至关重要。传统的资产配置方法依赖于历史数据和经验判断，虽然 在某些情况下能够提供合理的投资建议，但在面对市场突变和信息 过载时，往往显得力不从心。为此，引入先进的深度搜索技术 （DeepSeek Application）成为了一种可行且高效的解决方 案。DeepSeek 不仅能够处理海量数据，还能通过机器学习和人工 智能技术，实时分析市场动态，为投资者提供更加精准和及时的资 产配置建议。 DeepSeek 的应用主要体现在以下几个方面： 际投资中的表现；最后，总结 DeepSeek 技术在资产配置规划中的 优势与未来的应用前景。通过本文，读者将能够全面了解 DeepSeek 技术如何助力资产配置规划，为实际投资决策提供科学 依据和可行方案。 2. 资产配置规划的基本概念 资产配置规划是投资管理中的核心环节，旨在通过对不同资产 类别的合理分配，实现投资组合的风险与收益最优化。其基本概念 包括资产类别的划分、风险偏好识别、目标设定以及动态调整策 波 动、政策法规的调整等因素，都可能影响资产配置的合理性，因此 定期进行资产配置的再平衡是必要的。 总之，资产配置是一项系统工程，需要综合考虑多种因素，通 过科学的方法和工具，制定并执行切实可行的投资策略，以实现投 资者的长期财务目标。 2.2 资产配置的目标 资产配置的目标是通过合理分配不同类型的资产，以实现投资 者的财务目标和风险承受能力之间的平衡。首要目标是优化投资组 合的

。同时，随着技 术的进步与不断演化，定期对模型进行更新与迭代，保持其高效性 与准确性。 整体来看，基于 AI 大模型的视频智能挖掘应用方案，为提升 公共安全管理能力提供了新思路和切实可行的方案，通过智能化手 段有效应对日益复杂的安全挑战，为建设更安全、更和谐的社会环 境奠定了基础。 1.1 背景介绍 随着社会的发展和城市化进程的加快，公共安全问题日益突 出。各类突 市，受众多因素的 影响，导致社会治安形势日益复杂。为应对这一挑战，各地纷纷加 大对公共安全设施的投资，努力提升防治能力。 利用 AI 技术进行视频监控，可以针对以下几个核心问题提 供 切实可行的解决方案： 1. 实时监测与智能分析：借助 AI 视频分析技术，实现对公共区 域的智能监控，及时识别异常行为，提升安全防范能力。 2. 事件预测与预警：通过历史数据的学习与分析，AI 析，还能够与其他类型的数据源进行融合，包括社交媒体、传感器 数据等，从而建立更全面的公共安全态势感知能力。通过多源信息 整合，公共安全部门能够更全面地理解复杂的安全环境，提高方案 设计的科学性与可行性。 推动公共安全领域的 AI 大模型应用还需明确以下几个重点： . 加强数据治理，确保数据隐私与安全。 . 推动跨部门合作，整合资源，提高数据共享的效率。 . 加强对 AI

程在应对复杂多变的 自然环境时，往往显得力不从心，尤其是在预测、监控和决策支持 方面存在明显不足。为了提升水利工程的智能化水平和综合管理能 力，引入先进的 DeepSeek 技术成为了一种切实可行的解决方 案。DeepSeek 作为最新一代的人工智能平台，具备强大的数据处 理、模式识别和自主学习能力，能够有效应对水利工程中的复杂问 题。 在水利工程中，DeepSeek 的应用主要体现在以下几个方面： 通过对大量工程设计案例的学习，系统能够为工程师提供优化设计 方案。例如，在水利枢纽的设计中，DeepSeek 可以根据地形地 貌、水文条件等数据，自动生成最优的枢纽布置方案，并通过虚拟 仿真技术对方案进行验证，确保设计的可行性和经济性。 为了实现上述应用，通常需要以下技术架构： 1. 数据采集层：通过传感器、遥感设备等获取水文、气象、工程 运行等多源数据。 2. 数据处理层：利用 DeepSeek 的数据清洗、特征提取等功 为了确保方案的可操作性，本文还详细描述了实施步骤和技术 路径，包括传感器网络的部署、数据存储与处理平台的搭建、机器 学习模型的训练与优化等。此外，本文还通过实际案例展示了 DeepSeek 技术在水利工程中的实际应用效果，验证了其可行性和 有效性。 在方案的最后部分，本文对实施过程中可能遇到的技术难题和 风险进行了评估，并提出了相应的应对策略，以确保方案的顺利推 进。最后，文章总结了 DeepSeek 技术在水利工程中的应用前景，

