• 无各层一致的参考模型体系 • 无跨部门跨项 目的完整视图 • 在开展单个项 目时对现状的 认识局限于项 目负责人的知 识和经验 • 无针对架构的 全景全局的业 务需求分析 • 无系统化的架 构技术趋势跟 踪分析 架构转型规划 架构规范 架构参考模型 设计输入 当前架构 目标架构 架构评估 12 接口标准化 业务组织 能力架构与业务的协调性 业务能力板块图 业务流程衔接 的架构模版 缺乏对在详细设计过程和开发过程的架构跟踪管控。例如，科信部无有效手段避免项目 组在更改项目架构时不按要求通知科信部 原则上科信部有验收否决权，但在实际中因架构问题拒绝验收非常困难 缺乏系统化的针对架构例外的约束和管理。项目组不对其造成的架构缺陷负责，架构补 救的责任只能被纳入科信部未来工作的考虑中 1 2 4 5 B 对开发过程变更管 理的架构管控 3 3 ! !

组织结构调整：企业在实施蓝海战略时，需要对现有的组织结构进行调整，以适应战略变革带来的新要求。这可能包括调整管理 层级、优化部门划分、建立跨部门协作机制等，以确保组织结构能够支持战略目标的实现。 2. 流程优化：系统化的战略执行要求企业对现有的业务流程进行优化，以提高工作效率和执行力。这可能包括精简流程、消除繁琐 的手续、提高决策效率等，以确保企业在实施战略过程中能够快速响应市场变化。 3.激励机制调整：为了确 执行过程中能够快速获取和分析市场信息，做出正确的决策。 5.持续监控和调整：系统化的战略执行要求企业在实施过程中持续监控战略执行的效果，及时发现问题并进行调整。这可能包括设 立专门的战略执行监控部门、建立有效的反馈机制、定期对战略执行进行评估等，以确保企业在实施蓝海战略过程中能够不断改进 和完善。 总之，系统化的战略执行是蓝海战略成功实施的关键环节，企业需要通过组织结构调整、流程优化、激励机制调整、信息系统支持 效实施，从而实现蓝海战略带来的市场优势和持续增长。 系统化的战略执行是蓝海战略中的一个关键原则，强调企业在实施蓝海战 略时需要建立一套完整的战略执行体系，确保战略目标能够得到有效实施。 这一原则意味着企业在实施蓝海战略时，不仅要关注战略本身的创新和制 定，还要重视战略执行过程中的各个环节，确保战略能够在实际运作中得 到有效落地。系统化的战略执行包括以下几个方面： 总览 ChatGPT

。 通过上述策略，可以有效提升政务大模型在特定场景中的表现， 使其更好地服务于政务工作。 3.3 超参数调优 在超参数调优过程中，首先需要确定哪些超参数对模型性能的 影响最大，并对其进行系统化的搜索和优化。常见的超参数包括学 习率、批量大小、训练轮数、权重衰减系数、Dropout 率等。学习 率是影响模型收敛速度和性能的关键因素之一，过大的学习率可能 导致模型无法收敛，而过小的学习率则会使训练过程过于缓慢。通 动态调整搜 索方向，从而在较少的实验次数内找到更优的超参数配置。 最后，建议在调优过程中使用交叉验证（Cross-Validation） 来评估不同超参数组合的稳定性，避免过拟合验证集。通过系统化 的超参数调优，可以有效提升模型的性能和鲁棒性。 3.3.1 学习率设置策略 在模型微调过程中，学习率（Learning Rate）的选择对模型 性能的影响至关重要。学习率决定了模型参数更新的步长，过高或 的分类或预测能力。如果模型在验证集上的表现不理想，需进行针 对性调优。 调优过程通常包括以下步骤：  超参数调整：通过对学习率、批量大小、正则化系数等超参数 的调整，寻找最优组合。可以使用网格搜索或随机搜索方法进 行系统化探索。  模型结构优化：根据验证结果，调整模型层数、神经元数量或 注意力机制等结构参数，以提升模型表达能力。  数据增强与清洗：对训练数据进行增强处理，如数据扩充、平 衡采样等，同时剔除噪声数据，提高模型泛化能力。

