建立一套完整的 知识库管理和维护机制，确保知识的时效性和安全性，为电子政务 的长期发展提供可靠的知识保障。 为实现上述目标，项目将分阶段推进，首先进行政务数据的收 集和预处理，然后利用 DeepSeek 模型进行知识抽取和整合，最终 构建一个可扩展、可维护的电子政务知识库。通过本项目，预期能 够显著提升电子政务系统的智能化水平，为公众提供更加便捷、高 效的政务服务。 1.1 电子政务发展现状 电子政务已成为现代政府治理的重要支撑。据统计，截至 2023 年， 全球已有超过 80%的国家和地区实施了电子政务相关项目，其中发 达国家的电子政务普及率已超过 90%。在中国，电子政务的发展尤 为迅速，各级政府通过建设政务服务一体化平台、推动政务数据共 享和开放，显著提升了行政效率和服务质量。截至 2022 年底，中 国省级政务服务事项网上可办率已达到 98.5%，市县级政务服务事 项网上可办率超过 了电子政务的覆盖范围，截至 2023 年，中国政务服务移动应用用 户规模已突破 8 亿。尽管电子政务取得了显著成效，但仍面临诸多 挑战，如数据孤岛问题、跨部门协同效率低、智能化水平不足等。 为进一步提升电子政务的智能化水平，需引入先进的人工智能技术， 构建高效的知识库系统，以支持政务决策和服务优化。以下是当前 电子政务发展中存在的主要问题和需求： 1. 数据孤岛现象严重：各级政府部门、不同的业务系统之间数据

通过释放全价值链改进潜力、实现除自动化以外的效率提升。 AI 的最新发展赋能新用例显著改善各种生产 关 键绩效指标。 商业化领域也受益于 AI 。使用 AI 工具直接协助与医务人员互动的应用日益增多，更快速为团队提供重要的医疗信息。 AI 还可 以通 过使用市场表现数据为销售、营销和市场准入环节提供独到洞察。 将 AI 整合进公司流程为制药公司提供了改善营收和利润的巨大潜力，机会正当时。然而，企业必须考虑大量因素，才能使 -30-50 % 2-3 10-15 5-7 15-20 情景 企业必须考虑众多因素才能使 AI 实施真正有效。数据可得性问题众所周知，但这只是冰山一角，企业能力和监管框架也十分关键。以监管框架为例：在 2020 年至 2021 年期间，向美 国 食品和药物管理局 (FDA) 提交的材料中使用 AI 的数量增加了十倍。因此，美国食品药品管理局和欧洲药品管理局纷纷发起多项举措，旨在为药物发现环节中使用 10-35 % 例如：灵活的 自动化解决方案和 工厂布局 5-20 % 生产灵活性 高达 25 % 收入提升 多达 10 % 上市时间缩短 AI 的最新发展赋能新用例显著改善各种生产关键绩效指标，最多可提高 25% 的收入和缩短 10% 的上市时间。 节省时间、节降成本 基于 AI 的生产解决方案收 益 例如：基于视觉的自动化质量控制、手动 工作流程自动化、基于视觉的装配自动化

素导致误差或纠纷。据统计，2023 年全球保险理赔处理时长平均 为 15-30 天，其中约 30%的案例因资料不全或核损争议需反复沟 通，直接拉高运营成本约 20%。与此同时，客户对快速、透明理赔 服务的需求持续攀升，超过 65% “ ” 的投保人将 理赔效率 作为选择保 险公司的关键指标之一。 在此背景下，人工智能技术为理赔业务优化提供了新的可能 性。DeepSeek 大模型凭借其多模态理解、自然语言处理和复杂决 别与核验，将材料初审时间从小时级缩短至分钟级；其次，基于历 史数据与规则引擎的深度学习模型，可实现对理赔案件的智能分级 与风险预判，准确率可达 92%以上；最后，通过动态生成个性化沟 通话术，显著提升客户服务体验。 为验证方案的可行性，某头部财险公司已在车险理赔场景完成 试点测试。结果显示，DeepSeek 大模型的应用使案件平均处理时 效提升 40%，人力成本降低 35%，同时将客户满意度从 78%提升 至 6% 67% “ ” “ 通过技术赋能，保险理赔业务正从 被动响应 转向 主动服 ” 务 。本方案将围绕 DeepSeek 大模型在报案受理、资料审核、核 损定赔等核心环节的具体落地路径展开，为行业提供可复用的实践 经验。 1.1 保险行业理赔业务的现状与挑战 当前保险行业理赔业务普遍面临效率瓶颈与服务质量的双重挑 战。传统理赔流程依赖人工核保、定损及审核，平均处理周期长达 5-7

