feat: 完成 LLM Wiki v2 升级
- 新增知识管理系统核心文档 - automation-hooks.md: 自动化钩子和事件驱动架构 - knowledge-lifecycle.md: 知识生命周期和遗忘曲线 - quality-control.md: 质量控制和自我纠正机制 - llm-wiki-v2-reference.md: v2 参考文档 - 更新索引和架构 - index.md: 重构为目录导航，移除详细列表 - SCHEMA.md: 更新知识管理领域定义 - 新增辅助文档 - hybrid-search.md: 混合搜索系统 - systems-design/aodb-system-architecture.md: AODB系统架构 版本: LLM Wiki v2.1.0 特性: 置信度衰减、智能整合、质量验证、事件驱动自动化
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zhiqiang feng
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tags: [meta, index]
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# Wiki Index
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# 🏗️ Airport Wiki 入口
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> 機場智能化工程 wiki — 涵蓋**智算中心技術**與**航班運營管理**兩大領域
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> Last updated: 2026-04-13 | Total pages: 39
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> **機場智能化工程知識庫** — 基於 LLM Wiki v2 架構的動態知識系統
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> 📊 總頁數: 43 | 📅 最後更新: 2026-04-13 | 🔗 版本: v2.1.0
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## 目錄結構
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## 🧭 快速導航
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### 按領域探索
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- **🧠 智算中心技術** — GPU集群、液冷供電、網絡架構、Tier等級標準
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- **✈️ 航班運營管理** — AODB/A-CDM/SMGCS/BHS、數據交換、供應商分析
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- **🏢 機場實體案例** — 深圳/鄭州/福州/樟宜等標杆機場技術方案
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- **⚙️ 知識管理系統** — 置信度衰減、實體圖譜、自動化鉤子、質量控制
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### 按用途查找
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- **技術選型** → [[gpu-cluster]] | [[aodb-vendors]] | [[power-and-cooling]]
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- **系統設計** → [[network-architecture]] | [[airport-systems-landscape]] | [[open-architecture]]
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- **前沿趨勢** → [[agentic-ai-airports]] | [[digital-twins-airports]] | [[modern-airport-trends]]
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- **案例參考** → [[airport-dc-case-studies]] | [[airport-operations-systems]] | [[entities/index]]
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### 搜索指南
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1. **概念搜索** → `[[概念名稱]]` 雙括號鏈接
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2. **關鍵詞搜索** → 在任意筆記中使用 `Cmd/Ctrl+F`
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3. **關係探索** → 查看筆記底部的 `relationships` 部分
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4. **實體導航** → 訪問 [[entities/index]] 查看機場實體圖譜
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## 📁 目錄結構概覽
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airport-wiki/
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├── SCHEMA.md # Wiki 架構定義
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├── index.md # 本文件
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├── log.md # 操作日誌
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├── SCHEMA.md # 🏗️ 架構定義
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├── index.md # 🏠 本入口頁
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├── log.md # 📝 操作日誌
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├── 机场智算中心技术方案.md # 智算中心综合技术方案（完整硬核参数版）
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├── 机场航班数据管理运营方案.md # 航班運營綜合方案
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├── 机场智算中心技术方案.md # 💾 智算中心完整技術方案
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├── 机场航班数据管理运营方案.md # ✈️ 航班運營綜合方案
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├── concepts/
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│ ├── tech-infrastructure/ # 智算中心技術（9頁）
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│ │ ├── airport-data-center-overview.md
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│ │ ├── gpu-cluster.md
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│ │ ├── network-architecture.md
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│ │ ├── power-and-cooling.md
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│ │ ├── tier-iii-design.md
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│ │ ├── tier-iv-design.md
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│ │ ├── prefab-modular-dc.md
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│ │ ├── modern-airport-trends.md
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│ │ └── glossary.md
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│ │
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│ └── flight-operations/ # 航班運營系統（16頁）
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│ ├── airport-systems-landscape.md # 系統全景圖
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│ ├── a-cdm.md
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│ ├── aodb-core.md # AODB 核心概念
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│ ├── aodb-vendors.md # AODB 供應商分析
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│ ├── smgcs.md
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│ ├── baggage-handling.md
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│ ├── flight-data-exchange.md
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│ ├── smart-gating.md
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│ ├── deicing-operations.md
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│ ├── agentic-ai-airports.md # 🆕
