DeepSeek-R1 大模型作为一种前沿的人工智能技术，凭借其 强大的数据处理能力和深度学习算法，能够在工程造价领域发挥重 要作用。该模型能够快速处理和分析海量的历史项目数据、市场行 情信息以及建筑材料价格波动，从而为造价工程师提供更为精准的 成本估算和预测。此外，DeepSeek-R1 还能够通过自然语言处理 技术，自动解读建筑图纸、合同文本等技术文档，进一步减少人为 干预，提高工作效率。 此外，DeepSeek-R1 大模型还具备良好的可扩展性和适应性， 能够根据不同项目的需求进行定制化配置。例如，在处理大型基础 设施项目时，可以增加对地质条件、环境保护等复杂因素的考量； 而在住宅建设项目中，则侧重于材料成本和施工周期的优化。 综上所述，DeepSeek-R1 大模型在工程造价领域的应用，不 仅能够显著提升工作效率和准确性，还能为行业带来全新的智能化 解决方案。通过将先进的人工智能技术与传统工程造价方法相结合， 化分析能力，能够有效提升造价管理的精确度和效率。 在当前的工程造价实践中，项目管理者面临着以下主要挑战： - 数据量大且复杂：建筑项目涉及的数据类型繁多，包括设计图纸、 材料价格、人工成本、施工进度等，传统方法难以高效处理。 - 动 态变化快：市场材料价格、人工成本等因素波动频繁，传统的静态 分析方法无法及时响应变化。 - 跨专业协作难度高：造价管理需要 与设计、施工、采购等多个专业部门协同工作，信息流通不畅容易

现在 ：主导权和卡脖子争夺 过去 ：分段互补合作模 式 终端 制造 技术标准 核心专利 核心器件 高端设备 基础支撑保障 供应风险 政府决策需求 企业创新需求 航空航天、轨道交通、新材料、新能源、电子信息等战略产业、未来产业对产 业信息智能分析提出重大需求，呈现广泛、持续增长的发展态势。 产业发展决策：广阔的社会需求 关键核心技术突破 创新链产业链融合 科技创新体系优化 产业发展趋势预测 产业化应用场景研判 产业发展 方向研判 产业经济面临挑战 · 产业基础能力不足 产业基础能力的不足是一个重要挑战。在核心 技术、装备、原材料等方面，中国与国际先进 水平之间存在明显差距 · 产业创新生态亟需完善 产业的发展依赖于完整的产业体系 , 中国的基础 设施、技术标准、检测认证和监管体系尚不健 市场需求是驱动产业经济发展的关键因 素 全球经济发展，产品和服务的需求不断变化和 升级，为产业经济提供了广阔的发展空间 · 技术进步是推动产业经济发展的重要力量 新技术、新工艺和新材料的涌现，为产业经济的 升级和转型提供了强大的动力 · 政策环境对产业经济的发展具有重要影响 在政策的引导下， 一些具有战略意义的新兴产业 和领域将得到重点扶持，从而加速其发展和壮大

党员个人信息管理 包含党员各项信息档案管理，荣誉与惩罚公示等。 党务工作全流程管理 会议管理 教育培训 考评管理 活动管理 发展党员 换届选举 平台功能 提供标准化管理流程指引、党务工作全流程管理、所有材料电子化存档  涵盖对各类会议创建、通知、签到、 签退、会议纪要上传存储、会议纪 要审核等环节的全流程管理。 全流程管理 会议管理 平台功能  提供标准化流程指引；  通过平台提交入党申请，系统将根据党 党员志愿者 + 群众志愿者 + 社会组织企 业 活动发起 党组织发起公益活动 活动预约 希望参加的党员、居民进行活动预约 活动开展 活动开展 / 拍照、视频记录 活动记录 记录活动过程 / 上传活动材料 / 心得分享 平台功能  微课随学：微课形式体现，通过碎片化时间学 习，让学习党课无时无刻。  学而致用：每个课时学习完成都有匹配课时内 容的考试，时刻了解党员学习成果。  寓益于学：信息展示、交流互动，帮助党员收

处理 技术从大量的科学文献中自动提取知识，生成研究 假设，驱动科学试验，开启了科学发现的新模式。 材料科学领域的研究人员利用无监督词嵌入技术自 动学习该领域科学文献，通过高维向量空间的位置 关系分析不仅能捕捉材料结构、属性、元素周期表 等抽象概念，还能发现隐藏的结构-属性关系，从而 找到新的热电材料[14]。利用人工智能技术捕捉人类 未充分探索领域的隐性联系，从而形成新的知识结 构，推动学科知识创新，是一种科学发现模式的创

培训计划制定..................................................................................119 12.2 培训材料准备..................................................................................121 12.3 培训实施. 核，以评估用户的学习效果，并根据测试结果提供个性化反馈和进 一步的学习建议。 为了确保培训的持续性和有效性，建议建立用户社区或论坛， 鼓励用户分享使用经验和技巧，形成互助学习的氛围。同时，定期 更新培训材料，确保用户能够及时了解智能体的最新功能和优化改 进。 在培训过程中，以下关键点需要特别注意：  操作手册：提供详细的操作步骤和截图，确保用户能够按图索 骥。  案例分析：结合实际业务场景，展示智能体在不同情况下的应 问题，通过实践巩固所学知识。 培训计划的时长应根据用户的基础水平和需求灵活调整，建议 基础培训为 1-2 天，进阶培训为 3-5 天，实战演练为 1 周。培训内 容应模块化设计，每个模块包含明确的学习目标、教学材料和评估 标准。例如，基础培训模块可包括：  智能体的系统架构与工作原理  基本操作与命令使用  常见问题的排查与解决 评估方式应多样化，包括理论测试、操作考核和项目实战表 现。培训

