· · · 远程抄表 智能管理 数据分析 新型能源 智慧能源 智慧数据 舒适 办公 环境 智能 分析 人身 资产 安全 高清 监控 高效 信息 通信 管控 移动 管理者 CIO 统一架构 平台 支撑企业卓越运营 符合未来 信息化发 展趋势 智慧建筑 / 园区建设需要从多角色多维度综合考虑业务需 求 IT 联动 物业 员工 件 服 务 系 统 也 是 在 同 步 跟 进 。 软硬一体化解决方案 全联接、数字化、安全、智慧、绿色 智能运营平台 可视、可控、可管 配 智慧工单 设备监控 智能安防 智能停车场 智能门禁 智能照明 事件监控 决策支持 智能消防 智慧能源 软 硬 兼 施 综合态势 联动指挥 智能电梯 BMS IBMS 系统结构 HBase) 布署与运行 本地、可脱上位机运行 本地、异地、云布署、不能脱机运行 集成对象 BAS 、 FAS 、建筑能效监控系统、 一体化设备 BMS 、 OAS 、视频、 一卡通、停车场、梯控、入侵、巡查 后勤系统：物业、食堂、访客；信息发布、会议 通讯方式 Modbus 、 Bcnet 、 LonWorks 、 CAN 、 PROFIBUS 、 Knx

查询/订阅 Nacos Server 回调 持久化 查询 本地缓存 变更推送 访 问 控 制 TLS • 开启TLS传输加密 • 敏感信息加密存储 • 替换默认密码 • 关闭匿名访问 • 最小权限原则 • 精细化权限管控 • 信息传输保密 • 防篡改 • 身份认证 • AccessKey/SecretKey • 数据库用户名/密码 • AppKey，Token 独立域名https TLS TLS • 数据源配置统一托管 账号密码，数据库地址，连接池大小，超时 参数 • 密文存储 应用运行时内存解密 • 双层权限管控 Nacos加密配置及解密权限 • 帐密全托管 数据库账号全托管，无需人工介入 • 运行时无损轮转 存量连接优雅切换，异常保护 • 发现 1 MCP Server 控制面 动态调整MCP Server 中Tool 以及Tool参数描述，动态Tool 开关 2 MCP Server 安全管理中心 细 粒 度 权 限 管 控 和 动 态 3 credential轮转 Nacos MCP Registry VS Official MCP Registry 能力超集 Nacos MCP Registry 是对 官方

水务大脑平台”，包含“智 慧党建平台”、“纪检平台”、“党建引领廉洁从 业线上虚拟展厅”等多部分组成，受到集团及 国资委领导高度认可。 福建省高速党建系统 为了避免线下党员集中培训造成疫情防控风险， 福建省高速集团推出党员培训平台，每年为集 团机关及下属子公司提供数十场党员培训服务， 节省培训成本的同时，也降低了组织难度。 成功案例 平台以党员日常行 为大数据为基础， 实现党员五维自画

- 数据层：分布式数据库、数据湖技术、数据清洗与标准化。 - 模型层：分布式训练框架、模型压缩、在线学习、模型解释性工 具。 - 服务层：微服务架构、API 网关、负载均衡、容灾备份、安全控 制。 - 应用层：智能客服、风险管理、系统集成、业务流程优化。 通过上述设计，系统能够高效支持银行业务需求，同时满足安 全性、可扩展性和性能优化的要求。为便于理解，以下是系统架构 的层次关系图示： 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 提升系统响应 实现资源的动态调度和扩展。同时， 为应对高并发场景，建议配置负载均衡器（如 Nginx 或 HAProxy），以确保模型的稳定性和响应速度。 3. 与核心业务系统的对接：模型需要与银行的多个核心业务系统 （如风控系统、客户管理系统、交易系统等）进行集成。具体 实现时，可以通过消息队列（如 Kafka 或 RabbitMQ）实现异 步通信，避免系统间的强耦合。同时，为保障数据一致性，建 议采用分布式事务管理机制（如

