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  • ppt文档 规划和自然资源行业应对DeepSeek浪潮的思考

    规划和自然资源行业应对 DeepSeek 浪潮的思考 中国城市规划学会城市规划新技术应用专业委员会 广州市基础地理信息中心 何正国 一 DS 影响千行百业 二 大模型技术原理 三 四横三纵应对路径 四 未来展望与思考 目录页 CONTENTS PAGE 一、 DeepSeek 影响千行百 业 1. 接入 DeepSeek 热 潮 2. 对千行百业的影响 场景深耕—— 业务痛点突破 6. 知识聚库——本地知识库建设 7. 智能铸魂 —— AI Agent 构建 三、 四横三纵应对策略路径 智绘之路 ®deepseek 四横三纵七步谋, 智算筑基夯根基。 筑牢安全破瓶颈, 智识赋能启新章。 应对 DeepSeek 浪潮的策略路 径 安全筑盾 基座选型 算力赋能 智才筑基 场景深耕 知识聚库 行政差异 化) LangChain 智能分块器 分块处理的核心在于平衡语义保留与计算效率,需结合领域特性(如自 然资源文档的跨页表格)动态优化 6 、知识聚库——本地知识库建设 分块阶段常见问题与应对策略表 6 、知识聚库——本地知识库建设 针对海量数据检索延迟问题,结合分层索引、元数据过滤与分布式部署的 解决方案。 分层索引: 对高频数据使用 HNSW ,长尾数据用 IVF-PQ ( Faiss
    10 积分 | 62 页 | 12.36 MB | 5 月前
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  • pdf文档 哈佛商业评论:2025年数字化运营-新思路应对新周期报告

    数字化 运 营 新 思 路 应对新周期 从基建到运营, 做数字化转型的终极赢家 数字化变现要以运营能力为突破口 建立企业“数智价值链” | 1 目录 CONTENTS 02 从基建到运营, 做数字化转型的终极赢家 数字化变现要以运营能力为突破口 友邦人寿:企业的内功关系到数字 化的价值变现 天猫:从数字化运营到高质量发展 建立企业“数智价值链” 04 08 17 12 数据显示,过去十年间,我国数字经济规 模从 11 万亿元增长到 45.5 万亿元,占国内生 产总值比重由 21.6% 提升至 39.8%。从城市 到农村,从社会到个人,从线上到线下,数字 数字化运营——新思路应对新周期 | 3 数字化为何难以创造价值?因为企业掉入 了一些常见的陷阱。比如,很多企业对于投资 技术的热情只增不减,许多人依然认为只要买 硬件、上系统就会有立竿见影的经济回报。然而, 它们很快就会发现无法见到经营上的提升。 转型的哪个阶段,这些经验的总结与分享都能 够为它们的数字化进程提供助力,找到正确、 高效的转型路径,最终成为数字化转型中的赢 家。 文 |《哈佛商业评论》中文版编辑部 4 | 数字化运营——新思路应对新周期 所谓数字化运营,指的是通过体系化的管理 设计,以敏捷的工作方式,采用 IT 技术手段, 充分利用数据来支持企业数字化业务的实现、 运行和持续创新,提升数字化转型的价值变 现能力,驱动企业实现高质量发展。
    5 积分 | 24 页 | 5.03 MB | 20 天前
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  • word文档 网络等级保护安全防护体系建设方案(82页 WORD)

    智安网络等级保护安全防御体系方案 3 解决方案 3.1 设计理念 智安网络在等保 2.0 标准制定过程中,积极参与标准制定和跟进标准调整,在 应对新技术、解决新问题、符合新要求、打造新体系四个发面,设计智安网络等保 2.0 解决方案,将根据如下理念具体设计:  应对新技术:智安网络在云、大、物、工、智等多种新技术方面提前布局, 提出对应的安全解决方案和安全产品满足新技术需求。  解决新问题:智 户,对重要的用户行为和重要安全事件进行审 计; 符合 b)审计记录应包括事件的日期和时间、用户、 事件类型、事件是否成功及其他与审计相关的 信息 符合 c) 应对审计记录进行保护,定期备份,避免受 到未预期的删除、修改或覆盖等; 符合 d) 应对审计进程进行保护,防止未经授权的中 断。 符合 21 智安网络等级保护安全防御体系方案 8.1.5.4 集中管 控 a) 应划分出特定的管理区域,对分布在网络中 应能够建立一条安全的信息传输路径,对网 络中的安全设备或安全组件进行管理 符合 c) 应对网络链路、安全设备、网络设备和服务 器等的运行状况进行集中监测 符合 d) 应对分散在各个设备上的审计数据进行收集 汇总和集中分析,并保证审计记录的留存时间 符合法律法规要求 符合 符合 e) 应对安全策略、恶意代码、补丁升级等安全 相关事项进行集中管理 符合 f) 应能对网络中发生的各类安全事件进行识
    10 积分 | 87 页 | 3.46 MB | 2 天前
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  • pdf文档 2025年以计算加速迈进智能化未来-IDC新一代云基础设施实践报告