大模型分析生产过程中排放数据，制定更 为精确的减排措施，助力企业实现可持续发展。 总的来说，钢铁行业的现状要求企业在保持生产效率的同时， 注重环保和可持续发展的实现。而 AI 大模型的引入，为这一转型 提供了切实可行的技术支持，使得钢铁企业能够在复杂且富有挑战 性的市场环境中稳步前行。 1.2 AI 在钢铁行业的潜力 在当今的工业变革中，人工智能（AI）正逐渐成为推动各个行 业效率提升和创新的核心动力。特别是在钢铁行业，AI 在整个供应链中的数据整合 及优化。 6. 成功案例分析：总结国内外典型钢铁企业的成功应用案例，展 示 AI 大模型的实际效益。 最后，本文将通过结合实际案例与数据，确保提出的应用方案 具备可行性和实用价值，为钢铁行业的智能化转型提供参考与借 鉴。 2. 钢铁生产流程概述 钢铁生产流程是一个复杂的工业过程，涉及多个环节，通常包 括原料准备、熔炼、精炼、铸造和轧制等步骤。每个环节都对钢铁 温的控制和风口的气流分布等。这些因素对冶炼效率和产品质量产 生了重要影响，因此，在高炉冶炼中采取合理的自动控制系统和实 时监测手段至关重要。 为了提高高炉冶炼的效率和降低能耗，建议实施以下几项可行 的方案：  原料预处理：对铁矿石进行预破碎和筛分，确保粒度适宜，提 高反应效率。  温度监测与控制：应用高温传感器，实时监测炉内温度，并根 据数据调整风量和料层，提高燃烧效率。 

确保数据的高效流转和协同工作。 2. 如何构建高质量的建筑设计数据集，为大模型训练提供充分的 支持。 3. 如何在实际项目中验证大模型的应用效果，并持续优化模型性 能。 通过本项目的实施，我们期望为建筑行业提供一套切实可行的 智能化设计解决方案，推动建筑设计向更高效、更智能的方向发 展，同时为建筑行业的数字化转型注入新的动力。 1.1 建筑设计行业现状 建筑设计行业当前面临着诸多挑战与机遇。随着城市化进程的 数据隐私保护 机制，确保技术的可持续发展。 展望未来，大模型技术将进一步赋能建筑设计行业，通过智能 化的工具和方法，推动设计创新和效率提升。同时，技术的实际应 用需要结合行业需求，注重技术的可行性和经济性，确保能够为设 计师和企业带来切实的价值。 1.3 本项目目标与预期成果 本项目的核心目标是通过将 deepseek 大模型应用于建筑设计 领域，显著提升设计效率、优化设计质量，并推动建筑行业的智能 实现对建筑设计全流程的智能化支持，包括概念设计、方案优化、 施工图生成等环节。通过模型训练和优化，平台将能够快速生成符 合设计需求的高质量方案，显著缩短设计周期，降低人工成本。 其次，目标是通过深度学习技术提升建筑设计的创新性和可行 性。平台将基于海量建筑设计数据进行训练，能够自动生成多样化 的设计创意，并提供数据驱动的优化建议。例如，在能耗分析、结 构优化和材料选择等方面，平台将能够为设计师提供科学的决策支 持，从而提高建筑设计的可持续性和经济性。

会议应用演示： 【政务大屏解读】场景中，“小鲸”针对“城市经济发展 任务完成情况全年分析”等问题，演示了数据查找、数据分类 分析及图表生成、数据分析推演并生成结论建议等功能，快速 顺畅的输出了切实可行的政务结论。 【基层政务咨询】场景中，“小鲸”能够快速准确地解答 户口迁移、路灯报修途径、养老促销活动等日常民生问题，让 政务应用更精准、更智慧，有效提高了基层政务治理水平。 中国电子云发布“1+N+M”可信智算战略 【政务大屏解读】：在发布会的政务场景应用展示中，“小鲸”针对“城市经济 发展任务完成情况全年分析”等问题，演示了数据查找及推理分析、数据分类分析及 图表生成、数据研判推演并生成结论建议等功能，快速顺畅的输出了切实可行的政务 结论。  数据查找及推理分析：针对“城市发展情况”“城市任务完成情况”及 “能源方面运行情况”三个问题，“小鲸”精准识别了问题政务意图，快 速准确的输出了相关数据并给予了高专业能力的推理分析。 证券研究报告|公司动态报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 7 未来氢能占工业能源的比例进行了预测估计，并且快速顺畅的输出了五 条切实可行的政务结论。 图表 5 数据研判推演及结论生成 整理 【基层政务咨询】：“小鲸”能够以自然语言的形式快速准确地解答户口迁移、 路灯报修途径、养老促销活

OpenAI 等头部企业发布关键 Agent 产品和技术协议，发挥引领示范作用。同时， 相对 成型的 Agent 产品如 Manus 、 AutoGLM 、 Genspark 等开始涌现，验证了子技术的可行性，标志着 Agent 从设想进入相对成熟的产品阶 段。 企业不再满足于 AI 的浅尝辄止，而是寻求能深度嵌入业务、创造颠覆性价值的真正生产力。 Agent 走向 生产力工具 2025 年， 制定个性化治疗方案，提高医疗服务的准确性和效率。 智能家居 媒体娱乐 游戏行业 金融行业 高端制造 零售行业 交通出行 医疗健康 核心 驱动 将沉睡的数据转化为可行动的洞察，不仅呈现“是什 么”，更能解释“为什么”，并预测“会怎样”，让 企业决 策由经验驱动转向数据驱动。 其核心在于 Agent 的多模态理解与逻辑推 理链（ CoT ）能力，能够整合分析不同来 价值认可，场景重塑与价值深挖 Part 03 蓬勃发展，企业级的生产力再造 目 录 34 价值高 快速行动 可行性高 效率优化 价值低 www.jazzyear.com 的速赢举措，锁定高潜力场景，通过快速实现价值 为企业高层提供信心，并与慢赛道相辅相成。 从 1 到 100 ：试点到规模化增长策略

