理投入的合理分配，对于运维 管理同样适用，通过对资源按照所在业务重要度区分其对应的管理等级，比如关乎生产系统的资 6/70 智慧运维平台建设方案 源划分成一级，内部办公系统相关资源划分成二级设备；对于一级设备意味着更为密集的数据采 集和更低的阈值，对于异常更为敏感，故障处 后期的管理数据统计需要单独 列项统计。 常规运维软件中仅仅是对于将管理对象简单的划分了不同等级，仅是为了界面上进行统计， 没有落实到具体运维过程中；真正落地的等级化管理必须要做到如下几点：  按照业务划分管理资源  实现对于不同等级资源不同的监控周期和预警阈值  对于不同等级资源定义不同预警等级和处置方案  对于不同等级资源进行不同角度的统计和报表分析  能便捷的调整等级，并应用相应等级的管理规则 通过系统提供的智能策略机制，将用户对于某些异常分析的人工方式自动化，比如对于主机 高负载原因的排查，一般的操作逻辑是确定主机负载超过风险阈值情况是偶发事件还是一直存在， 然后分析每一次出现高负载的进程是否一致，通过人工智能找到具体的异常进程，关闭该进程或 者卸载相关软件，同时对于该进程的设定预警，达到事前预警；智慧运维平台通过策略实现这一 系列动作，包括对历史记录多点对比，对于进程的记录，异常进程的智能判断，乃至告警的建议；

的合理分配，对于运维 管理同样适用，通过对资源按照所在业务重要度区分其对应的管理等级，比如关乎生产系统的资 源划分成一级，内部办公系统相关资源划分成二级设备；对于一级设备意味着更为密集的数据采 集和更低的阈值，对于异常更为敏感，故障处理上要求更为严格，后期的管理数据统计需要单独 ⱻ7⼀82 疘ഀ ࠀ⨀⨀⨀⨀ꡒ 穦条킏ꅻٴ獞聢⽧륥䡨 列项统计。 常规运维软件中仅仅是对于将管理对象简单 分了不同等级，仅是为了界面上进行统计， 没有落实到具体运维过程中；真正落地的等级化管理必须要做到如下几点：  按照业务划分管理资源  实现对于不同等级资源不同的监控周期和预警阈值  对于不同等级资源定义不同预警等级和处置方案  对于不同等级资源进行不同角度的统计和报表分析  能便捷的调整等级，并应用相应等级的管理规则 智慧运维平台以等级为核心进行管理区分，内置不同等级的管理解决方案，从下到上贯彻等 通过系统提供的智能策略机制，将用户对于某些异常分析的人工方式自动化，比如对于主机 高负载原因的排查，一般的操作逻辑是确定主机负载超过风险阈值情况是偶发事件还是一直存在， 然后分析每一次出现高负载的进程是否一致，通过人工智能找到具体的异常进程，关闭该进程或 者卸载相关软件，同时对于该进程的设定预警，达到事前预警；智慧运维平台通过策略实现这一 系列动作，包括对历史记录多点对比，对于进程的记录，异常进程的智能判断，乃至告警的建议；

案。 此外，项目还将优化客户服务的自动化流程。通过集成 DeepSeek 的智能助手功能，企业可以实现客户问题的自动分类、 优先级排序与智能派单。对于常见问题，系统能够通过自动化应答 （如聊天机器人）快速解决，减少人工客服的工作负担。对于复杂 问题，智能助手可以自动提取关键信息，并为客服人员提供相关的 知识库支持，进一步提升问题解决的效率与准确性。 为确保项目的顺利实施，以下关键目标将被优先实现： Transform, Load）工具对客户数据进行清洗和标准 化处理，确保数据质量满足大模型的训练和推理需求。具体步骤包 括去除重复数据、填补缺失值、数据归一化以及通过正则表达式处 理文本数据。对于非结构化数据（如客户反馈、邮件内容），将使 用自然语言处理（NLP）技术进行分词、词性标注和情感分析。 接下来，DeepSeek 大模型的部署将采用容器化技术，通过 Docker 和 Kubernetes 据（如客户基本信息、交易记录）和非结构化数据（如文本、语 音、图像）。数据预处理模块通过 ETL（Extract, Transform, Load）流程对原始数据进行清洗、去重、特征提取和转换，确保 数据质量。例如，对于文本数据，应用自然语言处理（NLP）技术 进行分词、词向量化等操作，生成的训练数据存储在高性能分布式 存储系统中，如 HDFS 或云存储。 模型训练层采用了分布式深度学习框架，支持 GPU 和

