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 高招聘效率和准确性。DeepSeek 作为一种先进的简历筛选工具， 能够通过深度学习和自然语言处理技术，快速分析和评估大量简 历，从而帮助企业更有效地识别和吸引高潜力人才。 整合以及 人才培养等方面，以确保该技术在实际招聘中的有效性和可持续 性。（列表部分必须需要和上个段落之间有一个换行）  文献综述  实验设计与实施  专家访谈与问卷调查  统计分析与内容分析  结果应用与建议 通过这一系列研究方法，本研究旨在为人力资源实践提供科学 依据，推动 DeepSeek 技术在简历筛选中的有效应用。 2. Deepseek 技术概述 Deepseek 速筛选出符合岗位需求的候选人，从而大幅提升招聘效率。 Deepseek 技术的应用依赖于以下几个关键模块：  数据预处理模块：对原始简历数据进行清洗、去重和标准化处 理，确保数据的质量和一致性。这一模块能够有效处理简历中 的非结构化数据，如文本、图片等，并将其转化为可供分析的 标准化格式。  特征提取模块：通过自然语言处理（NLP）技术，从简历中提 取出关键特征，如职位名称、工作年限、专业技能等。该模块

析、智 能诊断和个性化健康管理等领域，展现了巨大的潜力。然而，中医 药的复杂性和独特的理论体系，使得其在与现代技术结合时面临诸 多挑战。在这一背景下，引入 DeepSeek 应用方案，不仅能够有效 提升中医药健康产业的技术水平，还能为其创新发展提供强有力的 支持。 DeepSeek 作为一种先进的人工智能平台，具备强大的数据处 理能力和深度学习算法，能够从海量的中医药文献、临床数据和患 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 步阶段，缺乏对海量数据的有效挖掘和利用，限制了中医药的 现代化发展。 针对这些挑战，引入 DeepSeek 等先进技术平台成为中医药健 康产业突破困境的重要途径。通过大数据分析、人工智能算法和深 度学习技术，中医药产业可以在标准化生产、质量控制、国际推广 图示例，展示了中药材与病症之间的关联关系： 这种技术不仅能够帮助中医药从业者快速掌握复杂的知识体 系，还能为患者提供更加精准的治疗方案。通过将 DeepSeek 技术 引入中医药健康产业，可以有效提升中医药的标准化、数据化水 平，推动产业的可持续发展。 1.3 引入 DeepSeek 的必要性 在当前中医药健康产业快速发展的背景下，传统的信息处理和 分析方法已难以应对日益复杂的市场需求和数据量。中医药行业涉

大量的手工操作和人工审核，导致成本高昂且效率低下。例如，理 赔处理周期长、核保流程复杂等问题，不仅影响了客户体验，也增 加了运营成本。同时，保险公司在数据管理和分析方面也面临挑 战。虽然积累了大量的客户数据和市场信息，但由于缺乏有效的数 据整合和分析工具，这些数据未能充分发挥其潜在价值。 在技术层面，尽管许多保险公司已经开始尝试引入人工智能 （AI）、大数据和区块链等新兴技术，但在实际应用过程中仍存在 诸多障碍。例如，AI 技术实现业务流程的自动化，减少人 工干预，降低运营成本。  提高风险管理能力：通过 AI 大模型进行风险评估和预测，帮 助保险公司更好地管理风险。 综上所述，保险行业在当前面临的挑战中蕴含着巨大的机遇。 通过有效应用 AI 大模型，保险公司不仅能够提升自身的竞争力， 还能为客户创造更大的价值。 1.2 AI 大模型的潜力与应用前景 随着人工智能技术的快速发展，AI 大模型作为其核心技术之 一，正在深 最后，模型的可解释性和透明性是保险公司 AI 应用的关键要 求。通过使用如 LIME、SHAP 等解释性技术，确保模型决策过程 的透明性，增强客户和监管机构的信任。 通过以上技术与数据需求的有效整合，保险公司能够充分利用 AI 大模型的潜力，提升业务效率和客户满意度，同时确保合规性与 安全性。 3. 客户服务与支持 在保险行业中，AI 大模型的应用显著提升了客户服务与支持的 效率

的战略 方向和决策理解不足，影响了员工的归属感和忠诚度。同时，员工 的职业发展规划不明确，缺乏有效的晋升机制，导致员工的职业发 展动力不足，人才流失率较高。 在数据管理和信息化建设方面，企业的人力资源管理信息系统 （HRIS）功能单一，缺乏对员工数据的综合分析能力，无法为企业 决策提供有效的数据支持。现有的信息系统无法满足企业对人才流 动、绩效分析、培训需求等数据的需求，导致人力资源管理部门在 信息化建设：升级企业的人力资源管理信息系统，提高系统的 数据分析和处理能力，为企业决策提供科学依据。引入先进的 人才分析工具，实现对人才流动、绩效分析、培训需求等数据 的实时监控和分析。 通过以上改进措施，企业可以有效提升人力资源管理水平，增 强企业的核心竞争力和创新能力，为企业的可持续发展奠定坚实的 人才基础。 2.2 企业人力资源面临的挑战 在企业人力资源管理领域，面临着多方面的挑战，这些挑战不 仅 难，同时员工的流动性也在增加，这使得企业需要投入更多的资源 来吸引和保留关键人才。 其次，员工发展和培训的需求日益增长。随着技术的快速发展 和市场环境的变化，员工需要不断更新知识和技能以适应新的工作 要求。企业需要设计有效的培训体系，以支持员工的职业发展，同 时确保企业能够从员工的成长中获益。 再者，绩效管理的复杂性和挑战性也在增加。传统的绩效评估 方法已无法满足现代企业对员工绩效的全面评估需求。企业需要开

