适用范围：本文件规定了高校一站式学生服务大厅（以下简称 “服务大厅”）建设的基本原则、功能设置、建设规划、信息化建设、服务内容、人员管理、运行管理和质量评价等内容

适用范围：本文件适用于建筑给水排水顶管工程设计。 本文件规定了建筑给水排水顶管工程设计的术语和定义、基本规定、顶管工程勘察、顶管工程设计

适用范围：本文件适用于绿色建筑装修装饰精细作业。 本文件规定了绿色建筑装修装饰精细作业的术语和定义、施工准备、分项工程、过程控制、环境验收、成品交付

适用范围：本标准全面规定了Web3.0环境下数字身份跨链互认的技术要求和实施规范，适用于构建在区块链技术基础上的分布式数字身份系统的互联互通。在技术实现层面，本标准规范了基于W3C DID 2.0标准的分布式身份标识（生成响应时间≤1秒，标识唯一性保证100%）、可验证凭证（验证成功率≥99.99%）和去中心化身份服务（服务可用性≥99.99%）的跨链互认机制。支持的区块链类型包括公有链（如以太坊、Solana）、联盟链（如FISCO BCOS、Hyperledger Fabric）和私有链（需符合GB/T 38541-2023要求）等各类区块链网络。 在功能覆盖方面，本标准规定了身份注册（跨链锚定时间≤3秒）、身份验证（验证响应时间≤3秒）、属性交换（同步延迟≤5秒）和凭证验证（验证准确率≥99.99%）等核心功能的跨链互认要求。特别针对跨境应用场景，本标准提出了多语言支持（至少支持中英文）、多法域合规（符合至少5个主要司法管辖区的数字身份法规）和多标准兼容（兼容W3C、IEEE和ETSI等相关标准）的特殊技术要求。 在性能指标方面，互认系统需满足：身份解析成功率≥99.99%、跨链消息传输延迟≤500毫秒、系统吞吐量≥10,000TPS、数据加密强度不低于AES-256等严格要求。安全方面要求实现端到端加密（加密比例100%）、完善的身份认证（认证准确率≥99.99%）和完整的审计追踪（记录保存期限≥180天）。 本标准不适用于以下情况：一是传统的中心化身份管理系统；二是未采用区块链技术的数字身份解决方案；三是单一区块链网络内部的数字身份管理；四是与数字身份无关的区块链应用。对于特定行业 应用（如金融、医疗等）的数字身份需求，可在本标准基础上制定行业补充规范。在跨境数据传输等特殊场景下，除符合本标准外，还需遵守《中华人民共和国数据安全法》等相关法律法规

适用范围：本文件规定了消费类数字化工具技术要求，包括开发原则、功能要求、关键技术要求、系统架构建设、运维要求、核心技术指标及应用推广细则。 本文件适用于消费类数字化工具的研发、部署、应用与实施，可促进消费类企业的技术创新与消费产业升级，为消费市场带来更加丰富、优质、便捷的产品和服务体验，激发消费者的购买意愿，推动消费市场的繁荣发展

适用范围：TZ隔声保温母料 导热系数W/(m·K) ≤0.080 TZ隔声保温垫 导热系数W/(m·K) ≤0.029 TZ轻骨料混凝土 导热系数W/(m·K) ≤0.016

适用范围：前 言 1 范围 2 规范性引用文件 3 术语和定义 4 指标 5 内容 5.1 网络安全等级保护 5.2 安全通信网络 5.3 安全区域边界 5.4 安全计算环境 5.5 安全管理中心 5.6 安全数据 5.7 安全管理制度 5.8 安全组织机构 5.9 安全管理人员 5.10 供应链安全管理 6 报告 6.1 网络安全等级保护 6.2 安全通信网络 6.3 安全区域边界 6.4 安全计算环境 6.5 安全管理中心 6.6 安全数据 6.7 安全管理制度 6.8 安全组织机构 6.9 安全管理人员 6.10 供应链安全管理

适用范围：本文件适用于绿色建筑工程造价全链条服务。 本文件规定了绿色建筑工程造价全链条服务的术语和定义、组织管理、服务管理、服务工作、服务实施

适用范围：规定了智能远程运维终端（以下简称“运维终端”）的缩略语、技术要求、试验方法、检验 规则、标志、包装、运输、贮存

适用范围：本文件提出了数据资源建设项目的费用科目构成以及测算模型框架。 本文件适用于指导组织开展数据资源建设项目投资编制和审核工作。 数据资源 Data Resource 数据资源是指具有价值创造潜力的数据的总称，通常指以电子化形式记录和保存、可机器读取、可供社会化再利用的数据集合。 数据资源建设项目 Data Resource Construction Project 在特定时间周期与资源约束下，以数据资源为核心，通过系统化规划、阶段性实施和可控资源配置，构建覆盖目标领域数据采集、加工、处理和开发等必要环节的技术与管理能力，实现预设治理目标（如质量提升、合规达标、业务赋能）的专项工作。 数据资源全生命周期管理 Data Resource Lifecycle Management 指对数据资源从架构设计、采集存储、整合加工、质量控制、安全防护到应用迭代、维护优化、合规退役等全过程进行的体系化管理，旨在通过标准化流程、技术工具与治理机制，实现数据资源的规范化构建、高质量流转、可溯源性维护及价值持续挖掘。 数据集 Dataset 一组相关联的、具有特定意义和名称的数据集合，具有明确的分类、组织和管理标准，能够包含一个或多个数据目录、数据文件、数据表或数据记录，并可通过加工处理形成可满足用户分析或建模需求的特定主题集合。 三维框架分解法 Three-Dimensional Framework Decomposition Method 基于活动分解、成本归集与效益关联三维联动的费用测算方法。通过将数据资源化过程拆解为可量化活动单元，根据活动工作量与专业人员单价核定直接成本，结合产出及效益指标验证成本合理性。 数据集规模系数法 Dataset Scale Coefficient Method 基于数据集分类分级与质量缺陷分析的参数化测算方法。通过建立数据集类型与规模阈值的基准工作量矩阵，结合质量缺陷率和复杂度因子动态调整，形成分级分类的标准化费用测算体系。 成果复杂度基准法 Output Complexity Benchmark Method 基于成果类型与复杂度等级的基准化测算方法。通过构建成果复杂度分级模型，关联基准人月消耗量与专业人员成本参数，实现成果导向型费用测算