随着医疗行业的数字化转型，医疗机构对高效、智能化计算资 源的需求日益增长。为了满足这一需求，本项目提出了一种针对医 疗场景的 DeepSeek 智算一体机设计方案。该方案旨在通过集成高 性能计算硬件、智能算法和医疗行业专用软件，打造一个能够满足 医疗机构在数据分析、图像处理、辅助诊断等方面的计算需求的综 合解决方案。DeepSeek 智算一体机将采用模块化设计，确保系统 的高效性、可扩展性和易维护性。 软件层面，DeepSeek 智算一体机将预装医疗行业专用的操作 系统和软件套件，包括但不限于医疗影像分析系统、电子病历管理 系统、远程会诊平台等。这些软件将针对医疗场景进行深度优化， 确保其在高效计算的同时，能够满足医疗行业对数据安全和隐私保 护的高标准要求。此外，DeepSeek 智算一体机将支持与现有医疗 信息系统的无缝集成，降低部署和运维的复杂性。 在智能算法方面，DeepSeek 一体机成为迫切需求。DeepSeek 智算一体机旨在通过集成高效的 计算硬件与优化的软件算法，提供一站式解决方案，以满足医疗行 业中对高性能计算、数据隐私保护和快速响应的需求。 项目目标围绕以下几个方面展开： 1. 高性能计算能力：深度优化硬件架构，支持大规模并行计算，确 保在医学影像分析、基因组数据处理等场景中的高效运行。 2. 数据安全与隐私保护：采用符合医疗行业标准的数据加密和隐私

项目目标在于实现以下几个方面的突破： - 构建一个全面、准 确、动态更新的政务知识库，覆盖政策法规、公共服务信息、行政 流程等多个领域。 - 利用 DeepSeek 模型的高效学习和推理能力， 实现对政务信息的高效索引、查询和推荐，提升政务服务的响应速 度和用户体验。 - 通过知识图谱技术，实现政务知识的关联分析和 可视化展示，为政策制定和决策提供数据支持。 - 建立一套完整的 知识 户规模已突破 8 亿。尽管电子政务取得了显著成效，但仍面临诸多 挑战，如数据孤岛问题、跨部门协同效率低、智能化水平不足等。 为进一步提升电子政务的智能化水平，需引入先进的人工智能技术， 构建高效的知识库系统，以支持政务决策和服务优化。以下是当前 电子政务发展中存在的主要问题和需求： 1. 数据孤岛现象严重：各级政府部门、不同的业务系统之间数据 共享不足，导致信息重复录入、资源浪费和服务效率低下。 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、深度学习等前沿技术，实现对政务数据的智能化管理和应用， 助力电子政务向更高效、更智能的方向发展。 1.2 deepseek 模型概述 DeepSeek 模型是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP） 技术，旨在通过大规模数据训练和优化，实现对复杂文本的高效理 解和生成。该模型结合了最新的深度学习算法和大规模数据集，能 够在多领域、多任务场景下表现出色。DeepSeek

涉税数据，包括纳税人申报信息、财务报表、银行交易记录等，这 些数据的多样性和复杂性给稽查工作带来了巨大的挑战。为了提高 税务稽查的效率和准确性，引入先进的技术手段成为必然选 择。DeepSeek 作为一款强大的数据分析工具，具备高效的数据处 理和智能分析能力，能够帮助税务稽查人员快速识别异常交易、发 现潜在风险点，并生成精准的稽查报告。 在实际应用中，DeepSeek 可以通过以下方式优化税务稽查流 程：  数据整 断，不仅效率低下，而且在面对大规模、复杂的企业数据时，往往 难以做到全面覆盖和精准分析。特别是在大数据、人工智能等新兴 技术的驱动下，企业财务数据的规模和复杂度呈指数级增长，税务 稽查部门急需一种能够高效、准确处理海量数据的解决方案，以提 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 决策支持：为稽查人员提供数据驱动的决策建议，支持其做出更 科学、合理的稽查决策。 通过上述措施，本方案不仅能够显著提升税务稽查的效率和精 准度，还将为税务部门的数字化转型提供有力支撑，助力构建更加 公平、透明、高效的税务管理体系。 1.3 文章结构概述 本文旨在探讨税务稽查工作中如何有效接入 DeepSeek 技术应 用方案，以提升稽查效率与准确性。文章首先介绍了税务稽查的背 景及面临的挑战，随后详细阐述了

