据 处 理 pipeline 数据标注 CV ，大模型相 关的标注工具 模 型 部 署 训 练 工 坊 数据 调试 容器底座 AI 资产管 理 资源管理 一体化服务管理工具及推理加速能力 一体化服务管理工具 Angel 推理加速 指标监控 鉴权 / 限流 流量分配 实时掌握服务性能、调用量、资源消耗等关键指标 自动调度符算力资源，弹性灵活应对业务峰谷 HPA

求。例如，在数据采集模块中，必须支持多种数据格式（如 JSON、XML、CSV 等）的解析，并具备数据缓存和断点续传功 能，以确保在网络不稳定的情况下仍能持续获取数据。数据处理模 块需要集成常用的数据处理工具（如 Pandas、NumPy 等），并 支持自定义的数据处理流程，以满足不同场景下的需求。智能决策 模块应支持多种机器学习算法（如决策树、神经网络、支持向量机 等），并具备模型训练、评估和优化的能力。用户交互模块则需要 Top 10 标准，确保系统能够抵御常见的网络攻击。 系统的可维护性和可监控性也至关重要。通过日志管理、性能 监控和报警机制，确保系统在运行过程中出现异常时能够及时发现 和处理。采用集中式日志管理工具（如 ELK Stack）和监控平台 （如 Prometheus 和 Grafana），能够实时监控系统的运行状态， 并通过预定义的报警规则，及时通知运维人员进行处理。此外，系 统应支持自动 API、Web 界 面、移动应用），支持用户与系统的无缝交互。 为提升系统的可靠性和性能，架构中引入了微服务设计模式， 将各功能模块拆分为独立服务，通过容器化技术（如 Docker）和 集群管理工具（如 Kubernetes）实现服务的动态扩展与负载均 衡。此外，系统还引入了消息队列（如 Kafka、RabbitMQ）和缓 存机制（如 Redis）以优化数据流和响应速度。  数据接入

范式困境主要原因二：多学科交叉、技术门槛高、木桶理论效应凸显 17/80 口多学科交叉人才极其稀缺，而且非常昂贵 口 普通人才天花板效应明显，最不靠谱的人 / 环节是整个项目的天花板 2025 年 2 月，麻省理工学院何凯明指出： Al 正在悄然重塑全球科研生态：“过去，不同学科间的交流 像隔着一堵高墙；如今，人工智能正成为所有科学家都能听懂的通用语言 " 。 自动化 工程热物理 新能源 化工 49/80 鲁洁 章文恺 冯晨昕 张健 郑泽宇 章超波 荷兰埃因霍温理工大学 王嘉茜 贺佳宁 蒋睿勤 博士后 报 告 提 纲 大语言模型应用的科研案例 …

的存储或 处理系统中。 在实际操作中，应根据数据源的特点和业务需求选择合适的工 具和方法。例如，对于需要实时采集的数据，可以考虑使用流式处 理工具（如 Kafka、Fluentd）结合 API 接口调用；对于历史数据 采集，则可使用批处理工具（如 Apache NiFi、SQL 导出工具）进 行批量处理。 为保证数据采集的效率和准确性，建议采取以下措施：  数据清洗与预处理：在采集过程中，建议对数据进行初步清洗 等维度对数据 进行分类，并为每类数据添加标签，便于后续检索和分析。  数据权限控制：基于角色和用户组设计细粒度的权限管理机 制，确保数据访问的安全性和合规性。  数据版本控制：通过版本管理工具（如 Git）或数据库内置版 本功能，记录数据的变更历史，支持数据的回滚与溯源。  数据备份与恢复：制定定期的数据备份策略，结合增量备份和 全量备份，确保数据在故障或灾难情况下可快速恢复。 确的负责人 和交付物。 2. 建立缓冲区：在时间表中预留一定的时间缓冲，以应对不可预 见的延误，特别是在数据采集和模型训练等关键环节。 3. 监控与报告机制：定期召开项目进度会议，使用项目管理工具 （如 Jira 或 Trello）进行任务跟踪，及时发现并解决潜在问 题。 4. 资源管理优化：提前规划计算资源需求，与硬件供应商或云服 务商建立良好的沟通机制，确保资源能够按需调配。

Network (GNN) 的优势，以应对 工程造价领域的复杂数据结构和高精度需求。模型的核心是基于 Transformer 的编码器-解码器结构，用于处理文本和数值数据， 而 GNN 则专门用于处理工程项目中的图结构数据，如项目网络 图、资源分配图等。这种混合架构使得 DeepSeek-R1 能够同时捕 捉到数据的序列特征和图结构特征，从而在工程造价预测和分析中 表现出色。 在具体实现上，DeepSeek-R1 128 初始学习率 0.001 优化器 Adam 参数名称 参数值 正则化系数 0.01 Dropout 概 率 0.5 为了进一步提升模型性能，引入了多任务学习机制，使模型能 够同时处理工程造价中的多个子任务，如成本预测、工程量估算等。 这种机制不仅提高了模型的整体效率，还增强了各个子任务之间的 协同效应。最终的模型经过多次迭代和优化，在测试集上达到了显 著的性能提升，能够为工程造价领域提供高效、准确的预测和分析 3. 模型根据复核结果进行二次优化，并生成 最终清单版本。 4. 最终清单通过审核后，进入预算编制阶段。 通过上述流程，工程量清单编制不仅能够提高准确性，还能够 显著缩短编制时间，为后续的造价管理工作奠定坚实基础。 3.2 预算编制与审核 预算编制与审核是工程造价管理中的核心环节，直接影响到项 目的可行性和成本控制效果。DeepSeek-R1 大模型在该环节中的 应用，能够显著提升预算编制的精度和审核的效率。首先，在预算