基层医疗机构因专业人才短缺导致的误诊率高达 15%-20%。这种 现状迫切需要通过智能化技术重构医疗服务流程，实现从被动治疗 到主动健康管理的转型。 人工智能技术为医疗系统优化提供了新的突破口。以自然语言 处理和多模态学习为核心的 DeepSeek 平台，具备医疗知识图谱构 建、临床决策支持和非结构化数据处理三大核心能力。某三甲医院 的试点数据显示，接入智能体后的门诊流程平均耗时从 120 70%（如影像报告、医患对话记录） - 跨系统数据互通率不足 40% ” ” ，形成 信息孤岛 - 实时数据分析延迟普遍在 4 小时以上，影响急症处置 成本控制方面呈现两极化趋势：2023 年国内三甲医院单例诊 疗成本较 2019 年增长 23%，而社区医院设备更新率连续 5 年低于 10%。医保控费要求与精准诊疗需求之间的矛盾日益突出，DRG/ DIP 支付改革下，医疗机构亟需在保证质量的前提下将平均住院日 15%-20%。 患者体验维度存在三个关键断点： 1. 47%的投诉源于医患沟通不充分 2. 复诊患者中 62%需要重复描述病史 3. 慢性病管理依从性仅维持于 31%-34%区间 这些结构性矛盾为 AI 技术落地创造了刚性需求场景，特别是 在智能分诊、辅助决策、流程自动化等环节，预计可释放 20%- 30%的现有医疗资源潜力。 1.2 DeepSeek 智能体的技术优势 DeepSeek

低漏检率，提升工作效率 机器 + 人工 人工阅片 ╳ 工作强度高，长期疲劳工作：平均 100- 150 例 / 天，病情复杂时超过 200 张 / 例， 平均阅片每例 <5min ╳ 观察粗略，细小病灶易漏诊：受限于时 间，普遍观察厚层图像，细节信息丢失， 造成小结节等漏诊 肺癌 智能 筛查 为例 02 面向智慧医疗—智能医疗服务机器人 导诊 分诊 专家导览、特色科室、医院 导览、分诊挂号、药品查询、

测试计划制定...................................................................................104 6.1.1 功能测试用例设计...................................................................106 6.1.2 性能测试方案设计............ 化提取、分类和归档。  智能问答与咨询：为公众和政务工作人员提供准确的政务信息 查询和政策解读服务，提升政务服务的响应速度和准确性。  决策支持：通过数据分析和预测，为政府部门提供科学的决策 依据，例如在资源分配、政策制定和风险评估等方面提供智能 化支持。  多语言支持：考虑到我国多民族、多语言的国情，模型需具备 多语言处理能力，能够支持不同语言环境下的政务处理需求。 为实现上述目标，项目将基于现有的 据，支持实时数据 流处理和批量数据挖掘。例如，在政务数据分析场景中，模型能够 从数百万条记录中快速提取关键信息，并生成可视化的分析报告。 此外，模型还支持数据清洗、去重、格式转换等预处理操作，为后 续的分析任务奠定基础。 以下是 DeepSeek 模型在几项关键任务中的性能表现：  文本分类任务：准确率 95.3%，F1 值 93.7%  实体识别任务：准确率 92.8%，F1 值

联合伟世：“云 - 边 - 端” 协同，采用先进硬件与创新理念 打造高效人工智能教学实训平台 • 五舟科技：高性能硬件助力打造高校人工智能教学平台 优化方案设计、提升推理性能，助力智能课堂行 为分析 英特尔与合作伙伴共同探索课堂行为分析在智慧教育 场景中的应用 • 人工智能行为分析解决方案开发及挑战 • 面向教育场景的行为分析方案设计 • 针对行为分析的英特尔产品优化方案 基于英特尔优化方案的应用案例 助力教育智能化转型 服务教育现代化进程 百年大计，教育为本。教育是民族振兴、社会进步的基石， 强国必先强教。多年来，中国以教育信息化支撑和引领教育 现代化，并将应用现代技术，加快教育信息化基础设施建设， 加强网络教学资源体系建设，以及构建适合信息时代的教与 学模式，作为推进教育创新发展以及推动人才培养模式改革 的重要举措。 为抓住新一轮科技革命带来的新机遇，加速教育现代化， “十三五” “十三五” 期间，教育部结合国家 “互联网 +”、大数据、新一 代人工智能等重大战略任务安排，提出实施《教育信息化 2.0 行动计划 1》，将教育信息化作为教育系统性变革的内生变量， 提出了为国际教育信息化发展提供中国智慧和中国方案的目 标，在新时代赋予了教育信息化新的使命，以真正走出一条 中国特色的教育信息化发展之路。步入 “十四五”，中国开启 了建设教育强国的新征程，利用新一代信息技术，推动信息

