49 3.2.2 数据格式转换.............................................................................51 3.3 地理信息系统（GIS）集成.................................................................53 3.3.1 GIS 数据的获取与整合. 如气象、交通、 旅游等，通过语义分析和深度学习实现智能决策，使铁路系统 能够更好地适应外部变化。 以下是本项目在实施过程中将开展的主要工作内容：  数据采集与模型构建 o 收集铁路沿线的地理信息、交通流量、环境监测等相关 数据。 o 建立三维 AI 大模型，通过持续学习优化模型性能。  平台开发与数据分析 o 开发集成平台，提供实时数据可视化与分析工具。 o 实施数据挖掘与智能分析，形成多维度的决策支撑。 大模型的应用方案中，技术方案的设 计与实现是确保系统有效运行的关键。该方案旨在通过构建高效的 三维模型，结合先进的人工智能技术，实现对铁路沿线环境的实时 监测、分析和决策支持。 首先，本方案的基础是高精度三维地理信息系统（GIS）和三 维模型的构建。通过利用无人机航拍、激光雷达（LiDAR）扫描等 手段，获取铁路沿线的三维空间数据。同时，结合多种传感器的数 据（如气象监测装置、视频监控等），可全面收集并叠加不同维度

结果的时效性和准确性。 为了进一步提高评估的可靠性，DeepSeek 还引入了外部数据 源，如宏观经济指标、行业发展趋势和市场竞争状况等。这些外部 因素与客户的内部数据相结合，有助于银行更全面地理解客户的信 用风险。 在实际操作中，DeepSeek 平台提供了一系列灵活的工具和界 面，供银行风控人员使用。例如，用户可以通过平台查看客户的信 用评分、风险评估报告以及相关的数据可视化图表。此外，平台还 600 万美元 12% 经济衰退情景 800 万美元 950 万美元 18% 市场崩盘情景 1200 万美元 1400 万美元 25% 最后，DeepSeek 的可视化工具还能帮助金融机构更直观地理 解风险预测结果。通过动态图表和风险热图，用户可以快速识别高 风险资产类别或市场区域，从而做出更明智的决策。 总体而言，DeepSeek 的市场风险预测方案不仅能够提升银行 的风险管理能力， 在金融银行领域，DeepSeek 通过其先进的客户关系管理 （CRM）功能，显著提升了客户互动和服务效率。系统能够整合来 自多个渠道的客户数据，包括交易记录、服务历史、在线行为等， 形成一个全面的客户视图。这使银行能够更好地理解客户需求，提 供个性化的服务和产品推荐。 DeepSeek 的 CRM 功能还包括智能化的客户细分和预测分 析。通过对历史数据的深入分析，系统能够识别出潜在的高价值客 户，并预测他们的未来需求和行为。这不仅有助于银行优化营销策

成本分析：对不同材料的价格波动进行分析，识别最佳采购时机。 - 人工成本分析：对比不同施工队伍的效率，优化人力资源配置。 - 机械成本分析：评估机械设备的利用率，避免闲置或过度使用。 通过这种多维度的分析，企业可以更好地理解成本构成，并制 定针对性的成本控制策略。 最后，在项目收尾阶段，DeepSeek-R1 能够生成详细的成本 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 效和透 明。 最后，DeepSeek-R1 提供了丰富的报表和可视化工具，用户 可以根据需要生成各类工程量清单报表，并进行多维度的数据分析 和图表展示。这些报表和图表不仅帮助项目管理人员更好地理解项 目进展和资源配置情况，还为决策提供了有力的数据支持。 通过上述功能，DeepSeek-R1 在工程量清单编制中的应用不 仅提高了编制效率，还显著提升了清单的准确性和项目管理的整体 水平 需求，进一步细分子类别，如将土建工程细分为基础工程、主体结 构工程等。 其次，在编码方面，DeepSeek-R1 能够根据国际或行业标准， 为每个清单项生成唯一的编码。这些编码不仅包括项目类别信息， 还可以包含地理位置、时间戳等其他相关信息，以便于后续的数据 检索和管理。例如，采用统一的编码规则，如 GB50500-2013《建 设工程工程量清单计价规范》中的编码体系，确保编码的规范性和 一致性。 为

