智慧党建平台解决方案(42页 PPT)打造集党务公开、人才管理与培养、党员发展及管理、党建工 作展示、党员考核、沟通交流等多种功能于一体的综合型党建 党务平台。 依托该平台可实现线上线下各类组织活动的开展和管理,实现 党务工作全过程留痕,助力基层党务工作平台化、数据化、规 范化管理以及党建教育常态化开展。 平台架构 目标客户 各级党组织 应用层 PC 大屏 微信 H5 APP 功能层 党组织信息 党员信息 历史党组 党员,以及 1000 多个行政村的党员教 育及管理工作全覆盖。 通过大数据中心建设,震撼展示党建成 果。 成功案例 郴州烟草专卖局党建平台“浓香红”通过将线下 党建工作搬运到线上,实现全过程流程,数 字化管理,得到湖南省烟草专卖局的认可, 计划 2022 年由市推广到省级应用。 浓香红平台 党建 + 水务大脑平台 泉州水务集团”党建 + 水务大脑平台”,包含“智 慧党建平台”、“纪检平台”、“党建引领廉洁从20 积分 | 42 页 | 4.88 MB | 1 天前3
基于大语言模型技术的智慧应急应用:知识管理与应急大脑员等重点业务的专题数据库。包括结构化数据、半 结构化数据和非结构化数据。 知识库层:为应急管理业务应用智能化提供知 识服务,主要存储管理法律法规、典型案例、应急预 案、方法和模型等应急知识。 业务应用层:覆盖应急管理全过程,包括监测预 警、社会动员、监管执法、救援处置等应急管理全场 景应用。 决策指挥层:为所有应急管理业务辅助决策。 2.1 辅助决策功能薄弱 决策指挥层的辅助决策功能相对比较薄弱,尤 其是在重大及以上级别的突发事件非常态业务的临 基于大语言模型的应急知识管理模式 应急管理知识是一个更广阔的、跨学科的社会和 经济情境中创造出来的,涉及到自然灾害、事故灾 难、公共卫生、社会安全等多个领域,覆盖了从突发 事件预防、准备、响应到恢复的全过程[24],既包括能 明码表示的显性知识,还包括隐性知识,也称默会知 识,例如,应急管理人员的个人经验、技能等长期实 践经验中积累的、难以明确表达的知识,这些知识可 能表现为对特定事件的常识性理解、对不同灾害类型 概念模型如图5所示,由以下4个部分组成:应急知识 库系统,感知系统,思维系统和人机交互系统。知识 流将这4个部分有机整合在一起,形成智慧应急的内 核,支撑包括监测预警、社会动员、监管执法、救援 处置、决策指挥等应急管理全过程业务系统。 图5 基于大语言模型应急大脑概念模型 Fig. 5 The conceptual model of An EM brain based on large ltanguage models20 积分 | 8 页 | 3.21 MB | 1 天前3
AI大模型人工智能数据训练考评系统建设方案(151页 WORD)于预训练模型的半自动标注系统。这类工具能够预先生成标注结 果,标注员仅需对其进行修正,从而大幅减少工作量。同时,标注 工具应支持多人协作与版本管理,确保标注过程的透明性与可追溯 性。 质量控制环节应贯穿标注全过程,具体包括以下几个步骤: 1. 标注前培训:对标注员进行系统培训,确保其理解标注任务与 技术规范,并通过测试考核方可上岗。 2. 标注中抽查:在标注过程中,由质检团队随机抽取部分数据进 行复 文档应包含请求方法(GET、POST 等)、URL 路径、参数说明、响应格式等,并可通过 Swagger 等 工具生成在线文档,方便查阅和测试。 数据流程文档应详细描述数据的采集、清洗、存储、训练和评 估的全过程,包括数据来源、数据格式、数据流转路径以及关键处 理步骤。为便于理解,可以使用流程图或数据流图展示数据在不同 模块间的流动和处理逻辑。例如,采用 mermaid 绘制数据流图, 清晰展示数据从采集到最终评估的全流程。60 积分 | 158 页 | 395.23 KB | 4 月前3
