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党建资讯 待办事项 平台功能 线上投票  示范创建  支部风采  联建共建  特色展示 品牌创建 支部风采 平台功能 联建共建 示范创建  党建量化考核 : 是实施“固本强基”工程工作的具体 体现。通过这项考核 , 大力加强和改进党的建设 , 真正把党建工作和业务工作一起布置、一起检查、 一起考核、一起落实 , 把党的思想建设、组织建设、 作风建设、制度建设提高到新的水平 直观、生动的展示。  可通过网页、微信、 VR 眼镜、 AR 党建沙盘等多渠道观看和体验  虚拟展厅程序后续可拓展延伸，打造元宇宙党建展厅  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

DeepSeek 消费电子行业大模型新型应用最佳实践分享 陈树荣 腾讯云智能商业化 2025.03 LEVEL 1 研发模型结构 LEVEL 2 研发预训练模型 LEVEL 3 基于模型 SFT LEVEL 4 直接调用 大模型产业生态图 大模型产业链上的生态，根据大模型生态上不同企业的定位，分成了四个等级的企业： • 自研大模型结构的企

细致分类与分级管理。同时，建立一套完善的风险等级测试评估体系，确保AI技术的安全 可控。在加强大模型最终用途管理方面，针对特定客户群体及业务场景，明确提出技术的 使用要求与限制，防止技术滥用带来的潜在风险。对于算力大、推理能力强或专门应用于 特定领域的AI系统，实行严格的登记备案制度，并要求其在设计、研发、测试、部署、使用及 维护等全生命周期内，均具备高度的安全防护能力，以保障客户数据安全与业务稳定运行。 （2）构建大 2000小时，交由大模型处理后，累计花费时间150小时，节省230人天。预计推广至全国使 �� �� 用后，仅该场景下可节省劳效17人年。 （D）落地经验 使用大模型进行信息抽取无需针对性训练，且大模型的领域适应能力强，对非结构化 文本的处理能力便捷准确。在该领域，除了提取赔款支出明细外，利用大模型能力，还能提 取非车常规大险种如企财、雇主、安责险的特约文本信息，通过大模型能力提取条款中的 特约文本进行分析，能细化承保条件用于理赔精细化管理。 制定了一系列数据清洗、标注、校验的流程，确保数据的准确性与完整性。通过这些流程， 能够确保输入模型的数据是高质量的，进而提高模型输出结果的可信度。 同时，泰康养老还积极拓展外部数据资源，整合来自不同行业、不同来源的数据，以增 强模型的泛化能力。例如，引入了宏观经济数据、人口统计数据、健康数据等外部数据，这 些数据为大模型在养老保险领域的应用提供了更加广泛的支持。 未来，泰康养老计划进一步优化和扩展AI平台的功能，逐步实现大模型的私有化部

快速调度资源，制定响应策略，提高处置效率。 4. 数据整合与共享：通过构建视频数据平台，整合各类监控资 源，为决策提供依据，促进信息共享。 这些措施不仅能够有效预防和减少安全事故的发生，还能够增 强公众对安全管理的信任感，有助于构建一个安全、和谐的社会环 境。 最后，未来公共安全领域将朝着智能化、系统化的方向发 展。AI 大模型的应用是提升公共安全管理效率的重要途径，期待这 一技术在实际 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 限制 CNN 图像识别、人脸识 别 特征提取能力强，结构简 单 对时间信息处理不够全面 LSTM 行为识别、异常检 测 能够处理时间序列数据， 记忆能力强 训练时间长，要求较高的 计算资源 3D CNN 视频内容分析、分 同时考虑时间与空间信 结构复杂，对计算资源和 模型类型 应用场景 优势 限制 类 息，适应性强 数据量要求高 通过结合这些模型的优势，可以构建出一套高效的公共安全视

三特索道、人福医药、当代明城 横店系 浙江 横店东磁、普洛药业、英洛华 精功系 浙江 金良顺 精功科技、精工钢构、会稽山 华夏系 河北 王文学 华夏幸福、玉龙股份、黑牛食品 银亿系 浙江 熊续强 银亿股份、康强电子、河池化工 广汇系 新疆 孙广信 广汇汽车、广汇能源、 ST 兴业 汇垠系 广东 万家乐、汇源通信、永大集团 长城系 浙江 赵锐勇 长城影视、长城动漫、天目药业 袁志敏、熊 information 要素型知识问答 支持反问确讣要素后回答 为什么要买交强险？ 买交强险癿好处？ 一定要买交强险么？ 交强险癿意义 丌买交强险会有什么后果？ 开车从丌出事，还用买交强险 吗？ 交强险是丌是白交钱？ 基于概念癿智能问答，解决丌同问法，搜索给出同一答案 概念问答 e_ 交强险 +c_ 必要性 概念标签自劢提取技术 形成内部相同的概念搜索表达式 用智慧发现信息价值

