需求类别 现状指标 目标提升要求 技术实现路径 临床决策支持 辅助诊断准确率 72% ≥90% 多模态数据融合推理 文书自动化 病历生成耗时 18 分 钟/份 5 ≤ 分钟/份 结构化输入+AI 模板生成 资源调度优化 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 结构化电子病历生成 通过实体识别与关系抽取技术，智能体可自动将非结构化的医患对 话或医生手写记录转化为标准化电子病历。例如，在门诊场景下， 系统能实时解析语音输入并生成包含关键字段的电子病历模板，准 确率可达 92%（测试数据集包含 10 万条三甲医院真实门诊记 录）。典型处理流程如下： 临床决策支持 基于医疗知识图谱的语义理解能力，智能体可完成： - 检查报告关 键指标自动标注（如 测试数据），同时将人工干预需求降低至 5%以下。 关键自动化流程支持能力包括： 1. 智能表单处理 - 自动识别纸质/电子表单中的手写体、盖章区域等非结构化数据 - 支持超过 20 种医疗专用表单模板（如入院评估表、手术同意书 等） - 数据提取误差率<0.3%，显著优于传统 OCR 技术 2. 跨系统数据路由 | 触发条件 | 目标系统 | 数据转换规则示例 | |

.......................................................................................110 11.1 报告模板设计.................................................................................................  行业特征分析：结合行业税负水平，判断企业是否存在逃税或 避税行为。 为了进一步提升分析效率，DeepSeek 还引入了自动化报告生 成功能，能够根据分析结果快速生成稽查报告，并支持自定义模板 和可视化图表。例如，系统可以自动生成以下表格： 风险类型 高风险数量 中风险数量 低风险数量 异常交易 15 20 30 重复报销 8 12 25 发票异常 10 18 22 最后，DeepSeek 高工作效率，减少人为错误，并确保报告的一致性和准确性。通过 集成先进的自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技 术，DeepSeek 能够自动从大量税务数据中提取关键信息，并生成 结构化的稽查报告。首先，系统会根据预设的模板和规则，自动整 理和分析稽查过程中收集的数据。对于常见的税务违规行为，如逃 税、漏税等，DeepSeek 能够自动识别并生成相应的违规分析报 告。此外，系统还支持个性化报告定制，用户可以根据具体需求调

会计规则和准则，用于处理企业的财务交易。基于规则 的 会计引擎需要手动更新规则和准则，但对于遵循特定会计标准的企业来说，这种方式通常比较简单、直接。 基于模板的会计引擎：这种方式使用预定义的会计模板，用于处理不同类型的财务交易。基于模板的会计引擎 可以更灵活地应对各种财务场景，但可能需要更多的维护和更新工作。 基于参数化的会计引擎：这种方式依赖可配置的参数，用于处理企业的财务交易。基于参数化的会计引擎具有 引擎能够正确处理和记录财务交易。 设计会计模板：根据分析结果，为每种财务交易类型设计一个会计模板。每个模板应包括所涉及的会计科 目、分录方向（借贷方）、金额计算方法等信息。 创建会计模板库：将所有会计模板存储在一个统一的会计模板库中。这有助于保持模板的一致性，便于 维 护和更新。 编写会计引擎代码：根据设计的会计模板，编写会计引擎的程序代码。代码应能够根据财务交易的类型， 自动选择相应的会计模板，并生成相应的会计分录。 与其他系统模块（如财务报表、预算管理等）顺利协同工作。 维护和更新：基于模板的会计引擎需要定期进行维护和更新，以适应会计准则和规则的变化。这包括更新 会计模板库、修改模板内容、优化程序代码等。 通过以上步骤，可以实现一个基于模板的会计引擎，以帮助企业正确地处理和记录财务交易。虽然这种 方 式可能需要更多的维护和更新工作，但它可以更灵活地应对各种财务场景，适应不同类型的企业。 实现基于模板的会计引擎需要遵循以下步骤： 分析会

