山塘 海塘 水库 智慧水利全过程管理平台 泵站 水闸 农电 河湖 灌区 农饮 水文 引水 圩区 目 录 1 公司介绍 2 3 4 5 研发思路 总体构架 核心体系 应用案例 公司介绍 公司位于美丽的杭州钱塘江畔，是一家专注智慧水利的国家级高新科技技术企业。 员工总数 60 余人，博士 3 人，硕士 12 人， 90% 以上员工拥有本科以上学历。 企业秉 大水利核心业务和 1 套工作机制。 u 禹贡科技公司：建立了”五横四纵”的智慧水利”全过程“管理体系，“五横”包括多元异构采集体系、多元 异构接口体系、云数据仓库体系、应用支撑体系、智慧水利应用体系；“四纵”包括多元异构水利数据汇集体 系、 3T 融合水利工程管理模型、 AI 智慧化水利专业模型库、智慧水利全过程管理云平台 研发思路 坚固基础 打通数据 智慧应用 统一平台 泛在服务 JAVA ：功能 APP 、巡查 APP 、微信端 720 全景：全景图 某 水 库 工 程 为 例 IT “AI” 智慧化水利专业模型 库 动态规划法 遗传算法 蚁群算法 过程参数 编 组 库 洪水风险图模型 （ 1 ）系统结构模型 （ 2 ）计算模型 （ 3 ）大数据分析模型 q y N x M t H = ¶ + ¶ ¶ + ¶ ¶ ¶ ( ) (

焦炭生产.....................................................................................19 2.2 炼铁过程.............................................................................................21 2.2 23 2.2.2 炼铁炉炉料组成.........................................................................25 2.3 炼钢过程.............................................................................................27 2.3 提升产品质量......................................................................................45 3.4 实现生产过程优化..............................................................................47 4. 数据收集与管理.....

69 4.2 训练过程监控......................................................................................71 4.2.1 训练损失与评价指标跟踪..........................................................73 4.2.2 训练过程中的异常检测... 需具备 多语言处理能力，能够支持不同语言环境下的政务处理需求。 为实现上述目标，项目将基于现有的 DeepSeek 大模型架构， 结合政务领域的特定语料和知识库，进行模型的微调与优化。微调 过程中，将重点解决以下几个问题： 1. 数据来源与质量：政务数据涉及多个领域，数据来源多样且质 量参差不齐。项目将建立统一的数据清洗和标注流程，确保训 练数据的准确性和一致性。 2. 模型泛化能 力，能够适应不同的政务任务和场景。为此，项目将采用多种 数据增强技术和多任务学习策略，提升模型的适应性和鲁棒性。 3. 安全性保障：政务数据涉及敏感信息，模型在处理过程中需确 保数据的安全性和隐私性。项目将引入加密技术和访问控制机 制，确保数据在处理和传输过程中的安全性。 通过以上措施，项目将打造一个高效、智能、安全的政务大模 型，为政府机构的数字化转型提供强有力的技术支持。 1.1 项目背景 随着

、技术及应用系统的一门新的技术科学 。随 着进一 步发展， 人工智能逐渐向增强或应用智能的形式转变 。如今， 人工智能理论和技术日益成熟， 技术和应用程序的范围也不断 扩 大， 广泛应用于医疗 、 自动化 、游戏 、过程控制等领域。 图表：人工智能在工业中的应用 人工智能 在工业中 的应用 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 6 资料来源：《 Machine Learning an Intelligent and Overview 》 -Nadia Khan ，国海证券研究所 在工艺数据上训练 AI 模型进行工艺预 测 训练 AI 以设置和调 整工艺参数达到预 期目标 训练 AI 在实时过程 中优化过程目标参 数 比较显式方法和隐 式方法在异常检测 方面的性能 化工行业推入人工智能势在必行 人工智能应用于化工行业， 具有客观必然性 。化工行业作为流程工业的典型代表， 其特点是系统规模大， 非线性程序，基于 方程和顺序模块的 仿真，数学方程优 化 流程网络调度，数 据协调，实时优化 能源装置和多产品 间歇装置的设计， 能源回收系统 预测模型控制和 过程优化 支撑 工具 过程 设计 过程 控制 过程 操作 人工智能赋 能 材料研发与合成 材料是人类用以制造基本元件 、构件 、机器以及更复杂材料产品的物质基础 。如今， 在 5G 和物联网时代， 材料的研发与 合成也

