过邮件癿形式把分析结果发送给用户。 资讯简报 用智慧发现信息价值 Discover information . 用户可以自己定义观察视角，自 定义关注对象、关注领域。 . 同一事物，丌同癿人有丌同癿观 察视角，每个用户可以独立配置 自己癿使用习惯。 . 定义癿关注领域，可以是多层级 癿，用户可以定义具有父子关系 癿多层级领域树。 自定义观察领域树 自定义观察对象 自定义观察对象、观察维度 风控产品 上市公司 银行业 新产品 用智慧发现信息价值 Discover information 自由定义观察角度 关注对象配置：用户可以自由配置自己所关注 癿对象。 关注领域配置：用户可以自由配置自己所关注 癿领域。 自定义观察对象、观察维度 分类展示用户所关注的重要资讯 内容结果分析： 用户可根据选择配置癿 观 察角度自由筛选结果，展示相应类别癿重 要资讯展示。 自定义分类：内容癿筛选分类可从类别库 析指标，提供给用户更多癿分析选择。 订阅推送：对搜索癿分析结果进行订阅推送，通 过邮件癿形式把分析结果发送给用户。 与题分析 用智慧发现信息价值 Discover information 关注领域重点舆情监测，提供可视化 图表及展示列表 信息列表：舆情热点资讯展示，并提供多 种分析标签展示判断。 信息图表：针对舆情信息平台提供多种癿 分析指标图表展示，把数据癿分析结果进 行可视化展示。

服务，降低技术门槛，实现智能 化转型；金融机构和医疗健康行业则需要依赖大模型提升风控、数 据分析与决策支持能力；而教育和电商行业则借助人工智能优化用 户体验及个性化推荐。 市场竞争态势同样值得关注。目前，市场上已经出现了一批成 熟的竞争者，提供多种基于大模型的应用服务。例如，OpenAI 和 Google 等大型科技公司在大模型领域占据了重要市场份额，为企 业客户提供 API 接入服务。与此同时，市场上还涌现出许多初创企 、中小型企业 （SMB）、教育和研究机构以及政府和公共部门。每一个细分市场 都有其独特的需求和应用场景。大型企业通常需要强大的 AI 能力 来提升运营效率、支持决策和推动创新，而中小型企业则更关注成 本效益、可用性以及易用性，以便于快速部署和应用。 以下是主要目标市场的特征：  大型企业 大型企业在数据处理、客户关系管理、预测分析等方面对 AI 应用的依赖度越来越高。它们倾向于选择定制化的解决方案， 提供了重要的依据。 其次，按照企业规模进行细分，我们可以将市场分为大型企 业、中小型企业和初创公司。大型企业一般具有更为丰富的数据资 源和资金支持，可能倾向于定制化的解决方案；而中小型企业可能 更关注成本效益，希望通过通用型产品来提高效率。初创公司则可 能寻求灵活性和创新性，以适应快速变化的市场。 再次，按照技术应用的不同，市场可以细分为：  自然语言处理：适用于聊天机器人、文本分析、语音识别等应

务的效率。这些特征也使得生成式大模型成为未来医学发展的重要 工具。 2.1.1 生成式模型概念 生成式模型是一类能够通过学习数据分布生成新样本的机器学 习模型。与判别式模型不同，生成式模型不仅关注于数据的标签， 而是试图建模数据的生成过程。这些模型能够捕捉到输入数据的结 构和特性，进而生成具有相似特征的新样本。在医疗领域，生成式 模型的应用前景广阔，包括图像生成、数据增强、合成病例生成 技术的成熟：使得在特定领域（如医学）中进行 模型微调成为可能，从而提高了模型在具体医疗场景中的表 现。这种技术允许临床专家利用小规模医疗数据集对预训练模 型进行调整，使其能够更好地适应特定医疗需求。 5. 伦理和安全性的关注：在医疗应用中，AI 生成式模型的伦理 和安全性受到越来越多的重视。目前，已经有多项研究开始探 讨如何在保证患者隐私和数据安全的情况下，合理应用生成式 AI。 基于上述技术发展现状，AI 生成式大模型在医疗场景的潜在应 这种方法在图像 生成、图像修复以及风格转换等领域有着广泛应用。例 如，StyleGAN 就是一种高质量图像生成的 GAN 变体，它能够生成 极为真实的面孔图像，且在医疗图像处理中的应用日益受到关注。 此外，变分自编码器（VAE）也是一种重要的生成模型，其通 过编码器和解码器的组合，学习潜在变量的分布。VAE 在生成任务 中具有良好的表达能力，并且能够有效进行数据的重构或插值。在 医疗数据的生成和去噪方面，VAE