AI大模型人工智能行业大模型SaaS平台设计方案通过构建以上功能模块,人工智能行业的大模型 SaaS 平台能 够有效地支持用户在模型开发、训练和部署过程中的各类需求,为 用户提供灵活、高效的服务。用户将能够在一个统一的平台上完成 从数据处理到模型推理的全过程,增强了整体效率和用户体验。 3.2.1 模型训练模块 模型训练模块是人工智能行业大模型 SaaS 平台的核心组成部 分,旨在为用户提供高效、灵活的模型开发和训练环境。该模块不 仅支持多种类 Processing Units (TPUs)而闻 名,这些硬件专门为机器学习任务设计,可大幅提高深度学习的训 练速度。GCP 的 AI Platform 提供了一站式解决方案,支持从数据 准备到模型部署的全过程。而 BigQuery 则是一个高效的大数据分 析平台,可以用于快速处理和分析大规模的数据集,为模型训练提 供有力的数据支持。 Microsoft Azure 提供了 Azure Machine50 积分 | 177 页 | 391.26 KB | 5 月前3
基于AI大模型Agent智能体商务应用服务设计方案(141页 WROD)可维护性。 4.3 数据流与处理流程 在商务 AI 智能体应用服务方案中,数据流与处理流程的设计 是确保系统高效、稳定运行的关键。数据流的设计需要从数据的采 集、传输、存储、处理到输出的全过程进行详细规划,以确保数据 的完整性、安全性和实时性。 首先,数据的采集主要通过多种方式进行,包括但不限于 API 接口、数据库同步、文件上传和实时流数据采集。这些数据源可能 来自企业内部系统10 积分 | 141 页 | 647.35 KB | 1 天前3
DeepSeek AI大模型在工程造价上的应用方案详细审核:针对识别出的异常,模型进行深入分析,提出修正 建议。 生成报告:模型生成预算审核报告,包含审核结果、修正建议 及最终预算方案。 此外,DeepSeek-R1 还可以通过可视化界面展示预算编制与 审核的全过程,用户可以通过交互式图表和数据分析工具,深入了 解预算的每一个细节。例如,以下表格展示了一个项目预算的详细 审核结果: 项目名称 工程量 单价(元) 总价(元) 审核结果 修正建议 混凝土浇筑0 积分 | 138 页 | 252.70 KB | 5 月前3
审计领域接入DeepSeek AI大模型构建Agent智能体提效设计方案(204页 WORD)显示前五大供应商近三年交易趋势 等复杂需求。对话系统内置 审计术语知识库,理解准确率达 91%,并能自动记录问答轨迹形成 审计证据链。典型交互流程为:语义解析→数据定位→可视化渲染 →解释生成,全过程响应时间<3 秒。 所有模块均配备审计轨迹记录功能,任何系统自动执行的操作 都会生成带时间戳的日志,符合 ISO 27001 安全标准。模块间采用 微服务架构,可根据会计师事务所具体需求进行灵活组合,例如对10 积分 | 212 页 | 1.52 MB | 1 天前3
Deepseek大模型在银行系统的部署方案设计题解决进度。针对关键任务,将设置缓冲时间以应对可能的延误。 同时,项目预算将严格按照预定的成本基线进行控制,通过成本绩 效指数(CPI)和进度绩效指数(SPI)监控项目财务状况,确保成 本不超支。 质量管理将贯穿项目全过程,从需求分析、模型开发到系统部 署,每个阶段都将设置明确的质量标准和质量检查点。例如,模型 开发阶段将引入代码审查和单元测试,部署阶段将进行系统集成测 试和用户验收测试。质量控制结果将以报告形式定期提交给项目管10 积分 | 181 页 | 526.32 KB | 5 月前3
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