控和防御潜 在威胁，还能在事件发生后进行响应和恢复，最小化损害。 摘要 智能软件研发行业专注于开发和应用AI技术，提供智能化解决方案以提升业务效率、优化决策和增强用户体验。行业特征包括技术依赖性强、产品迭代周期短及多样化与跨 领域应用。中国在此领域展现出强劲实力，推动行业持续发展，市场规模不断扩大。未来，智能硬件出货量的增加将带动智能软件需求增长，智能家居和智能汽车等领域的 发展为智能软件 件、中间件等基础软件领域，以及行业应用软件，强调采用国产处理 器、服务器、网络设备等硬件平台，并结合国内自主研发的技术标准和协议。 智能软件研发的行业特征包括技术依赖性强、产品迭代周期短、多样化与跨领域应用。 技术依赖性强 智能软件研发深度依赖于多样化的开发工具与环境，涵盖集成开发环境（IDE）、版本控制系统、自动化测试工具以及持续集成/持续部署 （CI/CD）工具等。这些专业工具显著提 智能软件研发企业显现出鲜明的地域集聚特性，高度集中于特定区域并形成集群效应。 截至2023年末，中国软件百强榜单上的企业大多坐落于北京、广东、浙江、江苏、山东、福建及上海等省市。其中，北京以37家企业独占鳌头， 广东与浙江紧随其后，分别有14家与12家企业上榜。从城市分布来看，这些企业广泛遍布全国25个省会及经济繁荣的城市。尤为值得关注的是， 百强企业主要植根于京津冀、长三角、珠三角这三大经济高地，其占比分别为40%、31%、20%。

的准确率 横空出世： OpenAI o1/o3 、 DeepSeek- R1 等 1. 早期的大模型推理能力不足 2. OpenAI-o 系列模型和 DeepSeek-R1 等胜在推理能力较 强 小结一： 推理模型和思维链 (Chain of Thought, CoT) QwQ 由通义千问 开发， QwQ 能通 过思考与疑问解 决 一些复杂的问 题。 HIMl 绿色低碳发展 技术竞争态势分析 市场机遇识别 产品创新方向 竞争优势构建 产业发展战略规划 新兴产业布局指导 产业能级提升路径 未来产业培育方向 产业链风险预警 供应链韧性提升 产业链补链强链 产业安全保障体系 上下游协同创新 产业资源对接 创新要素匹配 产业生态融 入 产业链安全 转型升级需求 新兴产业培育 市场竞争需求 产业协同需求 创新体系建 设 各地各行业在布局新兴 AI 推动“科技创新”和“产业创新”的深度融 合 推 动 创 新 链 、 产 业 链 、 资 金 链 、 人 才 链 深 度 融 合 是 解 决 当 前 乃 至 未 来 较 长 时 间 内 加 强 产 业 创 新 发 展 、 加 快 锻 造 新 质 生 产 力 的 重 要 抓手 行业知识更深 业务流程更深 产业网链大模型 招商服务 技术分析 情报服务 产业研究 知识问答

为广东省、河北省、 江苏省、北京市、内蒙古自治区、上海市、贵州省、浙江省、山东 省、福建省，具体情况详见图 11。广东存力规模全国领先，存储总 体容量和单机架存力水平均位于全国前列。作为我国经济强省和科 技强省，广东拥有众多大型互联网企业、金融机构和制造业企业等， 综合算力指数 22 对数据存储的需求持续增长，推动存储容量不断扩大，同时也注重 存储技术的创新和应用，以满足高性能存储的需求。 广东、河北的存储总体容量处于全国领先地位，均达到 166 EB，能 够满足海量数据的存储需求。江苏、北京、上海的存储总体容量也 较为可观，均超过了 100 EB。江苏制造业的数智化催生了热数据处 理的强需求，北京、上海分别作为政治、经济中心，对数据存储有 持续且高强度的需求。与此同时，在政策的有力推动下，相较于去 年，内蒙古、贵州等中西部地区存力规模水平也得到了较大提升。 来源：中国信息通信研究院 我国省级行政区模力分指数 Top10 为北京市、广东省、浙江省、 上海市、江苏省、山东省、四川省、安徽省、湖南省、湖北省，具 体情况详见图 17。我国各省份模力分指数区域间差异大，呈现“东 强西弱”的态势。不同地区在模力发展上不平衡，与各地的科技投入、 产业结构、市场需求等因素密切相关。 模力分指数 Top5 均为东部地区，我国东部地区优势突出。这主 要是由于东部地区具备技术与产业优势，且数据资源与应用场景丰

日志语言理解 BigLog Da-Parser 第四代 原始日志和自然语言 文本 大语言模型 可解释性运维 LogPrompt 指令驱动 第五代 自适应运维智慧体：目标自适应、领域自适应、强交互性、可执行性。 。 。 表： LogAIBox 研究项⽬代际演进思路 [1]LogAnomaly: Unsupervised detection of sequential and quantitative 依托大模型预训练阶段内生通用知识，不再单独进行领域微调 • 基于 Prompt 策略注入领域专家对齐信息，快速灵活迁移 增强分析结果的可解释性、可交互性 LLM 作为运维智慧体的潜力与挑战 : 大模型有强语言泛化与 解释 能力，但是对 Prompt 敏感 Unlike existing deep learning models, LLMs (such as ChatGPT) has strong