建一个高效、稳定且可扩展的系统架构。该架构需要涵盖数据采 集、特征工程、模型训练、策略回测、实盘交易和风险控制等多个 模块，各模块之间通过统一的接口和协议实现无缝衔接。 首先，数据采集模块负责从多个数据源（如交易所、第三方数 据服务商）获取市场数据，包括股票价格、成交量、财务报表、新 闻舆情等。为了确保数据的实时性和准确性，系统采用分布式数据 采集框架，支持异步处理和容错机制。数据采集后，进入数据清洗 等），并通过可视化工具展示回测结果。回测过程中，系统会考虑 交易成本、滑点等实际因素，确保策略的可行性和鲁棒性。 实盘交易模块将模型生成的交易信号转化为实际交易指令。系 统支持与多个券商和交易所的 API 对接，实现自动化交易。为降低 交易风险，系统内置了多种风控规则，如单笔交易限额、日交易限 额、止损止盈等，并实时监控交易状态，及时发现和处理异常情 况。 最后，风险控制模块贯穿于整个系统，对数据采集、模型训 在股票量化交易系统中引入 DeepSeek 的应用，整体架构设计 主要分为四个核心模块：数据采集与预处理、策略开发与优化、实 时交易执行以及监控与反馈。数据采集与预处理模块负责从多个数 据源（如交易所、第三方数据提供商等）实时获取市场数据，并进 行清洗、去重和标准化处理，以确保数据的质量和一致 性。DeepSeek 的核心算法被集成到策略开发与优化模块中，该模 块利用深度学习和强化学习技术，结合历史数据和实时市场动态，

134 1. 引言 随着社会经济的发展与城市化进程的加速，公共安全问题日趋 复杂化。各种突发事件的频发，如自然灾害、交通事故和公共卫生 事件等，给社会的安全管理带来了巨大的挑战。传统的公共安全监 控手段往往依赖于人工观察和经验判断，难以及时、准确地应对突 发情况。因此，亟需引入现代化的科技手段来提升公共安全管理的 效率和准确性。 人工智能（AI）技术的迅速发展，尤其是大模型技术的成熟， 足不同场景需求。系统需要搭建视频监控网络，覆盖公共场所、重 点区域甚至流动监控。为了实现这一目标，采集设备的布置应符合 以下原则：  覆盖范围：确保采集设备能覆盖所有危险区域和人流密集的场 所，自然形成监控网络。  角度调节：设备应具备云台功能，支持远程或自动调整视角， 以优化监控视野。  设备数量：依据覆盖区域的大小和监控需求合理配置采集设备 数量。 此外，视频数据采集还需支持实时数据传输和存储，并能满足 文档及开发者支持也能有效促进良好的生 态系统建设。 最后，定期的系统评估与监测措施同样至关重要。通过持续监 测系统的性能情况，能够及早发现瓶颈并采取相应的扩展措施，确 保公共安全视频智能挖掘系统始终能够满足变化多样的需求和挑 战。 综上所述，通过硬件、软件的灵活扩展，加上严密的评估和监 测机制，本系统能够在不断变化的公共安全环境中保持高效、稳定 的运行能力。 2.2.3 用户友好性

近年来，随着企业财务数据规模的指数级增长和审计合规要求 的日益复杂，传统审计模式面临巨大挑战。审计人员需要处理海量 结构化与非结构化数据，同时应对不断变化的会计准则和监管框 架，人工分析效率低下且容易遗漏风险点。以某国际会计师事务所 的实践为例，其 2023 年内部评估显示，在金融资产减值测试项目 中，审计团队平均需要耗费 42%的工作时间用于数据清洗和基础分 析，而高风险领域的识别准确率仅为 68%。这种现状迫切需要通过 40%的工作时间在数据清洗与基础核对上，而抽样检查覆 盖率不足 5%的现象普遍存在，隐藏了重大风险盲区。其次，复杂 交易场景（如跨境并购、金融衍生品）的审计依赖专家经验判断， 但资深审计师资源稀缺，全球四大会计师事务所的专家顾问供需缺 口达 37%。最后，实时审计需求与滞后分析能力的矛盾突出，特别 是在区块链、云计算等新技术应用场景中，传统审计方法难以实现 交易链路的全流程穿透。 以下数据直观反映了审计效能瓶颈的关键指标： 自动生成符合审计准则的询证函和工作底稿 通过流程图的业务逻辑建模可以清晰展现智能体的工作机理： 这种技术路径不仅解决了审计作业中的效率瓶颈，更重要的是 通过数据驱动的分析方式，将审计重点从事后检查转向事中监控。 某国际会计师事务所的实践表明，接入人工智能系统的审计项目， 其关键风险点识别时间平均提前了 15 个工作日，使客户能够及时 采取补救措施，显著提升了审计的价值创造能力。随着技术的持续 迭代，人工智能在审计领域的应用将从当前的辅助角色逐步发展为

