链》等书。著作曾获评CCTV 2017年度“中国好书”。 名词解读 实体世界+ 数字世界= 元宇宙 real world + digital world = Metaverse Real + Digital = Meta 实体世界（real world）： 在数字技术创造的事物融入 我们周围之前的所有事物，我们倾向于认为是真实的、现实的 或实体的。我们称这个世界为实体世界，偶尔也称它为现实世 界，如大楼、道路、城市、汽车、电脑、手机、电、电网、电 为虚 拟经济，听起来它们似乎是不存在的。现在我们知道，数字世 界是叠加、包裹在实体世界上的新的一层。过去100年，我们在 地球上建设了众多的高楼大厦（城市）和运输网络（民航与高 铁），过去50年，我们在地球上建立了通信与信息网络（电 话、全球媒体与互联网）。接下来叠加上去的，是主要由数字 技术驱动的实体与数字融合的又一层次，这一次它不止缩短距 离，让全球时间同步，拉近人与人，它将是我们可以在其中生 元宇宙是恰当的新名字。未来我们将不止看到一个元宇宙，而 是会看到一个个元宇宙、一个个美妙的新世界。 推荐语 方军提出了一个思考，即在我们的数字未来，实体世界会 越来越像数字世界。的确如此，如果把元宇宙形成混合空间的 过程看作实体世界与数字世界的融合，那么我更倾向于将这一 边界的消融理解为数字世界对实体世界的侵占。而能够制约这 一侵占的，不是空间而是时间。 胡泳 北京大学新闻与传播学院教授 我向你推荐《元宇宙超入门》，是希望提供一个新的角度

数据收集完成后，需要进行初步的数据清洗，去除重复、无效 或噪声数据，确保数据的质量。清洗过程包括但不限于去除 HTML 标签、特殊符号、空值处理以及格式统一化。清洗后的数据需要进 行标注，标注的内容可以包括实体识别、关键词提取、分类标签等， 以便模型能够更好地理解数据内容。 为了提高模型的训练效果，数据需要进行分层抽样，确保不同 类别和主题的数据在训练集中有合理的分布。例如，政策法规、公 共服务、 数据倾斜导致的模型偏差。  数据收集：从政府官方网站、权威数据库、学术期刊及行业报 告中收集数据。  数据清洗：去除 HTML 标签、特殊符号、空值处理及格式统 一化。  数据标注：进行实体识别、关键词提取、分类标签等标注工作。  数据分层：按照不同类别和主题进行分层抽样，确保数据分布 的合理性。 为了进一步提高数据的可用性，可以通过数据增强技术生成更 多的训练样本。数据增强技术包括但不限于同义词替换、句子重组、 在模型训练流程中，我们首先需要明确训练数据的来源和预处 理步骤。电子政务领域的训练数据主要来源于政府公开文件、政策 法规、公共服务问答记录等。数据预处理包括文本清洗、分词、去 除停用词、以及标注关键实体和关系。为了确保数据的多样性和覆 盖面，我们采用多源数据融合策略，结合结构化数据（如数据库记 录）和非结构化数据（如公文文本）。 数据预处理完成后，我们将其划分为训练集、验证集和测试集。 训

27%，严重影响就医体验。 当前医疗系统存在三个维度的能力缺口：在数据处理层面，传 统规则引擎无法有效解析 CT 影像标注、病理描述等复杂语义信 息，某省级医院测试显示现有 NLP 工具对放射科报告的实体识别 准确率仅为 68.4%。在流程协同方面，电子病历系统与药房管理系 统的数据对接需要人工转换 17 个关键字段，导致处方审核平均延 迟达 4.7 小时。在智能服务维度，现有 chatbots 检查预约平均等待 3.2 天 ≤1.5 天 动态优先级算法+资源预测 模型 患者服务响应 在线咨询满意度 82% ≥95% 意图理解引擎+知识图谱构 建 该方案需重点突破三个技术瓶颈：第一，医疗实体关系的动态 建模，要求构建覆盖 500+疾病种类的本体库，支持 ICD-10 与 SNOMED CT 的双向映射；第二，多源异构数据的实时处理能力， 需在 200ms 内完成包含 DICOM 影像、LIS 11 秒 85% 跨系统操作步骤 7 次 1 次 86% 医嘱开具错误率 2.3% 0.7% 70% 该方案通过 DeepSeek 智能体的自然语言处理与知识图谱技 术，可自动识别并关联分散数据实体，实现三大核心场景的突破： 门诊病历自动生成完整度达 98%、危急值跨系统预警响应时间缩短 至 30 秒、DRG 分组准确率提升至 93%。这些改进直接推动临床路 径优化和医疗质量指标改善，为后续智能化应用奠定数据基础。