    以计算加速迈进智能化未来 ⸺IDC新一代云基础设施实践报告 趋势:云服务能力持续跃升,加速企业数智化转型与创新 01 目录 1.1 技术全面升级,为复杂的企业在线业务提供保障 1.2 软硬一体协同优化,应对AI时代激增的数据冲击 1.3 持续的融合创新,助力企业的国际化布局 挑战:企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 �� 1.1 技术全面升级,为复杂的企业在线业务提供保障 企业在线业务的受众范围和功能复杂度在快速增加,在金融交易、电商直播、实时游戏等场景 下,服务端动辄需要支持百万级并发连接和毫秒级响应要求,应对海量的网络协议处理、页面加 载、安全等事务。企业云计算客户不仅对算力密度有极致追求,还期望通过连接性能和存储技术 等多个方面的协同进步,实现数据库、大数据等服务平台的性能跃升。在IDC面向全球1350家企 率,这对于保障在线业务的体验至关重要。 存储方案升级应对大数据量冲击:云服务商通过采用更高性能的存储设备和更高效的存储架 构,结合对数据布局的优化,提供贴合不同在线业务需求的个性化存储服务,例如低时延块 存储(数据库多副本场景,<0.1ms延迟)、高带宽弹性盘(大数据单副本场景,吞吐量达 ��Gbps)、高速临时存储等。 1.2 软硬一体协同优化,应对AI时代激增的数据冲击 AI预训练和推理过程
    10 积分 | 27 页 | 5.31 MB | 3 月前
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  • word文档 城市公共交通运营引入DeepSeek AI大模型应用方案

    3.2 用户抵制..................................................................................118 5.4 应对策略...........................................................................................120 5 线路规划、调度管理 和乘客服务。DeepSeek 的实时数据处理能力能够有效应对这一需 求,通过多源数据融合技术,将来自 GPS、车载传感器、客流计数 设备等多渠道的数据进行整合与分析,为决策提供精准支持。 其次,智能调度与预测是提升公共交通运营效率的关键。传统 的调度方式往往依赖于人工经验和静态规则,难以应对突发情况或 动态变化。DeepSeek 的机器学习算法能够基于历史数据和实时信 其改进方向,为后续引入 DeepSeek 应用方案提供基础。 2.1.1 效率低下 当前城市公共交通系统在运营过程中普遍面临效率低下的问 题。首先,传统的调度方法依赖于人工经验和固定时间表,难以动 态应对高峰时段的客流波动以及突发事件的干扰。这不仅导致了车 辆分配不均,还使得部分线路出现拥堵,而其他线路则存在资源浪 费的现象。例如,在早高峰期间,某些区域的公交车过于密集,导 致车辆空载率较高,
    20 积分 | 197 页 | 668.85 KB | 4 月前
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  • word文档 AI知识库数据处理及AI大模型训练设计方案(204页 WORD)

    ....................................123 5.3 风险应对策略....................................................................................125 5.3.1 技术风险应对................................................ ...........................127 5.3.2 数据风险应对...........................................................................129 5.3.3 进度风险应对................................................................ 存储和检索等多个环节,每个环节都存在技术难点和优化空间。例 如,数据采集需要考虑多源异构数据的兼容性问题,数据清洗则需 要处理缺失值、噪声和不一致性等。这些问题的解决方案,直接影 响到最终模型训练的成果。 为了应对上述挑战,本项目旨在设计一套全面的知识库数据处 理及 AI 大模型训练方案,具体包括以下核心内容:  数据采集模块:支持多源异构数据的自动化采集和整合;  数据清洗模块:提供多种数据清洗算法,确保数据质量;
    60 积分 | 220 页 | 760.93 KB | 4 月前
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  • word文档 税务稽查基于DeepSeek AI大模型应用设计方案(214页 WORD)

