生成式大模型在医疗中的应用，需要建立一套有 效的数据管理和安全使用框架。这些框架应包括数据隐私保护、合 规性审查以及模型的持续监测。医疗数据通常涉及敏感信息，因此 确保数据安全与病人的隐私至关重要。 通过以下几点，我们可以更清晰地理解 AI 生成式大模型在医 疗场景中的实际可行性：  数据来源：利用电子健康记录（EHR）、医学文献和临床试验 数据进行模型训练。  模型类型：根据应用需求选择合适模型，如 GPT、BERT 医学图像数据库中获得预训练的模型，可以显著提升小样本情况下 的分类性能。针对肺部、乳腺、脑部等特定领域，构建专门的分类 模型，能够实现高达 90%以上的准确率。 图像重建技术则主要用于提高图像清晰度和分辨率，尤其是在 低剂量 CT 和 MRI 扫描中。AI 模型如生成对抗网络（GAN）在这一 领域显示出巨大潜力，它能够根据低质量图像生成高质量重建图 像，提升图像的临床可用性。 此外，AI 够有效提高低质量影像的可视化效果，使得关键结构和病变明显可 见。这一过程通常依赖于卷积神经网络（CNN）等深度学习技术， 在实际应用中通过训练模型识别并校正影像中的噪声与失真，从而 提供更加清晰和细致的结果。 在具体实施上，影像生成与增强技术的应用可以按照以下步骤 进行： 1. 数据收集：从医院或医疗机构获取大量高质量的医学影像数 据，包括不同病种、不同阶段的影像样本。 2. 模

智能家居和物联网：在设备智能化、用户交互和数据分析方 面，提升家居生活的便捷性与舒适度。 6. 教育：用于个性化学习方案、教育效果评估及学生行为分析， 优化教育资源配置。 通过行业细分，我们能够更清晰地看到不同领域对人工智能的 具体需求和痛点。这也为大模型 SaaS 平台的产品设计和功能开发 提供了重要的依据。 其次，按照企业规模进行细分，我们可以将市场分为大型企 业、中小型企业和初创公司。大型企业一般具有更为丰富的数据资 而有效地切入目标市场，满足不同客户的需求。 2.1.2 用户需求分析 在人工智能行业中，针对大模型 SaaS 平台的用户需求分析是 设计方案的重要组成部分。通过调研和分析目标用户群体，我们可 以清晰地识别出他们在实际应用中的需求和痛点，为产品的功能设 计和市场定位提供有力支持。 首先，不同用户类型在使用大模型 SaaS 平台时，需求存在显 著差异。主要用户类型可以分为以下几类：  企 可用性和视觉效果。 交互设计是前端设计的重要组成部分。关键功能模块的设计需 要清晰、直观，用户应能够快速找到所需功能，并顺畅地进行操 作。以下是一些设计要点：  登录/注册界面的流畅性：应提供社交媒体快捷登录选项，并 允许用户使用邮箱注册，使得用户能够快速进入平台。  Dashboard 设计：要提供信息清晰，数据展示的仪表板，用 户一进入平台就能查看到重要指标和反馈。  工作流

最后，政府机构和公共服务部门也可以从商务 AI 智能体中受 益。通过引入 AI 技术，政府和公共服务部门可以优化行政审批流 程、提升公共服务质量，甚至在某些领域实现智能化决策支持。 为了更清晰地展示目标客户群体及其需求，以下表格总结了不 同客户群体的主要需求和对应的商务 AI 智能体解决方案： 客户群体 主要需求 商务 AI 智能体解决方案 大型跨国企业 供应链优化、库存管理、个性化 智能体能够提供高级的安全功能，如数据加密、访问控制和异常检 测，以保护企业数据不被未授权访问或泄露。  业务流程自动化  供应链优化  数据驱动的决策支持  数据安全与隐私保护 通过上述分析，可以清晰地识别出商务 AI 智能体的核心需 求，为后续的服务方案设计提供了明确的方向和依据。 3.3 竞争环境分析 在当前商务 AI 智能体的市场环境中，竞争态势日益激烈，主要 参与者包括技术巨头、专业 智能体应用服务中，用户的隐私得到全面、有效的保护。 7. 用户界面与体验 在商务 AI 智能体的用户界面与体验设计中，首要目标是确保 用户能够高效、直观地使用系统，同时获得愉悦的体验。界面应简 洁、清晰，避免不必要的复杂性，减少用户的学习成本。采用响应 式设计，确保在不同设备上均能良好显示，包括桌面电脑、平板和 手机。色彩搭配应符合企业品牌形象，同时考虑到视觉舒适度。 在功能布局上，应遵循用户习惯，将常用功能放置在显眼位

