立项和可 行性研究 总平面布局 及功能设计 建筑方案结 合水电暖通 细化 图纸深化 指导施工 策划阶段 方案设计 初步设计 施工图设计 方案设计 初步设计 施工图设计 25% 25% 50% 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% -10% -5% 0%

此外，DeepSeek 还引入了联邦学习技术，在保护企业隐私数 据的同时，实现多方数据的联合建模，进一步提升模型的覆盖范围 和适用性。以下是联邦学习在税务稽查中的应用流程： 1. 各地税务局在本地训练初步模型，不上传原始数据。 2. 将模型参数发送至中央服务器进行聚合优化。 3. 中央服务器将优化后的模型参数分发至各地，更新本地模型。 4. 重复以上步骤，直至模型收敛。 通过上述技术手段，DeepSeek 实时性差 风险应对滞后，影响稽查效果 此外，当前税务稽查的流程通常包括数据收集、初步分析、深 入审查和结果反馈等环节。然而，由于缺乏高效的数据处理工具和 智能分析技术，这些流程在实际操作中往往存在信息断层和效率低 下的问题。例如，在数据收集阶段，由于数据来源多样且格式不 一，数据清洗和预处理工作耗时耗力；在初步分析阶段，受限于算 法的简单性，系统难以识别潜在的异常模式；在深入审查阶段，审 度，对数据源进行优先级排序，确保重点数据源的优先采集。 3. 制定数据采集计划：明确每个数据源的采集方式、采集频率和 数据格式要求，确保采集过程的高效性和规范性。 4. 验证数据源的有效性：在正式采集前，对每个数据源进行初步 验证，确保数据的可用性和准确性，避免因数据质量问题影响 后续稽查工作。 通过以上步骤，可以系统地识别和评估数据源，为后续的数据 采集与处理奠定坚实基础。同时，建议在数据源识别过程中引入自

智能问诊与分诊..................................................................................65 4.1.1 症状分析与初步诊断..................................................................68 4.1.2 患者分流建议............... 留所有交互过程的审计日志以满足医疗合规要求 3) 针对老年患者 群体提供语音交互优化方案。 4.1.1 症状分析与初步诊断 在症状分析与初步诊断环节，系统基于 DeepSeek 的自然语言 处理能力构建多维度分析引擎。当患者输入主诉症状后，智能体通 过以下流程实现精准的初步诊断： 1. 症状特征解析 系统采用实体识别模型提取关键临床要素，包括： o 症状部位（如胸部、腹部） o 性质描述（钝痛、刺痛） 忌条 款，并与患者电子病历中的过敏史匹配，在处方生成阶段触发 预警逻辑。 2. 多模态数据协同分析 整合电子健康记录（EHR）、影像学报告和可穿戴设备数据， 建立跨模态关联模型。当医生输入初步诊断时，智能体自动生 成差异诊断列表，并标注各选项的支持证据强度。典型场景如 下： 临床指标 肺炎支持度 心衰支持度 结核支持度 白细胞计数>12×10⁹/L 82% 18% 35% B 型钠尿肽>400

主动发现、在线感知 一数一源、共建共享 统一平台、全面协同 科学预测、智能决策 全面在线、基本移动 被动采集、离线收集 一数多源、相互隔离 条块建设、各自为政 信息汇聚、分析展示 初步在线、部分移动 1 个统一数字化工作平 台 1 套省市县三级协同工 作机制 1 总目标 4 项任务 “ 1161” 水管理平台是水利数字化转型的重要抓手 数据采集 数据共享 PC 端（ 浙政钉 PC 端 ） 平台布局（统一门户）突出开放性 ，用户延伸覆盖至市县 ，支持各处室、各级水 利主管部门在统一框架标准下实施数据入仓、 模块上架 ；初步实现水管平台与钱塘江 防洪减灾数两大平台整合。 水管理平台建设 进展成效（ 1161 ） ： 1 个统一工作 门户 移 动 端 22 模块上线

