124 9.3 未来可能的技术创新........................................................................126 10. 参考文献.................................................................................................128 提供切实可行的解决方案。 5. 最后，预期该系统能提高公共安全事件的响应速度和处理效 率，最终实现更高层次的社会安全保障。 通过以上目的的实现，本文章希望为公共安全领域的相关研究 人员和从业者提供实用的参考，助力基层公共安全管理的智能化转 型。 2. 系统需求分析 “ 在 公共安全引入 AI ” 大模型视频智能挖掘应用方案 的系统需求 分析中，我们首先需要明确系统的目标和功能需求，该系统旨在通 监控范围及盲区分析：在部署前对目标区域进行详尽的分析， 确保 360 度无死角覆盖。  视频存储与带宽需求：在视频流高度压缩与存储的平衡中选择 合适的编码方式，并考虑到网络带宽的承载能力。 设备选择的标准可以参考以下表格： 设备类型 主要优势 适用场合 不足之处 网络摄像头 高清画质、远程访问 大多数公共场所 成本相对较高 模拟摄像头 成本低、易于维护 预算有限区域 画质一般 云台摄像头 全方位监控能力

.........................................................................................145 15.2 参考文献.........................................................................................147 15.3 用户行为分析功能通过收集和分析用户的操作日志，帮助系统 了解用户的行为模式和偏好。这些数据可以用于优化用户体验、个 性化推荐以及安全监控。分析结果可以以图表或报表的形式展示， 供管理员或用户参考。 为保障模块的稳定性和性能，建议采用分布式架构设计，数据 库可以选择 MySQL 或 PostgreSQL，并结合 Redis 进行缓存优 化。安全方面，除了数据加密外，还应定期进行安全审计和漏洞扫 社区支持和文档：选择一个有活跃社区和丰富文档的框架，可 以大大提高开发效率和问题解决能力。  性能和扩展性：根据项目的性能要求和未来扩展需求，选择具 备良好性能和扩展性的框架。 为了更好地比较这些框架，可以参考以下表格： 框架 语言 适用场景 学习曲线 社区活跃度 性能 Spring Boot Java 大型企业级应用 陡峭 高 高 Django Python Web 应用 中等 高 中等 Express

.....................................................................................141 12. 案例分析与参考................................................................................................... UUIDv4 格式 operation_t ype enu m 是 操作类型(create/update/delete/query) payload array 是 数据对象数组，单元素结构参考实体模型定义 callback_url strin g 否 异步回调地址，需符合 HTTPS 协议 retry_policy objec t 否 重试策略配置，默认 3 次指数退避重试 推送机制采用分级触发模式，根据置信度阈值决定建议呈现形 式： 1. 高置信度（>85% ）建议直接以醒目气泡形式展示关键话术 2. 中置信度（60-85% ” ）建议折叠在侧边栏建议池，标注 可能需要 ” 的参考 3. 低置信度（<60%）建议仅记录在交互日志供人工调取 技术实现上建立双通道反馈回路：前端通过 WebSocket 保持 与推理服务的持久连接，确保建议延迟控制在 800ms 内；后端采

序能力， 常用在推荐系统或信息检索任务中。 此外，对于生成模型（如自然语言生成或图像生成），可以使 用 BLEU、ROUGE 或 Perplexity 等指标。BLEU 通过计算生成文本 与参考文本之间的 n-gram 重叠来评估生成质量，常用于机器翻译 任务；ROUGE 则通过计算召回率来评估生成文本的覆盖率，适合 摘要生成任务；Perplexity 则通过计算模型对测试数据的似然性来 100Gbps 以太网，确保节点间数据交换的低延迟和高吞吐量。 - 网 络拓扑：建议使用 Fat-Tree 或 Dragonfly 拓扑结构，以减少通信 瓶颈并提高网络效率。 以下是一个硬件资源配置的参考表格： 资源类型 配置建议 备注 GPU NVIDIA A100/H100, 8-16 卡 根据模型规模动态扩展 CPU AMD EPYC 或 Intel Xeon, 64 核以上 高主频，多核支持 本进行深度校验，结合预定义的业务规则和机器学习模型，进一步 排除异常数据；第二级则由人工审核团队进行，重点检查数据的实 际意义和业务适用性。审核团队通常由领域专家组成，他们在审核 过程中可以参考历史数据、行业标准以及相关文档，确保数据的准 确性和实用性。 在审核过程中，系统会记录每一次操作，包括校验结果、审核 意见以及最终的处理决定。这些记录不仅用于后续的审计和回溯， 还可以作为优