大模型训练中，数据安全与权限管理 是确保数据完整性、保密性和可用性的关键环节。首先，数据安全 需要从多个层面进行全面防护。在物理层面，数据中心应配备严格 的访问控制、监控系统和环境安全措施，如防火、防水和防电磁干 扰等。在网络层面，采用防火墙、入侵检测系统（IDS）和虚拟专 用网络（VPN）等技术，防止未经授权的访问和数据泄露。在数据 层面，通过加密技术对静态数据和传输中的数据进行保护，确保数 据在存储和传输过程中不被窃取或篡改。 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）技术， 根据模型的复杂度进行，对于简单的模型可以使用 SGD，而对于复 杂的深度学习模型，Adam 或 RMSprop 通常更具优势。 正则化系数（如 L2 正则化或 dropout 率）的调优可以有效防 止过拟合。建议通过网格搜索或随机搜索对正则化系数进行实验， 结合验证集性能选择最优值。网络结构相关的超参数（如层数、神 经元数量）的调优可以通过神经架构搜索（NAS）或基于经验的设 计进行，但需注意计算资源的限制。

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， 不高、预算有限 的场合。 云台摄像头的特点在于其可以进行自动或手动的 360 度旋转， 能够覆盖大面积区域，适合于交通枢纽、公共广场等场合的动态监 控。其常见特点包括：  全方位视角：可实现水平和垂直的全方位旋转，适应复杂的监 控场景。  自动巡航功能：通过设定路径，实现自动巡视，提高监控效 率。 此外，热成像设备在公共安全领域也扮演越来越重要的角色， 尤其适用于夜间监控和低能见度环境。其特点有： 为具体实施方案，以下是不同任务推荐模型的汇总表： 任务类型 推荐模型 优势 适用场景 目标检测 YOLOv5 实时性强，适合边缘计算 交通监控、公共区域监控 Faster R-CNN 精度高，适合复杂场景 安防关键区域、高密度场 所监控 事件识别 LSTM 捕获时间序列依赖 视频监控、行为分析 Transformer 长时序数据处理能力强 复杂活动识别、大规模视 频数据分析 此外，为了实现模型的高效运用，应该考虑构建一个智能化的

化的工具和服务，提升诊疗效率和服务质量。 近年来，全球范围内的医疗数据爆炸性增长，其中包括电子病 历、医学影像、基因组数据等。这些数据蕴藏着巨大的价值，如果 能够通过先进的 AI 技术进行挖掘和分析，就能为诊断、治疗和预 防提供有力支持。生成式大模型的逐步成熟，使得医疗行业能够从 海量数据中提取有意义的信息，同时为医疗决策提供辅助。具体而 言，以下是生成式大模型在医疗应用中不可忽视的优势：  加速医疗信息的处理：生成式大模型能够快速处理大量医疗文 生成式大模型还能够在公共卫生领域进行流行病学监 测和数据分析。通过分析大规模的医疗数据，模型可以实时预测疾 病的传播趋势，为公共卫生决策提供数据支持。这类应用在应对突 发公共卫生事件时尤为重要，可以为卫生部门制定防控策略提供依 据。 总之，AI 生成式大模型在医疗场景的应用前景广阔，能够在多 个领域有效提升医疗服务的质量和效率。随着技术的不断发展，我 们有理由相信，这些模型将成为未来医疗行业的重要助力。 为确保项目顺利推进，需建立专门的项目管理团队，负责整体 协调与监控。此外，项目还需要合理配置资源，包括人力、技术和 财务资源。项目资源配置与关键人员角色如下： 角色 职责 项目经理 全面负责项目实施与进度把控 数据科学家 开展模型开发及数据分析工作 医疗专家 提供临床知识支持，确保模型临床适用性 IT 工程师 负责系统集成和基础设施建设 用户体验设计师 确保系统界面的友好性与实用性 在风险管理方