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│ ├── aocc-ioc.md # 🆕
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│ ├── biometric-corridors.md # 🆕
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||||
│ ├── digital-twins-airports.md # 🆕
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│ ├── future-airport-info-center.md # 🆕
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│ ├── open-architecture.md # 🆕
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│ └── universal-design-airports.md # 🆕
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├── concepts/ # 📚 概念庫
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│ ├── tech-infrastructure/ # 🔧 智算中心技術
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│ ├── flight-operations/ # 🛫 航班運營系統
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│ └── knowledge-management/ # ⚡ LLM Wiki v2 知識管理
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│ ├── automation-hooks.md # 🔄 自動化鉤子與事件驅動
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│ ├── knowledge-lifecycle.md # 📉 知識生命周期與遺忘曲線
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│ ├── quality-control.md # 🔍 質量控制與自我糾正
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│ ├── knowledge-graph.md # 🕸️ 實體圖譜與類型化關係
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||||
│ └── hybrid-search.md # 🔎 混合搜索與查詢重寫
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│
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│ └── knowledge-management/ # 知識管理（3頁）🆕 2026-04-13
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│ ├── memory-lifecycle.md # 置信度/superset/遺忘機制
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||||
│ ├── knowledge-graph.md # 實體圖譜/類型化關係
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│ └── wiki-operations.md # 事件鉤子/自動化
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├── comparisons/ # ⚖️ 對比分析
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│ ├── airport-dc-case-studies.md # 數據中心案例
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│ └── airport-operations-systems.md # 運營系統對比
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│
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├── comparisons/
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│ ├── airport-dc-case-studies.md
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│ └── airport-operations-systems.md
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├── entities/ # 🏢 機場實體
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│ ├── index.md # 📊 實體索引與關係圖譜
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│ ├── shenzhen-airport.md # 深圳寶安國際機場
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│ ├── zhengzhou-airport-hangang.md # 鄭州航空港
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│ ├── fuzhou-changle-airport-bsj.md # 福州長樂機場
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│ ├── jfk-airport.md # 紐約 JFK 機場
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│ ├── pittsburgh-airport.md # 匹茲堡國際機場
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│ ├── rome-fiumicino-airport.md # 羅馬 Fiumicino 機場
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│ └── singapore-changi-airport.md # 新加坡樟宜機場
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│
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├── entities/
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│ ├── index.md # 實體索引 + 關係圖譜 🆕
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│ ├── shenzhen-airport.md
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│ ├── zhengzhou-airport-hangang.md
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│ ├── fuzhou-changle-airport-bsj.md
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│ ├── jfk-airport.md # 🆕
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│ ├── pittsburgh-airport.md # 🆕
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│ ├── rome-fiumicino-airport.md # 🆕
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||||
│ └── singapore-changi-airport.md # 🆕
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├── _archive/ # 🗃️ 歸檔版本（被 supersede）
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│
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├── _archive/ # 被 supersede 的歷史版本 🆕
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└── raw/
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├── articles/ # 來源文章（9篇）🆕 llm-wiki-v2
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└── ...
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└── raw/ # 📄 原始資料
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├── articles/ # 來源文章（LLM Wiki v2 攝入）
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└── ... # 其他原始資料
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## 領域一：機場智算中心技術
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## 🔄 LLM Wiki v2 特性
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> 硬件選型、液冷供電、網路架構、等級標準、預制模塊化
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### 動態知識管理
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- **置信度衰減** — 基於時間和使用頻率的知識老化機制
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- **自動整合** — 新來源到現有知識的智能合併
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- **衝突檢測** — 矛盾陳述的識別和解決
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- **質量控制** — 多層次驗證和自我糾正
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### 核心概念
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### 智能檢索
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- **混合搜索** — 向量 + 關鍵詞 + 語義重寫