大模型能够整合和分析大量的客户数据，提供个性化 的服务建议。通过分析客户的购买历史、理赔记录和行为模式，AI 可以预测客户的需求，主动推荐适合的保险产品或服务。例如，对 于经常出差的客户，AI 可能会推荐旅行保险；对于有家庭的车主， 可能会推荐更全面的汽车保险。 此外，AI 大模型还能够在客户服务中实现情感分析，识别客户 的情绪状态，从而调整沟通策略，提高客户满意度。例如，当系统 检测到客户情绪激动时，可以自动将通话转接至经验更丰富的人工 客服，或者提供更有同情心的响应。 在理赔支持方面，AI 大模型可以自动处理理赔申请，通过图像 识别技术评估事故现场照片，快速做出初步的理赔决定。这不仅加 快了理赔速度，也减少了人为错误，提高了处理效率。 对于复杂问题或特殊情况，AI 大模型还可以协助人工客服，提 供辅助决策支持。系统可以根据历史案例和规则库，推荐最优的解 决方案，帮助客服人员更快地解决问题。  实时响应客户查询  个性化服务建议 求。然后，基于预先构建的知识库和规则引擎，系统能够快速匹配 相应的解决方案，并在毫秒级别内返回给客户。 为了提高自动问答的准确性和覆盖范围，系统采用多层次的问 答策略。对于常见问题，如保单查询、理赔进度、保费计算等，系 统会优先从 FAQ 库中检索答案。对于复杂或个性化的问题，系统 会通过上下文理解和对话管理技术，引导客户逐步提供更多信息， 以便生成更合适的回答。此外，系统还支持多轮对话，能够在一次 会话中处理多个相关问题，提升客户体验。

pSeek 的算法虽 然复杂，但在某些情况下可能无法完全理解人类情感和复杂的社会 互动，这可能导致其在某些情境下的预测和建议不够精准。此 外，DeepSeek 的实施和维护需要一定的技术支持，对于技术能力 较弱的企业来说，可能会面临较高的实施门槛和成本。 为了更好地展示 DeepSeek 技术的优势与局限性，以下是一个 简明的对比表格： 方面 优势 局限性 数据处 理 高效处理海量数据，快速识别高绩效 据提交后的成功提示等，确保用户能及时了解操作结果。对于耗时 较长的操作，应提供进度指示或加载动画，避免用户产生焦虑感。 同时，系统应具备容错性，允许用户撤销或修改操作，减少因误操 作导致的损失。 为了进一步提升用户友好性，系统应支持个性化定制，允许用 户根据自身需求调整界面布局、颜色主题等。提供详细的操作指引 和帮助文档，帮助用户快速上手。对于高频功能的路径，应提供快 捷键或快捷入口，提升操作效率。 捷键或快捷入口，提升操作效率。 在设计中，还应考虑不同用户群体的需求，确保系统易于被非 技术人员使用。例如，提供智能化的自动填充、错误提示与纠正功 能，减少用户输入错误。对于复杂操作，系统应提供逐步引导，帮 助用户顺利完成任务。 反馈机制的设计也应充分考虑用户的心理体验，避免过于频繁 的弹窗或提示，干扰用户的操作流程。同时，系统应具备适时的提 醒功能，例如任务截止时间的提示、未完成事项的提醒等，帮助用

刻刻为计算机系统提供正常的运行环境。一旦机房环境设备出现故 障，就会影响到计算机系统的运行，对数据传输、存储及系统运行 的可靠性构成威胁，如事故严重又不能及时处理，就可能损坏硬件 设备，造成严重后果。对于银行，证券，海关，邮局等需要实时交 换数据的单位的机房，机房管理更为重要，一旦系统发生故障，造 成的经济损失更是不可估量。 目前许多机房的管理人员不得不采用 24 小时专人值班，定时巡 查机 的摄像机。另外有高清需求的，也可选择高清摄像机。  主机房是主要用于信息处理、存储、交换和传输设备的安装 和运行的建筑空间，包括服务器机房、网络机房、存储机房 等功能区域，是我们的主要监控区域。对于主机房，我们选 择球机实现大范围的监控需要，通过云台控制可以监看机房 具体细节信息。同时根据机房重要性以及甲方对监控标准的 要求，配合半球或枪机进行特定范围的监控，如走道，每两 排机柜之间的间隔，重要仪表显示等。 三种模式：模拟型、混合型和全数字型。  对于监控点部署完善、设备投运周期短的模拟型站端系统， 可继续使用原有设备，采用模拟型模式；  对于监控点部署完善、设备投运周期短的模拟型站端系统， 可升级部分网络高清监控，采用混合型模式；  对于监控点部署不足、设备投运周期短的模拟型站端系统， 可增设部分网络高清监控，采用混合型模式；  对于监控点部署完善、设备投运周期长的模拟型站端系统，

成像系统的彩色模式非常适合天气晴朗、能见度良好的状况下对监视范围内的 观察监视识别；红外模式则具有优良的夜视性能和较高的视频分辨率，对于照 度很低甚至 0LUX 照度的情况下具有良好的成像性能； 前端设备控制功能：可手动/自动控制镜头的变倍、聚焦等操作，实现对目 标细致观察和抓拍的需要；对于室外前端设备，还可远程除雪、灯光等辅助功 能 3.1.2 场景点位设计 根据园区所具有的场景，结合实际使用的功能需求，将园区四道防线具体 要包括：路口、道路、开阔地、高点等区域。 路口需要清晰地看清近点路口的图像，还需要能够实时跟踪监控远端的图 像。此处计划部署全光谱球，在夜间监控区域 50 米内采用白光补光，保证画面 的清晰和色彩；对于 50 米至 150 米之间，白光补光无法到达，肉眼看不清的区 域，进行变倍放大，同时改为红外不光，保证成像清晰。 图 5 全光谱球机的白光、红外效果 180 天。 3.3.1 需求分析 园区安防监控系统的存储平台具体要求如下： 要求监控控制平台的数据库在纪录图像信息的同时，还应纪录与图像信息 相关的检索信息，入设备、通道、时间、报警信息等，对于需要长期保存的信 息可配置专用存储设备备份。 图像存储设备满足采用 H.264 视频编码格式进行图像存储。跟进需要扩展 G.711 等音频编解码器标准实现音频同步存储。 具有足够的扩展空间，存储的图像数据应保证