基于实际发生的业务流程，加上财务账目处理需求，重新定义的分类标准，新分类在业务操作流程更加 清晰，财务账目处理上更规范； ü 统一编码规则，集采非商品编码集中录入管理，为物业集团整合打下基础 ü 系统化非商品管理，流程重新梳理，规范物业库存物资管理 • 采购申请，采购订单，收货，库存管理都在 SAP 系统上进行管理； ü 主体流程同商品流程，简化了部分操作内容，规范了操作方式 • 在系统上集 主数据维护不统一，重复率高，准确 率有待提高，各门店数据汇总存在困 难。 ü 鞋服款色码分离工作量大，大部分依 靠手工进行款色码管理。 ü 集团资源优势无法得到发挥，集团库 存无法进行统筹管理，没有系统化的 分析报表支 持 进行整体库存分析。 ü 鞋服订货项目的订货预测依靠手工进 行计算工作量大，且后续只能依靠系 统外进行跟踪。 ü 供应商协 同 的需求 分析维度 柜组经营 品类经营 - 重点管理需求及变革 ü 总体目标：业务财务一体化，自动核 算 ，降低人工成本，提高工作效率 ü 完整的系统返利政策管理，系统自动计算返利结果，大大降低人工成本，提高工作效率 • 返利政策系统化管理，部分返利条款能够系统自动计算形成返利结果，降低人工成本 • 劲草对门店返利，进行集中管理，自动完成劲草与门店的账务处理； ü 应用联租合同管理，系统维护扣点 / 租金 / 费用项，自动核 算成本

同时实现车间生产组织方式的透明化、有序化、智能化。 数据采集 打通与 ERP 、 WMS 、仪校设备， 考勤系统等各子系统的数据关联， 实现数据联网与采集，计算设备稼 动率等 工艺管理 工艺编制系统化，包括生产技术文件、 工艺数据、图纸、 SOP 等电子化， 建立工艺路线用于生产控制和信息采 集。 环境能源 通过对工作环境的水电气、温湿 度，噪音等关键数据进行采集和 呈现，实时掌握环境和能源。

识别潜在安全威胁。 • AI驱动的安全评估框架：利用长亭自研的“问津”安全大模型，对AIGC应用进 行多维度的安全评估，包括内容安全、模型越狱、基础设施安全等。 • 资产梳理与威胁建模技术：系统化识别和管理AIGC智能体的核心资产信息，结 合标准化威胁模型，精准识别攻击面和潜在威胁。 方案介绍： 长亭科技基于在AI安全研究和 基础攻防领域的深厚积累，结 合自动化工具和人工深度对抗 测试，对AIGC应用进行全面的 应用和资产明确保护对象，采 用风险评估的基本思路开展工 作。通过资产维度创建AIGC智 能体资产梳理、威胁维度创建 AI威胁建模、脆弱性维度创建 AIGC安全评估，实现从智能体 资产梳理到闭环咨询的全流程 服务，帮助客户系统化地识别、 管理和降低AIGC应用的安全风 险，确保其安全合规、稳定运 行。 1、帮助AIGC应用安全合规：根据国家相关法律和标准，提供从安全评估到整改 建议的全流程服务，帮助客户建立完善的制度、流程和技术框架，确保AIGC应用

帆软还通过收集外部数据，与内部 BI 系统进行数据清理、治理、标签化及订正， 丰富了分析维度与深度 02 2、LTC 流程系统化重构 核心突破 将 LTC 流程定位为 " 帮一线做业务，而不是管一线 "，实现了从管控到赋能的价值转变 解剖营销模式，将其结构化为六步流程体系，通过系统化优化显著减少了流程损耗 在销售过程管理方面，体感建立了结构化的销售周会体系，包括战区级、销售小组级、项目小组级 等多层级会议模板 通过业务数据、消费行为数据与财务数据的多维度联动分析，实现异常消费行为的精准识别与风险 预警 建立了“事前梳理 - 事中管控 - 事后分析 - 闭环优化”的全流程管理体系 事前由财务部门主导梳理业务流程、制度及管控规则；事中通过系统化手段实现规则内嵌 与自动执行；事后基于数据分析开展专项治理。 场景价值 通过自动化付款系统和智能认款机制，客户打款后可实现 95% 的自动付款率和 80% 的自动认款率，大幅提高资金处理效率

