措施。具体功能包括： • 实时态势管理，发现基于事件的错误配置； • 汇总并找到Kubernetes RBAC中的过度权限；

种常见的数据源，更多数据源支持持续增加中… 核心概念 数据集 通过对表的数据进行关联与处理，用户可自由组合形成自有数据集合，供后续进行业务分析与图表制作使用 核心概念 数据大屏 支持图层管理与大屏尺寸设置 灵活在大型显示器上实时展示各种数据指标和信息，以帮助用户监测业务状况、分析趋势和做出实时决策 大屏制作 大屏展示 核心概念 仪表板 支持元素自动挤压占位，方便用户快速编辑，同时支持设置移动端布局 核心概念 连接数据 数据准备 可视化分析 数据源 1 数据源 2 数据源 3 数据源 4 组合及处理数据 数据集 1 数据集 2 数据集 3 数据集 4 仪表板创建与管理 数据大屏创建与管理 数据图表制作 数据实时分析 数据大屏展示 收藏导出分享 DataEase 工作流程 DataEase 支持丰富的数据源连接，能够有效进行数据处理，通过拖拉拽的方式快速制作图表，并且方便地与他人进行分享 数据洞察：数据可视化分析能够将抽象的数据转化为直观的图表，使数据变得更加生动，使决策者能够在短时间内 获取关键信息，迅速把握业务现状； • 即时决策：通过将复杂数据转化为直观图表，决策者能够快速了解业务状况和市场趋势，实时监控关键指标，迅速 做出明智决策，从而保持竞争优势； • 信息共享： 数据可视化让数据变得更易于传达和共享。通过共享交互式仪表板，团队成员可以快速理解关键指 标，并在不同层面进行探索，促进更好的合作和集体决策。

种常见的数据源，更多数据源支持持续增加中… 核心概念 数据集 通过对表的数据进行关联与处理，用户可自由组合形成自有数据集合，供后续进行业务分析与图表制作使用 核心概念 数据大屏 支持图层管理与大屏尺寸设置 灵活在大型显示器上实时展示各种数据指标和信息，以帮助用户监测业务状况、分析趋势和做出实时决策 大屏制作 大屏展示 核心概念 仪表板 支持元素自动挤压占位，方便用户快速编辑，同时支持设置移动端布局 核心概念 连接数据 数据准备 可视化分析 数据源 1 数据源 2 数据源 3 数据源 4 组合及处理数据 数据集 1 数据集 2 数据集 3 数据集 4 仪表板创建与管理 数据大屏创建与管理 数据图表制作 数据实时分析 数据大屏展示 收藏导出分享 DataEase 工作流程 DataEase 支持丰富的数据源连接，能够有效进行数据处理，通过拖拉拽的方式快速制作图表，并且方便地与他人进行分享 数据洞察：数据可视化分析能够将抽象的数据转化为直观的图表，使数据变得更加生动，使决策者能够在短时间内 获取关键信息，迅速把握业务现状； • 即时决策：通过将复杂数据转化为直观图表，决策者能够快速了解业务状况和市场趋势，实时监控关键指标，迅速 做出明智决策，从而保持竞争优势； • 信息共享： 数据可视化让数据变得更易于传达和共享。通过共享交互式仪表板，团队成员可以快速理解关键指 标，并在不同层面进行探索，促进更好的合作和集体决策。

本年度最活跃的开源组织 不同开源组织在 Issue 解决 和 PR 处理数量上的差异，反映了它 们在开发活跃度、社区参与度和 技术成熟度上的不同战略。 技术大厂主导的项目往往具有较 高的资源投入和社区管理效率， 而民间组织则可能更注重技术问 题的快速解决，并逐步吸引更多 的开发者参与贡献。 OpenHarmony openEuler openKylin MindSpore openGauss 种监管创新为开源模型的发展提供了稳定的政策环境，同时确保技术应用符合社会价值导向。比 如 《人工智能示范法 2.0（专家建议稿）》对于免费且已开源方式提供人工智能研发的个人和 组织给予减轻或免承担法律责任；《生成式人工智能服务管理暂行办法》 则明确了人工智能技 术的使用和合规要求，促进了开源模型在合规框架下良性发展。 变革 端上模型的兴起与隐私保护 随着小型模型的性能逐步增强，更多高级 AI 正转向在个人设备上运行。这一趋势不仅显著 够理解和修复包含图像或其他视觉元素的 GitHub 问题。 和工具集成的框架：可以支持智能体在处理复杂任务时进行更好的任务管理和执行，并促进 不同 AI 模型和工具之间的协作。 例如 Composio SWE-Kit 集成文件操作、代码分析、Shell 命令执行、知识库管理和数据 库操作等工具或能力，优势互补，将 SWE-bench verified 大幅度提升到 48.6%。再比如 OpenHands+CodeAct

