项目编号： 税务稽查基于 DeepSeek AI 大模型应用 设 计 方 案 目 录 1. 引言............................................................................................................................................. 并通过智能算法清洗数据，确保数据的一致性和完整性。  异常检测：利用机器学习模型，自动识别异常交易模式，例如 频繁的大额交易、关联方交易等，帮助稽查人员定位高风险纳 税人。  风险评估：基于历史数据和行业特征，构建风险评估模型，对 纳税人进行分类，并生成风险评分，为稽查重点提供依据。  可视化分析：通过可视化工具，将复杂的数据关系以图表形式 展示，帮助稽查人员直观理解数据背后的规律。 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） 的智能分析工具，旨在通过大数据和人工智能技术优化复杂任务的 执行效率。其核心在于强大的数据处理能力和高效的算法模型，能 够从海量数据中提取有价值的信息，并进行智能化的分析和预测。

项目编号： 保险行业理赔业务基于 DeepSeek AI 大模 型 设 计 方 案 目 录 1. 引言......................................................................................................................................... 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 策能力，能够从以下维度重构理赔流程：首先，通过自动化单证识 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 化转型提供了核心技术支撑。该模型采用混合专家系统（MoE）架 构，通过动态激活子模型的方式实现计算资源的智能分配，在保证 响应速度的同时显著提升复杂任务处理精度。在保险行业特定场景 中，其优势主要体现在三个方面：首先，基于多轮对话和上下文理 ” 解能力，可准确解析客户提交的非结构化理赔描述，例如将 车子 ” 右前方撞到护栏导致大灯破裂 的口语化表述自动转化为标准化事 故编码（V37.2）和损伤部位标识（ADL 代码：HL-03-R），识别

项目编号： 保险行业基于 DeepSeek AI 大模型智能 体场景化 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景与目标.................................................................................................................................. 35% 90% ≥ 产品转化率 12% 17%（+5%） 指标 传统模式 DeepSeek 方案目 标 欺诈识别准确 率 85% 98% ≥ 技术实施路径分为三个阶段： 1. 场景建模：基于历史数据训练核保、理赔等场景的决策树，集成 多模态数据输入（如医疗报告 OCR、语音通话记录） 2. 智能体部署：通过 API 对接核心业务系统，支持自然语言交互和 实时规则引擎更新 3. 标上实现突破性改进。 1.2 DeepSeek 技术优势 DeepSeek 作为新一代 AI 大模型技术，在保险行业智能化转 型中展现出显著的技术优势。其核心能力体现在以下维度： 多模态理解与生成能力 基于千亿级参数训练的底层架构，可无缝处理保险业务中的结构化 保单数据、非结构化理赔文档（如医疗报告、事故照片）以及语音 通话记录。例如，在车险定损场景中，模型能通过图像识别自动判 断损伤等级，准确率较传统

开放数据中心标准推进委员会 ODCC 2025年9月 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 [编号 ODCC-2025-06005] 版权声明 ODCC（开放数据中心委员会）发布的各项成果，受《著 作权法》保护，编制单位共同享有著作权。 转载、摘编或利用其它方式使用 ODCC 成果中的文字或 者观点的，应注明来源：“开放数据中心委员会 ODCC”。 对于未经 虑设备的运行效率问题，导致运行能耗高等问题。即便预制模块化 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。 智能调优示意图.......................................................................................19 图 9 基于室外参数智能调优示意图...............................................................19 图 10 用户端全自动实施逻辑示意图...

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 助能力 • 语音识别等人工智能技术在智慧教育场景中的应用 语音识别等人工智能技术在智慧教育场景中的应用 • 基于语音识别能力构建教学辅助能力 • 扩展 OpenVINO ™ 工具套件自定义层，提升语音识别推理 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 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 • 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

article) 拟态防御中基于ANP-BP的执行体异构性量化方法 ANP-BP Based Executive Heterogeneity Quantification Method in Mimicry Defense 计算机科学, 2024, 51(11A): 231000005-6. https://doi.org/10.11896/jsjkx.231000005 基于深度学习的个性化学习资源推荐综述 230200099 SGPot:一种基于强化学习的智能电网蜜罐框架 SGPot:A Reinforcement Learning-based Honeypot Framework for Smart Grid 计算机科学, 2024, 51(2): 359-370. https://doi.org/10.11896/jsjkx.221100187 基于拟态防御的VPN流量劫持防御技术 VPN 由于不同分类方法存在一定的重叠,本文主要从 what和 how 两种分类方式对移动目标防御技术进行阐述. ２．２．１ 基于攻击面参数种类的分类 按移动目标防御中攻击面参数位于系统的不同层次,可 将其 分 为 网 络 层 MTD、数 据 层 MTD、系 统 层 MTD,如 图 １ 所示. 图１ 基于攻击面参数种类的 MTD技术分类 Fig．１ ClassificationofMTDtechniques