公司投资建立AI研究实施机构，以探索 机器学习、自然语言处理、图像识别等技术在风险评估、客户服务、产品设计等方面的应用。 区块链技术探索：部分保险公司开始探索区块链技术在保单管理、理赔流程优化、防 止欺诈等方面的潜力，旨在提高透明度和效率。 （3）数据治理与数据应用 数据治理：保险公司认识到数据在数字化转型中的核心作用，纷纷加强数据治理工 作。通过建立完善的数据治理体系，明确数据标准、提升数据质量、强化数据安全管理，确 的关键信息，进行快速审核和赔付。这大幅缩短了理赔周期，提高了理赔效率。阳光财险深 化应用“一键赔”客户远程查勘工具，2023年通过“一键赔”在线视频、快速理赔的案件达到 95万次，接近车险总案件50%。 智能风控与反欺诈：建立智能风控系统，运用机器学习算法对交易数据进行实时监控 和异常检测，及时发现并阻止欺诈行为。同时，通过大数据分析提高风险评估的准确性，降 低赔付风险。 内部流程优化：通过数字化转型，保险公司对内部流程进行梳理和优化，实现业务流 优势互补：不同保险公司之间以及保险公司与其他行业之间在业务模式、技术能力、 客户资源等方面存在互补性。通过合作，各方能够充分发挥自身优势，共同拓展业务场景 和市场空间。例如，保险公司可以与科技公司合作开发智能风控系统，提高风险评估的准 确性和效率；也可以与医疗机构合作推出健康保险产品，满足客户对健康保障的需求。 ③ 协同创新：在保险科技生态圈中，各参与方通过协同创新推动整个行业的进步和发 展。例如，保险

Accept-Version: v1）来实现，以便未来 进行接口升级时能够保持兼容性。为了提高 API 的安全性，建议使 用 OAuth 2.0 进行身份验证和授权，对敏感数据进行加密传输，并 对 API 请求进行限流和防重放攻击的保护。 日志记录和监控是确保系统稳定运行的重要手段。日志应记录 关键操作的详细信息，包括请求时间、用户 ID、操作类型、操作 结果等，以便在出现问题时快速定位和排查。监控系统可以集成 保每次更新的 代码都能通过严格的测试，减少系统上线后的风险。 综上所述，DeepSeek 智能体后端功能的实现需要综合考虑架 构设计、数据处理、用户管理、任务调度、API 接口设计、系统监 控和日志管理等多个方面，通过科学合理的技术选型和流程设计， 确保系统的高效、稳定和安全运行。 8.3 后端性能优化 后端性能优化是确保系统高效、稳定运行的关键环节。首先， 通过对数据库查询的优化，可以有效减少响应时间。常用的方法包 能够正常启动并运行，通过以下命令 检查： docker --version kubectl version --client python3 --version 配置网络环境，确保服务器能够访问外部资源，并配置内部防 火墙规则以允许必要的端口通信。通常需要开放以下端口：  22: SSH 访问  80/443: HTTP/HTTPS 服务  2379-2380: etcd 通信  6443: Kubernetes

能够 更好地应对市场变化，从而在长期交易中实现更稳定的收益。本文 将详细探讨如何将 DeepSeek 框架引入股票量化交易的具体方案， 包括数据预处理、特征工程、模型训练与优化、策略回测及风险控 制等关键环节，为金融机构和投资者提供一套切实可行的应用方 案。 1.1 股票量化交易概述 股票量化交易是一种通过数学模型和计算机技术来执行交易策 略的方法，旨在通过系统化的方式实现收益的最大化和风险的最小 数据优势：建立全面、多维度的数据库，整合市场数据、公司 财报、新闻资讯等多源信息，增强数据分析能力。  用户体验：优化交易平台界面，提供更加直观、易用的功能， 降低用户的使用门槛。  风控体系：建立健全的风险控制机制，实时监控交易风险，确 保资金安全。 通过以上措施，DeepSeek 可以在激烈的市场竞争中脱颖而 出，成为股票量化交易领域的领军企业。 3.3 客户需求分析 在 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 练、策略回测和实盘交易的各个环节进行监控和预警。系统会定期