对量化考评中欠缺的方面一目了然，有助于党员及时 发现自己的不足并加以改正，实现党建标准化。 党员五维画像 平台功能 特色功能模块建设 - 先锋值展示  系统具有“党员先锋指数”特色功能，对党员 的链接指数、基础指数、规范指数、先锋指 数进行全方位的考评，并将个人指数进行展 示及排名。系统根据支部所有党员的先锋指 数为基础，建立一套独特的支部堡垒指数体 系，通过支部所属党员行为评估支部工作开 展情况分析。 不受空间影响，展陈内容更丰富，宣传、教育面更广  可设置多样化互动，展陈方式更多元  不受地理位置影响，观看更便捷 --VR 虚拟学习展厅 3 方案优势及价值  更专业实用的党务工作工具，并有标准化规范化的 党务工作指引，指导三会一课、谈心谈话、公益活 动等各项工作开展；  提供丰富的党员教育学习内容和激励机制，助力基 层党员学习更便捷、更有成效；  为党组织提供智慧党建工具，提升党务工作效率并 各类活动开展。 提升覆盖面 04 信息技术的应用，实现优质内容 远程分发和信息远程推送，将大 大提高党员教育的覆盖面。 党务工作更高效 03 更专业实用的党务工作工具， 并有标准化规范化的党务工作 指引，指导三会一课、谈心谈 话、公益活动等各项工作开展。 深入的党群服务 05 充分发挥党建引领作用，社区共 治参与社会公益，激发党组织引 领活力。 可视化党建工作成果展示

半结构化数据，可采用自动化工具进行标注，如使用正则表达式匹 配特定模式。对于非结构化数据，尤其是文本数据，需借助人工标 注或半自动标注工具，确保标注的准确性和一致性。标注过程中， 需制定详细的标注规范，以减少标注误差。 数据标注完成后，需进行数据增强和扩展。通过数据增强技 术，如图像数据的旋转、缩放、翻转，或文本数据的同义词替换、 句式变换，可以增加数据集的多样性和规模。同时，对于特定领域 于发现的问题，需 及时反馈并进行修正，确保数据的高质量。  数据采集：明确来源，确保合法合规  数据清洗：去除重复、纠正错误、填补缺失、统一格式  数据标注：自动化与人工结合，制定标注规范  数据增强：技术手段增加数据多样性和规模  数据安全：严格遵守法律法规，进行匿名化处理  数据存储：分布式系统，版本控制与备份  质量评估：抽样检查、交叉验证、专家讨论 通过以上 储。最终，采集的数据应存储于结构化数据库（如 MySQL、PostgreSQL）或非结构化数据库（如 MongoDB、Elasticsearch）中，以便后续处理和分析。 通过上述方案，可确保数据来源的多样性和采集过程的规范 性，为知识库的构建和 AI 大模型训练提供可靠的基础数据支持。 2.1.1 内部数据来源 在知识库数据处理方案中，内部数据来源的选取和采集是核心 环节之一。内部数据是指企业或组织在日常运营过程中积累的结构

数据安全和隐私保护问题仍是主要障碍。 市场环境方面，工程造价行业的竞争日益激烈，企业面临着成 本控制和效率提升的双重压力。一方面，客户对造价服务的质量和 效率要求不断提高，另一方面，行业内部的标准化和规范化程度有 待加强。这些因素共同推动了工程造价行业向数字化、智能化方向 发展的迫切需求。 在此背景下，人工智能技术的引入为工程造价行业带来了新的 解决方案。通过深度学习和大数据分析，AI 可以自动化处理大量复 图纸 和技术规范，详细列出工程项目中所有分部分项工程的名称、单位、 数量和计算规则。在此过程中，DeepSeek-R1 大模型可以通过智 能识别技术，自动提取设计图纸中的关键信息，并生成初步的工程 量清单，显著提高工作效率并减少人为错误。 为确保清单的完整性，需对模型生成的清单进行人工复核。复 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， 算中的异常值或不合理项。例如，对于材料价格过高或工程量估算 不准确的情况，模型会进行标记并提供修正建议。此外，模型还可 以生成详细的审核报告，包括预算偏差分析、风险提示及优化建议， 为决策者提供数据支持。 为了提高预算编制的规范性，可以引入以下标准化流程：  数据收集与整理：确保所有相关数据（如工程量清单、材料价 格、人工费率等）的完整性和准确性。  预算分解：将总预算按分部分项工程进行细化，便于后续管理 和控制。

