适用范围：本文件规定了湘西腊肉加工生产过程卫生要求、原辅料要求、加工技术要求等内容。 本文件适用于湘西腊肉生产加工

适用范围：建筑工程成本管理正从以结算为中心的事后核算，向以过程为中心的动态核算与优化配置转型。工程项目具有周期长、参建主体多、工序复杂、资源投入密集、变更签证频繁、市场价格波动显著等特征，传统以月度报量、阶段性结算或财务口径归集为主的管理方式，往往存在“成本信息滞后、成本偏差难以及时识别、成本责任难以落到工点与班组、资源配置缺乏量化依据、纠偏措施缺少闭环验证”等问题，导致项目在出现成本失控信号时往往已错过最佳纠偏窗口。 动态成本核算的核心在于将成本核算与施工组织、资源消耗、合同计价、变更索赔、进度产值、供应链采购与资金支付等业务过程联动，形成“计划—执行—核算—对比—预警—纠偏—复盘”的闭环机制，实现成本的可测、可控与可优化。与此同时，成本优化配置不仅关注“降本”，更强调在质量、安全、工期与合规边界内，通过资源组合优化、工序衔接优化、供应链策略优化与技术措施优化，提升单位产出效率与整体经营绩效。 本文件面向建筑工程项目全生命周期成本管理需求，提出动态核算体系构建、成本要素与对象划分、数据采集与口径统一、成本偏差分析与预警、资源优化配置方法、信息化支撑与监督评价等技术要求，强调以合同与目标成本为基准、以工程量与资源消耗为核心、以责任成本与过程控制为抓手、以数据可信与可追溯为保障，为施工总承包、专业承包、工程总承包（epc）等模式下的成本精细化管理提供技术依据

适用范围：食品检验数据是食品安全风险判定、企业质量控制、监管执法取证、召回处置与公众沟通的重要依据。随着检验检测活动数字化、网络化、平台化程度不断提高，数据从“实验室原始记录—结果计算—报告出具—外部交换—归档复核”的链路显著延长，数据形态从纸质记录扩展为仪器原始文件、电子表格、数据库记录、审计追踪日志、电子签名与接口交换报文等多类型载体，数据流转的参与角色也由单一检验员扩展为采样人员、样品管理员、方法负责人、设备管理员、质量负责人、信息化运维人员及第三方平台等多方主体。 在此背景下，若缺乏统一的数据标准与溯源机制，容易出现数据与样品对应关系不清、方法与版本不可追溯、关键元数据缺失、人工转录错误、结果计算口径不一致、单位与修约规则混乱、异常值处置随意、审计追踪不完整、权限控制不当以及数据篡改难以发现等问题，进而造成结果偏差、误报漏报或难以通过资质认定与监督检查。实验室通用能力要求强调结果的准确可靠与可追溯性，为数据治理与误差控制提供了基本框架。 本文件面向食品检验数据全生命周期，提出数字化溯源的数据架构、编码标识、元数据与审计追踪、版本控制与电子签名、数据交换与归档保存等要求，并以“误差来源识别—质量控制—不确定度评定—统计判定—纠正预防”为主线提出误差控制技术要点，旨在提升食品检验数据的真实性、完整性、一致性与可用性，支撑实验室质量管理、监管部门数据核查与社会协同追溯应用

适用范围：电子信息行业涵盖集成电路、通信与网络设备、软件与信息服务、消费电子、工业互联网与智能制造等多类型业态，业务活动对数据、软件、算法模型、数字化工艺与设计文件等数字资源的依赖程度高，数字资源在研发创新、供应链协同、市场运营与合规履责中的作用日益凸显。随着云计算、大数据、人工智能与边缘计算的广泛应用，企业内部与外部生态间的数据流动更为频繁，数字资源呈现“规模化沉淀、跨域共享、快速迭代、价值多元”的特征，逐步从支撑性资源演化为可计量、可运营、可交易、可审计的关键资产。 在实践中，电子信息企业普遍面临数字资产边界不清、分类口径不一、权属责任不明、价值评估方法不统一、风险与合规影响难以量化、资产台账与业务系统脱节等问题，导致数字资产难以纳入统一治理与资产管理体系：一方面，企业难以对核心数据、关键软件与算法模型形成优先保护与投入决策依据；另一方面，面对数据安全、个人信息保护、网络安全等级保护、密码应用等合规要求时，缺乏可追溯的分类分级与评估证据链，影响审计、监管检查与供应链合作的信任基础。尤其在多业务线、多子公司、多系统并存的集团化组织中，若缺少统一的分类与评估规则，容易引发重复建设、资产低效利用、共享受阻与合规风险叠加。 本文件面向电子信息行业数字资产治理需求，提出数字资产识别、分类与评估的通用框架与可操作方法，重点规范资产范围界定、台账与权属管理、分类分级维度与判定规则、价值评估与风险影响评估、评估结果应用与持续改进等要求，强调以业务价值为牵引、以合规要求为边界、以可追溯证据链为支撑，形成“统一口径、分层分类、量化评估、分级管控、闭环改进”的工作机制，为企业数字资产管理体系建设、数字化投资决策、数据要素合规流通与安全治理提供依据