物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。 11 二、 虚拟现实在智能制造中的应用 （一）虚拟制造定义及关键技术 虚拟制造技术涉及面很广，如环境构成技术、过程特征抽取、元模型、 集成基础结构的体系结构、制造特征数据集成、多学科交叉功能、决策支持 工具、接口技术、虚拟现实技术、建模与仿真技术等。其中后 3 项是虚拟制 造的核心技术。 12 （ 1 ）生产模型。可归纳为静态描述和动态描述两个方面。静态描述是指系统 生产能力和生产特性的描述。动态描述是指在已知系统状态和需求特性的基础上预 测产品生产的全过程。 （ 2 ）产品模型。产品模型是制造过程中，各类实体对象模型的集合。目前产 品模型描述的信息有产品结构、产品形状特征等静态信息。虚拟制造下的产品模型 不再是单一的静态特征模型，它能通过映射、抽象等方法提取产品实施中各活动所 建立仿真模型、运行仿真模型——输出结果并分析。 15 产品制造过程仿真，可归纳为制造系统仿真和加工过程仿真。虚拟制造系统中 的产品开发涉及到产品建模仿真、设计过程规划仿真、设计思维过程和设计交互行 为仿真等，以便对设计结果进行评价，实现设计过程早期反馈，减少或避免产品设 计错误。 加工过程仿真，包括切削过程仿真、装配过程仿真、检验过程仿真以及焊接、 压力加工、铸造仿真等。 16

样化的服 务需求。 3. 用户需求多样化：随着公众对政务服务的要求日益提高，单一 的服务模式已无法满足用户需求，亟需个性化、智能化的服务 能力。 4. 信息安全与隐私保护：在数据共享和开放过程中，如何保障数 据安全和用户隐私成为亟待解决的问题。 为应对上述挑战，构建基于 DeepSeek 模型的知识库系统成为 当前电子政务发展的重要方向。该系统将融合自然语言处理、知识 图谱、深度 采用了以下关键技术：  自适应学习率调整：通过 Adam 优化器和学习率调度器，模 型能够根据不同任务和数据集动态调整学习率，提高训练效率 和模型性能。  梯度裁剪：为了防止训练过程中的梯度爆炸问题，模型在优化 过程中引入了梯度裁剪技术，确保训练的稳定性。  混合精度训练：通过使用 FP16 和 FP32 的混合精度，模型在 保持精度的同时，显著提高了训练速度，降低了内存占用。 为了进一步提升模型的实用性，DeepSeek 综上所述，deepseek 模型在电子政务中的应用场景广泛，能 够从多个维度提升政府服务的智能化与效率，为政府决策与管理提 供强有力的技术支持。 1.3 知识库在电子政务中的重要性 在电子政务的推进过程中，知识库的构建和利用具有至关重要 的地位。电子政务的核心目标是通过信息技术手段提升政府工作的 效率和透明度，而知识库则是实现这一目标的关键基础设施之一。 首先，知识库能够系统地整理和存储各类政务信息，包括政策法规、

企业整体经济效益为核心目标 智能制造的手段 在精益管理的基础上，运用先进制造技术与装备，应用先进 数字化技术，支撑企业在制造前中 后段整条价值链上的地位 智能制造能干什么 解决与生产相关的业务过程中复杂的运营、产品与工艺等方面的不确 定性问题 Project Content 发展趋势 2025 年 6 月，工信部在审议《工业和信息化部信息化和工业 化融合 2025 年工作要点》时，明确提出要实施“人工智能 数据和网络，开发设计 AI 算法；  （ 3 ）应用层：利用 AI 技术在制造业生产和服务的各个环节创造价值。 图表：“制造业 +AI” 产业结构 AI 应用于制造业多个环节，在产品设计、生产、销售、售后等过程均有渗透且 成熟度不断提 升。  产品设计：（ 1 ）通过 AIGC 完成工程设计中重复的低层次任务；（ 2 ）通过 AIGC 生成衍生设 计，为工程师提供灵感；  生产计划：需求预测、智能排产。（ 应链建构、产品价格等数据，做出更加准确的需求预测， 从而使企业更好地安排生产计划， 降低库存水平，降低运输、仓储、供应链 管理成本；（ 2 ）在给定工单、可用资源、约束条 件和公司目标多重 条件下，生成最佳生产计划；  生产过程：预测性设备维护、生产工艺优化、智能化产品检测、智能搬运等。 通过挖掘和提炼生产中产生的海量信息，优化设备运转、工艺流程、提高检测 效率、提高自动化程度， 减少设备损耗，提高生产效率；  销售