其中，强调 要深化大数据、人工智能等技术的研发与应用，通过实施“人工智能+”行动，着力打造具有 国际竞争力的数字产业集群，这一举措标志着人工智能已成为国家发展战略的重要组成 部分。 为进一步规范和引导人工智能产业的发展，工业和信息化部、中央网信办、国家发展 改革委、国家标准委等四部门联合启动了国家人工智能产业综合标准化体系的建设工作。 经过多轮征求意见与修订，该体系于7月2日正式发布，旨在显著提升标准与产业科技创新 2024年是全球人工智能治理体系构建的关键节点，各大经济体在政策与立法层面取 得了显著进展，以欧盟的《人工智能法案》及美国推出的《关于安全、可靠和值得信赖的人 工智能的相关行政令》为代表，这些举措共同推动了全球AI治理向更加规范化、系统化的 方向迈进。与人类反应时间类似；能理解情感，并能以不同的情感风格生成语音。除了语音 交互外，还可以通过视觉+语音的形式，如实时视频、上传图片等方式，与GPT-4o进行多模 态交互。 1 联合国：推动全球共识与指导原则 2024年3月13日，欧盟议会通过了具有划时代意义的《人工智能法案》，标志着全球人 工智能监管迈入了一个全新的时代。该法案旨在为AI技术的发展与应用设定严格的规范 与标准，确保AI系统在设计、开发、部署及使用过程中遵循伦理、安全及法律要求。通过明 确AI技术的风险等级、设立监管机构、制定问责机制等措施， 《人工智能法案》为欧盟乃至 全球范围内的AI治理

- 计算资 源的最佳分配 - 训练效果的持续跟踪与改进 项目将在现有技术基础上，整合多方资源，采用模块化设计思 路，确保系统具有良好的扩展性和适应性。通过本项目的实施，将 建立起一套科学、规范、高效的人工智能数据训练考评体系，为 AI 技术的进一步发展提供有力支撑。 1.1 项目背景 随着人工智能技术的迅猛发展，其在各行各业的应用日益广 泛，尤其在数据驱动的决策支持、自动化流程优化以及智能分析等 效、可靠的数据交互与通信。首先，系统采用 RESTful API 风格， 通过 HTTP/HTTPS 协议实现数据传输，保证接口的通用性与可扩展 性。API 接口遵循统一资源定位符（URL）命名规范，使用 GET、POST、PUT、DELETE 等标准 HTTP 方法进行操作。例如， 用户管理模块的接口设计为：/api/users 用于获取用户列表，/ api/users/{id}用于获 术可在数据共享或展示时对敏感信息进行替换或隐藏，降低数据泄 露风险。 最后，需建立完善的数据管理制度，明确各部门和人员在数据 管理中的职责和流程。包括数据采集、存储、使用、更新、维护等 各个环节的操作规范和检查机制。同时，需定期对数据管理制度的 执行情况进行评估和改进，确保其与实际需求的契合性。 以下是数据管理方案的关键点总结： - 数据采集：明确来源， 确保多样性，保护隐私 - 数据存储：分布式架构，加密保护，定期

轻量且易于扩展，适合小型项目；而 FastAPI 则提供了 更高的性能，并内置了自动生成 API 文档的功能，适合中大型项 目。为了确保 API 的稳定性和可扩展性，建议在开发过程中使用 Swagger 或 OpenAPI 规范进行 API 文档管理。 在图形化界面或可视化方面，Matplotlib 和 Seaborn 是最常 用的库，适用于生成各种统计图表。若需要交互式可视化，Plotly 和 Bokeh 是不错的选择，它们能够生成动态图表，并支持与 确保这些交互在不同设备和浏览器上的一致性，进行充分的跨浏览 器测试。 在样式方面，采用 CSS-in-JS 或 SCSS 进行模块化样式管理，确 保样式的可维护性和可复用性。使用 BEM 命名规范或 CSS Modules 来避免样式冲突。对于动画效果，优先使用 CSS 动画或 过渡，减少 JavaScript 操作 DOM 的频率以提升性能。 以下是前端功能实现的关键步骤列表： - 实现数据获取与展示逻辑，处理加载状态 与错误反馈。 - 前端验证用户输入，实时反馈验证结果。 - 实现复 杂交互逻辑，确保跨浏览器兼容性。 - 模块化管理样式，遵循命名 规范，避免样式冲突。 - 优化动画效果，提升页面性能。 最后，通过单元测试和集成测试确保功能的稳定性，使用 Jest 或 Cypress 等工具进行自动化测试。在测试过程中，重点关注边界 条件和异常场景，确保系统的健壮性。

算的准确率；  针对上万页造船规范知识中的复杂问题，运用元景RAG技术中级联 切分手段、自适应表格拆分与整合技术、多路检索融合方式进行解 析，提升元景大模型对相关内容的召回率。 造船规范知识问答  针对2D船舶设计图纸中不同标尺参数，运用元景多模态大模型进行 识别，精准输出设计参数信息，为设计师精准建模提供必要参考；  面向不同船厂的设计规范、图纸中不同类型的线材，运用元景视觉