此外，企业预计通过自主化运营能缩减约16% 的碳排放，这将直接帮助企业达成其可持续发展 目标。 再者，自主化运营能够增强企业韧性，以更好 地应对网络攻击、人才短缺、地缘政治动荡、极端 天气事件以及原材料稀缺等风险。我们发现，企业 预计应对中断的反应时间和恢复时间将分别缩短 62%和60%（见图1）。这种强大的韧性在供应链 中断愈发频繁和严重的当下尤为重要。 自主化系统仍处于发展的初期阶段，大多数 5. 供需集成计划 6. 生产排程/物料需求计划（MRP） 7. 运输计划 8. 维修与备件计划 运输 9. 10. 11. 12. 13. 仓库拣选与处理 原材料与零部件补给 运输准备（包装与装载） 运输（货运） 产品搬运 生产制造 14. 15. 16. 生产/制造 产品组装 产品包装 设置、维修与切换 质量与生产控制 运营采购 预警、风险、改进 这些洞察客观地展现了企业在供应链自动化和自主决策能力方面的现状和未来发展。基于这些发现，我们 开发了一套成熟度模型，将自动化水平与机器自主决策相结合，对自主智能供应链的成熟度进行综合评分。 免责声明： 本文档所含材料反映了截至首页所示编制日期可获取的信息，但全 球形势瞬息万变，相关立场可能会发生变化。本内容仅为一般信息之目 的提供，未考虑读者的具体情况，且不应取代向我们的专业顾问进行的 咨询。在适用法律允

为银行信贷审批注入新动力， 助力审批流程实现智能化与自动化。 n 苏商银行应用 DeepSeek-VL2 多模态模型，通过构建“多模态技术 + 混合专家框架”的创新体系，实现对嵌套表格、影 像资料等复杂场景材料的精准解析，将信贷材料综合识别准确率提升至 97% 以上，信贷审核全流程效率提升了 20% 。 图表：苏商银行 AI 布局 资料来源：苏商银行公众号，中泰证券研究所

.......................................................................................121 13.2 培训材料.........................................................................................123 13.3 支持渠道 方便员工随时查阅和学习。通过系统的培训计划，确保团队具备足 够的专业能力，为 Deepseek 大模型在银行系统中的成功部署和高 效运行奠定坚实基础。 13.2 培训材料 培训材料的设计和开发是确保银行系统员工能够有效使用 Deepseek 大模型的关键步骤。首先，培训材料应包括详细的用户 手册，涵盖从系统登录到高级功能的每一步操作指南。用户手册应 使用简洁明了的语言，避免过多的技术术语，以确保所有银行员 工，无论其技术背景如何，都能轻松理解。 示。这些资源应通过实际案例展示如何使用 Deepseek 大模型进行 数据分析和决策支持。视频内容应分段设计，每段专注于一个特定 的任务或功能，方便用户根据需要选择性地观看和学习。 此外，培训材料还应包括一系列的操作练习和模拟测试。这些 练习可以帮助用户在实际操作中巩固知识，而模拟测试则可以在不 干扰实际系统的情况下，让用户熟悉 Deepseek 大模型的各项功 能。为了确保练习和测试的有效性，应为每种练习提供详细的答案

益。如果权利人认为头豹平台上发布者发布 的内容侵犯自身的知识产权及其他合法权益，可依法向头豹（联系邮箱：support@leadleo.com）发出书面说明，并应提供具有证明效力的证据材料。头豹在书面审核相关材料 后，有权根据《中华人民共和国侵权责任法》等法律法规删除相关内容，并依法保留相关数据。 内容使用：未经发布方及头豹事先书面许可，任何人不得以任何方式直接或间接地复制、再造、传播、出版

AdaptiGraph 利用图神经网络 (Graph neural net- work, GNN) 预测粒子运动, 并通过少量样本适应 性地调整模型以适应新材料. 实验表明, Adapti- Graph 在预测准确性和任务熟练度方面优于非材料 条件和非自适应模型. 该方法在处理包括绳索、颗 粒介质、刚性盒子和布料在内的多种真实世界可变 形物体的预测和操控任务中表现出色. 神经辐射场 (Neural LERF 快 199 倍. 文献 [111] 利用 3D 高斯作为唯一的三维表示形 式进行 SLAM, 实现了精确建图、高效跟踪、映射和 高质量渲染, 显著提高了实时 SLAM 系统能够捕捉 的物体材料的多样性和真实感, 并且在单目和 RGB- D 情况下都取得了最先进的性能. 文献 [112] 则将 语义带入了 3D 高斯 SLAM 领域, 通过将语义特征 嵌入 3D 高斯, 实现了准确的 3D