（Isolation Forest）和局部离群因子（LOF）等，自动识别 数据中的异常点。这些方法通过学习数据的整体结构，来判断 哪些点是离群的，并能够处理高维特征的数据。 在实施异常值检测时，不仅需要关注 abnormal points 本 身，还要考虑其潜在原因，确保标记为异常值的数据是否真的有问 题。例如，城市轨道交通中的传感器数据可能由于设备故障而产生 不合理的读数，但在某些情况下，这些读数也可能反映了系统的真 这样的架构设计不仅具备灵活性和扩展性，同时还有助于日后 模型的优化与升级。通过不断的反馈与改进，模型能够适应城市轨 道交通行业的变化，实现智能化、自动化的管理。 在总结上述内容时，模型架构设计需关注以下几点要素：  模块化设计，以应对不同应用场景  充分利用历史数据和实时数据  灵活选择模型，以达到最佳表现  建立反馈机制，实现模型自我进化 通过以上设计思路和实施方案，城市轨道交通行业能够有效推 案。模型架构的设计需要考虑到数据的特性、计算资源的限制以及 应用场景的需求。以下是对深度学习模型架构设计的具体方案，包 括模型选择、网络结构、训练方法和优化策略。 在选择深度学习模型时，我们主要关注于卷积神经网络 （CNN）和循环神经网络（RNN）。CNN 适合于图像和空间数据 处理，而 RNN 则擅长于时间序列数据分析。考虑到城市轨道交通 的数据类型，我们通常会将这两种模型结合，以实现对复杂信号和

· · · · · · · · · · · · · 141 6.2.3 分阶段实施与长期持续优化· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 142 6.2.4 关注政策导向与合规要求· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 143 6.2.6 强化技术合作与生态建设· · · · · · · · · · · · · · 与应用的多元化需求。 1.1.2 算力：单芯片算力达新高，国产化初具规模 �� （3）量子计算的探索 虽然量子计算在商业应用中还处于早期阶段，但其在某些特定任务上展现出的巨大 潜力已经开始引起关注。量子计算机具有超快的计算速度和巨大的并行处理能力，在处理 复杂数学问题上具有天然的优势，这使得量子计算在未来有可能成为大模型训练的重要 工具，有望为大模型的训练提供新的解决方案。例如，IBM和Google等公司已经在量子计 战，保险公司可以采取以下策略：一是合理规划技术投资预算，确保资金的有效利用；二是 加强与科研机构和高校的合作与交流，引入先进技术和人才；三是建立完善的运维管理体 系和应急预案，确保系统的稳定性和可用性。 同时，保险公司还需要关注技术发展趋势和市场动态，及时调整技术策略和投资方向， 以保持技术的先进性和竞争力。 大模型技术在保险行业的初步应用已显现出效率提升、客户体验优化及风险管理能 力增强的显著优势。然而，要全面释放

用分层抽样或随机抽样的方法，确保评估结果的代表性。  准确率：适用于类别平衡的数据集，但对于类别不平衡的数据 集，准确率可能无法真实反映模型性能。  精确率与召回率：适用于类别不平衡的数据集，精确率关注模 型预测为正类的样本中有多少是真正的正类，召回率关注真正 的正类中有多少被模型正确预测。  F1 分数：精确率和召回率的调和平均数，适用于需要平衡精 确率和召回率的场景。  AUC-ROC 曲线：通过绘制真正类率（TPR）和假正类率 监控系统资源使用情况，确保 GPU 和 CPU 负载在合理范围 内。 通过以上步骤，部署环境搭建完成，后续可进入模型推理服务 的开发与优化阶段。 4.2.2 服务性能优化 在模型推理服务的性能优化过程中，首先需要关注的是硬件资 源的合理配置。对于 AI 模型推理，GPU 通常是最关键的资源。根 据模型的复杂度和预期的请求量，选择合适的 GPU 型号和数量。 例如，对于处理高并发请求的场景，建议使用多卡并行推理，通过 准确性、一致性和可靠性的关键环节。首先，当新数据进入系统 时，系统会自动进行初步的格式校验和逻辑校验。格式校验包括检 查数据字段是否符合预设的标准（如字符串长度、数值范围、日期 格式等），而逻辑校验则重点关注数据的合理性（如时间顺序、数 值范围是否在业务逻辑允许的范围内）。通过自动化工具，这些校 验可以在几秒内完成，确保数据的初步质量。 “ ” 对于通过初步校验的数据，系统会将其标记为 待审核 ，并发

