2 乘客流量预测.............................................................................29 2.2.3 运营调度优化.............................................................................31 2.3 技术需求.......... ...................................58 3.3 运营优化.............................................................................................60 3.3.1 调度优化算法............................................ .................................61 3.3.2 资源分配优化.............................................................................64 3.3.3 应急响应策略..........................................................

预测模型.....................................................................................56 4.4.2 优化算法.....................................................................................57 4.4.3 决策建议 实时监测与预警：通过部署传感器网络，DeepSeek 能够实时采 集水文、气象等数据，并结合历史数据进行智能分析，实现对洪 水、干旱等灾害的精准预警。 - 优化水资源调度：DeepSeek 可以 根据多源数据（如降雨量、水库水位、用水需求等）构建动态模 型，优化水资源的分配和调度，确保水资源的合理利用。 - 基础设 施健康诊断：通过对大坝、渠道等水利基础设施的结构数据进行深 度学习，DeepSeek 此外，DeepSeek 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。

.....................................................................................45 3.4 实现生产过程优化..............................................................................47 4. 数据收集与管理....... 5.3.2 模型评估指标.............................................................................94 5.4 模型优化.............................................................................................98 5.4 AI 在钢铁生产中的具体应用....................................................................105 6.1 生产过程监控与优化........................................................................106 6.1.1 过程控制模型..........

25 2.2.2 数据中心管理软件......................................................................27 2.2.3 算法优化与集成.........................................................................29 3. 核心功能模块.......... 46 4.3 隐私保护技术与合规性.......................................................................47 5. 系统性能优化..............................................................................................50 5 硬件性能调优......................................................................................51 5.2 软件算法优化......................................................................................53 5.3 能源效率与散热管理

现有产品和技术，也存在类似问题，因此需要制定新的技术规范来 更好地指导此场景下的能效调优。 通过数字化技术，可大量收集数据中心现场环境和能耗数据， 运用基于 AI 和云计算的能效优化技术，提高制冷系统整体效率，持 续优化数据中心 PUE。本技术在预制模块化场景下，以冷却调优内 容为主，建立系统层面的全局智能调优方法，从而更大程度上起到 节约系统能耗、降低运行成本之的作用。 目 录 一、 概述 参数之间协同，才能保证系统能效最高；随着政策与用户需求变化， 降低 PUE 不再是唯一目标，WUE、CUE 的关注度持续上升，但各个 目标之间的变化趋势并不协同一致，甚至相互矛盾，因此如果进行系 统全面的能效优化分析降低数据中心运行成本具有重要意义。 基于预制模块化数据中心场景的冷却系统智能调优技术（下面简 称：冷却系统智能调优技术）可以结合预制模块化数据中心的特点， 充分考虑冷却系统的运行原理，利用融入物理机理的 的 AI 算法，实现 基于预制模块化数据中心场景的冷却系统智能调优技术报告（ODCC-2025-06005） 2 节能降碳的目标，通过冷却系统智能调优技术，能够对冷却系统进行 运行节能优化控制，优化后的冷却系统节能率可达 15%以上。 二、术语、定义、缩略词 预制模块化数据中心 Prefabricated Modular Data Center 预制模块化数据中心是指将机架、制冷系统、配电柜、灭火系统、

以先进人工智能技术助力语言教学，打造更优口 语测评方法 英特尔与合作伙伴共同探索基于人工智能的智能口语 测评方法 • 基于人工智能的智能口语测评 • 面向英特尔® 架构优化的人工智能口语测评解决方案 基于英特尔优化方案的应用案例 • 一起教育科技：基于英特尔的产品与技术，打造先进人工 智能口语测评平台 借力人工智能语音识别，打造高效教学辅助能力 英特尔携手合作伙伴探索基于语音识别的智能教学辅 效率 基于英特尔优化方案的应用案例 • 思必驰：与英特尔携手打造精准、高效的语音识别应用， 加速智慧教育前行步伐 打造高效人工智能教学与实训解决方案 英特尔携手合作伙伴持续探索人工智能教学场景建设 • 人工智能教育市场现状与趋势 • 人工智能教育面临的挑战及对策 • 基于英特尔产品与技术，打造 “云 - 边 - 端” 架构人工智能 教育实训环境 基于英特尔优化方案的应用案例 • 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 • 阅面科技：借力人脸识别与课堂行为分析提升教学互动效果

