项目编号： AI 大模型人工智能数据训练考评系统 建 设 方 案 目 录 1. 项目背景与目标............................................................................................6 1.1 项目背景....................................... 项目范围与约束..................................................................................10 2. 系统需求分析..............................................................................................12 2 .........................................................................................13 2.1.1 数据管理需求.............................................................................16 2.1.2 模型训练需求..

项目编号： AI 知识库数据处理及 AI 大模型训练 设 计 方 案 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................7 1.1 项目背景............................. .........................................14 2. 知识库数据处理方案..................................................................................15 2.1 数据来源及采集.............................................. 2.1.1 内部数据来源.............................................................................20 2.1.2 外部数据来源.............................................................................21 2.1.3 数据采集工具及方法

........................................................................................10 2. 系统需求分析..............................................................................................11 2 1.1 视频数据采集.............................................................................17 2.1.2 数据存储与管理.........................................................................19 2.1.3 实时处理与分析...... ...........................................................................................31 3.1 数据源与输入......................................................................................34 3.1.1

......................................................................................33 3.2.4 传感器数据模态................................................................................................. ...........................................................................................39 4.1 数据采集系统............................................................................................... ..................43 4.1.2 数据采集的频率与规范...........................................................................................................................45 4.2 数据处理与融合........................

2.1 实景三维建模技术..............................................................................16 2.1.1 数据采集方法.............................................................................18 2.1.2 建模软件与工具. 2.2 数据处理与分析.........................................................................28 2.3 系统架构设计......................................................................................30 2.3.1 数据层... ......................................36 3. 数据采集与处理..........................................................................................38 3.1 现场数据采集方案..........................................

...........................................................................................15 2.2 数据处理能力......................................................................................18 2.3 深度学习算法 预算编制与审核..................................................................................29 3.3 成本控制与分析..................................................................................30 3.4 招投标管理.... ...34 4. DeepSeek-R1 在工程量清单编制中的应用...............................................36 4.1 自动识别与提取工程量数据...............................................................39 4.2 清单项的智能分类与编码.................

图像识别与处理..................................................................................18 2.4 数据挖掘与分析..................................................................................20 3. 金融银行应用场景 3.3.2 语音识别与处理.........................................................................42 3.3.3 情感分析.....................................................................................45 3.4 欺诈检测.. 4.1 数据准备与处理..................................................................................71 4.1.1 数据收集与清洗.........................................................................73 4.1.2 数据标注与分类