数据，传统方法难以高效整合和分析这些数据。  预测精度不足：现有的洪水预报、水资源调度等模型在复杂环 境下往往难以提供高精度的预测结果。  实时性要求高：水利工程管理需要快速响应环境变化，传统方 法在数据处理和决策支持方面存在滞后性。 为解决这些问题，DeepSeek 通过其深度学习算法和大数据技 术，能够实现以下目标： 1. 数据集成与清洗：整合来自不同源头的数据，并进行高效清洗 和预处理，确保数据质量。 化、精细化、 实时化的新阶段，为水资源的可持续利用和防灾减灾提供有力支 持。 1.2 DeepSeek 概述 DeepSeek 作为一种先进的人工智能技术平台，凭借其强大的 数据处理能力和高效的算法模型，已在多个行业展现出显著的应用 价值。其核心技术包括深度学习和自然语言处理，能够快速分析复 杂数据并提供精准的预测与决策支持。在水利工程领 域，DeepSeek 的应用主要体现在以下几个方面： 重要作用，提升工程效率与安全性。其应用不仅限于已有工程的优 化管理，还可为未来的水利工程建设提供智能化支持，推动水利行 业向数字化转型。 1.3 目的与意义 水利工程作为国家基础设施的重要组成部分，其高效运行和科 学管理对经济社会发展和生态环境保护具有深远影响。然而，传统 的水利工程管理方式往往面临数据量大、信息复杂、决策滞后等问 题，亟需引入先进技术手段进行优化与提升。DeepSeek 作为一种

度下降等问题日益突出，传统管理模式已难以满足现代城市的需 求。据统计，2022 年全球城市平均通勤时间较十年前增加了 15%，其中拥堵导致的延误占比高达 30%。与此同时，公众对公共 交通服务的要求也在不断提升，期望获得更高效、更智能的出行体 验。 在这一背景下，人工智能技术的快速发展为城市公共交通运营 提供了新的解决方案。DeepSeek 作为领先的 AI 技术平台，其强 大的数据处理能力和学习算法为公共交通系统优化提供了可能。基 DeepSeek 的应用，城市公共交通系统能够实现以下具体 目标：  提高运营效率：通过实时数据分析和智能调度，减少车辆空驶 率，提升车辆利用率。  优化资源配置：根据乘客流量动态调整班次，确保资源的高效 分配，避免资源浪费。  提升乘客满意度：通过精准的时刻表和实时信息推送，减少乘 客等待时间和不确定感。  降低环境影响：通过优化路线和减少拥堵，降低车辆排放，减 少对城市环境的负面影响。 为了解决这些问题，引入 DeepSeek 技术可以通过数据驱动的 方式优化调度和路线规划。通过实时采集和分析客流、车辆位置、 道路状况等多维度数据，DeepSeek 能够动态调整车辆调度策略， 确保资源的高效利用。例如，基于历史数据和实时预测，系统可以 在高峰时段提前增加车辆投放，同时在低峰时段减少冗余车辆，从 而实现运力的精准匹配。此外，DeepSeek 的路线优化算法能够根 据实时路况和乘客需

.........................14 1.2.1 提升政务场景下的语言理解与生成能力...................................15 1.2.2 实现高效的政务数据处理与分析...............................................17 1.2.3 提高政务服务自动化水平..................... 管理的现代化转 型。 该项目的主要目标是通过对 DeepSeek 大模型进行微调，使其 能够更好地适应政务领域的特定需求。具体而言，微调后的模型将 具备以下能力：  智能化数据处理：能够高效处理来自不同政务系统的结构化与 非结构化数据，如公文、报告、法律法规等，实现信息的自动 化提取、分类和归档。  智能问答与咨询：为公众和政务工作人员提供准确的政务信息 查询和政策解读服务，提升政务服务的响应速度和准确性。 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 随着数字化政务的快速发展，各级政府机构面临着海量数据处 理和智能化决策需求的挑战。传统政务系统在处理复杂问题、提高

报告等信息，提升应急管理的综合能力。 在实施这一方案时，需注意确保数据隐私与安全，遵循相关法 律法规，建立完善的用户身份认证与数据保护机制。同时，随着技 术的进步与不断演化，定期对模型进行更新与迭代，保持其高效性 与准确性。 整体来看，基于 AI 大模型的视频智能挖掘应用方案，为提升 公共安全管理能力提供了新思路和切实可行的方案，通过智能化手 段有效应对日益复杂的安全挑战，为建设更安全、更和谐的社会环 视频分析技术，实现对公共区 域的智能监控，及时识别异常行为，提升安全防范能力。 2. 事件预测与预警：通过历史数据的学习与分析，AI 可以精准 预测潜在的安全风险，并及时发出预警信息。 3. 高效调度与响应：在突发事件发生时，AI 能够帮助指挥中心 快速调度资源，制定响应策略，提高处置效率。 4. 数据整合与共享：通过构建视频数据平台，整合各类监控资 源，为决策提供依据，促进信息共享。 盗窃、火灾、交通事故等事件的发生。 o 数据存储与管理：系统应具备强大的数据存储能力，能 够处理大规模视频数据，并保留相应的事件标签和元数 据。同时需具备数据管理功能，支持数据的分类、检索 和清理策略，以实现高效的存储利用。 o 预警与通知机制：一旦检测到异常事件，系统应能迅速 生成预警信息并通过多种渠道（如短信、APP 通知、电 子 邮件等）将其传递给相关人员或部门。 o 数据可视化界面：系统应提供友好的用户界面，支持事