疗行业发展迅猛，医疗单位数量和规模不断扩大，中国医疗事业正迎来蓬勃发展 的机遇期。医院管理者已不仅仅局限于医院安防系统高清化安全需求，其更多想 通过一些智能化技术结合物联网技术，实现医院高效化、智能化管理；进而有效 提升医院运营工作管理水平，并逐步为管理部门决策分析、安保调度指挥提供便 利 ，主要需求体现在安全 、智能 、管理三大方面。 安全：安全防范系统实现行业综合安防系统建设，通过智能安全防范系统进 安防管理子系统融合，数据信息统计分析，进行有效数据提取及数据信息业 务应 用，对现场管理过程进行高效监控，及时响应异常事件处理，保证管理过程信息 有效应用。针对医院后勤数据孤立且复杂。大华专门开发了智慧医院后勤可视化 平台解决方案，方案利用物联网、数据分析和数据可视化，打通当前医院后勤安 保多系统的数据，将其中庞大数据信息利用与挖掘出来，并以合适的方式展 现， 为后勤安保管理工作的科学决策提供有效参考与支撑，提高医院资源的使 的挑战。近年来各种医闹事件频繁发生，导致医患关系紧张，一些不法分子在医 2 疗单位中实行扒 、窃、抢、破坏等卑劣手段，扰乱工作秩序 、窃取他人钱财、 破 坏社会治安，严重危害了医疗单位 、医生和病人的生命财产安全。如何有效 的对 突发事件进行监控，做好事前预警、事中处理、事后取证，成为医疗单位 安防建 设的一个关注点。 特别是近年来由医疗纠纷引起的医闹事件、伤医事件频频发生，文质彬彬、 满身书生气的医护人员相继倒在血泊之中。

业界可供借鉴的采购运作和管控模式（ 2 ） 3. 对标： ( 我司 vs 外界）采购运作和管控模式差异 整体描述—我司采购体系： 1. 缺乏明确有效的采购管控范围。缺乏统一的采购管理和管控主体责任部门。 2. 缺乏统一规划的采购管控模式。整体上缺乏“有效管控”。直接体现：总部采购和事业部采购按（动态）品类进行分工。无“行管 （采购类别的行业线管理）”部门和管理理念，即业务管理、流程管理、规则管理没有归口部门。 源（一揽子物料供应商） 5.集中、有效的定价模式 6.快速和分散的订单执行 和响应 工程、服务类 1.需求清晰化、标准化（数量、规格、要 求） 2.集成化、足够提前期的需求 3.提前资源储备、资源的充分性。 4.基于合理要求的，充分竞争 5.对质量和交付水平的按时评估。 6.验收的真实性和有效性管理。 7.避免付款延迟。 8.对于区域性项目中的零星工程采购，适度 有效的授权、持续的流程和行为监控 的理解。 • 积极阐明我司和供应商的观点，并促进各个层次和各 个部门间的沟通。 主动性与紧迫性 • 永不满足地追求技术、价格、质量、交货、响应、速 度和创新所带来的竞争优势。 • 对采购有效性的持续提升充满紧迫感。 18 7. 我司采购（业务）体系价值观 三、中长期战略规划 & （分项）年度行动计划  明确采购业务体系管理范畴  初步梳理和建立我司公司采购体 系管理范畴

规模越来越大， IT 治理投入缺乏 合规审计要求越来越高，运行风险越来越大 被动服务导向，服务满意度差 经验式和离散的服务流程，服务过程缺乏管理 IT 部门和维护人员的工作绩效难以考核 缺乏有效的知识管理，容易产生人员单点故障 外包服务趋势，服务质量难评估 2 ITIL 和 IT 运维治理 ITILv1 Created ITIL Created ITIL ITILv2 ITILv3 2023 • 为了更好的让 IT 效劳于用户，让运维人员不至于沿用“被动响应、救火队”的效劳支持治 理模式，英国 OGC 于 20 世纪 80 年受英国政府的托付，组织开发了一套提高 IT 架构 有效治理、经济使用支撑业务运行的 IT 资源的标准 --ITIL ， ITIL 自诞生之初就引起了 众多政府、企业的关注，企业、政府组织纷纷参与进来使用 ITIL 、雕琢 ITIL ，到如 今， ITIL D Process C Process E Process n.. “ 支离”的 IT 效劳 通过梳理、标准、整合 实现成体系的流程治理 IT 效劳治理〔 ITSM 〕的实现 进展有效而合理的整合，以供给高质量的 IT 效劳。 人员 组织结构 流程 工具 管理软件 询问 + 工具是成功实现 IT 效劳治理体系建设目标的最正确组合 8 IT 运维治理流程化的目标 •

