110.1% 每股净收益(元) 0.06 0.07 0.10 0.25 0.52 净资产收益率(%) 4.4% 4.8% 6.4% 13.7% 22.4% 市盈率(现价&最新股本摊薄) 392.40 359.31 253.92 102.06 48.57 资料来源：Wind，国泰海通证券研究 -3% 53% 109% 165% 221% 278% -8 -6 EV/EBITDA 79.47 138.70 168.25 81.25 40.55 筹资活动现金流 -43 -72 -45 -22 -20 P/E(现价&最新股本摊薄) 392.40 359.31 253.92 102.06 48.57 汇率变动影响及其他 0 0 0 0 0 P/B(现价) 17.44 17.33 16 8.02 9.58 7.31 5.60 4.43 折旧与摊销 18 11 7 7 7 EPS-最新股本摊薄(元) 0.06 0.07 0.10 0.25 0.52 营运资本变动 31 139 -120 -36 9 DPS-最新股本摊薄(元) 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 资本性支出 -6 -2 -2 -6

异常检测：通过无监督学习算法，识别偏离正常范围的数据 点，标记潜在风险。  可视化输出：将分析结果以图表或报告形式呈现，便于稽查人 员快速理解和采取行动。 此外，DeepSeek 技术还支持实时数据监控和动态更新，能够 根据最新数据源及时调整分析模型，确保结果的时效性和准确性。 例如，当某一企业的税务申报数据出现显著变化时，系统会自动触 发分析流程，并在短时间内生成更新后的风险评估报告。 通过以上流程，DeepSeek 的税务风险，并 提前发出预警。异常检测技术则能够在海量数据中快速定位异常记 录，为税务稽查提供精准的目标线索。 为了进一步提升数据挖掘的效率，DeepSeek 还支持实时数据 流处理，能够对最新的税务数据进行分析，并实时更新挖掘结果。 这一功能特别适用于需要即时响应的场景，如税务稽查中的突击检 查或动态监控。 通过上述技术手段，DeepSeek 为税务稽查提供了强有力的数 据支持， 稽查中，DeepSeek 仅用 2 小时便完成了过去需要 3 天手动处理的 数据分析任务，且准确率高达 98%。 其次，DeepSeek 的智能化分析功能能够通过机器学习不断优 化稽查策略。系统能够结合历史稽查案例和最新税务政策，自动生 成针对性的稽查方案，帮助稽查人员快速锁定高风险领域。例如， 针对常见的虚开发票、隐匿收入等问题，DeepSeek 能够通过模式 识别和多维度关联分析，精准定位异常行为。根据统计，使用

的学 习和更新机制。这将包括定期从新的政务数据中训练模型，以及根 据反馈不断调整和优化模型的表现。具体实施步骤如下： 1. 数据集成与处理：整合来自多个政府部门的实时数据，确保模 型能够访问最新的信息。 2. 模型训练与测试：使用集成后的数据定期训练模型，并通过模 拟用户查询进行测试。 3. 反馈循环：根据实际应用中的反馈，持续调整模型参数和算法。 通过这些措施，我们预计将显著提高政务服务的响应速度和处 不同格式的数据，需采用相应的工具和技术进行提取和转换。 在数据收集的过程中，需特别注意以下几点：  数据来源的合法性：确保所有数据的获取符合相关法律法规， 避免侵权或泄露敏感信息。  数据的时效性：优先收集最新发布的数据，以反映当前政务工 作的实际情况。  数据的代表性：确保数据集覆盖多地区、多层级政府的数据， 避免地域或层级偏差。 为提高效率，可以借助自动化工具进行数据爬取和整合。例如， 使 性、一致性和可用性的关键环节。首先，建立一套多层次的数据质 量评估标准，涵盖完整性、准确性、一致性和时效性四个维度。完 整性要求数据无缺失，准确性确保数据真实无误，一致性要求数据 在逻辑和格式上统一，时效性则保证数据是最新的。为实施这些标 准，需设计自动化检测工具，定期对数据进行扫描，识别并标记潜 在问题。 其次，引入专家评审机制，对自动化工具检测出的异常数据进 行人工复核。专家评审团队由领域专家和数据科学家组成，负责对

