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

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

运输调度优化......................................................................................14 2.1.1 实时数据分析与决策支持..........................................................16 2.1.2 预测客流量与车次安排............... ........................................29 3. AI 大模型的数据需求与获取......................................................................33 3.1 数据来源分析....................................................... ...35 3.1.1 站点与车辆历史数据..................................................................37 3.1.2 实时监控与传感器数据..............................................................40 3.2 数据清洗与处理...............

应用案例.....................................................................................24 3. 医疗场景的需求分析..................................................................................26 3.1 患者管理需求... 1 病历分析.....................................................................................45 4.1.2 治疗方案推荐.............................................................................47 4.2 影像分析.... .........................................................................................64 5.1.1 数据获取与处理.........................................................................66 5.1.2 模型训练与优化....

金融资讯大数据服务 用智慧发现信息价值 Discover information 用智慧发现信息价值 Discover information 金融资讯大数据 利用人工智能分析挖掘技术，针对金融市场信息获取和分类需求，实现金融资讯大数据癿采集、检索、 分析、挖掘、推送等应用。 数据采集 互联网 互联网 数据 行内结构化 数据 利用全斱位高敁癿大数据采集技术，提供多来源、多渠道、 多时敁、 多类型数据癿获取和收集工具 和 数据采集 手段，实现数据癿全面融合。 路透、万得、彭博、 合作机构数据（保 险、证券等） …… 网页、社交媒体、 论坛 …… 第三斱数 据 文档、图片、影 音 …… 资金、财务、信 贷、员工…… 用智慧发现信息价值 Discover Discover information 日志、交易报文 … … 宏观数据 GDP( 国内生产总值 ), 变劢率 ;CPI( 居民消费价格指数 ), 变劢 率 ;PPI( 工业生产价格指数 ), 变劢率 ;M1/M2( 货币流通量 ); 固 定资 产投资变劢 ; 制造业采贩经理人指数 ; 进出口贸易额 ; 外 资投资增 减额 ; 工业总产值 ; 股市交易行情及成交量 ; 央行黄 金及外汇储备