3 ）限制，包括要求拒绝回答无关问题并要求按格式回复。对于专业领域问答，一般还需要规定明确的回复格式，这可以 通过少样本提示完成。我们使用的民法典原文件是 PDF 格式，将在扣子中被转换成文本格式（大模型无法直接处理 Word 和 PDF 等格式的文档，需要转换成纯文本格式）在智能体配置的“知识”中选择“文本”，添加已有的知识库，在创建 知识库时，用户可以上传文档，并设置文档解析策略、过滤策略和

Object Detection，Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, Ali Farhadi https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf 行为分类：在区分出待检测的各个学生后，就需要对学生当 前行为进行识别与分类。通常而言，最简单的行为识别就是 以单一视频帧为对象，然后利用 CNN 对其进行识别，但这种 方法 Hausknecht，Sudheendra Vijayanarasimhan， Oriol Vinyals，Rajat Monga，George Toderici https://arxiv.org/pdf/1503.08909.pdf 视频采集 人物检测 行为分类 图 2-2-2 面向教育场景的行为分析方案架构 图 2-2-4 采用 LSTM 模型的行为识别网络架构 图 2-2-5 按帧统计时的行为状态分析 HCLG，Kaldi 中使用 compile-train-graph 来加载声学模型， 用 faster-decoder 解码器进行维特比解码，解码器的输出结 果会包含识别文本序列、pdf-id 序列。其中，pdf-id 序列可以 计算出音素的起始帧和帧数，根据音素的时间轴信息可以还原 识别文本的单词、句子的时间轴信息。根据这些时间轴信息在 声学模型中提取分数特征用来结算每个颗粒度的发音分数。

识别准确率≥99.5%（300dpi 标准分辨率） o 表格结构还原 F1-score 达98.2% o 跨模态语义关联响应时间<800ms（A4 尺寸文档） 2. 动态文档理解 支持 PDF、Word、Excel 等20+文件格式的端到端处理，具 备以下特征： o 自动识别文档中的关键字段（如金额、账号、日期） o 理解多页文档的全局逻辑关系 o 保留原始排版格式的语义标注 5% ≥ 部署阶段采用动态热更新机制，通过以下方式保证模型持续优 化： 1. 建立客户反馈自动标注流水线，将人工坐席修正记录转化 为训练样本 2. 每周增量训练时引入最新监管政策文档（PDF/PPT 格式自动解析） 3. 季度性全量微调时同步更新金融知识图谱（含 约20 万实体关系对） 该模块通过金融专用 tokenizer 扩展（ 新增 1,200+金融词汇） 和注意 处理（四分位数范围缩 放），避免极端值影响 o 文本字段：执行 GB18030 编码统一转换，处理特殊字 符集问题 非结构化数据处理 建立多模态处理流水线，重点解决文档类 数据的标准化： 1. PDF/ 扫描件处理： - 使用 OCR 引擎提取文本 后，通过正则表达式过滤非金融相关符号 - 关键字段（如金额、 日期）提取模板： 字段类型 正则表达式 后处理逻辑 人民币金额 ¥

预处理与标准化环节部署了分布式数据处理集群，关键处理步 骤包括： 1. 数据脱敏：自动识别并加密 PII（个人身份信息）字 段，采用国密 SM4 算法处理身份证号、银行卡号等敏感数据 2. 格 式转换：将 PDF/JPEG 等格式通过 OCR 服务转化为结构化文本，医 疗影像使用 DICOM 标准转换 3. 数据增强：对模糊图像采用超分辨 率重建，对缺失字段通过第三方数据补全 模型推理层采用动态加载机制，根据理赔类型自动匹配最优模 事故证明、身份 文件等 12 类常见理赔材料，平均审核时效从传统人工处理的 4.6 小时缩短至 8 分钟，错误率下降 72%。 核心处理流程包含以下环节： 1. 文档智能解析 - 支持 PDF、 扫描件、照片等非结构化数据输入 - 采用 OCR+语义理解双引擎技 术，识别准确率达 98.4% - 自动提取关键字段（如病历中的诊疗日 期、伤情描述等） 2. 逻辑一致性校验 增量批处理混合模式采集数据。重点覆盖以下数据类 型： - 结构化数据：保单信息（投保人、险种、保额）、理赔申请 单（事故描述、损失清单）、核赔结论（赔付金额、拒赔原因代 码） - 非结构化数据：医疗报告扫描件（PDF/JPG）、伤情照片、 维修报价单（Excel/Word）、客户通话录音（需转文本） 数据清洗规范（示例） | 数据类别 | 常见问题 | 清洗方法 | 输出标准 | |—————-|—————————|

此外，DeepSeek 还支持与其他税务系统的无缝集成，如税务 申报系统、发票管理系统等，确保稽查报告中的数据来源广泛且准 确。为了进一步提升用户体验，系统还提供了多种报告导出格式， 如 PDF、Excel 等，方便稽查人员进行后续处理和存档。通过以上 功能，DeepSeek 的自动化报告生成能力不仅提升了税务稽查的效 率，还为税务机关提供了更强的数据驱动力，助力更精准的税务管 理和决策。 案件基本信息、稽查进度和相关文档链接。用户可通过点击记录查 看详细信息，或直接下载相关文档。 报表生成界面采用模板化设计，用户只需选择报表类型（如稽 查报告、数据分析报告等），系统即可自动填充数据并生成标准化 报表。报表支持 PDF、Excel 等多种格式导出，并可通过邮件或系 统消息直接发送给相关责任人。 为提升用户体验，系统还提供了个性化设置功能。用户可根据 个人偏好调整界面主题（如深色模式、浅色模式）、字体大小和布 数据来源广泛，包括税务系统内部数据、企业财务报表、银行交易 记录、第三方平台数据等。DeepSeek 能够建立统一的数据接入接 口，支持结构化数据（如数据库表）、半结构化数据（如 XML、JSON 文件）和非结构化数据（如 PDF 文档、电子邮件）的 自动采集和解析。例如，对于企业申报的财务报表，可以利用 OCR 技术提取关键字段，并将其与税务系统中的申报数据进行比对，确 保数据的完整性和一致性。 其次，采用实时数据采集技术提升稽查效率。传统的数据采集

