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

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；

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

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

够为具身智能提供全面和准确的理解. 在实际应用 中, 这意味着具身智能能够更好地适应环境变化, 理解各种操作对象, 解决各种复杂问题. 大模型的强大理解能力也能为具身智能带来与 人类无障碍沟通的能力, 能更有效且准确地理解用 户需求, 而大模型的长对话能力也使其具有处理复 杂任务的能力, 并规划长期目标. 这些特点都使得 具身智能有别于传统的仅面向单一任务, 或同质任 务的传统机器人, 使其具有更强的自主性与适应性 language model, VLM) 骨干扩展了一个掩码解码器和一个特殊特 征, 用于预测可操作性图. 实验证明, 该方法能够综 合理解场景的多个方面, 包括物体及其部分的检测、 定位和识别、场景的地理空间布局、3D 形状和物理 特性, 以及物体与人类潜在的交互功能, 此外还能 够处理全新的动作, 显示出一定的泛化潜力. 随后, Affordance Diffusion[95] 提出一种基于扩散模型的 通过 利用互联网上的人类行为视频来训练一个视觉可供 性 (Visual affordance) 模型, 该模型能够估计人类 在场景中的可能交互位置和方式, 通过从人类的视 频中学习, 使得机器人能够更好地理解和预测人类 的交互行为. 视频预训练 (Video pre-training, VPT)[33] 提出 了一种预训练方法, 通过观察未标记的在线视频来 训练能够在序列决策领域 (如机器人技术) 中行动