无前缀）防烟分区面积不宜大于2000㎡；采用隔墙等封闭的分隔空间时，该空间应作为一个防烟分区；储烟仓高度不应小于空间净高度的10%且不应小于500mm，同时应保证疏散所需的清晰高度；有特殊用途的场所应单独划分防烟分区。
疏散距离位于安全出口之间：老幼、歌舞（25→20→15）、医疗单多层、教学单多层（35→30→25）等差数列差值5；位于袋形走道两侧或近端：老幼、医疗单多层（20→15→10）等差数列差值5，歌舞为9（单独记忆）、教学单多层（22→20→10）。
汽车库、修车库的汽车疏散出口设置要求为不应少于两个，但符合特定条件的车辆库可设一个出口，如Ⅳ类汽车库、汽车疏散坡道为双车道的Ⅲ类地上汽车库或停车数少于100辆的地下汽车库、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类修车库。
当空间净高大于9m时，防烟分区之间可不设置挡烟设施。3 汽车库防烟分区的划分及其排烟量应符合现行国家规范《汽车库、修车库、停车场设计防火规范》GB 50067的相关规定。条文说明 2 防烟分区 2 设置挡烟垂壁（垂帘）是划分防烟分区的主要措施。
“大数据”在应急管理中的应用具有很大潜力和价值，大数据的应用有助于 提高应急管理效率、节省成本和减少损失。 有利于提升突发事件的决策质量和应急处理效率，为提高政府应对突发事件能力创造了更大的应用价值。
再者，数据治理加强了数据分析与预测的能力。在应急管理中，对潜在风险的预测和评估至关重要。通过大数据分析和机器学习等技术，数据治理可以帮助我们发现数据之间的关联性和趋势，进而预测可能的危机情况。比如，通过对历史灾害数据的分析，可以识别出灾害发生的规律和趋势，为未来的灾害防范提供科学依据。
大数据技术在应急资源配置中的管理。应急管理是在危机情景下组织应急人员、调配应急物资以缓解和消除危机负面影响的过程。
其次，新形势下的应急管理工作需要更加注重科技创新和信息化建设。通过利用大数据、人工智能等先进技术，可以更加精准地预测风险，提高应急响应的效率和准确性。比如，利用大数据分析，可以实时监测和预警可能发生的自然灾害，从而提前做好防范措施，降低灾害损失。
智慧城市建设中，应急管理专业发挥着重要作用。通过运用大数据、人工智能等技术，实现对城市安全风险的实时监测和预警。此外，应急管理在公共安全、环境保护等领域也有着广泛的应用前景。
数据的六个生命周期阶段包括： 信息采集：在这个阶段，数据被收集并导入到系统中，为后续的处理和分析做准备。 信息存储：采集来的数据需要被存储在适当的位置，以确保其安全性和可访问性。存储策略应根据数据的类型、价值和访问频率来制定。
数据的全生命周期通常包括以下几个阶段： 数据收集：数据生命周期的第一个阶段是数据的收集。这包括从各种来源（例如传感器、数据库、日志文件、社交媒体等）获取数据，并将其存储在适当的位置。 数据存储和管理：在这个阶段，数据被存储在适当的存储介质中，如数据库、数据仓库或云存储。
大数据生命周期的正确阶段应为：采集、存储、处理（包括分析和清洗）、展示与可视化、以及日常维护。 在大数据的采集与预处理阶段，数据来源通常分为四类：管理信息系统、网络信息系统、物理信息系统和科学实验系统。 企业所涉及的数据集可能具有不同的结构，例如文件、XML、关系表等。
并且数据安全管理贯穿于数据治理全过程，提供对隐私数据的加密、脱敏、模糊化处理、数据库授权监控等多种数据安全管理措施，全方位保障数据的安全运作。分析与应用 大数据建设的目的在于数据分析与应用，只有进行分析与应用，才能体现数据价值。
本文将深入探讨数据安全治理的全面解决方案，尽管实施具有一定挑战性，但对于提升数据管理至关重要。我们将从数据的生产、服务运维和管理三个核心领域出发，关注数据的整个生命周期，包括采集、传输、存储、使用、共享和销毁的六个环节。
