生成报告：对搜索癿分析结果进行报告生 成，可以保存或进行订阅、推送。 简报观察角度自定义，分析结果实时呈现 自由选择观察角度： 配置观察对象、配置观察领 域、选择观察时间段 内容结果分析：提供多种简报模板，用户可根据 配置癿观察角度自由分析，生成相应癿简报。分 析结果采用图表列表癿展示斱式。 添加对比：分析结果可添加对比，添加其他癿观 察角度即可 订阅推送：对搜索癿分析结果进行订阅推送，通 Discover information 自由定义分析专题，生成专业的可分析报 告 分析模块自定义：与题分析癿各个展示模块都可 由用户从提供癿指标模板库中自由组合定义，从 而生成相应癿与题分析栏目。 内置多种分析模板：平台丌断扩充分析模板及分 析指标，提供给用户更多癿分析选择。 订阅推送：对搜索癿分析结果进行订阅推送，通 过邮件癿形式把分析结果发送给用户。 与题分析 用智慧发现信息价值

性能优化全流程，并支持动态反馈机制以适应审计规则的持续更 新。 审计数据的预处理需满足行业特殊性要求。原始数据通过 ETL 管道进行清洗与标准化，关键步骤包括： - 字段对齐：将企业财务 数据字段映射至统一审计标准模板，例如将客户自定义科目 “ （如 其他应收款- ” 关联方 ）映射至 CAS 21 标准科目。 - 异常检 测：基于孤立森林算法自动识别金额异常波动（如单笔交易超过上 季度均值 3σ ）或分录模式异常（如频繁午夜过账）。 式（示例解析配置见下表） 文件类 型 解析引擎 字段映射规则 错误处理机制 CSV Apache Commons 首行自动检测列名 异常记录跳转至人工复核 队列 PDF PDFBox OCR 区域预定义模板匹配 置信度<90%触发告警 扫描件 Tesseract 5.0 关键字定位+表格识别算法 自动重试 3 次失败转人工 2. 流批一体处理架构 采用 Lambda 架构实现实时与离线数据协 同处理： 2000+审计工作底稿上微调，实现： 审计语义分析增强 1. 构建审计领域本体库，包含： - 500+财 务舞弊模式的特征短语 - 3000+ 会计准则条款的语义关系网 - 200+ 典型管理建议书的模板结构 2. 实施上下文敏感的文本分类： - 合同条款风险等级预测（F1=0.89 ） - 管理层声明书的情感倾向分 析（准确率 91.2% ） - 函证回函的异常模式检测（AUC=0

对于不确定的工程量，应采用合理假设并在备注 中注明。 此外，DeepSeek-R1 大模型还能够通过深度学习和数据分析， 优化工程量清单的编制流程。例如，模型可以根据项目的规模和性 质，自动匹配最合适的清单模板，并根据历史项目数据，推荐合理 的工程量预估范围。对于特殊材料或工艺，模型还可以提供市场价 格趋势和供应商信息，为决策提供支持。 为提高清单编制的透明度和可追溯性，建议采用以下工作流程： 1 以根据不同的分类标准（如施工阶段、材料类型、工序等）对清单 进行灵活的组织和展示。例如：  施工阶段：基础施工、主体结构、装饰装修等  材料类型：混凝土、钢筋、木材、玻璃等  工序：土方开挖、模板安装、钢筋绑扎等 这种多维度的管理方式使得工程量清单更加清晰和易于理解， 便于项目管理人员进行有效的资源分配和进度控制。 DeepSeek-R1 还具备与 BIM（建筑信息模型）系统的无缝集 工程量 单价(元) 总价(元) 审核结果 修正建议 混凝土浇筑 500 m³ 800 400,000 正常 无 钢筋安装 100 t 10,000 1,000,000 单价偏高 建议更换供应商 模板工程 2,000 m² 200 400,000 正常 无 通过以上流程和工具，DeepSeek-R1 在预算编制与审核中的 应用不仅提高了工作效率，还确保了预算的准确性和合理性，为工 程项目的顺利实施提供了有力保障。

