是关键，包括但不限于企业内部的文档数据、互联网公开数据、第 三方数据库以及用户生成内容。对于每种数据来源，需建立明确的 数据采集标准和流程，确保数据的合法性和合规性。 数据采集完成后，需进行初步的数据清洗。这一步骤包括去除 重复数据、纠正明显的错误、填补缺失值以及统一数据格式。例 如，对于日期格式不一致的情况，需将其统一为 ISO 8601 标准格 式。同时，对于文本数据，需进行分词、去除停用词、统一大小写 采集，则可使用批处理工具（如 Apache NiFi、SQL 导出工具）进 行批量处理。 为保证数据采集的效率和准确性，建议采取以下措施：  数据清洗与预处理：在采集过程中，建议对数据进行初步清洗 和预处理，如去除重复数据、处理缺失值、标准化数据格式 等。这能够减少后续数据处理的工作量，并提高数据质量。  数据存储与备份：采集到的数据应按照统一的存储规范进行保 存，并定期备份。建议使用分布式文件系统（如 AI 大模型的训练提供坚实的数据基础。 2.2 数据清洗与预处理 在知识库数据处理中，数据清洗与预处理是确保数据质量的关 键步骤，直接影响后续 AI 大模型训练的效果。首先，需对原始数 据进行初步检查，识别出缺失值、重复数据、异常值以及格式不一 致等问题。针对缺失值，可以根据数据特征选择插值、删除或填充 默认值等策略。对于重复数据，应进行去重操作，确保每条数据的 唯一性。异常值的处理则需结合业务逻辑，采用统计方法（如

记录 4. 结果（Result）：确定事故原因，明确责任方，提出整改措施 提示词模板 作为工程质量事故调查专家，请按照以下框架进行分析： 1. 情境：[工程项目]发生的[质量事故]背景和初步情况 2. 问题：详细描述存在的具体问题： - 问题现象 - 问题范围 - 潜在影响 - 紧急程度评估 3. 行动：请系统审查： - 设计文件合规性 - 施工过程关键节点记录 现智慧造 “ 价。在对话框中输入类似 根据[具体项目名称]的工程规模和设计要求等信息， 估算工程造价 ”的问题。模型会基于本地知识库中已有的类似项目数据、造价指 标以及相关政策法规，给出初步的造价估算结果，并提供参考依据和数据来源， 将已有的本地相关文件重新嵌入到向量数据库进行问答，如造价估算问答推理思 考过程所示。 图 5-3 造价估算问答推理思考过程 造价估算问答推理思考过程，推理结束后，再将结果输出 提供的工程设计图纸（PDF 或图片格式），DeepSeek 会基于本地知识库中已有 的 投标文件范本、相关的工程量计量规范及计价规范、施工规范、验收规范、 35 费用 35 定额、施工定额等，给出初步的投标文件，含施工方案、平面布置图以及进度 计 划等，如 图 5-5 工程投标书编制的问答推理思考过程所示（部分）。 图 5-5 工程投标书编制的问答推理思考过程 从造价估算问答推理思考过程，推理结束后，再将结果输出，如图

立项和可 行性研究 总平面布局 及功能设计 建筑方案结 合水电暖通 细化 图纸深化 指导施工 策划阶段 方案设计 初步设计 施工图设计 方案设计 初步设计 施工图设计 25% 25% 50% 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% -10% -5% 0%

。生成式大 模型通过自然语言处理、图像生成等技术，可以在多方面为医疗应 用提供支持。 首先，生成式大模型可以应用于临床诊断辅助。通过分析患者 的症状、实验室结果及影像学资料，这些模型能够生成初步的诊断 建议。这不仅提高了诊断的准确性，还可以减少医生的工作负担。 基于以往的病例数据，模型能够识别趋势和模式，从而为疾病的早 期发现和预防提供数据支持。 其次，在治疗方案的制定过程中，生成式大模型同样具有重要 生成式大模型在医疗场景中的潜力。 首先，在医学图像分析方面，AI 生成式大模型被用于处理和解 读医学影像，如 X 光片、CT 和 MRI。某些医院引入了基于深度学 习的大模型，能够在短时间内提供初步的诊断意见，大幅提高了工 作效率。例如，一家医院通过使用 AI 系统分析胸部 X 光片，发现 早期肺炎病例的准确率达到 95%以上，这一效果显著地提高了医务 人员的工作效率并减轻了负担。 其次，在临床决策支持系统中，AI 的治疗方案和健康管理建议。这样的服务不仅提升了患者的满意 度，也对治疗的有效性产生了积极影响。 此外，在提高医疗效率方面，AI 生成式大模型能够在多个环节 中优化流程。例如，在预约挂号、问诊初步筛查流程中，可以通过 模型自动处理患者的描述-症状匹配，从而安排合适的专家进行进 一步诊疗。这不仅减少了患者的等待时间，也提高了医生的工作效 率。 为了更具体地体现医疗场景的需求分析，可以列出以下几个关