资源调配。技术团队由银行的 IT 专家和 Deepseek 的技术人员组 成，专注于模型部署和技术实现。业务团队则由各部门的业务骨干 组成，确保模型功能与业务需求紧密匹配。风险合规团队则负责监 督项目的合规性，降低潜在风险。 为确保项目的高效推进，制定了详细的沟通和协作计划。例 如，每周召开跨部门会议，讨论项目进展和问题；每月向高层管理 汇报项目状态，确保战略目标的一致性；与外部参与者保持定期沟 建议或展示风险评估报告。 在整个数据流过程中，日志和监控模块会实时记录各个环节的 操作日志和性能指标。这些日志信息被存储在独立的日志服务器 中，供后续的系统审计和性能优化使用。监控模块还会通过实时监 控数据的流动情况，及时检测并报警异常事件，保障系统的稳定运 行。 为了进一步优化数据流的效率，系统引入了缓存机制。高频访 问的数据会被缓存在内存中，减少对核心数据库的直接访问，从而 提升系 大模型在银行系统中的部署既高效又安全，为银行业务 的稳定运行提供坚实保障。 7.1 数据加密 在银行系统中，数据加密是确保信息安全的核心措施之一。为 了保障 Deepseek 大模型在银行系统中的安全部署，首先需要对所 有敏感数据进行加密处理。数据传输过程中，采用 TLS（Transport Layer Security）协议进行加密，确保数据在传输 过程中不被窃取或篡改。对于存储中的数据，采用 AES（Advanced

铁路作为 固定轨道交通，具有较高的行驶稳定性及安全性，事故发生的概率 较低。此外，铁路运输相较于公路交通能够有效降低碳排放，有助 于实现可持续发展目标。根据相关研究，铁路运输每运输一吨货物 所产生的碳排放量仅为公路运输的五分之一，这无疑为应对全球气 候变化提供了重要支持。 在日益复杂的全球物流和供应链体系中，铁路运输不仅可以满 足国内市场的需求，还可以作为国际贸易的重要运输通道，通过连 RESTful API 与后端服务进行交互，实现数据的读取、处理和结 果展示。 整个系统架构设计遵循微服务架构的理念，各个模块之间通过 标准接口进行通信，确保了系统的可扩展性和可维护性。如表 1 所 示，不同层次的功能模块和责任分配明确，为系统的高效运行奠定 了基础。 层次 功能模块 主要职责 数据采集层 硬件设备、边缘计算设备 采集实时数据，进行初步数据处理 数据处理层 数据清洗、特征提取模块 源进 行分类并确保其合法性与有效性是第一步。 在收集到所需数据后，接下来的任务是对数据进行预处理。这 一环节主要包括以下几个操作： 1. 数据格式转换：不同的数据源可能采用不同的格式，需要将所 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。

间的关联 性与影响。  结果可视化：采用先进的数据可视化技术，将模型分析结果以 图表、热力图等形式展示，便于决策者快速理解和应用。  实时监测与反馈：结合物联网技术，实现对生态环境的实时监 测，并通过多模态 AI 模型的反馈机制，持续优化环保策略。 通过以上要素的综合设计，多模态 AI 大模型将能够有效支持 生态环保领域的智能化管理，提升管理效率，减小人力与时间成 本。例如，某研究团队在生态恢复项目中采用了多模态 可以实现信息的互 补，进而克服单一模态的局限性。例如，文本信息可以为图像数据 提供背景知识，而图像数据能够为文本提供视觉证据，从而形成更 全面的理解。对于生态环保智慧诊断而言，这意味着可以将现场监 测数据（如声学、图像监控）与专家评估报告相结合，从而更加准 确地判断环境质量和生态状况。 在实际应用中，多模态 AI 还可以提升系统的鲁棒性和适应 性。当某一模态的数据出现缺失或噪声时，多模态系统可以通过其 1. 实时性：支持实时监测与数据上传，确保信息及时更新。 2. 准确性：使用高精度的传感器与监测设备，确保数据的真实性 和准确性。 3. 多样性：支持多种数据格式和通信协议，以接入不同类型的监 测设备。 4. 安全性：实现数据加密与安全传输机制，防止数据泄露和篡 改。 数据采集系统构建后，还需考虑数据存储与管理。 应建立集 中式的云数据库，支持对采集的数据进行标准化处理、存储与查