合评分、优劣势分 析、改进建议等。 为提升报告的可读性和实用性，系统提供多种报告模板，用户 可根据需求选择不同的模板风格。例如，对于技术团队，可以选择 包含详细技术指标和性能对比的报告模板；对于管理层，则可以选 择以图表和关键指标为主的简洁版报告。系统支持对报告内容进行 自定义编辑，用户可以在基础模板上添加或删除特定模块，以适应 不同场景的需求。 在报告生成过程中，系统将自动引入可视化工具，将复杂的数 为了保证数据的安全性，系统在报告生成环节设置了严格的权 限控制。只有具备相应权限的用户才能查看或下载报告，且所有操 作均会被记录在系统的日志中，便于后续审计和追溯。 总结来说，考评报告生成功能通过自动化的数据处理、灵活的 报告模板、直观的可视化展示以及严格的安全控制，为用户提供了 一套高效、可靠的考评结果输出方案，助力用户快速掌握模型性能 并制定改进策略。 7. 系统安全设计 在人工智能数据训练考评系统的安全设计中，必须确保系统的

A 算法 算力 适应性差 业务系统 B 对外出入口 B 应用逻辑 B 算法 算力 项目周期长 业务系统 C 对外出入口 C 应用逻辑 C 算法 算力 统一出入口 应用模板（ A/B/C… ) 算法池（ A/B/C… ) 算力池 大模型时代企业 AI 项目“烟囱式 ”建设痛点越发严重 智能化趋势下：多品牌多场景下的重复造车轮，导致模型算法和镜像等 AI 资产管理分散，无法沉淀复用和统一运用。

Upgrading Fixing bugs New features （ 1 ）传统日志分析算法只输出“告警 / 正常”，对于异常日志无反馈，需要专家阅 读相关日志模板，人力整理生成分析报告，费时费力。 （ 2 ）只给出预测结果，对于报假警、漏报等情况不能很快地排除，需要结合原始 日志进行分析排查。 现有方法基于任务数据可以

管理 流量防护 WAF防护 服务发现 绿网/敏感信息过滤 MCP Server 工具集 Higress AI 网关架构 AI开发插件集 AI安全防护 多模型适配 LLM缓存 提示词模板 提示词装饰器 请求/响应转换 向量检索 内容审核插件 Token限流插件 Token配额插件 AI 代 理 插 件 协议转换 多API Key管理 Fallback LLM访问日志

对人脑学习 过程进行重 点关注 Transformer 2017 年 ChatGPT 2022 年 Instruct GPT BigBird ALBERT ELECTRA 基于模板和 规则的前深 度学习阶段 基于规则 的少量数 据处理 1950 年开始 根据一定范 围的数据进 行参数分类 Machine Learning 1980 年开始 n ChatGPT

系统关键数据变量在正常运行时的平 均值和标准偏差 X7 系统可能存在的状态选项 X8 回答格式要求 研究三：基于微调大语言模型的系统故障检测与诊断：模型微调 42/80 基于模板格式，自动填充相应内容，批量化生成用于大语言模型故障检测与诊断的提示词 from openai import OpenAI client=OpenAIO client.files.create(

包含角色技能设定、思维链、样本提示、输出格式设定、提示词模板等技术。 在设计提示词时，需要考虑几个关键要素。首先，提示词应该直接和具体，避免使用含 糊或多义的词汇，以减少歧义。其次，一个优秀的提示词通常包含指令、上下文信息和期望 的输出格式，这些元素共同构成了一个提示词模板。设计者可以根据模型的特点和擅长处 理的格式来定制这些模板，并通过实验来找到最佳的提示词组合。 提示词工程的优势在 治理措施 �� 地添加到生成内容的边缘位置，如图像的角落，确保既醒目又不影响内容的正常使用。而 隐式水印则通过技术手段嵌入，人类无法直接察觉，但可通过特定方法提取。这种水印技 术，如变换域水印、模板水印、直方图水印等，具有难以感知、安全性较高、鲁棒性较好等优 势，适用于图像、视频等生成内容的标识。 （3）内部数据防泄漏机制健全。建立一套全面的数据管理政策，明确界定哪些数据可 以输入大模型