______________________________________ 2 数字化转型项目方案 二、业务现状 1. 总体应用现状 待补充 2. 各模块业务问题 2.1 设计 ，对于三维设计，目前面临着如下问题：  已经在着手整理标准件、通用件、外购件等模型，但是并不清楚每种模型应该采用的建模方法、需 要包含哪些属性，以及在 Windchill 如何存放；针对以上基础模型，采用目前 TOP-DOWN 设计，哪些分 系统应该采用模块化的设计方式；同时因为没有从整机方面考虑，所以基于整机项目的协同设计时 ， 针对于协同设计平台的权限、整机与分系统、分系统设计师之间并没有形成沟通模式；  在对个别分系统采用 TOP-DOWN 方式进行设计时，目前的设计效率比较低，同时对于需要模块化 设计的部件，并没有规划好模型的存储方式；  已经积累了很丰富的设计经验，但是没有通过某些成熟模块的组装，实现产品的快速生成，即没有 行实地测量、找空间装配，在设计期间并没有有效的验证装配路径、空间、干涉以及可装配性；  目前并没有实现通过 Creo 进行三维转二维图出图，保证三维与二维图的全相关，并且在进行变更时， 只变更二维图，导致三维模型并不是最终状态，因此对于已经创建的三维模型，无法有效的重复使 _______________________________________________________________________________

等。这些 数据不仅涉及个人隐私，还包含企业的商业机密，一旦泄露或遭到 恶意利用，将造成不可估量的损失。因此，构建一套完善的数据安 全与隐私保护机制势在必行。 首先，数据加密是保障安全的基础。对于中医药健康产业中的 敏感数据，应采用先进的加密算法（如 AES-256 或 RSA）进行加密 存储和传输。同时，建立严格的访问控制机制，确保只有授权人员 才能访问特定数据。例如，患者的诊疗记录仅限于主治医生和相关 数据预处理的目的是提高数据质量，为后续分析与建模奠定基 础。预处理步骤包括数据清洗、数据转换和数据集成。数据清洗主 要处理缺失值、异常值和重复值，确保数据的一致性和可靠性。例 如，对于缺失值，可以采用插值法或基于机器学习的方法进行填 补；对于异常值，可以通过统计分析或基于规则的方法进行识别和 修正。数据转换则涉及标准化、归一化和离散化等操作，以适应不 同算法的需求。例如，中药材的成分数据可能需要归一化处理，以 种表达方式或错误记录。因此，数据清洗过程需要结合中医药领域 的专业知识，确保数据的准确性和一致性。 数据清洗的具体步骤包括：  缺失值处理：通过插值法、回归模型或基于规则的填充方法， 填补缺失的药材成分、剂量或疗效数据。对于无法填补的缺失 值，可根据实际情况选择删除或标记为无效数据。  重复数据识别与处理：利用相似性度量算法（如余弦相似度或 编辑距离）识别重复记录，并根据优先级规则（如数据来源的 权威性）保留唯一记录。

合评分和关键信息，从而更高效地进行后续的面试和评估工作。 总的来说，Deepseek 在简历筛选中的应用，不仅能够大幅提 高招聘效率，减少人工筛选的工作量，还能通过其智能化的筛选模 型，提升筛选的准确性和公平性。这对于人力资源部门来说，无疑 是一个切实可行的解决方案。 2.2.2 候选人匹配 在招聘过程中，候选人匹配是至关重要的一环，直接影响招聘 效率和成功率。Deepseek 技术通过其强大的数据处理和智能分析 其次，Deepseek 利用机器学习算法对提取的信息进行相似性 计算和权重分配。系统会根据职位需求的不同，对候选人的各项信 息进行加权处理，确保最符合职位需求的候选人能够被优先推荐。 例如，对于一个高级软件工程师的职位，系统可能会更关注候选人 的编程语言熟练度、项目经验和团队领导能力，而在一个初级职位 的匹配中，教育背景和基础技能可能被赋予更高的权重。 为了进一步提升匹配精度，Deepseek 85%。  人力成本：Deepseek 仅需一名技术人员监控，人工筛选需 5 名 HR 参与。 此外，Deepseek 还支持多语言处理和跨地域招聘，能够适应 全球化企业的人才需求。例如，对于一家跨国企业，Deepseek 可 以同时处理中英文简历，并根据不同地区的岗位需求进行定制化筛 选。这种灵活性为企业拓展人才库提供了强有力的技术支持。 然而，尽管 Deepseek 在技术上具备显著的可行性，但在实际