升才是目的。政策的驱动、民众出行需求的牵引 以及大数据、云计算、物联网等新技术的支撑共 同推动城市公共交通组织方式转变。基于多方式 出行信息和资源的交互与整合，对多种公共交通 方式进行一体化规划设计及协同化运营调度，打 造系统化、一体化的综合服务模式，才能实现公 共交通系统整体效能的最大化提升。公共交通系 统以服务升级为导向，以模式创新为引领，以资 源整合为路径，从而面向乘客出行需求提供全链 条、精准化、高品质的一体化公共交通出行服务

维护时间、内容、参与人员 故障信息 记录设备故障的相关信息 故障时间、原因、处理方法 能耗数据 监测设备的能源消耗情况 每小时的能耗、单位时间消 耗比率 通过上述措施，设备数据的实时收集与系统化管理，将为钢铁 生产的智能化和效率提升提供坚实的基础。未来可以考虑实施基于 这些数据的机器学习算法，以实现设备故障的预测性维护，进一步 提升生产效率和设备利用率。 4.1.3 质量数据 在 后续模型的构 建和优化打下坚实的基础。 5.3 模型训练过程 在钢铁领域 AI 大模型的应用中，模型训练过程是确保模型有 效性和可靠性的关键环节。为了实现高效的模型训练，需要遵循一 系列系统化的步骤，确保数据的准确性和模型的优化。 首先，模型训练的第一步是数据预处理。根据具体的业务需 求，选择相关的钢铁生产数据，这包括但不限于：生产过程中的温 度、压力、化学成分、设备运行状态等。收集到的数据需经过清 应能力较差，若需求 在后期发生变更，调整和修正成本较高。因此，建议在瀑布模型的 实施过程中，保持一定的灵活性，在关键阶段与利益相关者频繁沟 通，及时调整项目计划。 总结来说，通过明确需求、系统化设计、严谨实现、全面测 试、妥善部署以及持续维护，瀑布模型在钢铁领域 AI 大模型的实 施与部署策略中，可以有效地组织项目进程，确保项目目标的实 现。 7.3 系统集成与测试 在钢铁领域预测

必要时进 行系统升级或补丁安装。 最后，故障修复完成后，运维团队应进行全面的系统检查，确 保所有功能恢复正常，并对故障原因进行深入分析，制定相应的预 防措施，避免同类故障再次发生。通过这种系统化的故障排查与修 复流程，DeepSeek 智算一体机能够持续稳定地支持医疗场景中的 各项关键任务。 8. 成本与预算 在医疗场景中，部署 DeepSeek 智算一体机的成本与预算需要 综合 对数据进行匿名化处理，确保患者的隐私信息不被泄露。 - 建立数据备份和恢复机制，防止因硬件故障或网络攻击导致数据 丢失。 - 定期进行数据安全审计，确保数据处理过程符合相关法律法规的 要求。 在操作层面，需要对医护人员进行系统化的培训，确保其能够 正确、安全地使用设备。培训内容包括设备的基本操作、故障处 理、应急响应等。同时，建立完善的应急预案，明确在设备出现故 障或遭受攻击时的处理流程，以减少对医疗工作的影响。 在医疗场景下，DeepSeek 智算一体机的部署和运营过程中， 成本超支风险是一个需要重点管理的环节。成本超支可能导致项目 预算失控，进而影响整体项目的顺利推进和最终效益。为有效控制 这一风险，需从以下几个方面进行系统化管理。 首先，预算制定阶段应充分考虑潜在的成本增长因素，包括硬 件采购、软件开发、系统集成、人员培训及后续维护等各个方面的 费用。通过历史数据和市场调研，合理预估各项成本，并为不可预 见的费