级，以 及深化产业数字化转型方面的关键推动力。数字人民币在产业端的应用对中国经济高质量发 展及对外开放具有战略性作用。作为国家战略级金融基础设施，数字人民币在促进数字经济 发展，推动数字经济与实体经济深度融合，利用数字技术优化产业链资金流转效率等方面具 有显著优势。在产业链协同领域数字人民币的价值尤其巨大，其应用不仅是技术层面的突破， 更是对传统经济运行模式和产业生态的重塑。 中国人民银行数据显示，截至 金融下沉等领 域的需求也将呈现指数级增长。 2.1.3 参与主体特性鲜明 在数字人民币加速融入产业经济的进程中，其在 B 端的应用呈现出参与主体特性鲜明、 应用场景不断拓展深化的显著特征，为实体经济发展带来了新的机遇与变革。 （1）中小企业在数字人民币 B 端应用中占据重要地位 中小企业数量众多、分布广泛，如同经济生态中的“毛细血管”，渗透在各个行业和领 域。在传统支付和金融服务模式 目前数字人民币的产业生态尚在建设中，面临着技术标准统一、安全保障、市场认知度提升 等挑战。在可以预见的未来数字人民币有望与更多产业深度融合，形成涵盖支付结算、融资 服务、供应链管理等环节的完整产业生态，为实体经济发展注入新的活力。 2.1.4 关键技术赋能产业转型升级 在数字经济蓬勃发展的当下，关键技术的赋能正以前所未有的速度推动着各行业的转型 升级。智能合约引擎、物联网支付以及跨链互通等关键技术取得了显著进展，为产业发展注

智能知识库 文档上传 全文检索 IR-QA 挖掘、标注、训练 Webhook （对接业务系统） 实体 属性 推理问答 Query 标注训 练 导入 / 导出 语音 / 文字 / 电话交互 调试信息输出 对话模式选择 系统实体 / 意图 NLU 分析 意图识别 实体识别 表达式解析 对话状态管理 数据统计 迭代标注 节点触发 意图确认 知识清洗 账号权限管理 云闪付卡 . 传统客服机器人采用 __ 问 __ 答知识库形式 # 卡种 #= 百度 Dly 卡 # 卡种 # 简介 . 支持文档存储及门户扩展 . 百度资料知识库方案 意图识别 意图识别 实体抽取 实体抽取 任务式对话 FAQ 知识图谱 重复播报 N Query 数据分发 智能排序 意图澄清、引 导 同义词替换 去口语化

在实际应用中，地理位置信息可以表示为各种形式，如邮政地址、网址、 国家、地区等。 有形货物：指具有实体形态的产品，如电子设备、服装、食品等。这些产品可以通过触摸、感知等方式直接体验。有形货物通常具有明 确 的功能、规格和价值，消费者可以直观地了解和评估其性能和效果。 无形服务：指不具有实体形态的产品，如软件、咨询、培训等。这些产品无法通过触摸、感知等方式直接体验，而是通过提供某种帮助、 支 项、事件、条件和业 务方向等维度。通过数据清洗、转换和标准化等方法，将这些数据整合成统一的数据模型，便于后续的分析和处理。 2.数据建模：根据 REA 理论，将整合后的数据进行建模，将关键的业务实体（如资源、事件、代理等）及其之间的关系映射到 数据模型中。这有助于更好地理解和分析业务过程，为业财融合提供支持。 3.CHATGPT 技术应用：将 CHATGPT 技术应用于业务流程的自动化和智 语言、库和框 架 的示例代码。您可以从开源代码库、编程教程等资源收集代码数据 预处理数据 : 清洗、规范化和标记收集到的代码数据，以便训练模型。例如，将代码分割成语句或代 码块， 将变量、函数等命名实体进行统一化处理。 训练模型 : 使用收集和预处理的数据训练代码补全模型。根据所选模型的具体要求，设置合适的训练参 数 和优化策略。训练过程可能需要一定的时间和计算资源 评估模型性能 : 在训练完成后

代码：HL-03-R），识别 准确率达到 98.7%，较传统 NLP 模型提升 32%。 性能指标 DeepSeek- 7B 行业基准模型 提升幅度 文本分类 F1 值 0.923 0.781 +18.2% 实体识别召回率 0.956 0.802 +19.2% 多轮对话连贯性 4.8/5.0 3.2/5.0 +50% 其次，模型内置的风险评估模块通过分析历史理赔数据与实时 ” 信息的关联性，可自动标记高风险案件特征。例如当检测到 化服务，包括材料智能初审、责任认定建议、赔付计算等核心功 能。模型每周进行增量训练，持续吸收新出条款和最新判例，确保 决策依据的时效性。 关键技术实现路径包括： 1. 建立保险知识图谱，包含超过 10 万个实体和 200 万条关系，覆盖疾病编码、药品目录、伤残等级等 专业体系 2. 开发专用的文本清洗和标注工具，处理扫描件 OCR 识 别后的非结构化文本 3. 构建理赔案例相似度计算模块，实现历史 语，模型能自动关联到 ICD-10 编码 M51.9，并判断其是否属于重 ” 大疾病险保障范围。在处理客户报案描述时，可准确识别 追 ” “ ” 尾 、 剐蹭 等交通事故关键要素，实现 95%以上的实体识别准确 率。 模型支持的多模态输入处理能力显著提升了材料审核效率： - 文本材料：自动提取报案表、责任认定书中的 37 类关键字段（包 括时间、地点、责任比例等） - 影像资料：配合