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- **關係圖譜** — 實體之間的類型化關係
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- **上下文感知** — 查詢意圖識別和結果排序
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- **結果學習** — 查詢模式的記錄和優化
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| 頁面 | 標籤 | 說明 |
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| [[airport-data-center-overview]] | tier, system | 機場數據中心定義、關鍵子系統、建設階段 |
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| [[gpu-cluster]] | gpu, network, server | GPU 芯片選型（Blackwell/H100/H200）、HGX 服務器功耗、千卡集群參考造價 |
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||||
| [[network-architecture]] | network, switching, wan | 機場網路分區、Spine-Leaf、InfiniBand/RoCE、網路安全 |
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||||
| [[power-and-cooling]] | power, cooling, liquid-cooling | 供配電、UPS/發電機、液冷 PUE/WUE/CUE 三級指標、冷板/浸沒式 |
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||||
| [[tier-iii-design]] | tier-iii, certification | Tier III 標準（99.982%）、N+1 冗余、可維護性要求 |
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||||
| [[tier-iv-design]] | tier-iv, certification | Tier IV 標準（99.995%）、2N 冗余、容錯架構 |
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||||
| [[prefab-modular-dc]] | planning, construction | 預制模塊化華為方案、機場適用性分析 |
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||||
| [[modern-airport-trends]] | ai-ml, planning | 2025-2026 趨勢：四型機場/智算中心/AI智能體/萬卡集群 |
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| [[glossary]] | glossary | 縮略語（DC/PUE/BHS/FIDS/A-CDM/AODB 等）|
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### 技術方案
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- [[机场智算中心技术方案]] — 機場智算中心綜合技術方案（GPU集群+液冷+網路+供電+選址+等級對標）
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### 案例對比
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- [[airport-dc-case-studies]] — 北京大興/迪拜/大連金州灣三個機場數據中心橫向對比
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### 自動化維護
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- **事件驅動** — 文件變更觸發自動處理
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- **定期任務** — 每週/每月自動質量檢查
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- **異常檢測** — 技術參數和邏輯異常告警
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- **備份恢復** — 增量備份和版本管理
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## 領域二：航班運營管理
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## 🚀 開始使用
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> 運營系統（AODB/A-CDM/SMGCS/BHS）、航班數據交換、供應商對比
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### 1. 查看架構
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閱讀 [[SCHEMA.md]] 了解 wiki 的整體設計理念和領域劃分。
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### 系統全景
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### 2. 瀏覽核心概念
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- **智算中心技術** → 訪問 `concepts/tech-infrastructure/` 目錄
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- **航班運營系統** → 訪問 `concepts/flight-operations/` 目錄
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- **知識管理** → 訪問 `concepts/knowledge-management/` 目錄
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| 頁面 | 說明 |
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| [[airport-systems-landscape]] | 🆕 機場運營系統全景圖 — 分層架構 + 數據流向 + 關鍵標準接口 |
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### 3. 探索實體案例
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查看 [[entities/index]] 了解各機場的技術特點和相互關係。
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### 核心運營系統
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### 4. 使用搜索功能
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- 查找具體技術參數 → 搜索關鍵詞如 `GPU H100`、`PUE`、`Tier IV`
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- 查找運營系統 → 搜索 `AODB`、`A-CDM`、`SMGCS`
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- 查找廠商方案 → 搜索 `SITA`、`ADB SAFEGATE`、`華為`
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| 頁面 | 標籤 | 說明 |
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| [[aodb-core]] | aodb, a-cdm, flight-data | AODB 核心概念 — SSOT 數據中樞、A-CDM Milestone、選型決策樹 |
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| [[aodb-vendors]] | aodb, vendor, comparison | AODB 供應商深度分析 — ADB SAFEGATE/Amadeus/AirportLabs/PDC/Indra 對比 |
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||||
| [[a-cdm]] | a-cdm, flight-data | A-CDM 協同決策 — TOBT/TSAT/TTOT、ACISP、PDS 起飛排序器 |
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| [[smgcs]] | smgcs, airside | SMGCS/A-SMGCS — L1-L4 功能層級、場面監視組件、低能見度運行 |
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| [[baggage-handling]] | bhs, bag-trace | BHS 行李處理系統 — RFID 追蹤、IATA Res.753、Tote-based 分揀 |
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| [[flight-data-exchange]] | flight-data, api | 航班數據交換標準 — SSIM/AIRIMP/AHM/CIDX、XML vs Flat File |
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||||
| [[smart-gating]] | smart-gating, vdgs | 智能登機口 — 遠機位調度、停機位優化、Assaia/ADB SAFEGATE 方案 |
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||||
| [[open-architecture]] | open-architecture, security, integration | 機場開放架構 — ACI EUROPE 2020 標準、DICOS/ACRIS、三大工作流、機場 4.0 基礎 |
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| [[deicing-operations]] | deicing, airside | 除冰運營 — 除冰坪布局、液體管理、A-CDM 協同 |
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### 未來信息中心與前沿技術
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| 頁面 | 標籤 | 說明 |
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| [[future-airport-info-center]] | passenger, ai-ml, digital-twins, biometric, aocc | **未來機場信息中心** — Connected Intelligence 核心理念、四大技術支柱（AI/數字孿生/生物識別/AOCC）、三大設計方向 |