助力电子政务向更高效、更智能的方向发展。 1.2 deepseek 模型概述 DeepSeek 模型是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP） 技术，旨在通过大规模数据训练和优化，实现对复杂文本的高效理 解和生成。该模型结合了最新的深度学习算法和大规模数据集，能 够在多领域、多任务场景下表现出色。DeepSeek 模型的核心架构 基于 Transformer，通过多头自注意力机制和位置编码技术，能够 捕捉文本中的长期依 还集成了以下功能：  多语言支持：通过多语言预训练和跨语言迁移学习，模型能够 处理多种语言的电子政务数据，满足不同地区和用户的需求。  动态知识更新：模型支持在线学习和增量更新，能够及时吸收 最新的政策法规和政务信息，确保知识库的时效性和准确性。 通过上述核心技术，DeepSeek 模型能够在电子政务领域的知 识库构建和信息检索任务中表现出色，为政府部门提供高效、智能 的解决方案。 1 检索的精 准度和用户体验。同时，知识库应支持多维度检索，包括关键词、 标签、分类、时间范围等，满足不同场景下的查询需求。 此外，知识库需具备动态更新与版本管理功能，确保知识内容 能够及时反映最新的政策变化和业务需求。通过自动化采集与人工 审核相结合的方式，持续更新知识库内容，并提供版本对比和历史 记录功能，帮助用户了解知识的演变过程。 为了提升知识的应用价值，知识库还应支持知识推送与智能推

................................................................................ 22 图表 34： 重点推荐公司最新观点 ................................................................................................ 集成方案，供配电系统的“巴拿马运河” 巴拿马电源方案具备高效率、高可靠性、高功率密度、高功率容量和维护方便等特点。2019 年度数据中心标准峰会上，阿里巴巴联合厂商在北京国家会议中心正式推出了面向 IDC 的 最新供电技术“巴拿马电源”。相比传统的 HVDC 方案，巴拿马电源柔性集成了 10kVac 配 电、隔离变压、模块化整流器和输出配电等环节，采用移相变压器取代工频变压器，并从 10kVac 到 240V 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 22 工业/能源 图表33： 重点推荐公司一览表 最新收盘价 目标价 市值 (百万) EPS (元) PE (倍) 股票名称 股票代码 投资评级 (当地币种) (当地币种) (当地币种) 2023 2024E 2025E 2026E

工智 能的夏天”和“人工智能的冬天”。尽管每次技术革新都为智能机器的创造指明了新的方向，但最 终都未能实现预期目标。现在，人工智能正迎来另一波浪潮，业界对此充满期待。安永将持续关 注这一领域的最新进展，与各界共同探讨如何利用这一技术，推动创新与发展，为我们的未来创 造更多可能性。 期待保险行业：数据 + AI开启经验 规模化复制时代 目前，某头部人工智能研发公司正在将人工智能的发展重点转向AI 在2021年出版的《千脑智能》（A Thousand Brains: A New Theory of Intelligence）中，杰 夫·霍金斯（Jeff Hawkins）基于人类大脑如何工作的最新研究，提出了一个重要概念：参考系。 6 在图示这个参考系中，企业需要通过衡量当前自己处在哪个大周期中，以及这个大周期中的一波 科技潮流处在什么阶段。同时，企业需要考虑自己所处的文化与科技之间是冲突还是相融。这样 安永保险服务：引领创新，塑造未来 在这个充满无限可能的新时代，安永以其在保险服务领域的创新能力，正致力于推动人工智能 （AI）对保险行业的革新，同时也在重新构建整个保险服务生态体系。 安永致力于将高度复杂的业务流程与最新的AI技术相结合，我们不仅提供高效、精确的保险服务， 更让我们的客户能在每个关键决策点都能获取到最准确、最及时的信息。与此同时，安永正在构 建的全新保险服务生态体系，它将涵盖保险公司、保险代理人、保险科技公司、保险客户等各个

2. 实时风险评估：通过实时数据流处理技术，DeepSeek 能够在 毫秒级别内完成对借款人的信用评估，显著提升贷款审批效率。 3. 动态模型优化：DeepSeek 采用在线学习机制，能够根据最新 的市场数据和用户行为，动态调整风险评估模型，确保其预测 精度和适应性。 4. 可视化决策支持：DeepSeek 提供直观的可视化界面，帮助风 控团队快速理解模型输出结果，并辅助决策。 此外，DeepSeek 通过建立自动化监控系统，实时跟踪模型的预测性能，及时发现并 处理性能衰退问题。同时，定期更新模型，确保其能够适应市场变 化和新的贷款数据分布。这一过程包括：  定期更新训练数据，纳入最新的贷款申请和还款记录。  重新训练模型，确保其能够捕捉最新的市场趋势。  通过 A/B 测试验证新模型的效果，确保其在实际应用中的有 效性。 通过上述方法，DeepSeek 在金融贷款评估中的模型评估与优 化过程得以 处理的合规性进行内部审计和风险评估。这包括对算法的透明性和 公平性进行评估，避免因算法偏见或数据滥用导致的法律纠纷。同 时，需要与法律顾问团队密切合作，及时更新法律法规的变化，确 保系统设计始终符合最新的法律要求。 在跨境数据传输方面，需严格遵守《个人信息出境安全评估办 法》等相关规定，确保数据传输的合法性和安全性。对于涉及敏感 个人信息的处理，必须进行安全评估并获得相关监管部门的批准。