..................................................162 1. 项目背景与目标 随着信息技术的飞速发展，电子政务已成为政府提升公共服务 效率、优化行政管理模式的重要手段。然而，随着政务数据资源的 日益丰富和复杂化，如何在海量信息中快速、准确地获取所需知识， 成为当前电子政务系统面临的一大挑战。传统的政务知识库建设往 往受限于信息处理能力和资源整合效率，难以满足日益增长的知识 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 共享不足，导致信息重复录入、资源浪费和服务效率低下。 2. 智能化支持不足：现有电子政务系统多依赖规则引擎和简单算 化管理和应用， 助力电子政务向更高效、更智能的方向发展。 1.2 deepseek 模型概述 DeepSeek 模型是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP） 技术，旨在通过大规模数据训练和优化，实现对复杂文本的高效理 解和生成。该模型结合了最新的深度学习算法和大规模数据集，能 够在多领域、多任务场景下表现出色。DeepSeek 模型的核心架构 基于 Transformer，通过多头自注意力机制和位置编码技术，能够

。 税务行业标准大模型具备以下技术优势： 1. 样本优化：通过样本优化技术，建立倒排定位，不断通过模型 微调自动化测试跑校验集，以实现高质量的逻辑链路。 2. 去重优化：通过专家高质量输入，淘汰低质句子及篇章粒度去 重，从而保证了文本的质量。 3. 算法优化：对算法模型本身进行了优化，包括位置编码优化、 中文语义优化、激活层非线性兼容、前向网络自适应、SFT 微调层、指 导学习新知识，以及融合了 的“推理-行为-观察-再推理-行为- 观察”模式优化思维推理结果。 4. 训练优化：训练优化时间相较于原来的数据有所减少，提高训 练效率。 5. 上下文学习窗口优化：算子层面融合，上下文学习窗口基于 Flash Attention 的基础上进行外挂缓存结合缩容的优化。 6. 历史问答优化：自动提示工程等技术的运用，使得历史问答优 化功能更加高效。 7. 计算类难题适配：通过优化，成功实现免打标阅读理解、分题 读理解、分题 型模式优化、计算类难题适配、分税种领域知识解决等功能和技术突 破。 二、税务行业标准大模型专业能力获认可 7 月 2 日，360 集团与中税集团合作共建的“税务行业标准大模型”， 获得业内认可，入选“北京市通用人工智能大模型行业应用十大典型 场景案例”。 “北京市通用人工智能大模型行业应用十大典型场景案例”是以 市场化机制为基础，从技术领先性、应用代表性、功能适用性、推广

。在预 训练阶段完成后，模型使用特定任务的数据进行微调，以适应特定的应用场景。 • 灵活性：能够根据用户输入生成符合语境的回复，适应多种场景和问题。 • 持续学习：随着数据量的增加，机器人可以不断优化和学习新知识，提高回答 质量。 • 提高效率：自动回答常见问题，减轻人工客服的压力，提高响应速度。 • 可定制性：针对特定行业或业务进行定制，满足不同企业的需求。 生成式对话机器人 （ ChatGPT 财务战略规划：根据企业整体战略目标，为企业制定长期的财务规划和目标，确保财务资源的合理分配和利用。 资本结构优化：分析和优化企业的资本结构，平衡债务和权益的比例，降低企业的财务风险。 投资决策：评估企业投资项目的财务收益和风险，为企业制定合理的投资决策，提高投资回报率。 融资策略：根据企业的发展需求，选择合适的融资渠道和方式，降低融资成本，优化企业的财务状况。 企业价值管理：关注企业价值的创造和提升，制定和执行相应的业务战略和财务策略，以实现企业的长期价值增长。 组织结构、人才和绩效管理是实现数字化转型的基础要素。组织结构需要适应数字化 转型的需求，优化业务流程和决策机制，提高效率和灵活性。人才是数字化转型的关 键推动力，企业需要培养具备数字化技能和素质的员工队伍。绩效管理则可以激励员 工积极参与数字化转型，为企业创造价值。 业务流程优化、数据驱动的决策、客户体验和服务创新是数字化转型的具体实践。企 业需要运用数字技术优化业务流程，提高运营效率和客户满意度。通过数据分析支持 决

学习率设置策略.........................................................................58 3.3.2 批量大小与训练步数优化..........................................................60 3.3.3 正则化与 dropout 策略................ ...87 5.1.2 安全与权限管理策略.................................................................89 5.2 模型性能优化......................................................................................91 5.2.1 模型压缩与加速技术应用 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 DeepSeek 大模型架构， 结合政务领域的特定语料和知识库，进行模型的微调与优化。微调 过程中，将重点解决以下几个问题： 1. 数据来源与质量：政务数据涉及多个领域，数据来源多样且质 量参差不齐。项目将建立统一的数据清洗和标注流程，确保训 练数据的准确性和一致性。 2