DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、Janus Pro， 表 1 中列出了这 3 个核心版本的特点和适用场景。 表 1 DeepSeek 核心版本与适用场景 模型版本 发行时间 模型大小 核心能力 适用场景示例 DeepSeek-V3 2024-12-26 671B 通用自然语言处理（NLP），支 持 长文本理解、多语言交互 合同条款解析、政策法规 匹配、审计报告生成 DeepSeek-R1 2025-1-20 助手，以便更好地理解人类语言。 （1）明确需求 • × 错误示例：「帮我写份审计底稿」 • ◇ 正确示例：「我需要⼀ “ 份关于财政审计中 挪用公款 ”的审计底稿， 并 附上相关法律法规的具体条款，时间范围为 2024-2025 年。」 （2）提供背景 • × 错误示例：「分析这个数据」 • ◇ 正确示例：「这是一家企业过去三个月的销售数据，请分析与过去三年 同期的销量差异（附审计数据）」 错误⽰例：「给出审计整改方案」 • ◇ 正确示例：「请用表格形式逐条列出上述审计整改方案，包含审计问题 对象和整改预期成果」 （4）控制长度 • × 错误示例：「详细说明」 • ◇ 正确示例：「请用 100 字以内说明区块链审计技术的应用，确保完全不 懂技术的人也能理解」 （5）及时纠正 • × 错误示例：「审计证据」 当回答不满意时，可以： • ◇ 正确示例：「审计证据的充分性和适当性有什么区别？我不理解，请再

照片标签 音频 文字 语音识别 英语 中文 机器翻译 图像 , 雷达信息 其他车辆位置 自动驾驶 监督式学习示例 输入 A 输出 B 应用场景 零部件图像 有没有瑕疵 ? (0/1) 视觉检测 机器参数 良率 大规模生产 产量 大规模生产 监督式学习在生产制造中的示例 顾客是否接受 是否通过顾客检测 ? 产品研发 / 质量控 制 零部件参数 合同谈判 机器参数 出价 性能 / 数 据 技术 / 数 据 技术 / 数 据 性能 什么是神经网络？ 机器失效概率 距上次检测时间 示例 : 维护预测 (1/3) 机器失 效概率 输入 A 输出 B 机器失效概率 / 维护安 排 距上次检测时间 “ 神经 元” 神经网络 示例 : 维护预测 (2/3) 润滑次数 机器寿命 湿度 维护不足 磨损 运营环境 机器失效概率 输出 B B 距上次检测时间 输入 A 距上次检测时间 润滑次数 机器失效概率 机器寿命 输出 B 湿度 输入 A 示例 : 维护预测 (3/3) 建立人工智能公司 百货商场 + 网站 ≠ 互联网公司 互联网公司主要特点 : • A/B 测试 • 快速迭代 • 工程师及产品经理进行决策 … 传统公司 + 机器学习 ≠ 人工智能 公司 人工智能公司主要特点

对象的子系统情况，建议不超过 300 字】 安全状况描述 【填写说明：根据实际测评情况简要描述被测对象的整体安全状况，包 括最主要的中高风险安全问题及数量，建议不超过 400 字】 【参考示例】 本次安全等级测评采用访谈、核查和测试等测评方法，对【被测对象名 称】的【物理机房、网络架构、网络设备、安全设备、系统管理软件、 主机操作系统、数据库管理系统、业务应用系统、数据资源、管理制 改的，需如实描述，同时注 明（已整改）。如果没有重大风险隐患，则注明未发现重大风险隐患，例如“经 过单项测评结果判定和整体测评，未发现[被测对象名称]存在重大风险隐患。”。 测评机构可参考以下示例编制。】 经过单项测评结果判定和整体测评，[被测对象名称]存在重大风险隐患 XX 项，截止报告发布日期，已完成整改 XX 项，剩余 XX 项未整改。本次测评过 程中发现的重大风险隐患及整改建议如下： 正文 第 7 页 共 661451 页 报告编号：XXXXXXXXXXX-XXXXX-XX-XXXX-XX 【2025 版】 对被测对象采用的安全保护措施及其达到的效果等进行详细描述。】 【参考示例】 在安全物理环境方面采取了以下安全措施： 【需要描述物理位置的选择、物理访问控制、防盗窃和防破坏、防雷击、防火 防水和防潮、防静电、温湿度控制、电力供应和电磁防护的主要实现情况】 此外在【XX