最后，工程结算阶段是造价管理的收尾环节。在这一阶段，需 对工程的实际成本进行全面核算，并与预算进行对比分析，总结经 验教训。大模型可以通过自动化核算功能，快速生成结算报告，并 通过数据分析，评估项目的成本控制效果，为后续项目提供参考。 同时，还需关注结算资料的完整性和合规性，确保结算工作的顺利 进行。 在整个工程造价过程中，大模型的应用可以显著提升各环节的 效率和准确性。通过智能化分析、自动化生成和动态监控，能够有 格、人工费率等）的完整性和准确性。  预算分解：将总预算按分部分项工程进行细化，便于后续管理 和控制。  多方案比选：基于不同假设条件（如材料价格波动、工期变化 等）生成多个预算方案，供决策者参考。  审核反馈机制：建立预算审核的反馈机制，确保审核意见能够 及时传达并落实。 为了进一步优化预算编制与审核的效率，可以利用 DeepSeek- R1 大模型的多维数据分析功能，结合以下表格展示不同方案的对 结算报告。报告中不仅包含实际成本与预算的对比分析，还会指出 成本控制中的亮点与不足，为后续项目提供经验借鉴。同时，模型 还可以根据项目的最终成本数据，更新成本数据库，为未来项目的 成本估算提供更准确的参考。 通过以上方式，DeepSeek-R1 大模型为工程造价管理提供了 全方位的成本控制与分析支持，帮助企业实现精细化成本管理，提 升项目的经济效益。 3.4 招投标管理 在工程造价中，招投标管理是确保项目顺利实施的关键环节之

关键信息，迅速分类和指派给相关责任部门，有效缩短响应时间， 并提升问题解决的效率。同时，通过分析历史投诉数据，AI 能够识 别出常见问题，从而推动服务的持续优化。 为了更清晰地展示客户服务智能化的应用场景，可以参考以下 表格概述不同 AI 应用的功能及其带来的效益： 应用场景 功能描述 带来的效益 智能客服系统 实时响应用户询问 提升响应速度，减少人力成本 个性化服务 根据历史数据提供出行建议 提升用户满意度，优化出行体验 效搜索。通过定义目标函数，并结合搜索算法，这些工具能够快速 找到最优的超参数组合。 最后，调优过程中应监控模型的性能指标，包括准确率、F1 分数、AUC 等，这些指标能够作为模型优劣的重要参考。应确保超 参数的调优不仅使模型在训练集上表现良好，还能保证在验证集和 测试集上具备较好的泛化能力。 为了更好地展示超参数调优流程，以下是一个简化的调优流程 示意图： 通过上述步骤和技巧，结合具体的城市轨道交通数据特征，对 了几个关键步骤。首先，通过深度学习对历史运行数据进行分析， 提取出乘客流量、车速、故障频率等重要特征，从而建立了一套预 测模型。该模型能够预测未来一段时间内的客流变化和列车运行状 态，进而为调度决策提供参考基础。 接下来，系统集成了实时数据采集模块，通过传感器和监控设 备不断收集各个站点及列车的运行状态。这些数据实时上传至云 端，通过 AI 算法进行处理，形成对当前交通状态的全面认识，能 够及时反映列车延误、突发故障等情况。

合方式进行解 析，提升元景大模型对相关内容的召回率。 造船规范知识问答  针对2D船舶设计图纸中不同标尺参数，运用元景多模态大模型进行 识别，精准输出设计参数信息，为设计师精准建模提供必要参考；  面向不同船厂的设计规范、图纸中不同类型的线材，运用元景视觉 大模型进行分割检测，有效提取船舶轮廓、不同船舱的设计要素， 输出3D建模所需的信息要素，提高设计师看图建模的工作效率。 翻模设计 -31- 认识大模型的局限性：幻觉 n 什么是大模型的幻觉？  生成式语言模型在生成文本或者回答问题时，产生与事实不符或者逻辑 错误的内容，即“一本正经地胡说八道”  示例1：一篇根本不存在的参考文献（右图） n 大模型幻觉产生的原因  目前的大模型结构和训练机制：基于概率的生成模型，本质上没有理解 自己所学习的内容  缺乏对真实世界的有效建模方式和全息感知能力  训练数据的局