文档处理效率 8 页/小时 50 页/小时 Q1 2025 项目实施将分阶段重点突破三个技术难点：第一，解决金融领 域专业术语和监管政策的语义理解问题，通过构建包含超过 50 万 条金融实体知识的领域词典；第二，确保模型输出符合金融合规要 求，建立三级内容过滤机制，包括敏感词库匹配、监管规则引擎和 人工审核通道；第三，实现与传统银行 IT 架构的无缝对接，开发 专用 API 机制，对金融术语、业务规则及用户查询的复杂表述具备超过 92%的准确解析率。通过测试集验证，在处理包含嵌套条件的查询 语句 （ ” 如 查询近三个月交易金额超过 5 万元且收款方为境外机构的记 ” 录 ）时，实体识别 F1 值达到 0.89 ，关系抽取准确率突破 85%。 这种能力直接支撑智能客服、合规审查等业务场景的需求。 金融文本处理关键指标测试结果 任务类型 测试数据集规模 准 • 关键词约 束机制保障监管术语准确出现 • 风格迁移模块适配不同渠道 （邮件/短信/APP）的表述规范 模型特别优化了金融数据安全特性，通过以下技术实现敏感信 息处理： 1) 实体级掩码机制自动隐藏身份证号、账号等字段 2) 数据脱敏训练确保生成内容不泄露原始信息 3) 审计日志记录所有 生成过程的决策路径 这些 NLP 能力已在国内某大型商业银行的智能投顾系统中得到

模型作为一款先进的人工智能模型，具备多项核心 技术能力，能够为政务领域的智能化应用提供强大支持。首先，在 自然语言处理（NLP）方面，DeepSeek 模型表现出色，能够高效 完成文本分类、情感分析、实体识别等任务。例如，在政务文本分 类任务中，其准确率可达到 95%以上，在处理复杂文档时表现出较 强的鲁棒性。此外，模型在多语言支持方面也具备显著优势，能够 处理多种语言的政务文档，满足不同地区的需求。 此外，模型还支持数据清洗、去重、格式转换等预处理操作，为后 续的分析任务奠定基础。 以下是 DeepSeek 模型在几项关键任务中的性能表现：  文本分类任务：准确率 95.3%，F1 值 93.7%  实体识别任务：准确率 92.8%，F1 值 91.2%  问答任务：平均响应时间 1.8 秒，准确率 89.5%  数据处理任务：支持每秒处理 10 万条记录，数据清洗效率提 升 40% 在可扩展性与定制化方面，DeepSeek 案将通过以下几个方面进行优化： 1. 专业语料的引入：引入大量的政务语料，包括法律法规、政策 文件、政府工作报告等，确保模型能够接触到多样化的政务文 本类型。 2. 实体识别与关系抽取：增强模型对政务场景中常见实体（如政 府部门、政策名称、法律法规）的识别能力，并建立实体之间 的关系网络，以便更好地理解政务文本的语义结构。 3. 上下文关联分析：通过引入长文本处理机制，模型能够更好地 捕捉政务文本中的上下文关联，避免因文本过长导致的语义丢

（一） 虚拟现实的特征及关键技术 虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利 用计算机生成一种模拟环境。是一种多源信息融合的交互式的三维动态视景 和实体行为的系统仿真，能够使用户沉浸到该环境中。 虚拟现实是一种环境，是高度现实化的虚幻。在其应用的领域中，为能 达到虚拟现实这种环境而综合运用计算机图形学、图像处理与模式识别、计 算 ）生产模型。可归纳为静态描述和动态描述两个方面。静态描述是指系统 生产能力和生产特性的描述。动态描述是指在已知系统状态和需求特性的基础上预 测产品生产的全过程。 （ 2 ）产品模型。产品模型是制造过程中，各类实体对象模型的集合。目前产 品模型描述的信息有产品结构、产品形状特征等静态信息。虚拟制造下的产品模型 不再是单一的静态特征模型，它能通过映射、抽象等方法提取产品实施中各活动所 需的模型，包括三维动态模型，干涉检查，应力分析等。