数据结构。例如，Transformer 架构已经被广泛应用于这一领域， 其自注意力机制使得模型能够高效地捕捉不同输入元素之间的关 系。这种能力使得生成式模型在处理医疗记录、病历摘要和患者交 互等任务时，能够更精准地理解和生成相关信息。 其次，AI 生成式大模型在医疗领域的应用形式多样。例如，它 可以用于患者病历的自动生成，在医生输入关键信息后，模型能够 输出完整的病历文档。这不仅提高了医疗工作的效率，还在一定程 生成式大模型在医疗中的应用，需要建立一套有 效的数据管理和安全使用框架。这些框架应包括数据隐私保护、合 规性审查以及模型的持续监测。医疗数据通常涉及敏感信息，因此 确保数据安全与病人的隐私至关重要。 通过以下几点，我们可以更清晰地理解 AI 生成式大模型在医 疗场景中的实际可行性：  数据来源：利用电子健康记录（EHR）、医学文献和临床试验 数据进行模型训练。  模型类型：根据应用需求选择合适模型，如 GPT、BERT 2.2.2 应用案例 在当前医疗领域，AI 生成式大模型的应用案例逐渐增多，涵盖 了诊断、治疗、个性化医疗、患者管理等多个方面。以下是一些具 体的应用案例，通过展示其实际操作和成效，可以更好地理解 AI 生成式大模型在医疗场景中的潜力。 首先，在医学图像分析方面，AI 生成式大模型被用于处理和解 读医学影像，如 X 光片、CT 和 MRI。某些医院引入了基于深度学 习的大模型，能够

效整合来自不同领域的知识，如生态学、环境工程和社会科学 等，为决策提供综合视角。通过自然语言处理技术，文本模态 可以进行智能摘要、信息提取和情感分析。 2. 图像模态：图像信息在生态环境监测中起着关键作用，尤其是 在地理信息系统（GIS）和遥感技术的应用中。图像模态能够 捕捉到水体、植被及城市扩展等特征，从而对生态环境变化进 行监测。通过计算机视觉技术，图像模态可以实现物体识别、 变化检测以及区域评估等功能。 媒体等多种渠道的大量文本数据。这些信息能够为环境状况的 评估、政策制定及公众参与提供重要支持。 2. 表达能力：文本能够精准表达复杂的概念和情感，适用于描述 环境问题的影响、提出建议及撰写报告。这种表达的多样性使 得系统可以更好地理解和响应生态环保领域的多样化需求。 3. 适应性：文字模态可以根据不同的上下文调整语言风格和术 语，例如，针对技术文档和公众传播的内容均可灵活处理，不 同的文字表达能够精确吸引不同的受众。 4 以便于后续的融合。归一化可以帮助模型更好地处理各类数据，尤 其是在涉及多种不同单位的情况下。 在预处理完成后，应设计一个多模态数据融合框架，以便将各 类数据有机结合。该框架应使用以下方法： 1. 数据对齐：通过时间戳和地理信息对来自不同来源的数据进行 对齐，确保数据在同一时间和空间基准上进行比较和分析。 2. 特征提取：利用深度学习等技术，从不同数据源中提取出重要 特征，并构建统一的特征向量。这些特征可以包括环境因子的

在数据整合方面，AI 大模型不仅仅局限于视频监控数据的分 析，还能够与其他类型的数据源进行融合，包括社交媒体、传感器 数据等，从而建立更全面的公共安全态势感知能力。通过多源信息 整合，公共安全部门能够更全面地理解复杂的安全环境，提高方案 设计的科学性与可行性。 推动公共安全领域的 AI 大模型应用还需明确以下几个重点：  加强数据治理，确保数据隐私与安全。  推动跨部门合作，整合资源，提高数据共享的效率。 确性。对于每种异常事件，可以参考以下特征进行建模：  运动轨迹异常：人或物体的移动模式与常规行为存在显著差 异。  声音识别：通过音频分析，识别异常声响（如尖叫、撞击声 等）。  时间和空间因素：分析事件发生的时间段和地理位置，一些事 件可能在特定设备位置下更为常见。 在算法选择上，卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络 （LSTM）是当前主流的方法。CNN 可用于从视频帧中提取空间特 征，而 LSTM 等）、信息安全 和公众安全的政策条款。 2. 监控目的的合法性：必须明确视频监控的具体目的，通常包括 公共安全、犯罪预防或证据收集，并且仅限于达到预设目的的 必要范围内。例如，监控不应超出特定的时间段或地理位置。 3. 信息透明性：向公众传达监控的存在、目的及其管理方式。这 可以通过在监控区域设置清晰的告示标志，告知公众他们的数 据可能被收集的情况。 4. 数据处理规则：制定严格的数据处理及存储规则，包括：

