.........................................................................................54 6.4 招聘效果评估................................................................................................. .........................................................................................60 7.3 培训效果评估与反馈.............................................................................................. 力资源应用场景方案，该方案将涵盖从人才招聘、员工培训、绩效 评估到员工关系管理等各个环节。通过引入先进的算法和数据分析 工具，我们旨在实现人力资源管理的自动化、智能化，从而显著提 高 HR 工作的效率和效果。 具体目标包括：  提高招聘效率：通过智能匹配算法，快速筛选和推荐符合企业 需求的高潜力候选人，缩短招聘周期。  优化培训体系：利用个性化学习路径推荐，提升员工技能和知 识水平，促进个人与组织的共同成长。

掘数据中的潜在规律和关联关系，为研究和决策提供支持。 - 系统 开发与部署：开发基于 DeepSeek 的中医药智能诊断和健康管理系 统，并在医疗机构中推广应用。 - 效果评估与优化：通过实际应用 反馈，不断优化系统性能和服务效果。 总之，中医药健康产业引入 DeepSeek 应用方案，不仅能够提 升中医药的科学化和现代化水平，还能为患者提供更加精准和个性 化的健康服务。这一方案的实施，将为中医药健康产业的可持续发 术的应用方面，与西医药相比存在明显差距。 具体而言，中医药健康产业的主要挑战包括：  标准化与质量控制：中药材的种植、采收、加工等环节缺乏统 一的标准，导致产品质量参差不齐，影响了中医药的临床效果 和国际声誉。  国际化推广瓶颈：中医药的理论体系与现代医学存在较大差 异，加之各国对中医药的监管政策不尽相同，使得中医药在国 际市场的推广面临重重困难。  科技创新滞后：中医药在数字化、智能化方面的应用尚处于起 可以制定更加科学的种植标准，提升产品质量。同时，借助 AI 技 术对中医药文献进行深度挖掘，可以为中医药的国际化推广提供强 有力的理论支持。此外，通过构建智能诊疗系统，提升中医药在临 床中的应用效果，推动中医药与现代医学的深度融合。总之，引入 DeepSeek 应用方案，将有助于中医药健康产业在新时代背景下实 现高质量发展。 1.2 DeepSeek 技术简介 DeepSeek 技术是一种基于深度学习和自然语言处理的先进人

乱停、乱开等禁止行为；门禁使用刷卡开门，无法保证人卡一致，存在代刷、 盗刷问题；报警系统误报率高，报警产生后，无法进行确认和处理；  效果差 系统平台主要针对视频监控为主，缺乏对各子系统的统一整合管理。实现 安防管理业务单一，且智能识别准确率低下，实际应用效果很差。 1.1.2 园区安防未来的发展趋势 针对目前传统安防存在的问题，未来的园区安防发展必须要具备以下几个 条件：  更安全 小时的全时监控，保证图像全天的清晰性。此处计划部署超星光枪型摄像：在 黑夜光照亮很低的情况下，保证画面的清晰度和色彩度。 图 3 非星光和超星光摄像机效果对比 大门出入口是整个园区安全防范重要的区域，需在每个门口设置监控点， 并且要求监控点要看清楚进出车辆的车牌和人员的样貌，为园区的管理提供事 实依据。此处计划部署枪球联动一体化摄像机：枪机监控整个场景，满足系统 图 5 全光谱球机的白光、红外效果 道路上过往的车辆，在夜间时会开启车灯，强光会对监控产生影响。此处 设计部署具备强光抑制的枪型摄像机，不拍强光影响，能够清晰的捕捉车牌和 车内的图像。 图 6 道路强光抑制效果 开阔地通常很难立杆布点，但却要求大场景的监控。此处计划部署 4K 全 景拼接摄像机：四个

流量战略地图系统 3.3 量化薪酬系统 41 目 录 3.2 经分案例 - 流量战略地图 3.2.1 案例建设目标 3.2.2 战略地图组成 3.2.3 网格化创新点 3.2.4 案例使用效果 42 案例建设目标 河北公司创新工作思路 建立五张战略地图，创建不同典型场景 应用、制定相应业务发展策略，推动流 量的精细化 解决传统流量经营支撑方式存在不足问题 营销管理不精细 域管理和营销。将流量指标以地图形式呈现， 实现微区域监控和营销。 43 目 录 3.2 经分案例 - 流量战略地图 3.2.1 案例建设目标 3.2.2 战略地图组成 3.2.3 网格化创新点 3.2.4 案例使用效果 44 流量战略地图组成 均衡发展 掌控问题 精准营销 了解需求 合理规划 战略地图借助 GIS 地图技术并结合网格化分析方法，从网格微区域的角度分析其中网络、 用户、终端、应用、 的流量经营支撑，是流量经营的作战指挥部。 45 目 录 3.2 经分案例 - 流量战略地图 3.2.1 案例建设目标 3.2.2 战略地图组成 3.2.3 网格化创新点 3.2.4 案例使用效果 46 网格化创新点 创新点：管理体系网格化 全国 省 市 网格 宏观管理上，涵盖流量、网络、终端、应用、投诉等内容，选择各业务的重点指标分别与全国、全 省、地市、县范围进行指标监控和