深入人心，绿 色建筑和智能建筑的兴起，工程造价需要考虑的因素更加多元化， 传统的造价模型难以全面覆盖这些新兴需求。 在技术层面，尽管 BIM（建筑信息模型）和云计算等技术在工 程造价中得到了初步应用，但其潜力和效益尚未完全释放。BIM 技 术虽然在项目设计和施工阶段提供了强有力的支持，但在造价管理 中的应用仍需进一步深化，特别是在数据集成和自动化处理方面。 云计算则为大数据分析和远程协作提供了可能，但在实际应用中， 据设计图纸 和技术规范，详细列出工程项目中所有分部分项工程的名称、单位、 数量和计算规则。在此过程中，DeepSeek-R1 大模型可以通过智 能识别技术，自动提取设计图纸中的关键信息，并生成初步的工程 量清单，显著提高工作效率并减少人为错误。 为确保清单的完整性，需对模型生成的清单进行人工复核。复 核内容包括但不限于：项目是否遗漏、工程量计算是否准确、计量 单位是否符合规范等。同时，模型能够根据历史数据和工程类型， 质，自动匹配最合适的清单模板，并根据历史项目数据，推荐合理 的工程量预估范围。对于特殊材料或工艺，模型还可以提供市场价 格趋势和供应商信息，为决策提供支持。 为提高清单编制的透明度和可追溯性，建议采用以下工作流程： 1. 模型初步生成清单并提交给项目团队。 2. 团队进行复核和调整， 重点检查异常数据。 3. 模型根据复核结果进行二次优化，并生成 最终清单版本。 4. 最终清单通过审核后，进入预算编制阶段。 通过上述流

此外，DeepSeek 还引入了联邦学习技术，在保护企业隐私数 据的同时，实现多方数据的联合建模，进一步提升模型的覆盖范围 和适用性。以下是联邦学习在税务稽查中的应用流程： 1. 各地税务局在本地训练初步模型，不上传原始数据。 2. 将模型参数发送至中央服务器进行聚合优化。 3. 中央服务器将优化后的模型参数分发至各地，更新本地模型。 4. 重复以上步骤，直至模型收敛。 通过上述技术手段，DeepSeek 实时性差 风险应对滞后，影响稽查效果 此外，当前税务稽查的流程通常包括数据收集、初步分析、深 入审查和结果反馈等环节。然而，由于缺乏高效的数据处理工具和 智能分析技术，这些流程在实际操作中往往存在信息断层和效率低 下的问题。例如，在数据收集阶段，由于数据来源多样且格式不 一，数据清洗和预处理工作耗时耗力；在初步分析阶段，受限于算 法的简单性，系统难以识别潜在的异常模式；在深入审查阶段，审 度，对数据源进行优先级排序，确保重点数据源的优先采集。 3. 制定数据采集计划：明确每个数据源的采集方式、采集频率和 数据格式要求，确保采集过程的高效性和规范性。 4. 验证数据源的有效性：在正式采集前，对每个数据源进行初步 验证，确保数据的可用性和准确性，避免因数据质量问题影响 后续稽查工作。 通过以上步骤，可以系统地识别和评估数据源，为后续的数据 采集与处理奠定坚实基础。同时，建议在数据源识别过程中引入自

智能问诊与分诊..................................................................................65 4.1.1 症状分析与初步诊断..................................................................68 4.1.2 患者分流建议............... 留所有交互过程的审计日志以满足医疗合规要求 3) 针对老年患者 群体提供语音交互优化方案。 4.1.1 症状分析与初步诊断 在症状分析与初步诊断环节，系统基于 DeepSeek 的自然语言 处理能力构建多维度分析引擎。当患者输入主诉症状后，智能体通 过以下流程实现精准的初步诊断： 1. 症状特征解析 系统采用实体识别模型提取关键临床要素，包括： o 症状部位（如胸部、腹部） o 性质描述（钝痛、刺痛） 忌条 款，并与患者电子病历中的过敏史匹配，在处方生成阶段触发 预警逻辑。 2. 多模态数据协同分析 整合电子健康记录（EHR）、影像学报告和可穿戴设备数据， 建立跨模态关联模型。当医生输入初步诊断时，智能体自动生 成差异诊断列表，并标注各选项的支持证据强度。典型场景如 下： 临床指标 肺炎支持度 心衰支持度 结核支持度 白细胞计数>12×10⁹/L 82% 18% 35% B 型钠尿肽>400

