据，需转换为 JSON 格式并建立实体关系映射。 3. 业务流程数据：工单处理流程、售后政策等规则类数据，需整理 为决策树逻辑。 数据质量要求： - 标注准确率≥98% - 行业术语覆盖率≥90% - 正负样本比例控制在 3:1 训练参数配置 采用两阶段训练策略： 关键参数设置： - 学习率：初始阶段设为 5e-5，领域适配阶段降至 3e-6 - Batch Size：根据 GPU DeepSeek 大模型的技术 特性与 CRM 系统业务场景深度融合，构建高效、自然的人机交互 “ ” 体验。界面设计遵循 最小化认知负荷 原则，通过动态响应式布局 适配多端设备（PC/移动/平板），确保 90%以上的高频操作可在 3 步内完成。关键交互模块采用渐进式披露设计，仅展示当前上下文 必需的功能选项，避免信息过载。 核心交互组件包括： 1. 智能会话工作台 o 集成多模态输入框（支持文本、语音、图片识别），实 私保护是核心实施要素。需从数据传输、存储、访问控制及合规性 四个维度构建防护体系，确保客户数据全生命周期安全。以下为具 体实施方案： 数据传输安全 采用 TLS 1.3 协议加密所有 API 通信，密钥轮换周期不超过 90 天。 对于敏感字段（如身份证号、银行账户）实施二次加密，使用 AES-256-GCM 算法，由企业密钥管理系统（KMS）单独托管密 钥。网络层面部署双向证书认证，防止中间人攻击。 数据存储保护

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： 指标维度 行业平均值 监管期望值 差距率 异常交易识别时效 72 小时 ≤24 小时 200% 全量数据分析覆盖率 12% ≥90% 650% 审计调整事项回溯准确 率 68% ≥95% 40% 为突破这些限制，领先机构已开始探索智能审计路径。德勤 2024 年技术展望显示，采用机器学习模型的审计项目将关键风险 识别速度提升 准确率会下降 17%；第二，分析维度必须覆盖 100+风险指标实时 交叉验证，如下表所示的风险指标覆盖率对比： 指标类型 传统工具覆盖率 行业要求标准 财务异常 68% 95% ≥ 合规性条款 52% 90% ≥ 关联交易 45% 85% ≥ 操作风险 37% 80% ≥ 第三，系统需要支持 7×24 小时持续监控能力，某跨国企业的 实践表明，实时监控可使重大风险发现时效从平均 14 天缩短至 型 解析引擎 字段映射规则 错误处理机制 CSV Apache Commons 首行自动检测列名 异常记录跳转至人工复核 队列 PDF PDFBox OCR 区域预定义模板匹配 置信度<90%触发告警 扫描件 Tesseract 5.0 关键字定位+表格识别算法 自动重试 3 次失败转人工 2. 流批一体处理架构 采用 Lambda 架构实现实时与离线数据协 同处理： 3

are trained on the first 10% logs and evaluated on the remaining 90% logs, while LogPrompt is directly tested on the remaining 90% logs without in-domain training data. • We adopt the F1-score Window s … Linux Mac Apache Domain Adaptio n SuperLog: 初步实验结 果 • 任务：日志解析 • 实验设置： 10% 训练， 90% 推理 • Baseline: LLaMA-7B 直接下游任务微调 • 指标： F1-Score HDFS Hadoop Zookeeper Linux Proxifier

②湿模式：随着室外温湿度逐渐升高，在干球温度＞16℃，且湿球温度≤19℃区间，优 先开启水泵，进行雾化喷淋空空换热，利用水在蒸发过程中吸收空气的热量来进行制冷，从 而达到节能的目的。其中，喷淋效率高达 90%，且水泵功耗远小于压缩机功耗。 图 6 湿模式运行示意图 ③混合模式：随着室外温度进一步升高，湿球温度＞19℃，进一步开启直流变频压缩机、 电子膨胀阀等关键节能器件，根据负载需要，自动调整压缩机频率，实现高效节能。 政务大模型，针对线上业务咨询 导办场景建设了“合小 i”智能咨询导办助理，实现一个入口集成办事问答、政策咨询、事 项推荐引导等功能，对群众的办事问题提供快速、精准回复，综合问答准确率可达 93%，事 项推荐准确率可达 90%；针对窗口收件受理场景建设了“合小 i”智能综窗助理，辅助窗口 工作人员解决办事群众口语化表述需求理解难、申请材料审核耗时耗力、办件登记边看边录 易出错等问题，目前试点窗口利用智能综窗助理收件已覆盖窗口收件 办助理”，为群众和企业全天候提供政务咨询，它不仅可以快速精准答复问题、智能定位办 事入口，还能通过共享数据、智能提取材料信息要点进行智能预填，并对办事条件、办理材 料进行智能审查，简单事项还可一键秒批秒办，平均首办成功率 90%以上。 “窗办”方面，讯飞面向“大厅导服”场景打造“AI 导服助理”，从办事人进门开始识 别办事意图、智能规划办事路径，帮助企业群众办事取号、审查材料、办理预登记等，高效 辅助导服人员开展

