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

大模型集成过程中，数据接口与集 成方案的设计需兼顾高效性、安全性和可扩展性。核心方案采用分 层架构，通过 API 网关实现协议转换与流量管控，同时引入企业级 消息队列保障异步数据同步的可靠性。 数据接口规范采用 RESTful 与 GraphQL 双模式适配不同场 景：高频简单查询使用 RESTful 接口（平均响应时间<300ms）， 复杂多表关联查询采用 GraphQL 实现按需字段返回。接口认证采 Kubernetes 进行动态扩缩容，响应时间控制在 300ms 以内。 数据层通过 Redis 缓存高频访问的客户画像数据，MySQL 主从复 制保障事务一致性。 数据流转路径如下： 关键接口规范包括： 1. 客户意图识别接口 - 输入：客户对话文 本+历史交互记录（最近 5 条） - 输出：意图分类标签及置信度 （阈值≥0.85 ） 2. 个性化推荐接口 - 输入：客户 直连数据库时需配置 SSH 隧道加密，典型参数包 括： - 连接池大小：20-50 （根据并发量调整） - 事务隔离级别： READ_COMMITTED - 查询超时阈值：30 秒 字段映射规范 建立 CRM 字段与 DeepSeek 输入特征的映射关 系表，示例关键字段： CRM 原始字段 数据类型 清洗规则 目标模型字段 contact.last_order datetime 转换为

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

.................................................................................43 4.1.2 数据采集的频率与规范................................................................................................... ....................................................................................54 4.3.1 数据标注的规范................................................................................................... 刻关注技术的迭代与 升级，持续优化传感器系统，以提高整体监测效能。 4.1.2 数据采集的频率与规范 在生态环保智慧诊断的实施过程中，数据采集的频率与规范是 确保系统有效性的关键因素。合理的采集频率既能保证数据的时效 性和准确性，又能避免数据冗余和资源浪费。以下为数据采集的频 率与规范设计的具体内容。 首先，数据采集频率应根据具体的监测需求和环境特征进行合 理制定。在实时监测的场景中，推荐的采集频率为每小时一次，以

- 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

全套技术方案，经过多轮评审与修订，持 续优化网络架构，有效提升系统性能与资源利用率；在线缆采购与布线施工支撑方面，牵头 开展 MPO 线缆采购分析，依据四大原则优选供应商，并制定统一的布线标准，规范线缆布放、 标签标识等关键环节，切实保障交付质量；在 AI 智算集成实施培训方面，编制系统化培训 计划，开设多门课程，面向交付团队开展技术赋能，提升整体实施能力；在测试方面，支撑 覆盖计算子系 个向量模型，7 个 NLP 领域模型，实现 MindIE 引擎推理 加速，提供推理性能与精度的调测调优，基于 MindIE 组件提供模型推理服务化接口，交付 优化后的模型镜像，并适配 Z 证券模型上架规范，提供性能精度测试服务与性能基线复现指 导。该 AI 计算使能优化服务提供了如下举措和关键创新点： （一）服务器适配：作为 MindIE 组件的 Benchmark 在支持 NPU 格式，快速满足上架需求。通过切换服务化接口满足项目模型升级性能诉求。 （四）模型部署落地：该公司有自己的机器学习平台对接规范，产品发布的 MindIE 业 务 IP 不支持镜像 IP 配置为 0.0.0.0，导致该公司外部网络无法访问模型服务，同时与其机 器学习平台规范冲突。项目团队通过设计工程化方案，护送最后一公里模型部署落地，满足 该公司网络管理需求，同时保障业务可用。 （五）及时发现产品