首先，实时推理功能利用预训练的深度学习模型，结合边缘计 算技术，直接在医疗设备或一体机上进行推理，避免了数据传输的 延迟。例如，在 CT 或 MRI 影像分析中，模块可以实时识别病灶区 域，自动标注异常区域，并提供初步的诊断结果。同时，模块支持 多模态数据融合，能够将影像数据与患者的电子病历、实验室检测 结果等关联分析，提升诊断的全面性和准确性。 决策支持功能则进一步结合临床指南、专家经验和实时推理结 果 块划分，交付物包括需求分析报告、系统架构图和功能模块清单。 第二阶段为硬件集成与软件开发，预计耗时 6 个月，重点完成智算 一体机的硬件选型、集成调试及核心算法的开发与优化，关键交付 物为硬件集成方案、软件开发文档及初步算法模型。第三阶段为系 统联调与性能优化，预计耗时 3 个月，主要进行软硬件联调、性能 测试及系统优化，确保系统在医疗场景下的稳定性和高效性，交付 物包括联调测试报告、性能优化方案和系统稳定性评估报告。第四 需求分析完成：明确医疗场景的核心需求，形成需求分析报 告。 2. 系统设计完成：完成系统架构设计和功能模块划分。 3. 硬件集成完成：完成硬件选型、集成和初步调试。 4. 软件开发完成：完成核心算法的开发与优化。 5. 系统联调完成：完成软硬件联调和初步性能测试。 6. 试点部署完成：完成试点部署并收集用户反馈。 7. 项目验收完成：通过验收并完成最终交付。 为确保项目按时推进，将采用敏捷项目管理方法，每两周进行

现，包括准确率、响应时间等指标。 6. 反馈迭代与全面推广：根据试点阶段的反馈，进行系统优化 和功能迭代，最终制定全面推广的计划，确保在更大范围内实 施和应用。 为了更清晰地展示各个阶段的时间安排，以下是一个初步的项 目时间表，假定项目总周期为 12 个月： 阶段 时间范围 主要任务 需求分析与设计 1-2 个月 确认需求、设计架构与功能模块 阶段 时间范围 主要任务 数据采集与预处理 3-4 个月 首先，设备配置方面，我们需要针对视频数据的处理和存储需 求进行合理规划。根据视频监控点的数量和数据流量，计划采购多 台高性能服务器，并配置必要的存储设备，以确保数据存储和快速 处理能力。以下是设备配置的初步计划： 设备类型 数量 规格说明 高性能服务器 10 台 CPU：16 核，内存：64GB，存储：2TB SSD 存储设备 5 台 10TB 硬盘阵列，支持 RAID 5 网络设备 8 套 系统架构师 1 人 系统设计与架构优化 网络安全专家 1 人 数据安全与网络防护 项目管理人员 1 人 整个项目的协调与推进 在资金方面，考虑到设备采购、人员培训、软件开发及运营维 护，我们初步制定如下预算计划，确保资金到位且合理分配。其 中，也要考虑到不可预见的支出，以应对可能出现的技术难题。 费用类别 预算金额 说明 设备采购 100 万元 包括服务器、存储及网络设备 人员工资

从而实现农业生产 投入品、经营性服 务的集约，减少中 间环节，提高产业 链信息、资金等流 转效率，降低成本， 提高农产品附加值， 增加产业链整体收 益； 通过减少中间环节， 控制产出品初步标准 化，结合政府背书形 成特色作物区域统一 交易，从而实现定价 权获取，从交易环节 获得溢价收益，增加 区域农产品竞争力； 通过平台与农业产业深度结合实现全产业服 务打通，从而在服务过程中获得包括生产者、 作物种植方案模型 基于历史气温、湿度、 日照、风速、选种育 种、育苗、选址建园、 种植管理、农机管理、 采后分选、仓配、物 流等数据，构建作物 种植的方案模型，对 灌溉、施肥、施药等 农事操作给出初步的 参考建议与种植方案。 智能交易推荐模型 基于买家卖家历史的 产品购买情况，实时 以及预测的库存情况， 地域、信用、评价以 及物流等情况，智能 推荐最合适的买方或 者卖方，实现智能供 销，从而提升交易的 丰富农业产业数据支撑，扩大业务接入数量，逐步实现立体化、多层次、全方位的农业服务体系，推进信息公开，促进网上 办事实时受理、协同办理、网上统一查询等服务功能，加快推进智能化农业服务和移动服务新模式的初步应用，数据反哺赋 能，不断拓展个性化服务，进一步增强涉农部门与社会、老百姓直接的双向互动、同步交流。 农业数字大脑 - 数据中台 -- 丰富应用支撑 产业云图 数据中台 物联网平台 大数据平台