日志和行为数据：使用 MongoDB 进行存储，利用其高吞吐 量和灵活的数据模型。  缓存层：引入 Redis 作为缓存数据库，提升系统的响应速度和 处理能力。 以下是一个简单的数据库选型对比表，帮助更好地理解不同数 据库的适用场景： 数据库 类型 适用场景 优势 局限性 Postgr eSQL 核心业务数据、复 杂查询 ACID 事务支持、高扩展 性、强大 SQL 功能 处理非结构化数据时效率 Web、移动端）及多种输入方式（如语音、文本）。 o 界面设计：采用响应式设计，支持多设备适配。 o 交互功能：支持自然语言处理、语音识别等交互方式。 o 数据分析：为用户提供数据可视化及分析工具，帮助其 更好地理解系统输出。 该模块的输出为直观易用的交互界面，提升用户体验。 上述模块之间通过标准化接口进行通信，确保模块间的高效协 作。在实际开发中，各模块可采用微服务架构进行部署，以提升系 统的可 "success", "data": { "result": true } } - 接口限流：通过令牌桶算法实现接口限流，防止恶意请求导致系 统过载。 为了更好地理解接口调用流程，以下是一个 mermaid 图示： 通过上述设计，确保接口的高效性、安全性和可扩展性，为系 统的稳定运行提供坚实基础。 4.4 数据流设计 在 DeepSeek 智能体开发中，数据流设计是系统架构的核心组

眼镜、 AR 党建沙盘等多渠道观看和体验  虚拟展厅程序后续可拓展延伸，打造元宇宙党建展厅  不受空间影响，展陈内容更丰富，宣传、教育面更广  可设置多样化互动，展陈方式更多元  不受地理位置影响，观看更便捷 --VR 虚拟学习展厅 3 方案优势及价值  更专业实用的党务工作工具，并有标准化规范化的 党务工作指引，指导三会一课、谈心谈话、公益活 动等各项工作开展；

检查改正 ⼊参检查 需要调用 API 指令微调 预训练 答案准确 DPO PART 04 大模型知识迁移打造运维专精模型： 工业场景需要增强可离线部署的小型 LLM 的日志分析能力，以更好地理解 Prompt • Although Vicuna has only 13B parameters, when equipped with LogPrompt

多模态模型能够处理和理解不同类型的数据，如文本、图像和声音。过去一年中，这一 领域取得了显著进展，尤其是在图像和文本的联合表示学习方面。这些模型不仅提高了任 务的性能，还增强了模型的泛化能力，使其能够更好地理解和生成复杂的数据模式。 今年5月，OpenAI在其春季发布会上推出了他们的最新旗舰模型：GPT-4o，该模型具 备强大的多模态实时交互能力。其对音频输入的响应时间最短为0.232秒，平均为0.32秒， 重点面 向企业场景的星火企业智能体平台，可一键接入讯飞AI能力、提供企业场景下高频的信 源、工具和技能，以开箱即用的方式快速构建企业智能体应用；并可通过打通内部信源，构 建企业知识大脑，更准确地理解企业需求、合理规划步骤，让企业轻松打造懂行业、懂场 景、知业务、会规划的AI助理。 进行垂直领域大模型的预训练、微调等技术环节，离不开领域内AI可用数据的治理和 应用。面向人工智能的数据治理 显著减少了模型在回答中的错误信息。 Query改写策略：为了解决提问语义不明的问题，算法专家设计了Query改写策略。通 过对原始查询进行语义分析和重构，提高了检索资料的召回率，使模型能够更准确地理解 和回应复杂的用户查询。 Stepback策略：针对复杂问题，设计了Stepback策略，将复杂问题进行拆解，简化检 索系统的任务。这一策略增强了模型在处理复杂查询时的表现，使其能够逐步分析和解答