少人工操作的错误和时间延迟。  风险模型优化：DeepSeek 的机器学习模型能够根据最新的数 据不断自我优化，提高风险预测的准确性。 通过上述方案，DeepSeek 为金融银行提供了一个全面、高效 的风险管理工具，不仅能够提升风险管理的水平，还能增强银行的 竞争力和市场信誉。 3.1.1 信用风险评估 在金融银行领域，信用风险评估是风险管理的核心环节之一。 通过 DeepSeek 平台，银行可以实现对客户信用状况的精准评估， 秒级别内 进行风险评估，并根据预设的策略自动采取相应的措施，如暂时冻 结账户或通知客户确认交易。这种即时响应机制显著降低了欺诈行 为造成的损失。 此外，DeepSeek 还提供了一套完整的管理工具，帮助银行的 管理人员轻松配置和监控欺诈检测系统。通过直观的可视化界面， 管理人员可以实时查看系统运行状态、警报信息和处理结果，并根 据需要调整检测参数和策略。  实时监控和警报系统  进行实时监控和预警。通过对市场波动、信用风险、流动性风 险等多种风险因素的综合分析，DeepSeek 能够帮助投资者及 时调整投资策略，降低潜在损失。  投资组合管理：DeepSeek 提供智能化的投资组合管理工具， 支持自动调仓和再平衡功能。通过对投资组合的持续跟踪和优 化，确保投资组合始终处于最优状态。 以下是一个资产配置优化的示例： 资产类别 配置比例 预期收益率 风险等级 股票 60% 8%

福建省党员 e 家平台 山东省党员乐 e 学平台  党员“乐 e 学”教育云平台，帮助山东省 莱州市组织部门实现了全市 60000 多个 党员，以及 1000 多个行政村的党员教 育及管理工作全覆盖。  通过大数据中心建设，震撼展示党建成 果。 成功案例 郴州烟草专卖局党建平台“浓香红”通过将线下 党建工作搬运到线上，实现全过程流程，数 字化管理，得到湖南省烟草专卖局的认可，

打造自适应 AI 运维智慧体： 大语言模型在软件日志运维的实践 刘逸伦 华为 2012 实验室 本科毕业于南开大学 ，硕士毕业于美国佐治亚理工学院。研究方向包括 AI 智能运维 ，大模型质量评估以及大模型提示策略 ，在相关领域以第一作者、 通讯作者身份在 ICDE 、 ICSE 、 IWQoS 等顶级国际会议 / 期刊发表 10 余篇 论文。 刘逸伦 华为 2012 文本机器翻译实验室工程

值癿 D知 isco识 ver条 infor目 mation 解决客户问题 • 知识数据量大，人工管 理无法满足工作需要 • 知识格式多样化，碎片 化，收集、整理工作占 用了人员大部分精力 • 情报研究为目癿，关注 知识关联 • 资料来源多语种，对人 才要求较高 案 例 中 ： 支 持 中 文 、 英语和俄文 ，还涉及到法语、

制是确保项目按时、按预算、按质量完成的关键环节。首先，项目 将采用敏捷开发与瀑布模型相结合的混合管理模式，以适应大模型 部署的复杂性和动态需求。项目启动阶段将明确项目范围、目标、 关键里程碑和交付物，并通过项目管理工具（如 JIRA 或 Microsoft Project）进行详细的任务分解和资源分配。项目团队将包括技术 开发人员、业务分析师、数据科学家、运维工程师和项目经理，每 个角色的职责和绩效考核标准将在项目初期进行明确。 银行的具体需求、 技术架构和业务目标，划分为明确的阶段和任务。项目的主要阶段 包括需求分析、模型定制、系统集成、测试验证和上线部署。每个 阶段将设定明确的时间节点和交付物，并通过甘特图或项目管理工 具进行动态跟踪。 在项目启动初期，需组织跨部门协作会议，明确各参与方的职 责与任务。项目团队将由技术专家、业务分析师、项目经理和银行 IT 部门代表组成，确保技术实施与业务需求的高度契合。项目计划 需确保开发 和生产的资源隔离，以避免干扰。为了实现高效的资源调度，可以 使用资源管理工具，例如 Kubernetes，以实现自动化的资源分配 和负载均衡。 此外，成本控制是资源管理的重要一环。需要在项目初期制定 预算，并定期监控资源的实际使用情况，以确保不超出预算范围。 可以通过云服务提供的成本管理工具来跟踪和优化资源使用效率， 避免资源浪费。 在资源管理过程中，还需要建立完善的监控和报告机制。通过