产品供应链数据：整理了 28 大类通用零配件、 10 万件标准件模型、供应商数字产品 1.9 亿件 14 亿 + 36 万 + 1.9 亿 + 6000 万 + 23 万 + 42 万 + 最具权威的产业链、供应链数据资源 海量数据资源 国家工业互联网大数据中心 浙大 CCAI 产业链大数据中心 工信部采购中心 高管信息 法人社会组织 招标采购公告 招投标主体 每日招采公告 标的数据

其次，DeepSeek-R1 能够基于多维度的数据分析，自动生成 预算审核报告。报告中不仅包含详细的预算对比分析，还会列出潜 在的风险点和优化建议。例如，模型可以通过分析不同供应商的价 格和服务质量，推荐最具性价比的采购方案，从而降低整体成本。 此外，模型还支持动态优化功能。在预算编制过程中， DeepSeek-R1 可以根据项目进展和外部环境的变化，实时调整预 算方案。例如，当市场价格出现波动时，模型能够自动更新材料成 在预算编制与审核过程中，DeepSeek-R1 大模型通过历史数 据对比分析，能够显著提升精度与效率。首先，模型能够自动调取 项目数据库中的历史预算数据，并根据当前项目特征进行相似度匹 配，筛选出最具参考价值的案例。通过对历史数据的清洗与标准化 处理，DeepSeek-R1 能够快速生成对比分析报告，帮助预算编制 人员识别成本波动趋势及潜在风险。例如，针对某类建筑材料价格 在近三年内的波动情况，模型可自动生成如下分析结果： 多维度评估，并生成详细的评审报告。这不仅提高了评审效率，还 减少了人为因素对评审结果的影响，确保了评审过程的公正性和透 明度。此外，DeepSeek-R1 还能够对投标方的历史表现、市场信 誉等进行综合分析，帮助招标方选择最具合作价值的供应商。 在合同管理阶段，DeepSeek-R1 通过智能合同分析功能，能 够自动提取合同中的关键条款（如付款条件、违约责任、交付期限 等），并与招标文件中的要求进行比对，确保合同内容的准确性和

数据编码：对于分类变量，使用独热编码或标签编码等将其转 化为数值型格式，便于模型处理。 最后的数据缩减步骤，目的是在尽可能保持重要信息的前提 下，减少数据规模。常用技术包括：  主成分分析（PCA）：提取数据中最具信息量的成分，减少特 征维度。  相关性分析：移除与目标变量相关性低的特征，简化模型复杂 度。 数据预处理的实施效果将在直接影响后续的模型训练和预测结 果。通过实施以上步骤，可以为智能诊断系统提供更加优质的数据 主要任务包括数据清洗、数据归一化及特征选择。通过消除噪声和 异常值，我们能够提升模型的训练效果；而归一化处理则确保了各 个特征在同一量级上，避免了某一特征对于模型训练的过度影响。 此外，特征选择能够帮助我们识别出最具影响力的特征，从而减小 模型的复杂度，提高训练速度和预测精度。 一旦完成数据预处理，接下来的阶段是模型的选择与构建。我 们可以基于需求选择合适的模型类型，例如深度学习模型、决策树 模型或支持

市场数据进行清洗、特征提取和预处理。数据清洗包括处理缺失 值、异常值以及数据标准化，确保输入数据的质量。特征提取则依 赖于技术指标、基本面数据以及市场情绪等多维度信息，通过主成 分分析（PCA）或递归特征消除（RFE）等方法筛选出最具预测能 力的特征集。 接下来，我们选择适合的深度学习模型架构，如卷积神经网络 （CNN）、长短期记忆网络（LSTM）或 Transformer 模型。CNN 适用于捕捉市场中的局部模式，LSTM 计模型开发交易策略。该模块将利用 DeepSeek 算法进行深度学习 和模式识别，以发现市场中的潜在机会。策略开发过程包括特征选 择、模型训练和参数优化。特征选择阶段，系统将通过计算各个特 征的贡献度，筛选出对策略最具影响力的变量。模型训练阶段，系 统将使用历史数据对模型进行训练，并通过交叉验证确保模型的泛 化能力。参数优化阶段，系统将利用网格搜索或贝叶斯优化方法， 找到最优的模型参数。 回测模块负责对开发好的策略进行历史数据测试，以评估其在

险行业数据和业务场景数据进行二次训练或模型微调，研发大模型保险专业领域能力，聚 焦车险全线上销售机器人意图识别、客服机器人信息抽取和工单小结、人伤理赔机器人智 能定损、产险智能外呼机器人通用对话和意图识别等场景，以最具性价比的方案满足应用 需求。深度优化模型结构，完善推理技术，实现多模型协同融合调度，提高模型效果、降低 响应时效，使客户体验提升的同时降低模型硬件成本。 3.2.1.2 多尺寸大模型构建 ��