年间，全球液冷数据中心市场 的年复合增长率（CAGR）预计为 19.8%，到 2030 年市场规模将达 240 亿美元，反映 出液冷在提升能效、降低能耗方面的显著优势及其渗透率的加速提升。 这一增长主要由数据中心对高效散热解决方案的需求驱动：一方面，人工智能服 务器和高密度计算部署（如 AI 大模型应用）导致功率密度骤增，形成液冷的刚性需 求；另一方面，绿色节能政策成为关键推动力。从行业应用来看，电信运营商和互联 其在冷板式液冷 技术的应用上，市场规模有望大幅扩大。同时，液冷技术路线随不同的应用场景逐步 完善，推动着液冷技术在更多领域应用，建立并完善数据中心液冷生态系统，驱动液 冷技术创新融合，最终共筑高效、低碳的绿色算力底座。 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 4 目录 一、 概述 .......................................... 倍，热传导能力约是空气的 25 倍，散热效率远高于风冷可有效解决 高功耗芯片的散热问题。 冷板式液冷是将液冷散热冷板紧贴在服务器的发热器件，通过冷板式换热器内的 低温流体带走服务器中的芯片散热量。作为一种更高效的散热方式，在解决高功率芯 片散热上有着得天独厚的优势，同时可满足数据中心的 PUE 降低到 1.25 以下的要 求，成为智算中心的必然选择。 围绕散热能力、能效和数据中心场景适应性，冷板式液冷在架构上存在多种部署

位，在空间资源紧张的场景下，无法适适应高 密度建设需求。在此背景下，机房配电母线作 为更高效、灵活的替代方案，正逐步成为行业 主流选择。 传统数据中心配电架构在功率密度攀升的 行业趋势下，其可靠性不足、灵活性欠缺、运 维复杂、部署迟缓以及耗材多、难回收、碳排 放高和空间浪费等问题日益凸显，已成为制约 数据中心（特别是 AI 智算中心）高效发展的关 键瓶颈。针对这些痛点，数据中心智能末端配 电母线作为创新型配电解决方案，以全新的设 DAYS 传统系统工期 30 6 2.1 数据中心末端配电母线特点 数据中心末端配电母线是基于模块化设计的新型配电系统，通过整合电力传输、智能监测与 灵活扩展功能，实现数据中心供配电体系的高效升级。 采用数据中心末端配电母线方式由于省去了列头柜，原列头柜的位置可增加配置1个IT机柜。 一般每20个左右IT机柜配置1台强电列头柜，去掉列头柜后可增加1/20左右的IT机柜数量，按一个 机房 势，能够有效释放机房 空间、改善气流组织，助力PUE指标优化。同时，母线系统具备优良的可回收性与智能监控 能力，契合大型数据中心绿色低碳与可持续发展的建设需求，成为支撑Hyperscale数据中心 高效运营与长期价值提升的关键配电基础设施。 标准化19英寸机柜，功率密度中等 (5~14.5kW1柜)。250A，400A方案，插 接箱单相32A或者63A，配智能监测方 案，一主一备。 9 典型部署方式

无论是深度还是广度都有待进一步扩展。数字人民币相关制度与法规还有待持续完善，实现 产业链数字化协同需要分步推进和实现。本研究报告提出数字人民币推动产业链协同及生态 发展的框架如下 : 安全、高效、普惠的产业协作生态价值 = 智能合约 × 多维度产业链数据 产业链数字化协同特征 数字人民币的产业协同价值 趋势展望三个维度 多方 价值 共创 生态系 统重构 数据链路贯通 数字技术驱动 助数字技术，将产业链上的各个环节，包括上游供应商、中游制造商、下游销售商以及与之 相关的金融机构、物流企业等关联方紧密连接起来。通过这种连接，实现全链条数据贯通， 使得信息能够在整个产业链中高效、准确地流动，以实现智能决策共享，最终有助于实现资 源高效配置。产业链数字化协同的核心特征主要体现在数字技术驱动、数据链路贯通、生态 系统重构，以及多方价值共创。 多方 价值共创 生态系统重构 数据链路贯通 数字技术驱动 每一笔资金从源头到终端使用者的流 向清晰可查，从而有助于防范资金挪用、滥用等违规行为，也便于审计监督提升合规性。 四是，支付即结算特性或将革新传统支付清算模式。资金流与信息流的融合，为构建更 高效的产业金融基础设施奠定了良好的应用场景和实践基础。 五是，双离线支付功能解决偏远地区网络覆盖不足这一难题。交易双方在无网络环境下， 通过近场通信技术完成支付操作，这对于促进偏远地区的商品流通、发展农村电商经济意义