升稽查工作的效率和准确性。 在这一背景下，DeepSeek 技术的引入为税务稽查提供了新的 可能性。DeepSeek 作为一款先进的人工智能工具，具备强大的数 据处理能力和深度学习算法，能够在短时间内对大量财务数据进行 深度分析和模式识别。通过其智能化的分析引擎，DeepSeek 能够 自动识别异常交易、潜在的税务风险点，并为稽查人员提供精准的 风险提示和审计线索。这不仅大大提高了稽查工作的效率，还能够 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 技术不仅大幅提升了税务稽查的效 率，还显著降低了人工审核的成本和误差率。其灵活性和可扩展性 使其能够适应不同规模和复杂度的税务稽查需求，为税务部门提供 在税务稽查中的优势 DeepSeek 技术在税务稽查中的优势主要体现在其强大的数据 处理能力和智能化分析功能，能够显著提升稽查效率与准确性。首 先，DeepSeek 具备海量数据的快速处理能力，能够在短时间内完 成对纳税人财务数据、交易记录、税务申报等多维度信息的整合与 分析。通过其高效的算法模型，系统能够自动识别异常数据和潜在 风险点，减少人工排查的工作量。例如，在针对某大型企业的税务 稽查中，DeepSeek

仿真就是应用计算机对复杂的现实系统经过抽象和简化形成系统模型，然后在 分析的基础上运行此模型，从而得到系统一系列的统计性能。由于仿真是以系统模型 为对象的研究方法，不会干扰实际生产系统，同时利用计算机的快速运算能力，仿真 可以用很短时间模拟实际生产中需要很长时间的生产周期，因而可以缩短决策时间， 避免资金、人力和时间的浪费，并可重复仿真，优化实施方案。 仿真的基本步骤为：研究系统——收集数据、建立系统模型——确定仿真算法、

高通量机器人验证：传统化工材料的研发，科学家需要从成千上万种化合物的效果进行筛 选，可能需要研究人员手动对每个化合物进行测试，这不仅耗时耗力，而且可能会因为人为 因素出现遗漏或错误。而高通量筛选技术可以在短时间内对大量化合物进行自动测试，例如 阿姆斯特丹大学开发了一种集成人工智能机器学习单元的机器人 RoboChem，一周内， RoboChem 可以优化大约 10 到 20 个分子的合成，而对于研究人员手动来说，这通常需要几 传统化工材料的研发，科学家需要从成千上万种化合物的效果进行筛选，可能需要研 究人员手动对每个化合物进行测试，这不仅耗时耗力，而且可能会因为人为因素出现 遗漏或错误。而高通量机器人验证可以在短时间内对大量化合物进行自动测试、检测 性能，且能更深入地了解新化合物的反应机理和各种变量之间复杂的相互作用。 当前利物浦大学和阿姆斯特丹大学的化学实验室均推出了不同方向的高通量机器人 用于化合

为何能改变制药行业的游戏规则 十月 2024 封面 Just_Super/iStock AI 可提升制药企业的营收和利润 AI 能够在制药价值链中释放巨大价值。应用得当时，它可以同时提高效率和收益，并在更短时间内为患者提供更好的药物。 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。

3–6个月，可在申 请TC期间申请 • 进行批量生产的基 础条件 • 如用于商业用途，则必 须获得相应资质 • 开展eVTOL销售的基础 条件 • 6–12个月 • 获得TC和PC后所需的 最短时间 • eVTOL运营公司 • eVTOL整机OEM厂商 （针对具体产品） • 地方民航局 • 中国民航局 申请主体 主管部门 监管部门 关注重点 所需时间 必要性 来源：专家访谈；BCG分析。 本地化供给。 这些企业具备大规模制造与交付能力，为eVTOL的质量控制与成本优化奠定了基础（参阅 图6）。 个人飞行eVTOL 出行eVTOL 垂直起降点 导航 通常在独立且预先审批的空域内短时运行 适用于更长距、更高空及更复杂一体化空域的运行任务 通信 监视 气象服务 • 个人飞行eVTOL所需基础设施（如基础GNSS 导航和起降点）简单、成本低、易于建设 • 如已建成，可灵活扩容

