日前响应与日内响应 参与主体在收到松江区电力负荷管理中心发出的响应执行 信息后，按照约定在响应日的响应时段自行调整用电负荷完成响 应。松江区电力负荷管理中心对参与主体的响应过程进行监测， 可根据电力供需实际情况，直接启动快速响应，确保电力供需平 衡。 2.快速响应与实时响应 - 5 - 对于快速响应，参与主体利用精准响应终端与自有电力能效 监测相关系统的联动策略，于30分钟内自动完成负荷调节；对于 执行效果由响应时段内有效调节量衡量，并作为结算依据， 实际调节量由基线负荷与实际测量负荷之差确定，具体计算公式 如下。 实际调节量=基线负荷-实际测量负荷 若实际调节量位于应约响应量的70%至130%之间，实际调节 量全部计入有效调节量，否则视为无效调节，对应时段费用不予 以结算。 2.快速响应与实时响应 执行效果由各时段有效调节量衡量，并作为结算依据，实际 调节量由基准功率与实际测量负荷之差确定，具体计算公式如下。 式如下。 实际调节量=基准功率-实际测量负荷 - 6 - 若实际调节量位于应约响应量的70%至130%之间，实际调节 量全部计入有效调节量，否则视为无效调节，对应时段费用不予 以结算。 （三）有效调节容量认定 虚拟电厂聚合商的有效调节容量为其响应电力用户的有效 调节容量之和。在一个自然年内，用户应进行有效调节不低于3 次，有效调节容量以其最大的3次实测响应最大容量的平均值计 算

如何着手部署 | 11 结语 | 13 尾注 | 14 制造业如虎添翼 1 前言 生产流程数字化趋势日益明显，已是大势所趋。受此趋势影响，大量企业努力寻求 有效策略，以期从运营和战略层面推动实际价值的创造。 数 字化解决方案的确能够为企业带来巨 大价值，达到互联智能技术出现前无 法企及的水平。数字孪生是近期的热 门概念：物理实体或流程的准实时数字化镜像， 有助于企业实现绩效提升。 直 该技术？利用数字孪生，企业能够自设计和开发 阶段起，以数字化的形式完整记录整个产品生命 周期。企业因此不仅可以了解产品设计，还能了 解产品的生产系统和实际应用情况。创建数字孪 生有助于企业加快新品上市速度，优化运营，改 善不足，开发新的经营模式，进而提高收益。 数字孪生能够让企业更加快捷地检测和解决实际 问题，提高预测精准度，设计和生产出更加优质 的产品，并最终更好地服务客户。有了这种智能 架构设计，企业能够以更快的速度不断创造价值 域入手，在该领域创造价值后再继续推广到其他 领域。但在此之前，企业首先应当了解数字孪生 的定义和创建方式，以免在创建数字孪生的过程 中不知所措。我们将在下文对数字孪生进行探讨， 包括其定义、创建方式、如何驱动价值创造、典 型的实际应用以及企业如何为数字孪生规划做好 相关准备。 工业4.0与数字孪生 2 数字孪生 定义与价值 数 字孪生在业界和学术界有多种不同的 定义。但业界和学术界均未对数字孪 生的流程层面给予足够重视。部分定义

其次，资源利用效率低下也是一个亟待解决的问题。传统农业 模式下，水资源、化肥和农药的使用往往缺乏科学管理，导致资源 浪费和环境污染。例如，全球约 70%的淡水用于农业灌溉，但由于 灌溉技术落后，实际有效利用率不足 50%。这不仅加剧了水资源的 稀缺，还引发了土壤退化和水体污染问题。 此外，劳动力短缺和人口老龄化也对农业发展构成了挑战。随 着城市化进程的加速，农村劳动力大量流失，农业生产面临劳动力 供应链优化：优化后的供应链效率提高了 30%，农产品损耗 减少了 15%。  农业机器人：智能农业机器人的作业效率提高了 40%，作业 精度达到 98%。 综上所述，大模型技术在现代农业中的应用具有广阔的前景和 实际价值。通过引入大模型技术，不仅可以提高农业生产的效率和 质量，还可以降低生产成本，保护生态环境，从而推动农业的可持 续发展。 1.2.2 大模型在农业中的应用场景 随着农业数字化转型的深入推进，DeepSeek 环境的负面影响，促进生态平衡。 3. 经济效益提高：通过优化资源配置，预计农民收入将增加 10%-15%，同时减少资源浪费带来的经济损失。 在实施过程中，还将建立资源使用的监测与反馈机制，定期评 估优化效果，并根据实际情况调整策略，以确保资源配置优化的长 期可持续性。 1.3.3 降低生产成本 在农业科技领域，引入并微调 DeepSeek 大模型的核心目标之 一是通过优化生产流程和资源配置，显著降低农业生产成本。首

