· · · 97 5.1.6 中国太保· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 99 5.1.7 华农保险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 104 5.1.8 众安保险· · · · · · · · · · · · · 107 企微运维机器人· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 108 华农保险大模型微调效果· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 111 众安AIGC中台-众有灵犀· · · · · · · 人保大模型充分利用人保海量语料、数据及行业知识的优势，通过私有化部署及近百 次模型迭代优化，研发了人保首个百亿级参数的专属问答领域大模型。在通用能力基础 上，人保专属问答大模型提升了多轮口语化复杂意图理解能力、情感理解与共情能力，新 增了敏感问答拒识能力，并且针对保险具体应用场景，实现了条款咨询问答能力、业务逻 辑推理能力、多文档多知识点融合能力的全面突破。目前人保专属问答大模型已在代理人 赋能、智能客服等场景试点

information 百度 搜狗 公众号 公众号 搜索 引擎 媒体 媒体 1 、江苏阳光以无限售流通股 10,000 万 股 质押给恒丰银行无锡分行 2 、江苏阳光以法人股 3500 万股向中国 农 业银行江阴市支行贷款 4200 万元， 并向 江阴支行提供质押担保 3 、江苏阳光为控股子公司宁夏阳光硅业 有限公司提供担保 4 、海润光伏用价值 1000 万元房产为江 苏 阳光向中国银行江苏分行提供连带责 宇顺、铨银高科、 ST 华泽 宝能系 广东 姚振华 万科 A 、中炬高科、韶能股份、南玻 A 鹏欣系 上海 姜照柏 国中水务、鹏欣资源、大康农业 万向系 浙江 鲁冠球 万向钱潮、顺发恒业、承德露露、万向 德农 茂业系 广东 黄茂如 茂业通信、茂业商业、 ST 商城 4 、关联关系图谱：通过互联网采集平台，整合行内外客户关联与交易信息，通过 OEC 平台进行深度挖掘与加工，识别 4 类 客 户关联关

生效日期 2023-01-01 影响 7 政策内容 推动制造业高端化、智能化、绿色化发展，大力发展服务型制造。同时，加快大数据、网络、人工智能等新技术的深度应用，促进现代服务业与先进制造业、现代农 业融合发展。 政策解读 该政策旨在，推动智能软件研发行业提升产品质量和创新水平，强调标准化、安全性与用户体验，促进技术自主可控，鼓励企业加大研发投入，增强国际竞争力，支 持智能软件在各行业的深度融合与应用。

机器人的回复不仅在内容上有相关性，在情绪上也要有一致 性 • 将回复的情绪分为不同类型，作为特征进行训练 • 生成时可根据不同情绪生成不同回复 对话机器人的个性化 - 情 绪 [Zhou 2018] 对话机器人的个性化 - 情 绪 [Zhou 2018] 对话机器人的个性化 - 身份属 性 [Qian 2018] • 机器人的身份属性在对话过程中要保持一致 • 姓名、性别、年龄、爱好等等

教育企业直接合作基座大模型发展AI教育产品/服务 教育企业直接引入优质大模型，以API云端调用发展AI教育的路径愈发清晰、可 行。通过合作头部大模型，教育企业可节省技术、算力等方面的资金与人员投入， 更专注于应用场景，发挥自身学情数据、教育业务、行业认知层面的优势，深度挖 掘AI教育模式及产品服务创新。 截至目前，DeepSeek能力主要落地于智能教育硬件产品、AI教育应用、教育内容 制作、客服家校沟通、教育企业内部业务等方向，通过结合通用大模型的能力优势

 投票选举  问卷调查  微博朋友圈  其它定制功能 特色功能模块建设 -- 大数据中心 平台功能  利用大数据技术提取信息库中的数据，对 党组织党员情况、学习数据、党务工作情 况、平台运营情况等进行汇总统计。  以整个党内生活数据为基础，进行智能分 析，提醒各项工作事务执行情况，指导工 作开展。  以图表形式直观展示应用单位党建工作开 展情况，便于展示和监督。

23 各银行 DeepSeek 落地进展情 况 金融机构 n AI 技术落地不及预期的风险。从研发到实际应用的转化过程里， AI 技术遭遇了诸多阻碍。算法的复杂性、数据质量的 参差不齐， 以及应用场景的适配难题， 可能阻碍 AI