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， 使用网络爬虫技术从政府官网、政务服务平台等地批量获取公开数 据；使用 API 接口对接政府部门的数据开放平台，定期更新数据。 以下是一个典型的数据收集流程示例： 1. 确定数据主题（如“城市交通管理”）。 2. 识别数据来源（如交通管理局官网、城市公共服务平台）。 3. 使用爬虫或 API 接口获取数据。 4. 清洗和预处理数据，去除重复、噪声和不完整数据。 Augmentation）技术增加 少数类样本的多样性。例如，在文本数据中，可以通过同义词替换、 句子重组、添加噪声等方式生成新的样本，从而增强数据集的丰富 性。 以下是一个简单的数据集平衡策略示例： 类别 原始样本数 过采样后样本数 欠采样后样本数 混合采样后样本数 类别 A 1000 1500 800 1200 类别 B 500 1000 500 800 类别 C 200 1000 来减少过拟合，而 Dropout 则通过随机丢弃部分神经元来增强模 型的泛化能力。在调优过程中，可以通过网格搜索或随机搜索的方 法，对这些超参数进行联合优化。 以下是一个典型的超参数搜索范围示例：  学习率：1e-5 到 1e-3  批量大小：16, 32, 64, 128  训练轮数：10 到 100  权重衰减系数：0.0, 1e-4, 1e-3  Dropout

人工判断标准难以完全统一，即便在相同培训体系下，不同核赔员 对相似案件的审核结果差异率仍达 15%-20%，后续争议处理又额 外增加 10%-15%的复核成本。 成本构成项 占比区间 典型场景示例 基础人力成本 25%- 30% 核赔员薪资、社保等固定支出 高峰时段附加成 本 8%-12% 临时工雇佣、加班费及应急培训 质量管控成本 5%-8% 抽样复检、争议案件二次处理 错误决策衍生成 o 将事故现场照片与报案语音描述进行时空关联 o 将维修清单结构化数据与车辆损伤图片进行交叉验证 2. 动态权重分配 通过自适应权重网络实现多模态数据的动态融合，典型场景下 的模态权重分配示例如下： 理赔类型 文本数据权重 图像数据权重 视频数据权重 车险定损 30% 60% 10% 健康险核赔 50% 40% 10% 财产险现场查勘 20% 50% 30% 3. 时空一致性建模 积≥30%） 3. 调取该车型的钣金工时数据库进行成本测算 4. 输出建议赔付金额并标注置信度（如¥2,800±5%，置信度 92%） 关键数据接口 需对接的第三方系统及数据要求： 系统类型 数据字段示例 更新频率 医院 HIS 系统 诊断代码、用药清单 实时 交警事故平台 责任认定书编号、现场草图 每日同步 零配件市场数据库 品牌件/原厂件价格区间 周更新 风险控制机制 建立三重校验规则确保模型输出可靠性：

GPS 轨迹），同时部署分布式 爬虫获取公开的医疗健康数据。针对不同数据特性设置差异化的采 集频率： 数据类型 数据源示例 采集方式 频率要求 数据量 级/日 保单结构化数据 核心业务系统 JDBC 增量同 步 T+1 50-100GB 数据类型 数据源示例 采集方式 频率要求 数据量 级/日 客户行为日志 APP/官网埋点 Flume 日志收 集 实时流式 1.2TB 文本类（理赔描述）：采用 NLP 实体识别提取关键要素 o 影像类（医疗票据)：使用 CV 技术进行 OCR 识别与关键 字段截取 3. 标准化映射规则 建立保险行业专属标准字典库，关键映射表 示例： 原始字段 标准字段 转换规则 Policy_No policy_numb er 去除特殊字符+MD5 加密 CLAIM_DA TE event_time 时区统一转换为 UTC+8 表》） - 产品对比分析（通过表格呈现不同产品的保障范围与保费差异） 多模态交互支持 整合语音识别（ASR）与图像识别（CV）技术： | 功能模块 | 技术指标 | 业务场景示例 | |—————-|——————————|—————————–| | 语音交互 | 支持方言识别（准确率≥92% ） | 老年客户电话报案 语音转文本 | | 证件识别