5.2.2.5 数字合约管理 提供数字合约管理的基本功能，协助数据提供方、使用方完成供需撮合及合约签署，应包含以下功 能： a) 策略模板：提供数字合约的策略模板，允许数据提供方、使用方等参与方选择模板中的一个 或多个策略创建数字合约。策略模板中应包含多种使用控制策略，包括但不限于：限定数据 产品内容、限定数据产品交付连接器、限定数据产品使用连接器、限定数据产品使用者、限 定数据产品使用 定数据产品使用操作、限定数据产品使用次数、限定数据产品使用时长、限定数据产品可见 范围、限定数据产品可用范围、数据产品使用时通知、数据产品使用后销毁等；不同逻辑可 信数据空间可根据空间特征提供不同的策略模板； b) 合约签署：提供合约签署功能，支持可信数据空间运营方作为中介，协助数据提供方、数据 使用方完成合约协商及签署；支持通过门户或接入连接器的方式进行合约创建、协商、签署 等流程。合约签订后可信数据空间服务平台按照 数据提供方、数据使用方直接通过连接器签订数字合约，并管理已签订的数字合约。数字合约管理应包 括以下功能： a) 合约创建：在数据使用方发起数据产品使用申请时触发，由数据使用方连接器基于数据产品 要求及服务平台策略模板创建数字合约，用户也可通过可信数据空间门户创建后下发到接入 连接器； b) 合约协商：支持数据提供方、数据使用方、数据服务方之间就数据的使用策略形成的数字合 约进行协商；数字合约协商可进行多轮，协商完成即签订数字合约；

管理员等，在新增了 人员信息以后系统自动生成 app 的登录账号（手机号码进行登录），每个人员 在新增时必须选择一个学习模板与学习模块进行信息绑定。 批量导入：在管理员权限下，可以通过可视化界面对人员数据库新型批量 导入的操作，系统提前根据数据库提供人员数据导入模板，在分配了管理员权 限的后台账号登录的情况下，可以使用批量导入功能，一次性导入多个被监管 人员。 人员列表：通过可视化界 审核，审核过的消息会通过微信公众号的模板消息自动推送给对应审核用户。 4.7 学习管理 学习模块是针对对被监管人员 App 的内容进行管理的功能，用于通过学习 内容对每个被监管人员进行考勤信息的收集（规定时间内需要完成题目或者观 看视频），使每个被监管人员养成通过 APP 进行学习的习惯。系统可以设置针 对不同监管等级和不同人员的模板，每个模板可以手动编辑观看视频和做题两 种不同内容的穿插排版。 可以管理学习题库，上传、编辑、删除，上传时根据每日整理题目（每日 5-10 到题目），每个学习题目都为选择题便于被监管人员在 app 上进行操作。 3. 学习模板设置 根据人员监管等级，可以设置不同的学习模板，比如等级高的每日要做更 多的题或视频，等级低的只需要观看视频等。 4. 学习模板设置 可以查询每个人员的学习进度详情，按日历方式展示哪些日期打卡做题， 哪些日期没有打卡做题，在查询人员时，可以根据管辖单位、姓名、身份证号、

) 期沉淀的语义平台 .0 的跨越阶段 基于百度搜索长 处于 2.0 一 >3 定轮次内达到图灵测试要求 客服的人工智能 2. 深度学习 深度学习 强化学习 关键词 5%+ 检索 模板 限 0 厂商 技术 产品 交付形式 生态 语音 NLP 用户画像 百度 完整性 ★★ 开放性★★★★ 公有云和私有化 SaaS ， PaaS 丰富的渠道，产品，解 决方案和集成累合作伙 性，泛化能力更强 从一个最小集合开始迭代 FAQ ：基于语义模型的语义泛化能力 传统做法 : 1. 大量添加扩展问 2. 模板： [ 目前 ?][ 额度 ][ 程度词 ?][ 太低 ] FAQ 标注问题 信用卡办理条件 百度资料知识库 —— 满足 80% 图谱使用场景 支持对于全部自定义字段进行分析，满足企业的个性 分 工单优先级设置 工单标签 工单受理人 工单创建人 工单关注人 工单处理时间计 时器 — 键宏功能： —键自动处理工单，减少手动操 作 多种工单模板，规范工单处理流 程与信息记录流程 工单变更历史记录 智能呼叫中心 —— 智慧工单系统 内部备注 ( 客户