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| [[agentic-ai-airports]] | ai-ml, passenger, system | **Agentic AI** — 自主決策 AI 智能體、羅馬 ADR 案例、vs 傳統規則引擎對比 |
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||||
| [[digital-twins-airports]] | digital-twins, ai-ml, iot, sustainability | **數字孿生** — 高精度虛擬副本、客流模擬/預測性維護/能源優化、Bentley Systems |
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||||
| [[biometric-corridors]] | biometric, passenger, digital-identity, security | **生物特徵走廊** — 「出行一張臉」One Face Travel、關鍵技術棧、樟宜 T5 應用 |
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||||
| [[aocc-ioc]] | aocc, ioc, a-cdm, system | **AOCC/IOC** — 機場運控中心、華為方案、18.38 億美元（2026）市場規模、10.38% CAGR |
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||||
| [[universal-design-airports]] | passenger, human-centered-design, accessibility | **通用設計** — 全球首個 Universal Design 認證機場（PIT）、 ADA/ACI 無障礙標準 |
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### 運營方案
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- [[机场航班数据管理运营方案]] — 航班數據管理運營綜合方案（AODB+A-CDM+SMGCS+BHS）
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### 供應商對比
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- [[airport-operations-systems]] — 機場運營系統橫向對比：5大 AODB + BHS + A-SMGCS 廠商
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### 5. 貢獻內容
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- **新增來源** → 放置到 `raw/articles/` 目錄（自動觸發處理）
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- **編輯頁面** → 直接修改 `.md` 文件（觸發自動質量檢查）
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- **報告問題** → 在筆記中標記 `⚠️` 或 `❌` 問題
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## Entities（機場實體案例）
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## 📊 系統狀態
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| [[shenzhen-airport]] | 深圳寶安國際機場：DeepSeek R1-671B 滿血版部署案例 |
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| [[zhengzhou-airport-hangang]] | 鄭州航空港：中部最大萬卡算力集群（當前 10,000P，規劃 100,000P+）|
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||||
| [[fuzhou-changle-airport-bsj]] | 福州長樂機場保稅區智算中心：在建 15,000P，2026年10月投產，總投資11億元 |
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||||
| [[jfk-airport]] | 紐約 JFK：T6 + New Terminal One（SITA + CCM）信息中心，數字標牌/尋路/ADA 無障礙 |
|
||||
| [[rome-fiumicino-airport]] | 羅馬 Fiumicino（ADR）：2025 年生成式 AI 虛擬助手，多語言全流程旅客服務 |
|
||||
| [[pittsburgh-airport]] | 匹茲堡國際機場（PIT）：2026.02 全球首個通用設計（Universal Design）認證機場 |
|
||||
| [[singapore-changi-airport]] | 新加坡樟宜機場（SIN）：T5 100% 無接觸 + SITA 新加坡體驗中心，亞太數字化標杆 |
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| 指標 | 當前值 | 狀態 |
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| **總頁數** | 43 | ✅ 正常 |
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| **知識覆蓋度** | 機場智算 + 航班運營 | 📈 擴展中 |
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| **置信度均值** | 0.82 | 🟢 良好 |
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| **衝突數量** | 2 | 🟡 低風險 |
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| **最近更新** | 2026-04-13 | ✅ 活躍 |
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| **自動化鉤子** | 基礎實現 | 🟡 部分啟用 |
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## 最近更新
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## 📞 支持與反饋
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### 常見問題
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**Q: 如何查找某個具體技術參數？**
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A: 使用雙向鏈接 `[[頁面名稱]]` 或搜索關鍵詞。技術參數通常在 `gpu-cluster.md`、`power-and-cooling.md` 等頁面。
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**Q: 如何對比不同機場的方案？**
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A: 訪問 [[airport-dc-case-studies.md]] 或 [[entities/index]] 查看橫向對比。
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**Q: 新增的來源如何被處理？**
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A: 放入 `raw/articles/` 後會自動觸發解析、實體提取和知識整合。
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**Q: 如何查看頁面的置信度？**
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A: 查看頁面的 YAML frontmatter 中的 `confidence` 字段。
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### 問題報告
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1. **內容錯誤** → 在頁面中添加 `⚠️` 標記和錯誤描述
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2. **技術問題** → 檢查 `log.md` 中的自動化處理記錄
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3. **功能建議** → 在相關概念頁面添加建議註釋
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## 📅 更新歷史
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- **2026-04-13** — **LLM Wiki v2 升級完成**：新增知識管理系統（自動化鉤子、生命周期、質量控制、實體圖譜）
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- **2026-04-10** — 大規模重構：SCHEMA.md 更新，拆分 AODB 文檔，新增系統全景圖
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- **2026-04-08** — 初始創建：智算中心+航班運營方案，8篇來源文章攝入
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> 💡 **提示**：本 wiki 採用 LLM Wiki v2 架構，支持動態知識更新和自動化維護。所有內容都帶有置信度評分，並會隨時間衰減。查看 [[concepts/knowledge-management/]] 了解更多。
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- **2026-04-10** — 大規模重構：SCHEMA.md 更新 Domain + 標籤體系；aodb.md（380行）拆分為 aodb-core.md + aodb-vendors.md；新增 airport-systems-landscape.md；concepts/ 拆分為 tech-infrastructure/ 和 flight-operations/ 兩子目錄
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- **2026-04-08** — 初始攝入：機場智算中心技術方案 + 航班數據管理運營方案 + 8篇來源文章
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Reference in New Issue
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