Llama 3.1 405B DeepSeekV3 671B 下降一个量级 训练耗时 单元：万GPU小时 DeepSeek-V3 MMLU 得分 API价格￥/M tokens 90 82 86 ★ l Llama3.1-405B l GPT-4o l Qwen2.5-72B l Qwen2.5-72B l Claude 3.5 Sonnet l DeepSeek-2 05 -21- 政务热线大模型  全面上线辽宁省热线平台：服务80+坐席人员， 工单填单时间由186s/单下降到133s/单；工单 记录完整度提升30%  在热点事件分析场景：处理90余万张工单，完 成12万个小区数据抽取，形成供水、供电、供 热等6类单位画像  热线数据报告：围绕投诉、求助、建议与举报信 息开展时空定位、问题萃取、颗粒缩放、精细诊 断等多维度分析，输出周期报告和专题报告

Al 、故障诊断和群控，代码量逾百万行 支持冷、热、气 ( 汽 ) 大规模机理和数据驱动混合仿真 能够自动生成节能控制策略，并进一步自动生成 SCADA 群控软件，节能性好，且降低自控开发量 90% 以上 世界模型 / 数字孪生：浙江大学团队自研仿真平台的一点体 会 故障诊断模块 Al 建模 ( 脚本嵌入 ) 边缘控制器 67/80 口赵阳博士有十年国内外带软件开发团队经验，具有出色软件架构能力 口长 期在开发一线，有死磕的工匠精神、永不放弃的热情、有核心团队 赵阳博士亲自架构和开发 90% 内核代码，基于 Rust 语言 第一代： 2018 第二代： 2021 第三代： 2022 第四代： 2023 第五代：

Attention LSTM LSTM LSTM 100% 95% 90% 85% 80% 75% 70% 65% 60% 意图识别准确率 传统机器学习 Accuracy 意图识别结果 来也深度学习 输入文本 传统基于规则 意图识别结果

..87 9.4 系统集成与测试..................................................................................90 9.5 用户培训与支持..................................................................................92 10 15%。这一显著改进主要归功于模 型对历史数据和实时市场动态的高效分析能力。 其次，模型的预测能力通过多项测试得到了验证。在预测建筑 材料价格波动方面，DeepSeek-R1 的预测准确率达到 90%以上， 显著高于传统方法的 70-75%。此外，模型还能根据不同的施工技 术和设计方案，快速调整预算，减少冗余成本。 为了进一步量化 DeepSeek-R1 的应用效果，我们在一系列代 表 85%，其中，模型在提高工程造价计算效率方面获得了 90% 的好评，特别是在处理大规模数据和复杂计算场景时，表现尤为突 出。用户普遍反映，模型的操作界面友好，易于上手，且能够快速 准确地提供决策支持，极大减轻了工作负担。 为了更直观地展示用户反馈，以下列出了几个关键指标的用户 满意度评分：  模型准确性：88%  用户界面友好度：87%  响应速度：86%  对工作效率的提升：90%  技术支持服务：84%

机器人（关心）：没事没 事，别放在心上 • 机器人（气愤）：最近交 通真是太差了！ 机器人需要有统一身份属性 • 用户：你多大了？ • 机器人：我是 90 后 • 用户：你是哪年的？ • 机器人：我是 1985 年的 • 用户：？？？ 智能对话系统中的个性化 • 机器人的回复不仅在内容上有相关性，在情绪上也要有一致 性 •

多样性遭受威胁。 在我国，部分地区的环境质量仍然处于较低水平。以 PM2.5 为例，京津冀地区的平均浓度长期超标，导致当地居民健康风险增 加。根据 2022 年发布的《中国环境状况公报》，90%的城市空气 质量未达标，其中大部分是因为二氧化硫、氮氧化物和挥发性有机 化合物（VOCs）的排放过多。水体污染问题同样严峻，许多河流 和地下水源的氨氮和重金属浓度远超国家标准。 在具体表现 适应能力。 实施效果评估是训练与优化的最后一步。此过程可以通过对比 模型预测结果与实际结果的差异进行系统评估，如下表所示： 评估指标 描述 目标值 精度 根据真实结果判断模型预测的准确性 90% ≥ 召回率 衡量模型识别出正样本的能力 85% ≥ F1-score 精度与召回率的综合评估 0.9 ≥ ROC- AUC 描述二分类问题中模型的判别能力 0.95 ≥ 通过系 如商业中心和工业区的 PM2.5 浓度普遍高于居民区，尤其是 在风速较低的日子。 时间段 PM2.5 浓度（µg/ m³） NO2 浓度（µg/ m³） 早高峰 85 50 中午 40 25 晚高峰 90 55  趋势预测：通过时间序列分析，结合天气因素的影响，我们建 立了污染物浓度的预测模型。模型的预测结果显示，未来一周 内，预计将在特定天气条件（如阴霾天气和高温）下，PM2.5 和 NO2