支持70B模型推理 +14B模型微调 柜级训推一体服务器 支持671B模型推理 +70B模型微调 千卡集群方案 支持在两周内完成 671B模型预训练 方案亮点 / HIGHLIGHTS 实施效果 / IMPLEMENTATION RESULTS 海光与天翼云联合推出基于海光DCU的智算一体机，通过整合天翼 云翼政通等智能AI应用、云管平台以及推理管理平台，支持接入主流 大模型驱动定制 一体机一站式交付，简化前期建设投入，助力客户快速接入 大模型，拥抱AI时代。 持续落地重庆市某区政府、湖南某市政务云、肇庆某三甲医 院、南宁市某局等地。 方案亮点 / HIGHLIGHTS 实施效果 / IMPLEMENTATION RESULTS 浙江算力科技通过打造“1个中枢+2个数智产品”架构，在海光DCU上 实现算力、数据、算法全要素整合，赋能杭州某重点区县上线全国首个 深度融合浙政钉的AI政务智能体。 统的全栈国产化替代。 助力杭州建设"全国数字经济第一城"，需形成可复用的智能城 市技术输出能力。 HYGON 15 16 HYGON 海光DCU行业实战手册 方案亮点 / HIGHLIGHTS 实施效果 / IMPLEMENTATION RESULTS 海曦技术基于海光DCU与国产大模型打造心理筛查一体机，首创游 戏化多模态无感采集技术，突破传统心理筛查的局限，实现75%的病 症识别准确率，

构建和优化工具，支持快速迭代和部署。 在数据处理方面，保险公司需要建立完善的数据管理平台，确 保数据的完整性、一致性和安全性。数据清洗和预处理是必不可少 的步骤，包括缺失值填充、异常值处理、数据标准化等，以提高模 型的训练效果。此外，数据标注质量直接影响模型的性能，因此需 要建立专业的标注团队或外包服务，确保标注数据的准确性和一致 性。 为了支持 AI 大模型的训练，保险公司还需具备以下数据需 求：  历史保 活性和低门槛产品的偏好，推荐意外伤害保险或短期健康保险；而 对于高净值客户，则可以重点推广高端医疗险或财富管理类保险产 品。此外，模型还能通过自然语言处理技术，实时分析客户在咨询 过程中的语言和情感，动态调整营销话术，提高沟通效果和客户满 意度。 为了更好地实施精准营销，保险公司可以采用以下具体步骤： 1. 数据收集与清洗：确保多渠道数据的质量，剔除重复、错误或 不完整信息，为模型训练提供高质量数据基础。 2. 特 客户分类和需求预测模型，并通过交叉验证不断优化模型性 能。 4. 个性化推荐：基于客户画像和预测结果，设计个性化的推荐算 法，生成定制化的营销方案。 5. 效果评估与反馈：通过 A/B 测试、转化率分析等方法，评估 营销策略的效果，并将结果反馈至模型，形成闭环优化。 通过上述方案，保险公司不仅能够提升客户服务的精准度，还 能显著降低营销成本，提高客户转化率和留存率。同时，AI 大模型

入 DeepSeek 等 AI 工具，不仅可以提高筛选的准确性和效率，还可 以通过数据驱动的方法优化整个招聘流程。 具体而言，DeepSeek 通过以下几个方面提升了简历筛选的可 行性和效果： - 高效性：能够在短时间内处理数千份简历，显著缩 短招聘周期。 - 准确性：通过深度学习和模式识别，准确匹配职位 要求和候选人背景。 - 一致性：减少人为偏见，确保所有候选人都 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 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 1.3 研究方法 本研究采用定量与定性相结合的方法，以评估 DeepSeek 技术 在人力资源简历筛选中的应用可行性。首先，通过文献综述，收集 并分析现有关于人工智能在简历筛选中的应用案例及其效果，以了 解该领域的研究现状和发展趋势。其次，设计并实施一项实验，将 DeepSeek 技术应用于一组实际招聘过程中，收集其在简历筛选中 的表现数据。实验组和对照组将分别使用 DeepSeek 技术和传统方