控部、技术运维部、产品运营部和客户支持部等职能部门及其职责分工，并形成完整的组织职 责说明书。 ——空间运营者宜设立数据委员会或生态治理委员会，覆盖平台自治与联合治理职能，负 责审议平台规则、合约模板、定价策略、价值评估模型、风险事件与重大纠纷，确保治理决策 的合法性、公正性与透明度。 ——空间运营者宜推行扁平化管理和跨部门协作机制，通过虚拟团队、项目小组等方式提 高决策和执行效率，定 源等新技术，并在小范围场景试点验证。 ——产品迭代与版本管理：宜建立产品迭代节奏与质量闸门，平衡稳定性与创新速度。 ——知识产权与标准输出：应对平台及生态创新成果进行专利或著作权保护，并将可复用 的规则、模板或接口逐步形成相关标准。 TDSA/A-001-2025 12 7 场景应用 7.1 概述 本章规定了可信数据空间在场景应用层面的能力要求，包括场景发现与价值规划、多主体 ，实现对各方接入、调用 与行为的实时监控与自动化合规检查；聚焦数据策略、定价模型、合规规则与争议仲裁等治理能 力。 ——空间运营者应维护协同角色名录，并与身份管理系统联动，将角色与权限、合约模板和 审计要求映射，实现“人—职能—系统—合约—审计”一体化治理。 ——空间运营者宜组织定期跨域联席会议或工作组，邀请数据域负责人、技术运维、法务合 规及监管代表参与，联合评审协同效果和风

web 应用、远程协 议应用、大数据应用、物联网应用”，共 30+ 高 交互蜜罐，基于 kvm&docker 架构，扩展性强。  内置多种场景下的蜜罐模板，可随意组合不同 高交互蜜罐服务成新蜜罐模板。  支持对多台蜜罐主机一键切换蜜罐模板，在攻 防对抗中根据实际情况随意调整诱捕策略。 网络安全预警系统 网络安全预警系统（内网哨兵）采用主被动结合、拟态仿真、诱捕欺骗为原理，幻化出大量虚假仿真主

生产订单 生产领料 基膜库存 例 智能会计平台 凭证模板 基膜事业部 组织间结算 （系统自动） 应收清单 基膜事业部 包材事业部 应付清单 借：应收账款—包材事业部 贷：库存商品 包材事业部 凭证模板 借：原材料 贷：应付账款—基膜事业部 凭证模板 借：生产成本—直接原材料 贷：原材料 XRKJ 公司 凭证模板 借：生产成本—直接原材料 贷：半成品 应收凭证 基膜事业部账簿

- 领域语料库构建：收集历史语音讲解文本、用户高频问题、专业 术语表等数据，总量需达到 50 万条以上，按 7:2:1 划分训练/验 证/测试集。 - 数据增强：对长尾问题采用回译（中英互译）和模板替换（如时 间、地点参数化）扩充样本，确保覆盖率提升 30%。 微调策略 采用 LoRA（Low-Rank Adaptation）技术进行高效微调，仅更新 1.2%的模型参数即可实现领域适配。关键配置如下： 意图分析：使用多任务学习框架同步处理 显式/ 隐式意图 4. 上下文管理：通过对话状态跟踪(DST)模块维护最 多 7 轮对话记忆 内容生成阶段采用分级响应策略，对于常见问题直接调用预置 回答模板（覆盖 85%的查询场景），复杂查询则触发大模型生成。 响应内容经过合规过滤器处理，敏感词拦截准确率达到 99.6%。语 音合成采用基于 StyleTTS2 的个性化声学模型，支持调节语速 （80-160 150ms | JSON/XML/SPARQL | 内容生成采用两级控制策略，首先生成核心事实陈述，确保基 础信息的准确性，随后通过风格适配引擎添加衔接语句和情感修 饰。系统内置 6 种讲解风格模板（学术型、故事型、儿童型等）， 根据用户画像自动选择，风格切换响应时间控制在 300 毫秒内。 实时优化环节引入反馈学习机制，系统持续监测用户交互行为 （如语音中断率、追问频次），动态调整内容密度和语速参数。优