黑箱操作 带来的信任危机；如何结合企业文化与需求，定制 化的训练模型；以及如何与现有的人力资源管理系统无缝对接，确 保流程的顺畅性。这些问题需要在引入 DeepSeek 时统筹考虑，以 确保其在实际应用中的可行性与有效性。 1.1 背景介绍 在当今快速发展的商业环境中，企业面临着日益增长的招聘需 求和复杂多变的市场环境。随着技术的进步，特别是人工智能和机 器学习技术的迅速发展，人力资源部门正逐步引入自动化工具以提 性，通过分析其技术背景、实际应用案例以及潜在优势，为人力资 源部门提供一套切实可行的解决方案。 具体而言，本研究的目的包括以下几个方面：首先，深入分析 DeepSeek 技术的核心原理及其在文本处理和数据挖掘方面的应用 能力，明确其在简历筛选中的适用性；其次，通过实际案例分析， 验证 DeepSeek 技术在提高筛选准确性、减少人工干预以及缩短招 聘周期中的实际效果；再次，评估 DeepSeek DeepSeek 技术在不同行业和岗 位中的适应性，结合具体需求提出定制化解决方案；最后，探讨引 入 DeepSeek 技术可能面临的技术挑战、数据隐私问题以及相应的 应对策略，确保其在实际操作中的可行性和合规性。 为更加直观地展示研究的可行性和效果，本研究将通过以下数 据对比传统人工筛选与 DeepSeek 自动化筛选的差异：  筛选效率：传统人工筛选每份简历平均耗时约为 3-5 分钟，而

因此交易之后无法立刻交割 一般现货市场 一手交钱， 一手交货，实物交割 电力现货市场与一般现货市场的区别 现货市场 日前市场： 12:00 前交易第二天的电力 日内市场：交易当天的电力，实际交割前 1-2 小时关闸 辅助服务市场： 出现发用电量不平衡时，向市场主体购买调频和容量备用服务 实时市场：申报以 5 分钟为频率的负荷曲线和价格，交割前 1 小时关闸，中标结果为需要执行的发电计划 机组组合 机组组合 辅助服务量价 日前市场出清优化的目标和约束边界 是 满 足 约 束 否 SCUC SCED 购电侧实际申报的负荷 结束 ( 发电侧 ) 统调水火核发电 + 统调新能源 + 点对网外来电 + 跨省外 来电 ( 等于 ) ( 用电侧 ) 省内计划负荷 + 省内市场负荷 + 跨省外送电 + 网损 优化目标：全网购电成本最低 ---------------- 约束边界 … --------------- 实时市场出清优化的目标和约束边界 是 满 足 约 束 否 滚动机组 组合 购电侧实际申报的负荷 滚 动 运 行 结束 交易地点 发电侧：所在节点 用电侧：负荷中心 发电侧：所在节点 用电侧：统一结算点 发电侧：所在节点 用电侧：统一结算点 发电侧：所在节点 用电侧：统一结算点

作为一种先进的深度学习架构，具备强大的数据处理和模式识别能 力，能够有效应对城市治理中的复杂问题。引入 DeepSeek 模型， 不仅可以提升事件处置的效率和准确性，还能够为决策者提供更为 科学、实时的数据支持。 在实际应用中，DeepSeek 模型能够通过以下几个方面显著提 升政务城市治理的效率：  事件检测与预警：通过实时监控城市运行数据，DeepSeek 模 型能够在事件发生前进行预警，从而提前采取预防措施，减少 案例，说明模型如何通过数据驱动的方式优化事件识别与处理流 程。 接下来，文章将重点探讨 DeepSeek 模型在实际政务场景中的 部署方案与技术路径。包括数据采集与预处理、模型训练与优化、 系统集成与运维等关键环节。为确保方案的可行性，将提供详细的 技术实施步骤与风险评估，并结合实际数据支持的效率提升预期：  数据采集：通过多源数据融合技术，确保数据的全面性与时效 性。  模型训练： 度。 此外，文章还将分析 DeepSeek 模型在长期运维中的可持续性 与扩展性，提出模型更新与优化的策略，确保其能够适应不断变化 的治理需求。 最后，通过实际应用案例与数据对比，总结 DeepSeek 模型在 政务城市治理中的实际效果与潜在价值。文章将提供具体的数据支 持，展示模型在事件响应时间、处理效率以及公众满意度等方面的 显著提升，为决策者提供切实可行的技术参考。 2. 政务城市治理现状分析