在金融贷款评估的传统方法中，主要依赖人工审核和基于规则 的系统来进行信用风险评估。传统方法通常包括以下几个步骤：首 先，贷款申请人需要提交个人信息、财务状况、信用历史等资料。 这些资料由银行或金融机构的信贷专员进行初步审核，审核内容包 括申请人的收入水平、资产负债情况、职业稳定性等。其次，审核 人员会根据内部制定的评分模型对申请人进行打分，评分模型通常 基于历史数据进行构建，包含多个维度，如信用记录、还款能力、 在金融贷款评估中发挥最大 效能的关键环节。首先，通过交叉验证方法，将数据集划分为训练 集、验证集和测试集，以全面评估模型在不同数据集上的表现。交 叉验证不仅能够有效防止过拟合，还能提供模型稳定性的初步评估。 在进行交叉验证时，采用 K 折交叉验证方法，确保每一部分数据都 能在训练和验证过程中得到充分利用。 在模型评估阶段，重点关注以下几个关键指标：准确率、召回 率、F1 值和 AUC-ROC 化和特征提取，确保后续模型的输入质量。 接下来，系统采用机器学习模型进行初步评分。常用的模型包 括逻辑回归、随机森林、梯度提升树（GBT）等。这些模型通过历 史数据进行训练，能够预测客户的违约概率。为了提高模型的泛化 能力，可以采用交叉验证和超参数调优技术。此外，为了增强模型 的可解释性，可以引入 SHAP 值或 LIME 等工具，帮助业务人员理 解模型的决策依据。 在初步评分完成后，系统进入规则引擎阶段。规则引擎根据业

号中的智能问诊模 块，通过交互输入患者的基本信息、症状、既往病史、过敏史等信息，系统将初步形成诊断报告，在患者与医生 见面之前推送给医生，以减 少医生与患者的沟通内容，大大缩短问诊时间；“自诊”就是患者在手机或 PC 端通过人机交互完成智能 问诊，生成诊断报告（以供患者参考）； 人机交互 回 答机器问题 诊断报告 初步诊断报告 医生在线问诊 （已知患者症状、 病史等信息） 搜索症状 从众多功能模块 后期主打 to C 模式培养用户使 用习惯，升级产品。 随着数据的积累， 人工不进行干预， 算法将不断优化 智能系统 （核心算法） 人工干预下输入疾 病和用药相关数据， 形成初步智能系统 医药电商 线下药店 开放接口 训练算法 2 典型应用场景 医学影像应用场景 Medical Imaging Application Scenario 2 典型应用场景  究、 临床研究（临床Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ期试验）、 SCFDA 或 CFDA 审批后才能够上市。而人工智能技术的引入，则在一定程度上解决这些 痛点。 例如，在临床前研究环节，把得到活性数据结合化合物结构得到初步构效关系，以指导后续结构优化；若效果不理想，则需 要退回上 一步，重新合成，非常耗费时间；人工智能则可以提高筛选效率，优化构效关系。此外，在临床试验阶段，寻找匹配的病 人参与试验 十分耗费时间；

的技术升级和效率提升。预期成果主要集中在以下几个方面： 首先，运营效率将得到大幅提升。通过 DeepSeek 的实时数据 分析能力，公交车辆调度将更加精准，减少车辆空驶率和等待时 间，从而提高整体运营效率。根据初步测算，调度优化后，车辆利 用率预计提升 15%。 其次，乘客体验将显著改善。DeepSeek 能够根据实时交通状 况和乘客需求，动态调整线路和班次，减少乘客等待时间和换乘次 数。同时，通过智 集、处理和分析能力，包括车辆位置数据、乘客流量数据、路况信 息以及天气状况等。这些数据通过传感器、GPS 设备、智能终端和 外部数据接口实时上传至系统，要求系统能够以毫秒级的响应速度 完成数据的清洗、存储和初步处理。 为了实现高效的数据分析，系统需支持流式计算框架，如 Apache Kafka 或 Apache Flink，确保数据流的实时处理。同时， 系统应具备强大的数据存储能力，采用分布式数据库（如 骤，DeepSeek 应用方案将为城市公共交通运营带来显著的效率提 升和服务优化。 4.1 项目启动 项目启动阶段是整个 DeepSeek 应用方案实施的关键起点，旨 在明确项目目标、组建核心团队、制定初步计划并确保各方资源到 位。首先，成立项目领导小组，由城市交通管理部门、DeepSeek 技术团队、公共交通运营公司以及财务和法律顾问组成。领导小组 将负责整体决策和资源协调，确保项目顺利推进。