好的药物。 在研发环节， AI 能够生成更好、更有效的候选药物，加速从药物发现到临床前候选阶段的进程。 在运营和生产环节， AI 通过释放全价值链改进潜力、实现除自动化以外的效率提升。 AI 的最新发展赋能新用例显著改善各种生产 关 键绩效指标。 商业化领域也受益于 AI 。使用 AI 工具直接协助与医务人员互动的应用日益增多，更快速为团队提供重要的医疗信息。 AI 还可 以通 过使用 20-40 % 10-35 % 例如：灵活的 自动化解决方案和 工厂布局 5-20 % 生产灵活性 高达 25 % 收入提升 多达 10 % 上市时间缩短 AI 的最新发展赋能新用例显著改善各种生产关键绩效指标，最多可提高 25% 的收入和缩短 10% 的上市时间。 节省时间、节降成本 基于 AI 的生产解决方案收 益 例如：基于视觉的自动化质量控制、手动

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 及区域性医疗数据中心，满足其在医学影像分析、临床决策支持、 病历数据挖掘等领域的计算需求。 在竞争优势方面，DeepSeek 智算一体机具备以下几点核心优 势： - 高性能计算能力：采用最新的多核处理器和 GPU 加速技术，支持 海量数据处理和高并发计算任务，确保在医疗场景中的实时性和高 效性。 - 智能化算法集成：内置多种深度学习模型和医疗专用算法，覆盖 影像识别、病理分析、基因组学等多个领域，能够自动化处理复杂 果，为医生提供个性化的治疗建议。例如，针对癌症患者的治疗方 案推荐，模块会根据患者的病理类型、分期、基因突变信息以及最 新的治疗指南，生成最优的治疗策略。此外，模块还支持动态更 新，能够根据最新的医学研究成果和治疗方案进行实时调整。 为了提高系统的可解释性，模块会生成详细的推理过程和决策 依据，并以可视化的方式呈现给医生。例如，在诊断肺炎时，系统 “ ” 不仅会给出 肺炎 的结论，还会展示影像中病灶的具体位置、大小

化芯片适配，在保证系统稳定性的前提下，可帮助三甲医院将门诊 病历自动化处理效率提升 3 倍，同时将临床决策支持系统的误诊率 降低至人类专家水平的 1.2 倍以内。通过持续学习机制，模型每周 自动更新医学知识库，确保诊疗建议符合最新临床指南要求。 1.3 项目目标与预期效益 本项目旨在通过将 DeepSeek 智能体技术深度整合至医疗系统 核心业务流程，构建一套覆盖诊疗辅助、资源调度与数据治理的全 链路提效方案。基于医疗行业特有的高容错性需求与复杂决策场 跨部门协作延迟：检验科、影像科与临床科室间的报告传递平均 需要 45-90 分钟，人工跑签占比高达 60%。 3. 决策支持缺失：医生在制定治疗方案时，需自行查阅文献或指 南，约 70% “ ” 的受访医生表示 无法快速获取最新临床证据 。 以下为人工效率关键指标的对比分析（基于 2023 年行业调 研）： 流程环节 传统模式耗时 理想耗时 效率损失率 病历录入 10 分钟/份 2 分钟/份 80% 检查报告审核 23% 3. 科研分析智能体：自动生成符 合 CONSORT 标准的临床试验分析报告 知识管理子系统 建立动态更新的医学知识库，采用增量学习机制保持内容时效性。 每周自动抓取 PubMed 最新文献，通过置信度加权算法更新诊疗 指南，关键性能指标包括： - 知识检索准确率≥98%（基于 BM25+ 语义混合检索） - 概念映射延迟<200ms - 版本回滚耗时 <15 秒 安全合规控制