主动发现、在线感知 一数一源、共建共享 统一平台、全面协同 科学预测、智能决策 全面在线、基本移动 被动采集、离线收集 一数多源、相互隔离 条块建设、各自为政 信息汇聚、分析展示 初步在线、部分移动 1 个统一数字化工作平 台 1 套省市县三级协同工 作机制 1 总目标 4 项任务 “ 1161” 水管理平台是水利数字化转型的重要抓手 数据采集 数据共享 PC 端（ 浙政钉 PC 端 ） 平台布局（统一门户）突出开放性 ，用户延伸覆盖至市县 ，支持各处室、各级水 利主管部门在统一框架标准下实施数据入仓、 模块上架 ；初步实现水管平台与钱塘江 防洪减灾数两大平台整合。 水管理平台建设 进展成效（ 1161 ） ： 1 个统一工作 门户 移 动 端 22 模块上线

首先，数据采集层负责通过多种传感器和设备收集铁路沿线的 实时数据。这些设备可包括高清摄像头、激光雷达、温度传感器以 及环境监测仪器，数据采集不仅包括视频图像，还包括环境状态、 轨道状态等多种信息。所有的数据将通过边缘计算系统进行初步处 理，以提高后续数据传输的效率，并减少网络带宽的占用。 在数据处理层，收集到的数据将被传输至中央处理单元 （CPU）或云端进行深度学习模型的训练和数据分析。在数据处理 过程中，将使用数据清洗、降噪、特征提取等技术，把原始数据转 标准接口进行通信，确保了系统的可扩展性和可维护性。如表 1 所 示，不同层次的功能模块和责任分配明确，为系统的高效运行奠定 了基础。 层次 功能模块 主要职责 数据采集层 硬件设备、边缘计算设备 采集实时数据，进行初步数据处理 数据处理层 数据清洗、特征提取模块 清洗和转换数据，为模型训练做好准备 模型推理层 AI 模型管理和推理模块 执行 AI 推理，生成决策信息 应用层 用户接口、报告生成模块 提供用户交互，展示分析结果 o 利用列车上的传感器获取动态环境数据。 2. 数据清洗 o 去除低质量影像和点云数据。 o 处理传感器数据中的异常值，确保数据完整性。 3. 数据融合 o 将不同来源的数据进行对齐，制作初步的三维模型。 o 使用深度学习算法，实现数据特征的智能识别与分类。 4. 数据建模 o 基于清洗和融合的数据构建三维环境模型。 o 进行模型的验证与优化，确保其符合实际情况。 在数据处理的

首先，实时推理功能利用预训练的深度学习模型，结合边缘计 算技术，直接在医疗设备或一体机上进行推理，避免了数据传输的 延迟。例如，在 CT 或 MRI 影像分析中，模块可以实时识别病灶区 域，自动标注异常区域，并提供初步的诊断结果。同时，模块支持 多模态数据融合，能够将影像数据与患者的电子病历、实验室检测 结果等关联分析，提升诊断的全面性和准确性。 决策支持功能则进一步结合临床指南、专家经验和实时推理结 果 块划分，交付物包括需求分析报告、系统架构图和功能模块清单。 第二阶段为硬件集成与软件开发，预计耗时 6 个月，重点完成智算 一体机的硬件选型、集成调试及核心算法的开发与优化，关键交付 物为硬件集成方案、软件开发文档及初步算法模型。第三阶段为系 统联调与性能优化，预计耗时 3 个月，主要进行软硬件联调、性能 测试及系统优化，确保系统在医疗场景下的稳定性和高效性，交付 物包括联调测试报告、性能优化方案和系统稳定性评估报告。第四 需求分析完成：明确医疗场景的核心需求，形成需求分析报 告。 2. 系统设计完成：完成系统架构设计和功能模块划分。 3. 硬件集成完成：完成硬件选型、集成和初步调试。 4. 软件开发完成：完成核心算法的开发与优化。 5. 系统联调完成：完成软硬件联调和初步性能测试。 6. 试点部署完成：完成试点部署并收集用户反馈。 7. 项目验收完成：通过验收并完成最终交付。 为确保项目按时推进，将采用敏捷项目管理方法，每两周进行