角色间互相配合，有效协作，达成技术交流或商业目的。开源运营和治理环 节，无论是由企业主导还是由基金会主导，在整个开源项目过程中都处于关键位置，包含软件开发和发行、市场推广、版 本迭代更新、版权管理和安全管理等内容，这些环节和商业企业的软件项目有一些相似之处，但更加注重从社区的使用者 和贡献者处得到观点和启发，并用以驱动项目未来的发展。 开源软件主体和产业链关系 源作者 软件作品 企业开源 开源基金会 有一定降本效果，经估算，开源能够为项目节省38%的直接开发成本。对于企业而言，还应该纳入开源的成本&收益考量 的因素包括：软件开源后为企业带来的引流价值和市场宣传等价值、项目直接商业化销售和开源形成的收入差、企业建设 开源团队和办公室的管理支出。 项目开源节省的企业软件开发直接成本估算 需求 13% 设计 13% 构建 41% 测试 23% 实施 10% A:80% A:20% A:30% A:10% A:100% 11.5% 库 22.9% 大数据 11.1% 网络服务器 8.9% 可扩展标记语言 6.8% 数据库 5.7% web框架 5.4% 网络客户端 5.4% 内容 4.6% 构造管理 4.6% 云 3.5% 其他 21.1% 全球开源项目分布 总量持续上升，项目类型反映市场需求与热度 全球对开源的热情不减，开源项目数量持续攀升。Apache基金会目前为350多个开源项目及社区提供支持，从项目类型上

对 措施。关注安全风险发展变化，快速动态精准调整治理措施，持续优化治理机 制和方式，对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3 技管结合、协同应对。面向人工智能研发应用全过程，综合运用技术、 管理相结合的安全治理措施，防范应对不同类型安全风险。围绕人工智能研发 应用生态链，明确模型算法研发者、服务提供者、使用者等相关主体的安全责 任，有机发挥政府监管、行业自律、社会监督等治理机制作用。 共享最佳实践，提倡建立开放性平台，通过跨学科、跨领域、跨地区、跨国界 的对话和合作，推动形成具有广泛共识的全球人工智能治理体系。 2. 人工智能安全治理框架构成 基于风险管理理念，本框架针对不同类型的人工智能安全风险，从技术、 管理两方面提出防范应对措施。同时，目前人工智能研发应用仍在快速发展， 安全风险的表现形式、影响程度、认识感知亦随之变化，防范应对措施也将相 应动态调整更新，需要各方共同对治理框架持续优化完善。 对训练数据进行严格筛选，确保不包含核生化导武器等高危领域敏 感数据。 （d） 训练数据中如包含敏感个人信息和重要数据，应加强数据安全管理， 符合数据安全和个人信息保护相关标准规范。 （e） 使用真实、准确、客观、多样且来源合法的训练数据，及时过滤失 效、错误、偏见数据。 （f） 向境外提供人工智能服务，应符合数据跨境管理规定。向境外提供 人工智能模型算法，应符合出口管制要求。 4.1.3 系统安全风险应对 （a）对

Enterprise”报告显示：  54% 的 AI 用户预计 AI 的最大好处是提高生产力。  77% 的受访者使用 AI 来辅助编程。其中提到的具体 应用包括欺诈检测、教学和客户关系管理。  AI 用户表示，AI 编程（66%）和数据分析（59%） 是最需要的技能。  许多 AI 采用者仍处于早期阶段：26% 的人使用 AI 不到一年，而 18% 的人已经在生产中进行了应用。 AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace》，介绍了一个大模型协作系统。该系统提出了一种让 LLM 充 当控制器的新方法，让 LLM 来管理现有的 AI 模型，来完成多模态的复杂 AI 任务，并且使用语言作为通用接口。 2023 年 2 月，谷歌首席执行官 Sundar Pichai 宣布，他们将在未来几周内面 向公众推出由 LaMDA 年 9 月，上海警方接到某科技公司员 工张女士报案称，其公司发现计算机系统 被他人篡改数据，导致公司账户钱款损失。 民警对公司后台电子数据出现的异常账户 进行提取，搜证中发现，操作者很有可能 是管理网站后台系统的员工，监守自盗的 可能性较大。 程序员篡改 ETC 余额 河南联通强迫用户更换光猫 河南周口联通为了强迫用户更 换光猫，公司在后台停掉用户 的宽带账号，导致用户无法上 网，然后让工程师上门