数据科学家、开发人员等，并为每个角色分配相应的权限。 2. 权限分配与审批：权限的分配需经过严格的审批流程，确保权限 的授予符合业务需求和安全策略。 3. 权限审计与监控：定期对权限使用情况进行审计，并通过实时监 控发现和阻止异常操作。 4. 权限回收与更新：在用户角色变更或离职时，及时回收或更新其 权限，防止数据泄露或误用。 为了进一步提升安全性，可以引入多因素认证（MFA）和单点 登录（SSO） 周期。为了确保增量学习的稳定性，系统应引入模型性能监控机 制，定期评估模型在新数据上的表现，并在检测到性能下降时触发 模型回滚或重新训练。  模型性能监控：通过准确率、召回率、F1 分数等指标实时监 控模型性能，设置阈值以触发告警或回滚。  模型版本管理：建立模型版本控制系统，确保每次更新都有记 录，并可快速回退到之前的稳定版本。 此外，系统应支持多模型并行训练与集成，通过引入模型集成 颈。为降低此类风险，需在项目初期进行技术栈的选型和验证，确 保所选技术能够满足项目的性能和扩展性需求。例如，可通过搭建 原型系统进行性能测试，评估不同框架和硬件的适配性。 最后，技术更新迭代速度较快，可能导致项目所使用的技术在 新需求或新场景下无法满足要求。为此，项目团队需保持对技术前 沿的关注，定期评估现有技术方案的适用性，并预留一定的技术迭 代空间。例如，可通过模块化设计实现技术组件的灵活替换，确保

型，可以实现快速响应的管理策略，提升企业的运营效率与服务质 量。 3.1.2 实时监控与传感器数据 在城市轨道交通行业中，实时监控与传感器数据的获取是支持 AI 大模型应用的重要环节。这些数据来源主要包括列车运行状态监 测、轨道健康监测、车辆动态监测、车站人流监测等多个方面。通 过实时数据的采集与分析，能够有效提升城市轨道交通系统的运行 效率与安全性。 首先，列车运行监测数据主要来源于车载设备，包括车速传感 预算、时间表和主要的里程碑。值得注意的是，项目计划需要与城 市轨道交通行业的实际需求相结合，以确保方案的可行性。会议记 录应详细记录讨论结果，并及时分发给所有项目组成员。 在项目启动之前，需要进行充分的利益相关者分析，识别出所 有可能受到项目影响的群体，包括政府机构、公众、以及其他行业 相关方。进行充分的沟通与协调，确保他们对项目的支持和配合。 项目启动后，可以按照以下关键步骤有效推进： 1. 制定项目章程，明确项目目标与范围。 营人员、技术维护团队和数据分析师等。 5. 召开工作坊：举办多方参与的需求分析工作坊，通过头脑风暴 的方式，促成不同观点的交流与碰撞，集思广益，形成初步需 求列表。 6. 汇总与分析：将以上步骤所收集的数据和信息进行整理和分 析，识别出共性需求、特殊需求及潜在障碍，确保不同用户群 体的需求得到平衡。 7. 撰写需求分析报告：将调研结果整理成书面报告，报告中应分 类汇总功能需求、性能需求、安全需求等各类需求，并附上优

预期损失（ES）：在 VaR 基础上，进一步评估损失超过 VaR 部分的平均值。  波动率：反映资产价格波动的程度，用于评估市场不确定性。 此外，DeepSeek 还支持建立动态风险管理策略。通过实时监 控市场信号和模型输出，系统能够自动生成风险预警，并建议金融 机构调整资产配置或采取对冲措施。例如，在预测到某一资产类别 可能出现大幅度下跌时，系统可以建议减少相关头寸或增加反向对 冲工具的使用。 策略，确保在不同市场条件下均能实现最佳表现。自动化交易系统 能够全天候监控市场动态，快速响应市场变化，确保执行效率最高 化，减少人为错误和操作延迟。 系统的核心功能包括： - 实时数据分析：通过接入全球多个交 易所和金融机构的数据流，系统能够实时捕捉市场变化，快速生成 交易信号。 - 智能执行策略：系统支持多种执行策略，包括止损、 止盈、限价单等，确保在最优价格点执行交易，降低交易成本。 - 风 环节。部署完成 后，需立即启用全面的监控机制，包括但不限于服务器性能监控、 应用运行状态监控、数据库监控、网络流量监控等。监控工具应具 备实时告警功能，能够在异常发生时及时通知运维团队。此外，监 控数据应存储并定期分析，以便发现潜在的系统瓶颈或性能问题， 并提前采取措施进行优化。 为了提升监控的效率和准确性，可以采用以下措施：  部署日志分析系统：通过集中化管理日志，快速定位问题根

数 据 库 实 时 数 据 库 室 内 环 境 外 接 数 据 能 效 监 管 智 慧 城 市 移动端 智 能 照 明 楼 控 电 梯 定义数据 功能逻辑分析推导数据 数据链路规划贯通南北 内部联动 外部指令联调 切块建设 PC 端 大屏呈现 智慧建筑 (IBMS) 系统联动指令 室 内 环 境 茶 控 制 器 能 效 监 管 运营管理 Al 算法 大数据分析 BIM/CIM 加 持 边缘计算与网关 边缘计算与网关 访 客 与 信 息 发