智慧诊断的应用领域也在逐渐扩展，包括空气质量监测、水体 污染治理、土壤环境管理等多个方面。例如，通过智能监测站点收 集空气质量数据，运用机器学习技术预测未来几天的空气质量变 化，为政策制定提供参考。 在实际应用中，智慧诊断的效果表现为：  通过构建生态环境综合信息平台，提升了生态环境管理的智能 化水平。  行政部门能够快速响应突发的环境事件，降低了环境风险。  企业在生产活动 解决路径。具体而 言，本文的目的主要集中在以下几个方面。 首先，通过整合多种类型的数据源，如遥感数据、传感器数据 和环境监测数据，构建一个全面的环境数据集。这种数据集将为生 态环保提供全面的参考依据，使得相关决策更具科学性和针对性。 例如，基于机理模型和 AI 算法，可以在生态管理中识别潜在的环 境风险，实现实时监测和预警。 其次, 借助多模态 AI 大模型的强大分析能力，我们可以对复杂 估模型。通过训练模型，能够实现对未来生态状况的预测。  监测与反馈：利用建立的模型进行持续监测，定期更新数据， 通过图像反馈及时发现生态问题并制定相应的污染治理或生态 恢复方案。 应用实例可以参考如下： 应用领域 具体实施 预期效果 植被监测 使用多源遥感图像定期监测 植被生长状态 识别出植物枯萎、病虫害等 生态问题 水体监测 分析水域图像与水质传感器 数据 及时发现污染源，计算水质

体系，加速基础设施绿色升级；深度开展融合创新实践，助力产业 生态繁荣发展。 《2025 综合算力指数》全面呈现了我国综合算力发展现状，挖 掘各地区综合算力发展问题，并给出发展建议，为我国算力产业“点、 链、网、面”体系化发展提供参考，为数字中国建设实现跨越式发展 筑牢根基。 时间仓促，报告仍有诸多不足，恳请各界批评指正。后续我们 将不断更新完善，如有意见建议请联系中国信通院研究团队： dceco@caict.ac.cn。 动地区经济与社会的全面数字化转型，缩小东、西部算力发展水平 差距，促进区域协调发展。 引导资源合理配置。当前我国算力生态仍较“碎片化”，算力的 需求与供给之间不能完全精准适配。对我国进行综合指数分析可以 为算力中心的规划布局提供参考，避免投资浪费，使资源能够更好 地满足算力发展需求，提高资源利用效率。 （二）综合算力指数 综合算力指数 13 省级行政区综合算力指数 Top10 分别为河北省、江苏省、广东 省、浙江省 止时 间为 2025 年 3 月底。各指标的数据来源于中国算力平台及工信部、 中国信通院、各地方政策文件、文献、公开数据整理。 附件二 计算方法 计算方法：指标的标准化，采用极差标准化法，即参考每项指 标的最大值、最小值，利用极差标准化公式对各项指标数值进行标 准化处理。确定指标权重，针对形成指数体系的一级、二级、三级 指标，通过基于专家打分法的层次分析法（AHP）方法，得到指数

为了保证数据分布的均匀性，可以采用分层抽样（Stratified Sampling）方法。 此外，为了确保数据处理的透明性和可追溯性，需要建立完善 的数据处理日志系统，记录每一步的操作和参数设置。日志系统的 设计可以参考以下表格： 步骤 操作描述 参数设置 结果记录 数据去重 去除重复记录 无 去重后数据条数 缺失值处理 插值法填补缺失值 插值方法：线性 处理后的缺失值数 异常值处理 3σ 原则识别异常值 σ=3 技术，将请求分发到多个模型实例上，以提高系统的整体吞吐量。 为了更好地管理模型部署的各个环节，建议采用详细的记录和 日志系统。这不仅有助于在模型出现问题时快速定位原因，还可以 为后续的模型更新和维护提供参考。日志系统应记录模型的启动时 间、推理时间、错误信息等关键数据，并定期进行备份以防止数据 丢失。 为了确保模型部署的顺利进行，建议定期组织培训和演练，使 相关技术人员熟悉整个部署流程和应急处理方案。培训内容应包括 业务场景，如客户查询、风险评估、交易处理等，以确保模型在不 同负载下的表现。 性能测试可以分为以下几个步骤： 1. 基准测试：在无负载情况下，测试模型的基本性能指标，包括 单次请求的响应时间和资源消耗。这为后续测试提供了参考基 准。 2. 负载测试：逐步增加并发用户数或请求频率，观察模型在不同 负载下的表现。重点关注响应时间的变化趋势和系统资源的使 用情况。下表展示了在不同并发用户数下的响应时间和 CPU 使用率：