取相应措施强化安全管理。 情感分析的核心在于利用深度学习和计算机视觉技术，提取视 频中人物面部表情、姿态和语音情感等多维度数据。系统通过预训 练的情感模型，能够识别出诸如快乐、愤怒、悲伤、恐惧等基本情 感。 在视频分析过程中，系统首先会对输入的视频进行帧分割和关 键帧提取，然后利用卷积神经网络（CNN）对面部特征进行分析， 进而通过情感分类模型实现情感的自动识别。具体流程如下： 1. 视频输入：系统获取监控视频流。 面部检测：采用人脸检测算法（如 Haar Cascades 或 SSD） 定位面部区域。 4. 特征提取：通过 CNN 模型提取面部表情特征。 5. 情感分类：将提取的特征输入训练好的情感分类模型，输出情 感标签。 通过以上流程，系统能够有效捕捉到不同情感状态的瞬时变 化，为相关部门提供关键的情感信息。研究表明，情绪的及时监控 和分析能够有效提高事件处理的效率和针对性。此外，情感分析在 公共 人员的失误或恶意行为导致的数据泄露。 合规性审查是数据隐私保护的重要环节。定期对数据处理过程 进行合规性审查，确保所有操作都符合相关法律法规，特别是在获 取用户同意、数据处理和存储等方面。此外，应建立完善的用户知 情机制，明确告知视频监控的目的、范围和数据的使用方式。 在数据分析阶段，使用 AI 模型进行智能挖掘时，必须遵循最 小化原则，只分析与公共安全相关的数据部分，避免不必要的数据 收集与处理。同时，使用数据去标识化技术，使得即使数据被泄

、访问控制和定期安 全审计等措施。具体来说，可以使用加密技术保护数据传输和存储 过程中的安全，设置严格的用户权限管理，防止未经授权的访问。 再者，数据可用性风险指数据在需要时不可用或难以获取的情 况。这可能是由于数据存储故障、网络问题或数据源的不稳定造成 的。为此，应建立数据备份和恢复机制，确保在数据丢失或损坏时 能够迅速恢复。同时，与数据供应商签订服务质量协议（SLA）， 保证数据的持续可用性。 完整性和兼容性。 通过上述措施，可以有效降低技术风险对项目的影响，确保知 识库数据处理及 AI 大模型训练项目的顺利实施。同时，建议在项 目实施过程中建立技术风险监控机制，定期评估技术风险的变化情 况，及时调整应对策略，确保项目的整体可控性和成功交付。 5.3.2 数据风险应对 在数据风险应对方面，首先需要建立全面的数据质量监控机 制，确保数据在采集、清洗、存储和处理过程中的准确性和完整 等工具模拟高并发场景，评估系统的响应时 间和稳定性。测试过程中发现的问题将记录在缺陷管理系统中，并 按照优先级进行修复和重新测试。确保所有问题得到解决后，团队 将编写详细的测试报告，包括测试用例、测试结果和问题修复情 况，作为下一阶段验收的依据。 为更好地管理集成测试过程，以下测试计划表将被采用： 测试类型 测试工具 测试目标 预计时间 接口测试 Postman 验证模块间数据传递的准确性 5 天 功能测试

通过部署音频采集设 备，记录生态系统中的声音并进行分析，利用频谱分析和机器学习 技术快速识别鸣叫声和其他音频信号，进而推测物种的存在与活 动。通过声音模式的变化，AI 模型还可以判断生态环境的变化情 况。 另外，文本数据同样不可忽视。科学研究、环境评估报告和公 众参与的调查问卷等，均可为多模态 AI 提供重要的上下文信息。 通过自然语言处理技术，分析文本记录中涉及的生物多样性相关信 息 卫星遥感监测：通过遥感数据获取恢复区域的植被覆盖变化， 例如利用 NDVI（归一化差异植被指数）分析植被绿化情况。 2. 地面监测：组织生态学团队进行实地调查，观察和记录植被的 种类、数量及健康状况，尤其是重点监测指示性物种的恢复情 况。 3. 生态模型模拟：运用生态模型工具，模拟不同恢复方案对生态 系统的潜在影响，以预测未来的发展趋势。 接下来，AI 模型将综合上述数据，通过深度学习算法分析当前 生态恢复效果与历史数据的差异，提供定量评估结果。以下是一些 影响到评估的方向与深度。针对生态恢复项目的不同类型和地区特 征，评估目标需结合具体情况进行精细化设定。以下是生态恢复效 果评估的主要目标： 首先，评估生态恢复的生物多样性变化，包括物种的恢复情 况、生态系统完整性以及栖息地质量的改善。我们将通过监测恢复 区内的植被种类、动物种类及其数量，分析其对生态系统健康度的 影响。 其次，明确生态服务功能的恢复情况，包括水土保持、碳贮存 以及