50ms技术可以在提供相同保护能力的情况下降低对资 源的消耗。其关键技术包括转控分离机制、资源共享选路算法、高速报文转发技术、WSS快速切波技术等。 4 年度技术创新类（前沿技术突破） 2. 创新技术实际应用效果 本项目利用OTN网络零丢包、低时延、大带宽的承载特点，通过全局负载均衡、长距无损流控等技 术，使RDMA传输协议应用于广域网。目前，方案已在现网开展了百公里拉远对大模型训练的影响及稳定 性测 80km/120km绕行拉远验证，模拟了两个数据中心组网，组网拓扑如图3所示。二阶段在武清、瀛海、永 丰三机房开展百公里分布式大模型训练，验证当前分布式智算中心无损网络解决方案在真实业务场景下 的效果，并探索分布式智算集群对大模型训练性能影响的关键因素，组网拓扑如图4所示。在前期百卡、 百公里拉远验证基础上，三阶段在京津冀智算机房开展了千亿参数、千卡规模120km两点拉远验证，组 网拓扑如图 patterns [J]. Journal of parallel and distributed computing, 2014, 74(12): 3202-3216. 2. 创新技术实际应用效果 该创新技术有效扩展了Kokkos编程框架对神威处理器的支持，通过框架软件开发的应用程序，可以 无需修改代码，一套源码直接在多个国产超级计算系统上运行。 基于该创新技术，建立了国际上首个全球1

户 服务，如聊天机器人，提高响应速度和服务质量。  风险管理：识别潜在的客户风险，如流失风险或欺诈行为，及 时采取预防措施。 为了更直观地展示 DeepSeek 大模型在 CRM 中的应用效果， 以下是一个示例数据表，显示了在不同行业中应用该模型后的客户 满意度提升情况： 行业 应用前客户满意度 应用后客户满意度 提升幅度 零售 78% 89% 11% 金融 82% 92% 10% 数据的分析，识别出更加精细的客户群体，并为其提供高度个性化 的营销内容。例如，大模型可以结合客户的社交媒体行为、购物历 史、地理位置等多种数据，生成个性化的产品推荐或广告内容，从 而提高营销活动的精准度和效果。 此外，大模型还可以在客户生命周期管理中发挥重要作用。通 过对客户在各个生命周期阶段的互动数据进行分析，大模型可以帮 助企业识别出高价值客户或潜在流失客户，并制定相应的策略以延 长客户生命 为了更好地展示大模型在 CRM 中的应用潜力，以下是一个具 体的案例数据： 应用场景 传统方法效果 大模型应用效果 提升幅度 客户行为预测 60% 准确率 85% 准确率 +25% 客户服务响应速度 10 秒平均响应时间 2 秒平均响应时间 -80% 应用场景 传统方法效果 大模型应用效果 提升幅度 个性化营销转化率 5% 转化率 12% 转化率 +140% 客户流失预警准确率 70%

训练环节依托分 布式计算平台，结合隐私保护技术，确保数据安全下的高效学习。部 署阶段应用模型优化技术，实现模型跨计算环境的灵活适配。监控环 节建立全生命周期自查与 AI 互查机制，持续优化模型效果并降低 AI 幻觉。同时，实现多智能体高效协同，开发领域技能管理平台，标准 化 AI 能力组件。构建高效知识图谱与上下文感知，使 Agent 精准理 解项目语义与环境；通过强化学习与持续反馈实现自适应优化；开发 识别系统瓶颈并评估其在高负载下的表现。模拟真实业务场景，评估 Agent在准确率和资源消耗等方面的实际效果。检查数据安全、合规 机制的有效性，确保Agent在用户隐私、政策合规等方面安全；调优 阶段，分析模型在特定场景下的表现不佳原因，定位问题根源并制定 针对性解决方案。通过定位问题根因，对算法进行调优，从而提升模 型效果和性能。在完成局部优化后进行全面回归测试，确保新改动不 会影响其他模块的正常运行；发布阶段，采用灰度发布策略，逐步扩 用户数据的变化，防止线上异常或故障的发生。 效果测评在智能体评测过程中，理解、归纳和执行是其核心能力 的基础。效果评测维度，通过对认知能力、规划能力、表达能力和记 忆能力的综合评测。深入分析智能体如何有效理解用户意图、制定合 理的响应计划、进行清晰的交流，以及在多次交互中保持对用户信息 的记忆，以提升用户体验和系统的智能化水平。效果评测工具，利用 大模型（LLM）或者自然语言处理（NLP）模型，从结构化或非结构化