适用范围：近年来，极端降雨事件频次与强度呈现上升趋势，叠加流域下垫面变化、城镇化加速与工程群联合调度复杂度提高，水利水电工程防汛风险呈现“多源耦合、快速演进、链式放大、影响外溢”的新特征。传统防汛风险研判与预警多依赖少量水文站点与经验阈值，存在数据覆盖不足、时空分辨率有限、风险识别滞后、预警口径不一致以及难以对关键设施（闸门、启闭机、供电通信、坝体渗流与变形等）开展联动风险评估等问题。 大数据技术通过融合气象雷达与卫星遥感、雨量水位站网、视频与物联网传感、设备运行日志、巡查工单、历史险情灾情与调度指令等多源异构数据，结合时序建模、空间分析、机器学习与数字孪生等方法，可实现从“监测—感知”向“识别—预测—预警—处置建议”的能力跃迁。但在工程应用中，仍普遍存在数据治理不完善、数据质量不可控、模型可解释性不足、阈值体系缺失、预警触发与响应联动不闭环、网络与数据安全措施不到位等风险，直接制约技术规范化落地与可持续运行。 本文件面向水利水电工程防汛业务场景，提出基于大数据的防汛风险分析与预警技术体系构建要求，明确数据资源与质量控制、风险指标体系、模型构建与验证、预警分级与发布、联动响应与闭环评估、网络与数据安全等关键要求，以支撑工程运行管理单位、流域（区域）调度机构及相关支撑单位规范开展防汛风险分析与预警工程化应用，提升预警的准确性、时效性与可执行性

适用范围：慧畜牧业养殖场物联网建设的术语和定义、建设原则与目标、总体架构、感知层建设、网络层建设、平台层与数据层建设、应用层建设、信息安全与运维管理等方面的指导性要求

适用范围：本标准规定了混合现实技术辅助口腔颌面部肿瘤手术的适应证、使用设备、技术流程及操作规范

适用范围：数字经济背景下，电子信息行业以数据要素驱动研发创新、生产制造、供应链协同、市场运营与服务交付，数据从“业务记录”演化为“核心生产资料”和“关键竞争力来源”。电子信息企业的数据类型复杂，既包括研发设计数据、工艺与质量数据、设备与产线数据、供应链与订单数据、客户与运营数据，也包括软件源代码、固件镜像、配置策略、算法模型参数与训练数据等具有高敏感属性的数字资源。伴随云化部署、边缘协同、数据中台、AI应用与跨组织数据流通加速，数据的产生、汇聚、处理、共享与出境链条被显著拉长，攻击面持续扩大，数据泄露、篡改、滥用与供应链投毒等风险持续上升，且一旦发生事件往往具有传播快、影响广、复原难、合规责任重等特点。 现有安全建设在不少组织中仍呈现“系统安全强、数据治理弱”“边界防护强、内部滥用弱”“合规材料强、技术证据弱”等结构性问题：一是数据资产边界与分类分级口径不统一，导致保护强度与业务价值、合规义务不匹配；二是数据全生命周期控制不足，采集、加工、共享、归档与销毁环节缺乏一致的安全基线与证据留存；三是云、端、边、网多域协同时，身份、权限、密钥、日志与审计链条割裂，难以实现可视化、可追溯的统一治理；四是算法模型与数据产品化过程中，训练数据合规、模型泄露与对抗安全等新型风险缺少工程化控制要求；五是外包外协、第三方组件与数据交换接口治理不足，供应链成为高频突破口。 本文件面向电子信息行业数据安全防护的工程落地需求，围绕数据分类分级、数据资产与数据流治理、访问控制与最小权限、加密与密钥管理、脱敏与隐私保护、数据防泄漏、日志审计与取证、云原生与接口安全、模型与训练数据安全、供应链与外包协同安全、监测预警与应急处置等方面提出统一技术要求与验证要点，强调以“分类分级驱动的差异化控制”为主线，以“全生命周期与全链路可追溯”为底线，以“可验证的技术证据与持续改进机制”为保障，促进电子信息企业在数字经济环境下实现数据“可用、可控、可信、可审计”