行性与可操作性，文章还提供了具体的实施步骤和案例分析，帮助 读者更好地理解如何将 DeepSeek 技术应用于实际税务稽查工作 中。最后，文章总结了 DeepSeek 技术在税务稽查中的优势与未来 发展方向，为税务部门提供了切实可行的技术支持和参考依据。通 过本方案的实施，税务稽查工作将能够更加高效、精准，从而显著 提升税务管理的整体水平。 2. DeepSeek 技术概述 DeepSeek 技术是一种基于深度学习和自然语言处理（NLP） 已经在多个地区的税务部门取得了 显著效果。例如，某市税务局在使用 DeepSeek 后，稽查效率提升 了约 40%，且违规案件的发现率提高了 25%。这些数据充分证明 了 DeepSeek 在税务稽查中的可行性和有效性。 2.2 DeepSeek 核心技术 DeepSeek 核心技术基于先进的大数据分析和人工智能算法， 旨在提升税务稽查的效率和准确性。其核心技术包括以下几个方 面： 首先，DeepSeek 提供数据可视化的工具，帮助稽查人员更直观地理解复杂数 据。 这些应用不仅提高了税务稽查的效率和准确性，还大大减轻了 稽查人员的工作负担，使得税务部门能够更专注于高风险和复杂的 案件。通过这些切实可行的应用，DeepSeek 正在成为税务稽查领 域不可或缺的智能助手。 4.1 风险评估与筛选 在税务稽查过程中，风险评估与筛选是至关重要的环节，直接 影响到稽查资源的合理配置和稽查效率的提升。DeepSeek

高效性：自动化流程大幅缩短贷款审批时间，提升运营效率。 通过引入 DeepSeek，金融机构能够在控制风险的同时，提供 更高效的金融服务，从而在激烈的市场竞争中占据优势地位。这一 方案不仅切实可行，且已在多家金融机构中成功落地，取得了显著 的业务提升效果。 1.1 金融贷款评估的背景与挑战 近年来，随着金融科技的快速发展，金融贷款评估行业面临着 前所未有的机遇与挑战。传统的贷款评估方法主要依赖人工审批和 的全流程，以提高贷款决策的效率和准确性。DeepSeek 作为一种 先进的人工智能技术，能够通过深度学习和数据挖掘，从海量数据 中提取有价值的信息，辅助金融机构进行更精准的风险评估和客户 信用分析。为了确保方案的可行性和可操作性，本文将从以下几个 主要方面展开论述： 首先，我们将深入探讨 DeepSeek 技术在金融贷款评估中的核 心应用场景，包括客户信用评分、贷款风险预测、欺诈检测等关键 环节。通过引入 后的效果差异， 突出其在实际业务中的优势。 最后，本文还将讨论引入 DeepSeek 技术可能面临的挑战及其 解决方案。例如，数据隐私问题、模型的可解释性要求以及在现有 系统中的集成问题等。我们将提供切实可行的策略，帮助金融机构 在应用 DeepSeek 技术时规避潜在风险。 通过本文的详细阐述，金融机构将能够全面了解 DeepSeek 技 术在贷款评估中的应用价值，并掌握其在实际操作中的具体实施方

百分点，NPS 值提高 20 点 - 全年减少约 35 万次人工工单创建，错 误理赔支出下降约 2800 万元 该方案已在国内某头部寿险公司试点，其重疾险理赔服务效率 提升验证了技术路线的可行性。实施关键点在于初期需投入 200- 300 小时进行保险场景的对话意图专项训练，并建立人工复核机制 处理智能体置信度<80%的边缘案例。 1.3.2 优化风险管理能力 通过接入 DeepSeek 营销活动 ROI 报告，帮助管理者精准评估预算分配效果，典型客户 实现营销费用缩减 22%的同时，新单保费收入增长 17%。 4. 实施路径与步骤 实施路径与步骤需要围绕保险业务场景需求与技术落地的可行 性展开，分阶段推进以确保效果与风险可控。以下是具体执行框 架： 第一阶段：需求分析与场景建模（1-2 个月） 首先组建跨部门 团队，包括保险产品、核保理赔、客户服务等业务专家，以及 AI 10 项核心指标趋势图及 TOP3 问题分析，供决策层评估是否进入 推广阶段。 4.1.1 场景选择与优先级排序 在试点阶段，场景选择与优先级排序是决定项目成功的关键环 节。需结合业务痛点、技术可行性和 ROI（投资回报率）进行综合 评估，优先选择高频、高价值且技术适配性强的场景。以下是具体 实施方法： 业务需求分析 通过调研和数据分析，筛选出保险行业中最具潜力的智能化场景。 典型场景包括：