智 慧 粮 库 信 息 化 项 目 建 设 规 划 方 案 书 V 3 . 0 1、项目概况 xxx 储备粮管理有限公司......具体根据实际情况编制。 —4— 核心应用系统( 储备粮公司) 代储点管理 办公管理 生产管理 识别代码 远程监管 应急指挥 安全生产 业务门户 远程控制和本地集中控制模式； 2.粮食出入库业务信息系统 —7— 智 慧 粮 库 信 息 化 项 目 建 设 规 划 方 案 书 V 3 . 0 根据国家规范，结合直属库实际，建设直属库粮食出入库 业务信息系统。 建设过程中需要无条件配合公司统一信息平 台的集成和数据采集工作，根据储备粮公司信息平台统一的数 —7— 根据通风口数 量计算 8 执行机构电 临少 1 套 根据实际情 口工竺 9 执行机构控 生山少 批 根据实际情 口 L 竺 10 轴流风机供 山公 YJV4*1.5,按实结算，引至综合 坨生山垢 1 批 根据实际情 江 竺 11 离心风机供 山小 YJV4*2.5,按实结算 1 批 根据实际情 汇 L 竺 12 其他配件 1 批 —22—

变 化。 为了确保模型的实际应用效果，交通治理 AI 大模型还需要与 现有的交通管理系统进行无缝集成。通常，模型会通过 API 接口与 交通信号控制系统、交通信息发布平台以及车载导航系统进行数据 交互。例如，模型生成的信号控制方案可以通过 API 直接下发到交 通信号控制器，而路径规划建议则可以通过交通信息发布平台或车 载导航系统推送给驾驶员。 在实际应用中，交通治理 AI 大模型的实施效果可以通过以下 能源消耗：通过分析车辆的平均油耗或电力消 耗，评估模型对节能减排的贡献。 总而言之，交通治理 AI 大模型通过多场景协同决策与自适应 方案设计，为城市交通管理提供了一种智能化、高效化的解决方 案。其在实际应用中的成功实施，不仅能够显著提升交通网络的运 行效率，还能够为城市居民提供更加安全、便捷的出行体验。 1.1 AI 大模型的基本概念 AI 大模型是指通过大规模数据训练得到的具有高度泛化能力和 预测与预防：通过机器学习算法预测交通事故、拥堵等潜在问 题，提前部署应对措施，降低交通风险。  跨场景协同：在多个交通场景中实现协同决策，如城市主干 道、高速公路、居民区等，确保整体交通系统的高效运行。 以某城市的实际应用为例，AI 大模型在交通治理中的效果显 著： 指标 传统方法 AI 大模型应用 提升效果 平均通行时间 25 分钟 18 分钟 28% 交通事故率 5 次/月 3 次/月 40% 排放量减少

的系统性与可操作性。 首先，文档从“引言”部分展开，重点介绍项目背景、目标意义 及文档结构，为后续内容的阐述奠定基础。第二部分“需求分 析”详 细梳理工业园区数字政府的业务需求与技术需求，确保底座设计紧 密贴合实际应用场景。第三部分“技术架构设计”提出底座的整体技 术框架，涵盖基础设施层、数据层、算法层及应用层的设计与集成 方式。 在第四部分“数据治理与安全”中，文档重点讨论数据采集、存 储、处理与共 为支撑上述架构，基础设施层提供高性能计算资源、网络资源 和存储资源，确保系统的稳定性和扩展性。同时，运维管理平台通 过自动化运维和智能监控，降低系统维护成本，提升运营效率。 总体而言，该架构设计充分考虑了工业园区的实际需求和技术 特点，通过分层设计和模块化实现，为数字政府领域的智能化应用 提供了可靠的技术支撑。 2.2 数据处理层 在工业园区数字政府领域的大模型底座架构中，数据处理层是 整个系统的核心， 表现。具体步骤包括加载预训练权重、冻结部分网络层、调整输出 层以适应新任务需求，再进行精细化训练。这一策略不仅能显著减 少训练时间和资源消耗，还能提高模型在小样本数据上的表现。 最后，通过模型评估和性能调优，确保模型在实际应用中的效 果。评估指标包括准确率、召回率、F1 分数等，调优过程通过超参 数搜索和模型结构调整实现。采用贝叶斯优化或网格搜索方法，系 统性地探索最优超参数组合。调优过程中，重点关注模型的鲁棒性