适用范围：机电类特种设备具有载荷大、运行频繁、服役周期长、作业场景复杂等特点，设备故障往往具有突发性与链式放大效应，可能引发人员伤害、财产损失和社会影响。随着设备保有量持续增长、老旧设备占比上升以及监管对检验检测质量与时效提出更高要求，传统以人工经验为主、周期性计划检验为核心的管理方式，在故障早期识别、隐患趋势判断、检验资源优化以及维护策略精准适配方面存在明显不足。与此同时，传感与物联、边缘计算、无损检测自动化、工业互联网和人工智能等技术的成熟，为构建“状态感知—故障预警—检验决策—维护适配—闭环验证”的智能检验体系提供了现实基础。 机电类特种设备智能检验系统通常跨越多学科与多主体协同：既涉及传感器、采集终端、通信网络与平台系统等信息技术基础，又涉及设备结构、部件机理、失效模式、检验方法、风险评估与维护工艺等专业知识；既服务于使用单位的运维管理，也需要与检验机构的检验决策、检验报告与证据链管理相衔接，并满足监管对数据真实性、可追溯性与安全性的要求。在工程应用中，若缺少统一的故障预警分级规则、模型验证要求与维护适配机制，容易出现预警“过多过滥”、误报漏报、维护建议不可执行、与现行检验制度冲突、数据口径不一致、系统运行不稳定等问题，影响智能检验的可信度与推广效果。 本文件聚焦机电类特种设备智能检验系统的工程化应用需求，提出故障预警与维护适配的总体原则、数据与模型要求、预警分级与处置规则、维护适配策略、接口与记录要求等，强调以风险为导向、以证据链为基础、以可解释与可验证为约束，推动智能检验从“技术可用”走向“业务可落地、风险可降低、监管可支撑、持续可迭代”。本文件既可作为使用单位、检验机构、系统集成方、运维服务商开展系统建设与应用的依据，也可为相关方开展验收评价、运行监督与持续改进提供参考

适用范围：水利工程具有系统规模大、结构类型多、运行边界条件复杂、服役周期长和安全责任重等特征，且在工程建设与运行管理全过程中涉及防洪调度、供水保障、发电运行、生态调度、工程安全监测、设备运维、应急处置与资产管理等多目标协同。传统管理模式普遍存在“模型与现场脱节、数据分散孤岛、仿真难以实时校准、预报预警链条不闭合、方案推演依赖经验、跨专业协同效率低”等问题。随着传感监测、物联网、遥感测绘、云边协同、数值计算与人工智能等技术的发展，面向水利工程的数字孪生逐步从概念探索走向工程化应用，成为提升工程精细化管理、增强风险预警能力与支撑科学决策的重要技术路径。 水利工程数字孪生的核心在于以工程实体为对象，构建与其几何形态、结构特性、运行工况和环境边界相一致的虚拟模型，并通过孪生数据实现虚实同步、状态映射与闭环校准。在实际落地过程中，不同工程类型（如水库大坝、闸泵枢纽、引调水工程、河道整治与堤防工程、灌区与城市供水系统等）对模型粒度、计算时效、数据精度与安全等级的要求差异显著；同时，多源异构数据接入、模型可信度评估、仿真场景库构建、计算资源调度、平台互联互通与数据安全保护等问题交织叠加，亟需形成可复制、可实施、可评价的建模与仿真应用技术指南，指导建设单位、运行管理单位与技术服务单位开展体系化建设。 本文件面向水利工程数字孪生的工程实践需求，围绕“建模—校准—仿真—应用—迭代”的全链条提出要求与建议，强调以业务目标牵引、以数据标准为基础、以模型可信为底线、以仿真可用为导向、以安全合规为前提，促进数字孪生在防洪调度推演、工程安全诊断、设备预测性维护、运行优化与应急处置等场景中的可落地应用。本文件可作为相关单位组织数字孪生项目规划、需求论证、方案设计、建设实施、验收评估与运行维护的技术依据，也可为跨部门、跨平台协同共享提供参考