可究、规律可循。对于促进我市安全生产形势持续稳定好转，提升社会整体本质安全水平，打造“智慧城市”标杆 应用具有重要意义。 “智慧安监”的建成，将促进安全生产管理更加规范，监管效能大力提升，隐患管控和治理更加及时有效，应 急救援决策更加科学，信息公开更加透明，企业办事更加便捷，公众监督更加畅通。 明确执法程序，细化执法内容，量化执法标准，规范执法方式，统一执法文书，加强执法监督。实现安全监 督管理的权利和责任“两张清单”管理。 ，构建两道防线。 建立完善现场汇聚传输，救援资源调度，远程会商指挥为一体的信息化救援指挥系统，强化应急预案管理， 健全统一指挥、反应迅速、协调有序、运转高效的应急处置机制，确保安全施救、科学施救、有效施救，最大限 度地减少人员伤亡和财产损失。 推动安全生产标准化建设，实行分级分类动态管理，推动企业实现安全管理、操作行为、设备设施、作业环 境标准化。 加快安全生产诚信体系建设应用，建立实施重 离实现“智慧安 监”仍有较大差距，也影响了XXX“智慧城市”建设的整体步伐，概括起来主要表现为以下几个方面： 一是信息化建设管理机制及基础设施相对落后。各级安监局各级未设信息中心，对信息化建设不能有效管 理；各级安监部门之间、与所辖企业之前均没有专网，网络传输等基础设施薄弱。 二是信息化顶层规划相对滞后，系统建设不成体系。由于长期缺乏顶层规划指导，安全生产信息化系统大都 是用一个建一个，系

堵点，从而导致训练效率下降。以GPT3-175B大模型千卡并行训 练为例，训练期间网络中同时存在的流数目千条以内，ECMP选路 方式下，高负载链路利用率：低负载链路利用率达7:1，即流量 无法有效hash，高负载链路堵点概率极大。因此对网络负载均衡 4 调优、无损传输等提出了更高要求。同时大模型的训练和推理也 对网络的可靠性提出了更高要求，任何网络中断都可能导致训练 失败或推理错误，降低集群算力的效率。 大模型训练端到端理论时间计算 公式如下： X N P T t   _  8 E 其中 T 为训练数据的 token 数量，P 为模型参数量，N 为 AI 硬件卡数，X 为每块卡的有效算力，N×X 则为集群算力。 在 T 和 P 一定的情况下，提升 AI 集群算力 N×X 是降低整体 时间，节省训练成本的关键。而 AI 集群算力能力很大程度上依 赖于高性能和高可用的网络。在分布式计算环境中，多个计算节 围绕着智算网络提升 AI 大模型训练效率，AI 芯片提供商、 互联网厂商、运营商网络团队及网络设备厂商，分别从不同角度 进行技术探索和实现。 一是以英伟达、华为为代表的AI芯片提供商通过网络和计算 联合调优，有效避免通信拥塞。英伟达在AI以太互联解决方案中， 通过Spectrum交换机和BlueField网卡的协同，完成逐包均衡以 缓解流量拥塞。华为提出网络级逐流负载均衡，通过网络控制器 的全局视角获

接、最有 效的手段。在主机核心业务逐步上云后，如何加强运维全链路监控能 力，快速定位、定界和解决问题，如何变被动运维为主动故障预防从而 大幅减少潜在故障与运维投入，如何将应用运维与平台运维进行有效协 同从而保障系统性业务高可靠高可用，如何应对平台运维安全与租户安 全带来的双重挑战等问题，成为了摆在金融运维人面前的关键挑战。 华为云基于自身云平台运维经验，以及服务上百家金融客户数字化转型 体系化、智能化安全运营为云上业务保驾护航 2 主机上云带来的运维新挑战 05-08 1.1 挑战1：如何基于应用视角设计高可用上云方案与高可靠运维保障方案 1.2 挑战2：云平台技术栈快速增厚，如何有效进行全链路可视监控 1.3 挑战3：云网深度融合，如何快速发现、定位、恢复问题 11.4 挑战4：如何应对运维安全与租户安全的双重挑战 主机上云带来的运维新挑战 挑战1：如何基于应用视角设计高可用 本，高可用的效果和技术方案的投入成本成正相关关 系。如何平衡高可用的投入与产出就成为IT管理者在 高可用管理过程中的重要难题。 其次，高可用设计是一系列技术方案的组合，从底层 网络设计、到云服务的有效运用以及高可用技术工具 的选型，从业务部署架构的改造到上层业务的单元化 改造，每个层次都涉及多种技术的使用与配合。如何 让现有的技术手段以及云服务发挥最大的效能，如何 基于先进的单元化设计理念达成核心应用N个9的可