数字化转型 1 2 3 6 REA 模 型 WEB3.0 技术 ChatGPT 技 术 4 5 6 基于新技术结合的业财融合案例分享 7 战略财务：战略财务是指在企业战略管理过程中，运用财务管理的方法和手段，对企业 战略目标、战略规划、战略实施和战略控制进行分析、评价和决策的活动。战略财务关 注企业长期发展，通过资本结构、投资决策、融资策略等方面来实现企业价值最大化。 程。核算会计侧重于对企业财务状况和经营成果的反映，为企业外部利益相关者（如投资者、债权人、 政 府部门等）提供财务报告。 在企业数字化转型过程中，使命、愿景和价值观是指导企业发展方向的核心元素。使命是 企业存在的目的和意义，愿景是企业未来期望实现的目标和形象，价值观是企业行为和决 策的基本准则。在数字化转型过程中，企业需要以其使命、愿景和价值观为基础，确保转 型方向与企业发展战略相一致。 组织结构、人才和绩效管理是实 势的关键，企业需不断创新产品和服务，满足客户需求。 在进行数字化转型的过程中，企业需要关注可能面临的风险和挑战，如技术风险、法律法规合规问题、组织变革阻 力和数据安全等。企业应在战略层面明确数字化转型目标，通过调整组织结构、优化人才培养和激励机制等手段实 现企业战略目标，提升竞争优势。同时，关注风险和挑战，确保企业在数字化转型过程中稳健发展。 BSC （平衡计分卡）： BSC 是一种战略绩效管理

首先，提升稽查效率。通过 DeepSeek 的智能分析与大数据处 理能力，系统能够快速筛选海量税务数据，自动识别异常交易和潜 在风险点，大幅缩短稽查周期。传统稽查过程中，手动分析往往需 要数周甚至数月时间，而智能化系统可将这一过程压缩至数小时或 数天，显著提高工作效率。 其次，增强稽查精准度。DeepSeek 的机器学习算法能够通过 历史数据训练，不断优化模型，提升对复杂税务行为的识别能力。 此外，该系统还将提升税务部门的合规管理水平。通过对税务 数据的实时监控与分析，系统能够及时发现并预警潜在的合规风 险，帮助企业规范税务行为，减少因税务问题引发的法律纠纷和经 济损失。 具体实施过程中，DeepSeek 的应用将围绕以下几个方面展 开： - 数据整合：将税务部门内部的各类数据源进行统一整合，确 保数据的完整性与一致性。 - 智能分析：利用 DeepSeek 的机器学 案例构建分类和回归 模型，精准预测企业的税务合规性；无监督学习则通过聚类和关联 规则挖掘，发现数据中的隐藏模式，识别潜在的逃税行为；强化学 习则在动态稽查过程中，通过不断与环境的交互优化稽查策略，提 高稽查效率。 在模型构建过程中，DeepSeek 采用了以下几种关键技术：  特征工程：通过税务数据的多维度分析，提取关键特征，如企 业收入、成本、利润率等，并结合行业特定指标进行优化，提

或 者说三个不同时期的作用。 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 9  模型的开发和构建。企业模型解释在优化模型的期间，是一个优化 模型的一个非常重要的手段。在实际的模型构建的过程中，这种 bad case 分析寻找模型优化方向还是一个比较困难的问题，如果模型可 解释，可以对出错的样本采取针对性的措施对模型进行优化。  我们的模型试运行上线期间。模型的可解释性能够提升模型的可信 果具有最大的优先贡献， 蓝色的与之相反，对应的是负向的贡献，框的长度代表贡献的绝对值的大 小。 5. 模型解释性方法-选型 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 14 实际的使用过程当中，还需要面对一个选择的问题。两个方面需要考虑：  解释方法的适用范围：在实际场景中，其实我们能希望某一种解释 方法与模型无关，或者说至少适用于实际的我们使用的模型算法。  解释方法的运 成就百万数据科学家！ 19 到二维，比如特征一小于 Y 特征 M 大 P 或者说其他更高维，特征一小于 X 特征二小 P…特征 N 等于 R 的时候，这样的话也有对应的一个话术显示， 通过这样一步的检索过程，就是我们把这些能够碰撞上的规则以及经验显 示到给我们前端从作业人员做参考，指导他们进行后续的业务开展。 04 可解释性展望 简单展望：  图技术：图这种数据结构的话，它具有比较天然的可解释性的优势，