千人千 15 思必驰大数据分析。 16《2019 年全球及中国车载语音行业研究报告》。 17 人类语言的产生是人体语言中枢与发音器官之间一个复杂的生理物理过程，理论上说，每个人说话时的 短时频谱、声源、时序动态、韵律、语言学特征等都有差异。因此，声纹就像指纹一样具有唯一性和独特 性，可以用于说话人辨认和说话人确认。 人工智能在交通领域业务应用白皮书 40 面的智能助手 与闲聊助手中的邻家风格不一样，车载语音助手多呈现以亲切、专业、 简洁、干练的风格。搭载斑马网络系统的上汽荣威 RX5 PLUS 率先采 用并落地了声音复刻技术——用户可以进行朗读和录制 5-20 分钟的 音频，即可短时间训练生成自己的专属合成音。 内容和技能：在车载场景下，人机对话的核心目的是为了让设备 满足用户的意图，从而完成指令。当前的车载语音助手，除了支持对 话以外，还会接入海量的第三方资源，如导航、音乐、天气，以及打 高速交通出行问题。 2.2 赋能作用 1）智慧交通管理 主要有智能交通应急疏导、最优车流诱导分析、交通事件预警分 析等应用场景。 智能交通应急疏导：结合高速公路全路网断面的实时车流信息、 短时交通车流路况预测、各收费站互通实时路况信息进行智能交通应 急疏导，实现收费站应急疏导方案应用后高速公路主线交通路况演变 预测。 最优车流诱导分析：结合全路网交通态势的实时数据、交通路况

种不均衡的发展和增长速度导致了一系列的问题，比如交通安全事故频发、城市居民乘车出行 不便、上下班时间增加等。众所周知，制造业是我国的支柱产业之 一，我们需要汽车工业来大 力发展我国的经济；而扩建公路虽然能在短时间内迅速拉动 GDP 的增长，并且能够缓解交通 拥堵的问题，但是从长远来看这一举措并不是一种可持续的发展方式，而且这种解决交通拥堵 问题的方式已经遇到了无法突破的瓶颈。因此这一系列的问题不能简单的靠抑制汽车消费或者

EPICT 新技术大 会 8 u u t g n f 新能源并网与直流建设引入大量电力电子设备，系统模型复杂度剧增，调度优化决策更加依赖求解在复杂时空维 度上的复杂优化问题，更加依赖短时间尺度的详细高阶动态方程作为约束；振荡模式复杂，传统采用局部线性化 新能源设备 直流输电设备 模型 等效 技术挑战：复杂度挑战 约束 0.0-020z m-0a0+ 方 Ze

术风险，应制定详细的技术实施和应急预案。技术团队需定期进行 系统测试和压力测试，确保 DeepSeek 平台的稳定性和可靠性。同 时，建立技术问题快速响应机制，确保在系统出现故障时能够在最 短时间内恢复服务，减少对乘客出行的影响。 其次，对于数据安全风险，需建立完善的数据保护机制。采用 加密技术对传输和存储的数据进行保护，定期进行数据备份和恢复 演练。此外，通过访问控制和权限管理，确保只有授权人员能够访 环境，确 保设备运行在适宜的温度和湿度条件下。软件方面，需定期检查操 作系统、数据库及应用程序的补丁更新情况，及时修复已知漏洞。 在故障排除方面，维护团队需建立快速响应机制，确保故障能 在最短时间内得到处理。对于常见故障，应制定标准化的处理流 程，减少故障解决时间。例如，当系统出现响应延迟时，维护人员 首先需检查网络连接和服务器负载情况，排除外部因素后再深入排 查应用程序代码或数据库性能问题。对于复杂故障，可通过日志分 DeepSeek 应用方案中不可忽视的关键环节。升级计划应根据实际 运营需求、技术发展趋势以及用户反馈进行动态调整，通常在每季 度末或每半年度末进行一次系统性升级，同时确保突发性问题能在 最短时间内得到响应和解决。 升级内容主要涵盖以下几个方面： 1. 算法优化：基于实时交通数据，调整和优化现有的调度算法、路 径规划模型以及客流预测模型，以提高系统的准确性和响应速度。 2. 功能扩

Shot Multibox Detector ）。这些模 型能够实时识别视频中的目标，具有较高的准确率和 处理速度。 在事件识别方面，时序数据处理变得至关重要。循环神经网络 （RNN）及其变种长短时记忆网络（LSTM）可以很好地捕捉时间 序 列数据中的依赖关系。此外，近年来基于 Transformer 架构的 模 型，如 Vision Transformer（ViT） ，在处理时序视频数据方面也 声音识别：通过音频分析，识别异常声响（如尖叫、撞击声 等 ）。 . 时间和空间因素：分析事件发生的时间段和地理位置，一些事 件可能在特定设备位置下更为常见。 在算法选择上，卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络 （LSTM）是当前主流的方法。CNN 可用于从视频帧中提取空间特 征，而 LSTM 则适合捕捉时间序列数据中的动态变化。在模型训练 过程中，建议引入生成对抗网络（GAN）技术，以增强模型的泛 标，包括实 时监控、事件检测、行为分析等需求，确保系统能够满足实际应用 场景的需求。在此基础上，需进行技术选型，选择符合需求的 AI 大模型和视频处理技术，如卷积神经网络（CNN）、长短时记忆 网 络（LSTM）等，以支持多种复杂场景下的视频分析。 在系统架构设计阶段，要确定系统的整体架构，包括数据采集 模块、数据存储模块、智能分析模块和用户界面模块。各模块之间 的连接