本文件规定了国有企业党建教育学习基地的预备建设、场地建设、制度建设和试运营的相关规定。本文件适用于国有企业党建教育学习基地的建设。

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1主要要求1.1环境要求对不同的应用场景进行梳理，提供具有通用接口设计的仿真环境，允许比较不同的强化学习算法。并通过仿真环境测试实际系统。具体包括：环境的使用方式，环境对外统一的自定义接口规范等。1.2观察强化学习是典型的“智能体-环境”循环实现，交互时智能体选择一个行动，环境返回一个观察和奖励值。1.3空间用来描述有效的动作和观察，是环境的属性，智能体与环境交互时可以直接根据环境提供给系统的接口进行交互。1.4策略策略的输入为状态和动作，并返回在输入状态的情况下采取输入动作的概率。2运行设计2.1环境配置环境配置主要是对初始状态的基本环境信息进行配置，有加区分对不同状态进行学习和挖掘，提升强化学习算法实验的结果。2.2可视化展示实时可视化展示当前场景的相关环境信息，便于开发人员观察效果，并对算法进行相应的调优工作。2.3交互规范智能体与环境进行交互可分为两类：人机交互和自动交互。a)人机交互,人根据系统设计相应的交互方式和系统进行交互，而机器则直接依据智能算法生成相应的策略进行输出，并在界面上动态显示。b)自动交互，交互双方则均是依据机器生成相应的策略进行输出，并在界面上动态显示，无需人的参与。2.4策略生成策略生成模块则是针对不同的应用场景均内置相应的基准策略用于和设计的算法效果进行对比。2.5数据库存储数据库操作模块的主要功能是对系统中的参数配置信息和数据文件进行存储，为策略生成模型的模型训练提供可靠数据。3使用性能要求3.1安全性3.1.1系统的安全分析、安全设计、安全使用、安全管理等，应该遵循下列的原则要求：a）有限授权原则系统应能控制用户的使用权限，规定必要的最小授权范围，应能控制操作者的使用权限和使用等级，防止对系统信息的越权使用、修改和调阅；b）全面确认原则系统应能对采集数据的合法性、输人数据的有效性、信息处理的正确性、传输数据的安全性等进行确认；c）安全跟踪原则对系统的信息处理过程应设置完善的跟踪目标，具有安全的跟踪力，随不规范的操作可以自动记录并提示；d）既要充分有效地把系统可能造成的危害减少到能承受的最小程度，又要避免付出与其效果不相称的过高的投资代价或系统资源代价，从而取得综合性的、最佳的安全。3.1.2系统应能对重要信息资料能够给予相应的操作权限，以防重要数据、文件等被破坏。3.1.3系统应具有防范计算机病毒产生、侵人和传播的能力。系统内的重要部位应有防病毒措施，重要程序和文件应设置禁写保护。3.1.4系统的电气安全、环境安全等要求应符合G881、G1295中的有关规定。3.2保密性3.2.1系统不能因用户有意或无意的不正当操作而破坏。3.2.2系统处在不保密环境时，应有严密的保护措施，确保系统内指挥信息、文电、情报数据等在严格安全保密条件下传递、处理和使用。3.2.3系统对重要信息应采用加密技术进行保护。3.2.4系统加密软件本身应具有防拷贝、防改、防静态分析等自我保护措施。3.3可靠性3.3.1系统及分系统应规定定性要求和验收准则。可用故障模式与影响分析等方法，发现薄弱环节，采用工程保证，生产质量保证等措施，降低致命性故障发生的概早，保证系统的可靠性。3.3.2系统应采用冗余设计，必要时关键模块应采用双机备份，保证系统具备一定程度的容错性。

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1范围………………………………………………………………‥22规范性引用文件……………………………………………………23术语和定义…………………………………………………………24职业要求……………………………………………………………25职业等级……………………………………………………………36职业能力……………………………………………………………47测评标准……………………………………………………………58测评方式……………………………………………………………89证书颁发与管理……………………………………………………9

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本文件规定了类纸学习机（以下简称产品）视觉低疲劳相关技术要求及测试方法。本文件适用于从人眼健康角度出发提供类似纸张的阅读体验的学习机的研制、生产和验收。

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本文件规定了基于脑波反馈的学习资源在线平台（以下简称“平台”）的总体架构、功能要求、性能要求、安全要求、数据要求以及测试与验证。本文件适用于各类利用脑波反馈技术辅助学习、提供学习资源的在线平台的设计、开发、测试、运营与维护。

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本标准提出了人工智能深度学习网络模型压缩与量化算法的评估指标体系、评估流程，以及需求阶段评估、设计阶段评估、实现阶段评估和运行阶段评估等内容。本标准适用于指导深度学习算法开发方、用户方以及第三方等相关组织对深度学习网络模型压缩与量化算法的可靠性开展评估工作。注：在有相关的专用产品标准的情况下，产品标准优先于本标准。

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本标准提出了人工智能深度学习网络模型压缩与量化算法的评估指标体系、评估流程，以及需求阶段评估、设计阶段评估、实现阶段评估和运行阶段评估等内容。本标准适用于指导深度学习算法开发方、用户方以及第三方等相关组织对深度学习网络模型压缩与量化算法的可靠性开展评估工作。

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本文件规定了基于深度学习的恶意URL检测系统技术规范的系统基本要求、功能要求、接口要求、性能要求、安全要求。本文件适用于基于深度学习的恶意URL检测系统（以下简称“系统”）。

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本文件规定了面向机器学习的大数据预处理过程。本文件适用于面向机器学习的大数据预处理模块的设计和开发。

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本文件规定了面向终身学习的知识图谱构建系统的框架、技术要求、功能要求和非功能要求。本文件适用于教育行业面向终身学习的知识图谱系统设计、开发与测试

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本标准规定了基于STEM科创教育内容下的教育机构的基本PBL课程设计、教学方法、基本原则、教学基本要求、教学流程体系、教学目标实施、教学评估标准等内容。

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本文件规定了基于深度学习辅助决策医疗器械（以下简称“器械”）算法性能评估的基本要求、评估指标、评估流程、评估数据、评估方法、评估报告、监督与管理。?本文件适用于基于深度学习技术，以医疗器械数据为输入，通过提供诊疗活动建议辅助医务人员进行临床决策的医疗器械的算法性能评估。

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本文件规定了健康家居学习场景的室内环境评价内容和评价方法

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本文件规定了智慧交通数据挖掘预测技术的数据采样、数据预处理、挖掘算法，描述了智慧交通应用场景，提出了数据挖掘预测性能评估指标要求。本文件适用于基于深度学习的智慧交通数据挖掘预测。

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