系统的空余算力完成训练；另一方面，在实训环 节中，也可以将处理器算力尽可能细分，以保证更多学生得 到实训机会。 以 Cifar100 图像分类为例，其采用 TensorFlow 框架实现迁 移学习的代码示例如下： 图 2-1-10 基于不同数据集特性的迁移学习策略 图 2-1-11 迁移学习带来训练时长大幅降低 8 模型可参考：https://zenodo.org/record/25358 智能训练、推理的效率，也进一步优化了最终结果； • 新方案中，引入英特尔® NUC 平台，融合通用处理器、内置 GPU 和 VPU 等多种异构算力平台构建了AI NUC 产品，提 供了大量预训练好的模型库以及丰富的示例代码，为学生进 行人工智能实训提供了良好平台。 图 2-1-13 联合伟世联合教育机构开展人工智能教学实训现场 图 2-1-14 联合伟世方案中多人同时开展人工智能训练效果 实战成效 为了验证 产品的组合， 也在软件层面上提供了 OpenVINO ™ 工具套件，以软硬件结 合来协同提升方案的人工智能处理能力和兼容性。 图 2-2-6 基于 “事件统计” 的行为分析方案架构 框架相关示例代码可参考：https://github.com/opencv/open_ model_zoo/tree/master/demos/smart_classroom_demo 如欲了解英特尔® 深度学习加速技术更多技术细节，请访问：

等隐蔽特征。 - 动态风险评分：基于实时交易流生成风险评分，结合历史数据调 整阈值。例如，对高风险交易触发二次验证，低风险交易无缝放 行，平衡安全性与用户体验。 以下为反欺诈模型的数据输入与输出示例： 数据类别 具体字段 模型输出 交易数据 金额、时间、商户类别码（MCC） 欺诈概率（0-1） 用户行为数据 登录 IP 、设备 ID、操作延迟 异常行为标签（是/否） 外部数据 大模型服务模块：独立封装模型推理、提示词工程和结 果后处理，通过标准化 API 提供能力。 2. 标准化交互协议 模块间通信采用轻量级协议，确保跨团队协作效率： 交互场景 协议/格式 性能要求（TPS） 数据示例 实时推理请求 gRPC + Protobuf ≥5000 { "transaction": {...} } 批量数据处理 Kafka + Avro ≥1000 流式分片数据 配置热更新 ETCD 施多维度风险扫描，包括异地登录检测、交易频次分析 3. 业务流 程库：标准化的 200+ 个业务场景流程图，覆盖 80%常规业务 系统通过动态决策表实现业务逻辑的灵活配置，典型风控规则 配置示例如下： 规则 ID 触发条件 验证参数 处置措施 生效时段 RC- 028 单笔转账>50 万 客户风险等级≤C3 强验证+人工复 核 00:00-24:00 RC- 035 1

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 | | ————————-|—————-|———————————–| | 检验结果异常值警报 | 临床决策系统 | HL7 →FHIR 格式转 换+ 危急值标记 | | 上下文缓存池：采用 Redis Cluster 构建的分布式缓存，存储患者 近期就诊记录的向量化特征 3. 审计追踪模块：全链路操作日志记 录，满足医疗数据追溯性要求 关键接口参数配置示例： 接口类型 协议 QPS 阈 值 超时设置 数据格式 病历查询 HTTPS 500 1500ms FHIR Bundle 诊断建议 gRPC 200 3000ms Protocol Buffers 需求。 核心接口包括以下三类： 1. 患者意图识别接口 接收自然语言输入，返回结构化医疗意图（如挂号、用药咨询 等）。请求体包含 session_id、text_input 等字段，响应体示例： { "intent": "medication_query", "confidence": 0.92, "entities": {"drug_name": "阿司匹林"} }

10 % 8% 8% 9% 9% 11 % 11 % 双月 比例 10% 16% 18% 16% 18% 22% 累计 比例 10% 26% 44% 60% 78% 100% 示例 目标与激励体系交付成果（示例） 辅导客户销售 / 回款平均增长 40% 以上！ XRKJHR 管控系统总体业务蓝图规划 设 备 二代身份证识别器 人脸识别考勤机 数字影像设备 …… 行 业 互联网行业 权限管理 系统设置 基础数据 半成品库存 销售未发货 生产在制 物料清单 即时库存 采购在途 生产占用 流程化规划打通 XRKJ 的部门壁垒、降低库存、提升效率！ 销售计划 产供销链流程示例：包装材料首次采购流程—第 4 级 标题 核心业务 责任岗位 工作标准 软件 操作 阶段 制订人： 负责人： 审核： 文件编码：WQZC001 生效日期： 版次：V0.1 页码：1/2 主导部门：综合采购部 商认证流程已经履行； 审批时效：1个小时。 要求供应商报价 明确流程目的，与打造企业 核心竞争力统一方向！ 工作标准三要素： • 充分必要条件 • 工作的有效性 • 工作的时效性 示例 通过规划和信息系统，明确职责和工作标准、激活员工避免扯皮！ MES/WMS 系统—助力 XRKJ 车间管理透明化 工序 1 工序 2 工序 3 工序 4 个性化 / 协同设计 PMC 成品库