    .......................................................................................145 14.3 风险应对策略................................................................................................. 控企业的财务行为,及时发现并应对潜在的税务风险。通过引入 DeepSeek 技术,税务稽查工作不仅能够在效率上实现质的飞跃, 还能够在精准性和全面性上得到显著提升,从而为国家的税收征管 体系提供更加坚实的保障。 1.2 目标与意义 在当今数字化经济快速发展的背景下,税务稽查工作面临着数 据量大、复杂度高、隐蔽性强等挑战。传统的手工稽查方式已难以 应对现代税务管理需求,亟需引入先进技术手段提升稽查效率与精 此外,DeepSeek 还支持与其他税务系统的无缝对接,确保数 据的实时更新和同步。例如,当新的税务政策出台时,平台可以自 动调整分析模型,以适应新的稽查需求。这种灵活的适应性使得 DeepSeek 在应对复杂多变的税务环境时表现出色。 在实际应用中,DeepSeek 已经在多个地区的税务部门取得了 显著效果。例如,某市税务局在使用 DeepSeek 后,稽查效率提升 了约 40%,且违规案件的发现率提高了
    10 积分 | 225 页 | 622.28 KB | 2 天前
    3
  • word文档 DeepSeek模型电子政务知识库建设方案-2025

    .......................................................................................123 8. 风险评估与应对策略......................................................................................142 9. 项目总结与展望 智能化支持不足:现有电子政务系统多依赖规则引擎和简单算 法,缺乏对复杂政务场景的智能化支持,难以应对多样化的服 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 此外,deepseek 模型还能够在公共安全与应急管理领域发挥 作用。通过对实时数据的监控与分析,模型可以及时发现异常行为 或事件,如突发公共卫生事件、交通拥堵等,并向相关部门发出预 警,以便迅速采取应对措施。例如,在疫情期间,模型可以通过分 析医疗资源分布、人群流动数据等,帮助政府优化资源配置,制定 有效的防控策略。 在政务数据管理与共享方面,deepseek 模型可以通过数据挖 掘与整合
    0 积分 | 178 页 | 456.02 KB | 5 月前
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  • word文档 铁路沿线实景三维AI大模型应用方案

    148 8.2.2 技术问题响应机制...................................................................151 9. 风险分析与应对措施................................................................................154 9.1 项目实施风险评估 1.2 预算风险..................................................................................161 9.2 应对方案与预案................................................................................163 9.2.1 应急预案制定 基于上述背景,本项目计划实现以下目标: 1. 构建全景三维模型,涵盖铁路沿线的所有基础设施和环境要 素,实现对各类资源的可视化管理。 2. 通过 AI 算法,分析沿线数据,实现对铁路状态的实时监控和 预测,提升突发情况的应对能力。 3. 打造一套智能化的决策支持系统,通过大数据分析,为铁路沿 线的维护、调度和管理提供科学依据。 4. 实现与现有铁路管理系统的无缝对接,提升数据利用效率,实 现资源的共享与协同。
    40 积分 | 200 页 | 456.56 KB | 5 月前
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  • word文档 数字水利工程引入DeepSeek人工智能AI大模型应用方案

    ..........................................................................................103 7.4 应对策略...........................................................................................104 8 日益成为各国面临的重大挑战。传统的水利工程在应对复杂多变的 自然环境时,往往显得力不从心,尤其是在预测、监控和决策支持 方面存在明显不足。为了提升水利工程的智能化水平和综合管理能 力,引入先进的 DeepSeek 技术成为了一种切实可行的解决方 案。DeepSeek 作为最新一代的人工智能平台,具备强大的数据处 理、模式识别和自主学习能力,能够有效应对水利工程中的复杂问 题。 在水利工程中,DeepSeek 学习模型的训练与优化等。此外,本文还通过实际案例展示了 DeepSeek 技术在水利工程中的实际应用效果,验证了其可行性和 有效性。 在方案的最后部分,本文对实施过程中可能遇到的技术难题和 风险进行了评估,并提出了相应的应对策略,以确保方案的顺利推 进。最后,文章总结了 DeepSeek 技术在水利工程中的应用前景, 展望了未来进一步推广和深化的方向。 通过本文的详细阐述,读者能够全面了解 DeepSeek 技术在水
    20 积分 | 134 页 | 395.13 KB | 5 月前
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