确定航线和拍摄计划，避免在人流密集或禁止飞行的区域进行 航拍。 2. 配备高精度的 GPS 设备，确保航拍图像的地理位置准确，使 数据更具参考价值。 3. 根据天气情况和光照条件选择合适的拍摄时间，以获取更清晰 的图像。 4. 采用多角度拍摄策略，分别从不同方向和高度获取同一地物的 影像数据，增强模型的细节。 与此同时，地面采集将通过专业的测量设备和人员进行。在航 拍无法覆盖或地面特征细节需要更加精确的数据区域，地面采集将 要将所 有数据转换为适合三维建模的软件支持的格式，例如 OBJ、FBX 或 LAS 等。 2. 数据清理：检查数据中是否存在缺失值或异常值，并进行相应 的处理。对点云数据，应去除噪声点，确保清晰度和准确性。 3. 数据整合：如果数据来自多个源，这一步骤需将不同来源的数 据进行整合。采用 GIS 工具能够有效地实现坐标系的统一以 及数据的拼接。 4. 数据回归与修正：对于不符合实际情况的数据，通过比对实地 设定模型精度时，要根据铁路的具体应用场景来选择。高精度 模型适用于需要细致查看的场景，如车站、转辙器等，而一般场景 则可选用中等精度以提升处理速度。 对于纹理分辨率，建议使用 2K 至 4K 的分辨率，以确保模型表 面细节清晰可见，尤其是在铁路周边环境相对复杂的地区。地形细 节级别亦应根据实际地形的复杂度进行调整，通常设置为中等至 高，以兼顾计算效率和地形表现。 光照效果则需根据模型的使用情况进行设置。若模型主要用于

解读的专家使用 保险常识 法律知识 医疗知识 营销素材 话术优化 话术推荐 保险规划 智能核保 智能理赔 实时质检 回答完整、全面，考虑到多方面情况，语 言表达流畅、自然、清晰、简洁；具备合 理的逻辑思维能力，推理和判断能力不错 逻辑更符合现实场景， ChatGLM130B 的 解 答优势在于部分问题可以引入生动的例 子加 以说明，这对于客户理解而言是个亮 点 整体的解答优多于劣，部分的解答在保证 了全面性的同时，语言描述很干练，能让 客户一目了然 引用思路明确，业务规则、条款详细逻辑 性强，表现略有波动 问题涵盖面较好，表达自然，善于分类讲 解，思路清晰，每次的答案 / 话术都会总 结，通俗易懂 中规中矩“书生气” 通俗易懂“讲解员” 专家点评 专家点评 专家点评 保险常识 法律知识 医疗知识 营销素材 话术优化 话术推荐 保险规划 受，相对来说很人性化， 话术中 能够体现人文关怀 水土不服“创新者” 一专多能“多面手” 相较 Claude 1 提升大。 Claude 2 解答有亲和力但不失专业性， 对于具体的险种计算清晰易懂， 解答更全面 保险常识 法律知识 医疗知识 营销素材 话术优化 话术推荐 保险规划 智能核保 智能理赔 实时质检 GPT-3.5 Claude 1 AI 更有爱“暖心

增长。 此外，用户体验需求是智能体能否成功落地的关键因素。需要 明确用户界面的设计原则、交互方式以及反馈机制。例如，在对话 式智能体中，需确保对话流自然流畅，用户输入的容错性较高，同 时提供清晰的反馈以引导用户完成任务。用户体验的优化不仅依赖 于技术实现，还需要通过用户测试和反馈不断迭代改进。 最后，技术约束和资源限制也是需求分析的重要内容。开发团 队需评估现有技术栈、硬件资源以及开发周期的限制，确保项目在 非功能性需求 系统响应时间≤500ms 高 实时交互场景要求 用户体验需求 对话流自然流畅 中 需用户测试优化 技术约束 支持边缘设备运行 中 模型轻量化设计 通过以上分析，可以为后续的设计和开发提供清晰的指导，确 保智能体开发过程中的每一步都围绕需求展开，最终实现项目目 标。 2.1 用户需求调研 在进行智能体开发的初期阶段，用户需求调研是至关重要的一 步。为了确保开发出的智能体能够切实解决用户的实际问题，首先 实时数据处理、安全性保障、系统集成 应该有的 多语言支持、用户个性化设置、高级数据分析 可以有的 社交分享功能、交互界面美化 不会有的 超前的技术实现、与产品目标不符的功能 通过以上方法，我们能够清晰地将需求进行优先级排序，确保 开发团队在有限的资源下，最大化地实现产品价值。同时，这种分 类方法也为后续的迭代开发和功能扩展提供了明确的方向。 3. 技术选型 在技术选型部分，我们需要综合考虑系统性能、开发效率、可