...............................................................................136 3. 数据安全与合规性成为核心关注点..........................................................................137 4. 跨部门协作与 AI 智能体的无缝集成 数据分析：通过大数据分析，提供商业洞察，支持战略决 策。 4. 自动化流程：通过自动化工具，减少人工干预，提高运营效 率。 在设计商务 AI 智能体时，需要充分考虑企业的具体需求和业 务场景。以下是设计过程中需要关注的几个关键点：  需求分析：明确企业需求，确定智能体的功能范围和目标。  数据准备：确保数据的质量和完整性，为智能体提供可靠的 数据支持。  技术选型：选择适合的技术平台和工具，确保智能体的性能 成本是许多企业望而 却步的主要原因。根据《2023 年 AI 应用成本分析》，超过 60% 的企业表示他们在部署 AI 技术时遇到了预算超支或技术瓶颈的问 题。其次，数据隐私和安全问题也是企业关注的焦点。企业在使用 AI 智能体处理敏感数据时，必须确保数据的保密性和合规性，以避 免潜在的法律风险。 针对这些挑战，商务 AI 智能体应用服务方案在设计时充分考 虑了企业的实际需求和痛点。通过模块化设计和灵活的部署方式，

EagleEye Analytics 合作，使用其 Talon 预测 分析系统。机器学习算法产生实时评分，以便更好地为理赔管理、定价、承 保等方面的决策提供信息。 保险公司应该不仅仅关注自己的数据集，还可以关注外部或公共的数据集， 才能实现持续的增长，开辟新的收入来源，推动商业模式的创新。 人工智能将帮助保险公司从大数据中获得更丰富的洞察力，甚至可能开辟新 的收入来源。55%的

实施数据挖掘与智能分析，形成多维度的决策支撑。  应用场景与反馈机制 o 明确具体应用场景，如安全监测、资源调度、旅客服务 等。 o 建立用户反馈机制，定期评估模型效果，进行迭代优 化。 在长期愿景方面，项目不仅关注技术的落地实施，更强调与相 关利益方的合作，通过构建开放的生态系统，形成政府、企业、科 研机构的协同创新，共同推动中国铁路事业向智能化、数字化方向 不断前进，为未来的智慧城市建设奠定基础。实现铁路沿线管理的 度学习模型 的具体应用，以及其在实际操作中的实现方式。 首先，要确定深度学习模型的主要任务，这些任务通常包括图 像识别、目标检测、语音识别以及视频分析等。针对铁路沿线三维 环境数据，我们特别关注以下几个方面的应用： 1. 图像与视频分析：通过卷积神经网络（CNN）对铁路监控视 频进行实时分析，有效识别铁路沿线的设备和障碍物，确保安 全运行。 2. 目标检测与分割：利用 YOLO（You 以下展示了应用层的简要架构图： 在实际的实施过程中，应用层的设计需要紧密结合后端数据层 和基础设施层，以确保数据的一致性和平台的稳定性。在应用层不 断迭代和优化的过程中，用户需求的变化也是我们需要重点关注 的，确保系统能够灵活适应新的应用场景。 2.3.3 展示层 展示层是系统架构中用户直接交互和获取信息的重要组成部 分，其主要功能是将后端数据和分析结果以直观、易于理解的方式 呈现给用户。

才能与世界进行互动, 更好地解决现实问题[3]. 当 前, 随着机器人技术和计算机科学的发展, 具身智 能受到更多的关注, 逐渐从概念走向实际应用, 而如何利用目前飞速发展的计算能力与人工智能 (Artificial intelligence, AI) 技术提高具身智能的表 现则成为学界与产业界的关注重点. 最近的研究表 明, 通过扩大语言模型的规模, 可以显著提高其在 少样本学习任务上的表现, 以 GPT-3 的能力仍然不足. 直接使用大模型进行机器人的动 作规划往往无法精确地控制结果, 难以进行细粒度 的操作, 如“抓住杯子”与“抓住杯柄”的难度截然不 同. 一些工作通过接受人类提示来加强模型对该区 域的关注的方式解决这一问题. 与 KITE[99] 类似, MOKA[85] 同样利用关键点进行低层次动作的推理. 不同的是, MOKA 中的关键点由用户在图像中标 出, 作者将该方法称之为视觉提示. 视觉提示有利 并结合其他 类型的地图 (如旋转、速度和夹爪状态等) 进一步细 化每个位置上的参数设定. 与 SayCan[74] 类似, 3D-VLA (3D vision lan- guage action)[63] 关注大模型对物理世界的知识不足 的问题. 3D-VLA 是一个生成视觉模型, 可以理解 并处理 3D 空间信息, 如场景的 3D 特征、点云、深 度图, 这些特征为模型提供了丰富的空间上下文, 使得模型可以通过其