过模拟真实的临床场景帮助医学生和年轻医生提高实战能力。 尽管生成式大模型在医疗领域的应用前景广阔，但也面临诸多 挑战，包括数据隐私、安全性和伦理问题等。对此行业需要在探索 和应用生成式大模型的同时，建立相应的伦理规范和法律框架，以 确保患者的信息安全和隐私保护。 总体来看，生成式大模型在医疗场景的应用具有很高的可行 性。随着技术的不断进步和相应政策法规的完善，未来的医疗服务 有望越来越智能化和个性化，最终为患者提供更为优质的医疗体 2 法律与伦理可行性 在 AI 生成式大模型医疗场景应用的可行性研究中，法律与伦 理可行性是一个不可或缺的重要环节。随着人工智能技术的迅速发 展，尤其是在医疗领域的广泛应用，相关的法律法规和伦理规范逐 渐成为制约其发展的重要因素。因此，在实施 AI 生成式大模型医 疗应用时，必须对法律与伦理的合规性进行深入分析。 首先，AI 医疗应用必须符合国家和地区的法律法规。根据不同 国家的法律制 透过各种渠道提高用户对 AI 医疗应用的认知及理解 可解释性 AI 开发 使用可解释性 A I 模型，增进医疗人员对 AI 决策的理解 最后，随着 AI 技术的不断演进，相关法律法规和伦理规范亦 需随之更新。因此，医疗机构和相关开发企业应参与政策的制订与 反馈，促进法律与伦理的不断完善，从而为 AI 生成式大模型在医 疗中的应用提供良好的法律与伦理基础。这样的措施将不仅为技术 应

一种常见的填补方法。  模型填补法：通过机器学习模型预测缺失值，尤其适用于复杂 的数据结构。 在完成数据清洗后，我们需要对数据进行转换和标准化，以便 于后续的分析与建模。数据转换包括将数据格式统一、规范化数据 类型，例如将文本数据转化为分类标签，将时间格式进行标准化 等。标准化则是将数据处理到一个统一的尺度上，常见的标准化方 法有 Z-score 标准化和 Min-Max 缩放，这将确保不同特征在建模 通过这种方法积累而来的 GIS 数据不仅能够为铁路沿线三维模 型的构建提供有力的数据支撑，还为后续数据分析、可视化展示等 应用奠定基础。 在 GIS 数据获取与整合的过程中，需严格遵循数据管理规范， 确保数据的来源合法、安全，同时对数据进行定期更新，以保持获 取数据的实时性与准确性。最终目标是在保障数据质量的前提下， 建设一个高效、可靠的 GIS 数据体系，为铁路沿线的实景三维建模 提供坚实的基础。 这样构建的 GIS 数据集可以通过可视化手段呈现，图表展示及 数据层叠的方式非常有效，以帮助相关人员快速理解数据的空间分 布特征。为该阶段的实施，建议采用以下样式进行成果展示： 通过以上步骤的规范化操作，将有效提高 GIS 数据的获取与整 合效率，为后续的实景三维 AI 大模型应用提供坚实的数据基础。 3.3.2 GIS 在模型中的应用 在铁路沿线实景三维 AI 大模型的构建中，地理信息系统

于处理特定的业务功能。例如，用户身份验证服务通过 OAuth 2.0 协议进行用户认证，并生成访问令牌；数据查询服务提供了多种查 询接口，支持按条件筛选、分页查询等操作。为了确保接口的一致 性和易用性，所有微服务都遵循统一的接口规范，采用 JSON 格式 进行数据交换，并在接口文档中详细描述了每个接口的请求参数、 响应格式和错误码。 在数据交互层，我们通过消息队列（如 Kafka 或 RabbitMQ） 实现了异步通信 系统，能够 实时检测接口的异常行为，并及时通知运维人员进行处理。  API 网关：统一处理外部请求，支持鉴权、限流和日志记录。  微服务接口：每个微服务专注于特定业务功能，遵循统一接口 规范。  消息队列：通过异步通信机制解耦微服务，提高系统吞吐量和 容错能力。  安全措施：采用 HTTPS 加密传输，实施输入验证和参数校 验，引入监控和告警系统。 通过这些设计，我们确保了 数据预处理模块的集成：银行系统中的数据通常包含大量敏感 信息，因此需要在数据进入模型前进行脱敏处理。建议部署一 个专门的数据预处理模块，负责数据的清洗、格式转换和加密 解密工作，确保输入数据符合模型要求的同时，满足银行的安 全规范。 2. 模型部署环境的搭建：Deepseek 模型通常需要运行在高性能 的计算环境中，建议使用容器化技术（如 Docker）进行部 署，并通过 Kubernetes 实现资源的动态调度和扩展。同时，