.. 178 构建端到端的联邦学习 Pipeline 生产服务............................................. 212 风控建模流程：以京东群体感知项目为例.................................................244 信贷业务风控策略简介................................... 讨论 的 一 种方法。它是一种局部解释方法，局部解释性专注于该数据点，并查看该 点周围特征空间中的局部次区域，并尝试基该局部及区域去理解该点的模 型决策。简单理解为它是解释单个预测样本。以 ppt 中的红叉对应的样本 点为例，在选取的样本点的附近选取一定数量的样本点，利用这些样本点 重新训练一个简单的模型，如线性模型，然后利用这种解释性较好的方法 来解释预测样本。 4. 模型解释性方法-shap 通过染色扩散以及相似用户检索等方式完成。 针对恶意用户定性的传统方法，通常采用树形模型，比如说 XGboost、GBDT 等。 这类算法短板显而易见，其缺乏对用户之间的关联进行考虑；另外一种用户召回 方 式 为 用 户 社 区 划 分 （ 相 似 用 户 召 回 ） ， 其 中 比 较 常 用 的 社 区 划 分 算 法 有 FastUnfolding、Copra 等。这类算法的缺陷也相当明显，其由于原本社区规模

战：客户服务效率与个性化需求难以平衡，风险管理依赖人工导致 响应滞后，以及业务流程自动化程度不足造成的运营成本居高不 下。以某股份制银行 2023 年内部数据为例，其信用卡业务客服中 心日均处理查询类工单 12,000 件，其中 68%为标准化问题，但平均 响应时间仍达到 4.7 分钟，人工成本占比高达业务运营总成本的 39%。 在此背景下，本项目旨在通过深度集成 DeepSeek 随着金融行业数字化转型的加速，DeepSeek 大模型凭借其强 大的自然语言处理、知识推理和多模态分析能力，为银行业务智能 化升级提供了突破性技术支撑。该模型在金融领域的应用潜力主要 体现在三个维度：首先，其千亿级参数规模与金融知识库的深度融 合，可实现对复杂金融术语、监管政策及市场动态的精准解析，例 如在信贷审批场景中，模型通过分析企业财报、行业研报及舆情数 据，可将风险评估维度从传统的 20 联合训练，某城商行联盟的应用案例表明，通过共享风险特征而非 原 始数据，各参与方的中小企业信用评分模型 KS 值平均提升 0.15。 这种技术路径既符合《金融数据安全分级指南》要求，又能释放数 据要素价值，为区域性银行突破数据规模瓶颈提供了可行方案。 1.3 项目目标与预期成果 本项目旨在将 DeepSeek 大模型深度集成至金融银行业务场 景，构建具备行业专业能力的智能体体系，实现业务流程智能化升

度学习，DeepSeek 能够预测潜在的故障风险，并提出针对性的维 护建议。 - 环境生态管理：DeepSeek 还可以结合生态数据，评估 水利工程对生态环境的影响，并为生态修复提供科学依据。 为更直观地展示 DeepSeek 在水利工程中的应用效果，以下表 格列举了某水利项目实施 DeepSeek 前后关键指标的对比： 指标 实施前 实施后 预警准确率 75% 92% 水资源利用 率 的应用还可以通过可视化工具（如 mermaid 图表）展示数据分析的全过程，为决策者提供更直观的 支持。例如，以下 mermaid 流程图展示了一个典型的水资源调度 优化过程： 通过上述应用，DeepSeek 不仅提升了水利工程的智能化水 平，还为水资源的可持续利用提供了强有力的技术支持。这种技术 的引入，不仅是水利工程领域的一次重大突破，也为全球水资源的 科学管理指明了方向。 1.1 项目背景 但在面对复杂多变的自然环境和日益增长的社会需求时，逐渐显露 出效率低下、数据利用不充分等问题。特别是在水资源调度、洪水 预报、工程安全监测等方面，决策的科学性和时效性亟待提升。 在此背景下，人工智能技术的快速发展为水利工程管理提供了 新的解决方案。DeepSeek 作为一种先进的人工智能平台，凭借其 强大的数据处理能力和智能分析功能，能够在水利工程中发挥重要 作用。通过引入 DeepSeek，可以实现对海量水利数据的实时分析