的金融服务。 为了更清晰地展示模块之间的关系和功能协作，以下是一个简 化的模块交互图： 通过以上模块的划分与设计，Deepseek 大模型能够在银行系 统中高效、安全地运行，满足金融业务中复杂且多变的需求，同时 为银行提供强大的智能化支持。 3.3 数据流图 在 Deepseek 大模型与银行系统的集成过程中，数据流图的设 计是确保系统高效、稳定运行的关键。数据流图清晰地展示了数据 在 够快 速识别异常行为。 模型的可解释性也是银行系统中一个重要的考虑因素。由于金 融行业的特殊性，模型的决策过程需要透明，以便于监管审查和风 险控制。因此，在选择模型时，应优先考虑那些能够提供清晰决策 路径和解释性的模型。 最后，模型的选择还应考虑其可维护性和更新频率。银行系统 需要长期稳定运行，因此所选模型应能够适应不断变化的业务需 求，并支持定期更新和优化。通过以上综合考虑，可以确保选择的 机器学习算法，对历 史数据进行挖掘，识别潜在的性能趋势和异常模式。例如，通过时 间序列分析，可以预测未来可能出现的性能瓶颈，并提前采取优化 措施。 为了确保监控数据的全面性和准确性，需要定义清晰的指标体 系和告警阈值。以下是一些关键的监控指标及其建议阈值：  CPU 使用率：正常范围 < 80%，持续超过 90%需触发告警  GPU 使用率：正常范围 < 85%，持续超过

AI 大模型视频智能挖 掘的第一步，它为后续的数据分析和决策提供了必要的基础。为了 确保视频数据采集的高效性和有效性，本章节将详细阐述视频数据 采集的功能需求。 首先，视频数据采集设备应具备高清晰度和高帧率的录制能 力，以便捕捉到细节丰富且流畅的画面。同时，设备应在不同光照 和气候条件下表现出色，具备以下基本性能：  分辨率：至少 1080P（1920x1080）。  帧率：至少 足各类公共场所的监控需求。 网络摄像头是目前应用最为广泛的监控设备，具备高清画质、 远程访问和便于集成的优势。其基本特点包括：  高清分辨率：通常支持 720p、1080p 甚至更高的 4K 分辨 率，确保监控图像清晰。  远程监控：通过网络接口，可以实现远程实时查看与管理，便 于安保人员的监控调度。  便于集成：支持各种视频管理软件和 AI 分析工具，适合与智 能监控系统相结合。 模拟摄像头相较于网络摄像头，成本较低，维护简单，但在画 其次，数据预处理阶段涉及到帧提取、降噪、稳定化等技术。 帧提取是将视频流按设定的帧率（如 1 帧/秒）进行切分，生成单 独的帧图像。这些帧图像将作为后续分析的基本单位。降噪处理则 旨在去除由于低光或拍摄抖动产生的干扰噪声，确保图像清晰度， 进而提高后续模型的准确性。视频稳定技术可以减少画面抖动影 响，使得关键信息无损失地保留。 在特征提取方面，利用卷积神经网络（CNN）对每帧图像进行 分析，提取出诸如行人、车辆、异常行为等关键特征。该步骤可以

溯。此外，标注数据的存储应遵循标准化格式，如 JSON、CSV 或 数据库表结构，便于后续处理和导入模型训练流程。 对于大规模标注任务，可以采用众包模式，但需特别注意以下 几点： - 设计清晰的任务说明和示例，确保众包人员能够准确理解 任务要求； - 设置合理的质量控制措施，如设置测试题或引入多标 注共识机制； - 建立激励机制，根据标注质量和数量给予相应奖 励。 最后， 根据知识库的数据类型（如文本、图像、语音等），确定需要 标注的对象及其类别。例如，在文本数据中，可能涉及实体识 别、情感分类、意图识别等任务；在图像数据中，可能涉及目 标检测、图像分类等任务。每个类别应定义清晰的边界和特 征，避免类别之间的模糊性。 2. 定义标注规则 制定详细的标注规则，确保不同标注员在标注过程中能够保持 一致。规则应包括以下内容： o 标注的具体操作步骤 o 特殊情况处理方式（如模糊数据、边界情况） JSON（JavaScript Object Notation）作为主要的数据交互格 式。JSON 以其轻量级、易读性和广泛支持的特性，成为现代 API 设计中的首选格式。 JSON 格式的设计应遵循以下原则： - 结构清晰：采用分层结构，确保数据易于解析和扩展。 - 字段标准化：定义统一的字段命名规范，避免歧义。 - 兼容性强：支持多种数据类型（如字符串、数字、布尔值、数组 和嵌套对象）。 以下是一个典型的数据交互示例，展示了知识库向

核内容包括但不限于：项目是否遗漏、工程量计算是否准确、计量 单位是否符合规范等。同时，模型能够根据历史数据和工程类型， 自动推荐相关项目的补充清单，减少遗漏风险。 在编制过程中，需特别注意以下几点： - 清单中的项目描述应 清晰准确，避免歧义。 - 涉及复杂计算的工程量，需结合现场实际 情况进行调整。 - 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， 模型可动态评估进度、成本和质量是否符合合同要求。例如，当某 分包商的施工进度滞后时，模型会分析其对整体工期的影响，并提 供调整建议，如增加资源投入或重新分配任务。同时，模型还能自 动生成履约报告，清晰展示合同执行中的关键指标（如工程量、付 款进度和变更记录），为管理层决策提供数据支持。 在合同变更管理方面，DeepSeek-R1 通过智能分析变更申请， 快速评估其对项目成本和工期的影响。模型可根据变更内容，自动 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 成能力，能够直接从 BIM 模型中提取工程量数据，并进行实时更