.........36 3.2.1 自然语言处理能力.....................................................................................................................................39 3.2.2 多模态数据处理能力..................... ..................................................................................56 4.2.1 自动化理赔申请处理................................................................................................... ...................................................................................67 4.3.1 数据采集与预处理...................................................................................................

2.1.2 数据存储与管理 ......................................................................... 22 2.1.3 实时处理与分析 .........................................................................24 2.2 非功能需求 ........ .................................... 43 3.2 数据处理模块 .................................................................................... 45 3.2.1 数据预处理与清洗 ............................................ 118 7.2 软件更新与模型再训练 .................................................................... 120 7.3 故障处理与支持 ............................................................................... 123 8. 应用案例分析

69 70 71 72 73 74 75 07 硬件产品 第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器 第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器 英特尔® 傲腾™ 持久内存100系列、200系列 英特尔® 傲腾™ 固态盘 P5800X/P5801X 英特尔® Movidius™ 视觉处理器 (VPU) 软件和框架 OpenVINO™ 工具套件 面向英特尔® 架构优化的 TensorFlow 化教育体系添加了新动力。 人工智能在教育行业各场景中的应 用探索与实践 目前，在教育行业各场景中，如图 1-1-2 所示，由数据驱 动，基于各类机器学习 / 深度学习方法构建，涵盖计算机视 觉（CV）、自然语言处理（NLP）以及自动语音识别（ASR） 等技术领域的人工智能应用探索和方案部署，可以分为教学 环节、练习测评和教学管理三个核心场景： • 教学环节场景：与传统教学模式相比，智慧教育引入更多人 英特尔在 5G、边缘计算（MEC）平台以及 “云 - 边 - 端” 架 构上的一系列成功部署和实战经验。 统也给传统校园 IT 架构带来挑战。部署在教室等系统末端 的设备通常处理能力较弱，而全部通过远端数据中心或云端 进行处理，又容易受到网络因素的影响。为应对这些问题， 智慧教育系统的系统架构正由简单走向复杂。 挑战往往伴随着机遇。面对以上挑战，各教育行业解决方案厂 商在为各级教育机构打造新一代

.........................................................................................49 5.3 数据处理模块................................................................................................. .......................................................................................57 6. 数据采集与处理................................................................................................... .....................................................................................62 6.3 数据清洗与预处理...................................................................................................

.................................................................................7 1.1.1 政务场景的自然语言处理需求.....................................................9 1.1.2 DeepSeek 模型的现有能力分析................. ........15 1.2.2 实现高效的政务数据处理与分析...............................................17 1.2.3 提高政务服务自动化水平..........................................................19 2. 数据准备与预处理........................... 数据清洗与标注..................................................................................28 2.2.1 数据去重与噪声处理.................................................................31 2.2.2 数据标注方案设计................

.......................................................................................33 2.3.1 数据处理能力.............................................................................36 2.3.2 算法精准度..... 技术应用...................................................................................41 3.1 数据采集与处理..................................................................................44 3.1.1 数据源识别.. ...............................................................................45 3.1.2 数据预处理.................................................................................47 3.1.3 数据存储...........

.........19 2.1.2 风险管理场景（如反欺诈、信用评估）.....................................22 2.1.3 运营优化场景（如流程自动化、文档处理）.............................24 2.2 关键需求分析....................................................... .....................................................................................35 3.1.1 自然语言处理（NLP）能力.........................................................38 3.1.2 多模态支持能力.................. ........................................66 4.2.3 数据预处理模块............................................................................69 5. 数据接入与处理方案...................................................

.......28 4. DeepSeek 在金融贷款评估中的应用方案.................................................30 4.1 数据收集与预处理..............................................................................32 4.1.1 数据来源与类型.... 性和不确定性增加，传统模型在应对多样化风险场景时也表现出了 明显的局限性。为应对这些问题，引入基于人工智能和大数据技术 的解决方案已成为行业共识。DeepSeek 作为一款先进的 AI 平台， 凭借其强大的数据处理能力和智能算法，为金融贷款评估提供了全 新的解决路径。通过 DeepSeek，金融机构可以实现对借款人信用 状况的实时动态监控，提升风险评估的精准度和效率。DeepSeek 的应用不仅能够有效 简单的评分模型，虽然在一定程度上能够满足需求，但随着数据规 模的扩大和用户需求的多样化，其局限性和不足之处逐渐显现。首 先，传统方法在处理海量数据时效率低下，难以应对实时审批的需 求；其次，人工审批存在主观性和不一致性，容易导致评估结果的 偏差；此外，传统评分模型对复杂特征的处理能力有限，难以捕捉 多维度的风险信息，导致评估精度不足。这些问题不仅增加了金融 机构的运营成本，还影响了客户体验和风险管理效果。

.........................................................................................15 2.1.1 处理器与加速器选择..................................................................18 2.1.2 存储系统设计.......... .....................................................................................32 3.1 数据采集与预处理..............................................................................34 3.2 大数据存储与管理..... 医疗机构在数据分析、图像处理、辅助诊断等方面的计算需求的综 合解决方案。DeepSeek 智算一体机将采用模块化设计，确保系统 的高效性、可扩展性和易维护性。 在硬件方面，DeepSeek 智算一体机将搭载最新的多核处理 器、高速内存和大容量存储设备，以支持大规模的医疗数据处理。 同时，显卡和专用加速器将被集成用于加速深度学习模型的训练和 推理，特别是在医学图像识别和自然语言处理任务中表现优异。网

.................................................................................13 1.2.1 AI 与自然语言处理能力................................................................................................. ......................................................................................33 2.2 数据集成与处理................................................................................................... 随着数字化转型的加速，保险行业正面临服务效率、精准营销 和风险管理等多方面的挑战。传统保险业务流程依赖人工核保、理 赔和客服，导致响应速度慢、成本高且易出错。根据 2023 年行业 报告，保险机构平均处理理赔需 5-7 个工作日，而客户期望已缩短 至 24 小时内完成。同时，个性化产品需求增长，70%的客户倾向 于通过智能渠道获取定制化方案，但现有系统缺乏动态场景分析能 力，难以满足市场需求。