关键经营数据分析——现⾦流健康度继续下降 目录 创新方向：可信数据空间 推荐落地方案： 火山引擎 -Jeddak AICC 中移互联网有限公司-中移数盾 创新方向：AI赋能数据安全 推荐落地方案： 观安信息-基于大模型的数据分类分级引擎 创新方向：ADR 推荐落地方案： 边界无限-靖云甲ADR 奇安信- 奇安信ADR 创新方向：供应链安全 推荐落地方案： 安全玻璃盒-供应链安全AI检测智能体与威胁情报 8年）》，提出了到 2028 年，可信数据空间运营、技术、 生态、在“标准、安全等体系取得突破，建成 100 个以上可信数据空间的目标。可信数据空间（Trusted Data Space，TDS）是基于共识规则，联接多方主体，实现数据资源 共享共用的一种数据流通利用基础设施，是数据要素价值共创的应用生态，是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体。数据可信空间借鉴 IDS-RAM 与 Gaia-X Trust 方案优势： 1、数据安全：基于硬件芯片级加密技术，实现全链路100%加密，保障用户数据安全。 2、模型安全：基于用户自主设置密钥，可对私有模型加密后完成在机密容器的部署。 3、能效平衡：相比明文环境，端到端推理性能损失10%以内，端侧用户感知可控。 4、透明可信：面向开发者和端侧用户提供云上服务的透明可信验证，实现自证清白。 方案介绍： 火山引擎Jeddak AICC 是基于机密计算、密码学应用以及信息流安全等隐私保护创新技

户文件的篡改、窃取和破坏等的产品。 15 安全操作系统 从系统设计、实现到使用等各个阶段都遵循了一套完整的安全策略的操 作系统 , 目的是在操作系统层面保障系统安全。 16 安全网络存储 通过网络基于不同协议连接到服务器的专用存储设备。 17 公钥基础设施 支持公钥管理体制 , 提供鉴别、加密、完整性和不可否认服务的基础 设施。 18 网络安全态势感知产品 通过采集网络流量、资产信息、日志、漏洞信息、告警信息、威胁信息 通过对安全域内部敏感信息输出的主要途径进行控制和审计 , 防止安全 域内部敏感信息被非授权泄露的产品。 28 数据销毁软件产品 采用信息技术进行逻辑级底层数据清除 , 彻底销毁存储介质所承载数据 的产品。 29 安全配置检查产品 基于安全配置要求实现对资产的安全配置检测和合规性分析 , 生成安全 配置建议和合规性报告的产品。 30 运维安全管理产品 对信息系统重要资产维护过程实现单点登录、集中授权、集中管理和审 计的产品。 31 部企业，拥有数据安全、运行安全、数据流动、安全运维服务四大业务，累计服务客户数超 16000 家。 深耕数据安全近 20 年，美创数据安全管理平台、数据安全分类分级、数据库审计、数据脱 敏、容灾备份等产品持续保持市场领先。基于数字化时代安全诉求，美创创新提出韧性安全框 架，研发推出适应多云环境，具备数字化、弹性、云化、自适应进化、可观测为特点的新一代 数据安全管理平台、新一代灾备一体化平台和数据流动平台。 作为数据安全中坚力量，美创已参与

型业财融合解决方案 总览 ChatGPT 业财融合 数字化企业 1 2 3 3 REA 模 型 WEB3.0 技术 ChatGPT 技 术 4 5 6 基于新技术结合的业财融合案例分享 7 ChatGPT 基于 OpenAI 的 GPT 架构，是一种生成式预训练变压器 （ Generative Pre-trained Transformer ）模型。 通过大量文本数据进行预训练 认知智能（能理解会思考，需要抽象和推理能力） 总览 ChatGPT 业财融合 数字化转型 1 2 3 6 REA 模 型 WEB3.0 技术 ChatGPT 技 术 4 5 6 基于新技术结合的业财融合案例分享 7 战略财务：战略财务是指在企业战略管理过程中，运用财务管理的方法和手段，对企业 战略目标、战略规划、战略实施和战略控制进行分析、评价和决策的活动。战略财务关 注 的准确性和一致性。这可能涉及去除重复 数据、填充缺失值、数据类型转换等操作。 数据聚合与分组规则：业财融合平台需要将来自不同业务部门和财务部门的数据进行聚合和分组，以便于后续分析。这可能涉及 基于时间、地点、部门等维度对数据进行分组。 数据挖掘与分析算法：业财融合平台需要运用数据挖掘和分析算法，从数据中发现有价值的信息。这可能包括关联规则挖掘、聚 类分析、异常检测等方法。 预测与建模：业

应用场景 销售场景 场景一 在昇腾云裸金属服务器部署 DeepSeek 模型 场景二 MaaS （ ModelArts Studio ）平台 DeepSeek 模型 场景三 开发者基于 DeepSeek 应用 Demo 打通 典型客户 腰部重点客户，以及模型服务提 供商 AI ISV ， AI 行业场景应用创业公司，人工智能研究院 开发者、中小企业尝鲜客户 部署模型 华为云 DeepSeek 三大部署场景全景 图 一、方案简介：面向腰部重点客户，以及模型服务提供商等需要独立部署 DeepSeek 全尺寸模型 R1&V3 的场景 • 基于华为云 ModelArts Lite&Standard 部署 DeepSeek R1&V3 全尺 寸模型 DeepSeek R1&V3 昇腾 910 系列 AI 计算超节点集群 包月（元 / 月） R1 ModelArts Lite&Standard 32 卡起步 606480 V3 ModelArts Lite&Standard 32 卡起步 606480 场景 1 ：基于 ModelArts Lite/Standard 部署 DeepSeek R1&V3 全尺寸模 型 虚拟机 / 裸金属 2. 卖什么