预处理后存入向量数据库。关键数据流转指标如下： 数据类型 处理时效 存储格式 安全等级 电子病历 T+1 小时 FHIR 标准 JSON P3 级加 密 检验报告 实时流处 理 DICOM+PDF P2 级加 密 医患交互语音 T+4 小时 128kbps MP3 P4 级加 密 智能层部署三大核心引擎：临床决策支持引擎采用多模态 Transformer 架构，在 300 万份三甲医院病历上微调的模型实现 结合患者个体特征进行二次过滤： 4. 多模态警示系统 o 界面层：在电子处方界面嵌入彩色高亮警示条 o 语音层：对禁忌级交互触发工作站语音报警 o 文档层：自动生成包含替代方案的 PDF 附录 系统每 24 小时同步更新一次药物数据库，对于新上市药品 （如 CDE 批准 3 ” 个月内品种）会额外标注 新分子实体-监测建 ” 议 标签。所有交互判断均记录审计日志，支持点击查看原始文献 15% | | 穿戴设备 | 5Hz 采样率 | 增加动态阈值预警算法 | 漏报率 ＜3% | 3. 系统对接能力强化  重点开发非结构化报告转换组件，解决当前 30%的 PDF 化验 单解析缺失问题  建立供应商白名单机制，确保第三方设备接入符合 ISO 13485 医疗器械标准 4. 实时性优化专项  在急诊科部署边缘计算节点，将危急值响应延迟从 8.2 秒压缩

动态认证策略可以在用户登录系统时进行口令认证，确保终端用户间的安全访问。支持一键启 用、一键禁用、一键重置口令。 设置诱饵文件并实时监控，当勒索病毒对该文件进行加密操作时进行拦截。 支持文档检测功能，针对终端存储的 word、pdf、ppt、Excel、rtf、txt 等文档的名称、内容 进行包含关键字检查，对含有指定关键字的文档进行禁止发送、禁止拷贝等管控，消息提醒的 同时将文档违规信息上报管理平台。 支持对移动存储设 功能特点 ◎ PKI 和密码功能 ★支持 PKCS#1、PKCS#7、CMS、GB/T 35275 规范标准的签名验签 ★支持 RAW，Attach、Detach 格式的签名验签 ★支持 PDF 签名验签 ★支持密数字信封，带签名数字信封加解密 ★支持产生随机数，对称、非对称加解密，Hash 和 Mac 运算 ◎管理功能 ★证书申请、导入、备份、恢复等管理功能 ★对称密钥、非对称密钥、公钥证书的产生、删除等管理功能 ◎安全风险报告：支持综合安全风险、主机安全风险、脆弱性感知、外部威胁感知、工单 报告、摘要报告、处置报告多种方式呈现，可快速生成月度、季度、年度报表，摘要报告支持 至少三种导出方式，至少包含 ppt、pdf、doc，满足客户不同场景的汇报需求。 网络安全专用产品安全认证或安全检测结果证明 网络安全专用产品安全检测证书 ★安全检测机构名称：公安部第三研究所 ★证书编号：23SS00116-A ★有效期：2023

and Node Embedding on Graphs https://github.com/vwz/ComE 4. http://sentic.net/community-embedding.pdf DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 321 评价指标 Modularity 标准化互信息 NMI ( Normalized Mutual Information ) 假设对于 com/p/a9a2ed8b98be 10. node2vec: Scalable Feature Learning for Networks https://arxiv.org/pdf/1607.00653.pdf 11. node2vec: Scalable Feature Learning for Networks 阅读笔记 https://zhuanlan.zhihu.com/p/30599602

包含表格或数据的检索结果，模块应支持表格的在线查看与下载， 并提供数据可视化功能（如柱状图、折线图等），帮助用户更直观 地理解数据。 最后，模块应提供结果导出功能，支持用户将检索结果以多种 格式（如 PDF、Excel、Word）保存或分享，以满足不同场景下的 需求。同时，模块应记录用户的检索行为，通过日志分析优化展示 策略，不断提升用户体验。 5.3 知识推荐模块 知识推荐模块是电子政务系统与 形式。例如，对于经常查看服务效率指标的用户，系统会优先推荐 折线图或柱状图来展示趋势变化；而对于关注数据分布的用户，系 统则会推荐散点图或热力图。 系统还具备数据导出功能，支持以多种格式（如 Excel、CSV、PDF）下载分析结果和可视化图表，方便用户进行进 一步处理或报告撰写。此外，系统支持与其他政务系统的无缝集成， 例如将分析结果直接推送至决策支持系统或绩效考核系统，实现数 据的高效利用。 以下是系统在数据分析与可视化中的核心功能列表：

大核心功能，实现“学习问答”，一方 面支持代理人碎片化学习、及时提升，另一方面，也为代理人展业提供全方位的 专业知识支撑。当前平安知鸟问答匹配结果准确率 91%，同时支持非结构化文档 （音视频、PDF、PPT 等）搜索。 2）智能陪练：基于深度学习算法、意图识别、微表情识别等技术，通过人机对话 训练的方式，构建多元化智能实训模式，为学员提供 1 对 1 的精准反馈，实现智 能培训的“降本