目标业务能力架构 – 各种挑战及业务能力建设重点 – 业务能力重点对 IT 的要求 • < 文件 2> IT 架构现状梳理 • < 文件 3> IT 架构现状诊断 • < 文件 4> 目标 IT 架构设计 – 架构改进点及建议 – 未来 1/3/5 年的目标架构及演进路线 • < 文件 5> 企业架构治理 (EAM) 现状诊断 • < 文件 6> 企业架构治理 (EAM) 设计 – 针对体改后的组织设置，设计所需角色、 贯彻 B 在排序中 贯彻 C 6 架构转型规划 架构规范 架构参考模型 设计输入 当前架构 企业架构管理要素为 EAM 三大工作内容服务 架构路线图在 项目排序中的 贯彻 C 架构设计在项 目中的贯彻 B 架构维护与 更新 A 架构管理要素 业务需求 业务流程架构 业务能力架构 应用架构 集成架构 数据架构 基础架构 目标架构 业务流程架构 业务能力架构 业务能力架构 应用架构 集成架构 数据架构 基础架构 资料来源：麦肯锡 7 使用 企业架构管理通过三个流程和在其它管理流程中 的参与来实现 架构路线图在 项目排序中的 贯彻 C 架构设计在项 目中的贯彻 B 架构维护与 更新 A 相关流程 • EAM 团队 直接管理 的架构创 建与维护 流程 • EAM 团队 参与的信 息化项目 管理流程 • EAM 团队 参与的信

国架构本地化工作组专家，DAMA中国会员。 • 具有近20年金融信息化领域工作经验，对数字化转型有深入研究和实践。 • 毕业于北京大学，曾就职于某中央金融企业，负责牵头公司数字化战略规划、企 业架构设计、数字化转型实施等方面工作。 • 《企业架构驱动数字化转型：以架构为中心的端到端转型方法论》专著作者，微 信公众号“金融IT那些事儿”主理人， 《商业银行数字化成熟度评估模型“Bank Digital SABOE数字化转型五环法 1.数字化战略 Strategy 2.数字化架构设计 Architecture 3.数字化建设 Build 4.数字化运营 Operation 5.数字化评估 Evaluation 数字化评估 数字化战略 数字化运营 数字化建设 数字化 架构设计 引领方向 绘制蓝图 构建能力 实现价值 评价效果 SABOE SABOE方法论框架 一张蓝图 4A架构 战略高度 推动业务变革 三个建设 三个运营 评估衡量 两个循环周期 全 局 规 划 周 期 建 设 运 营 迭 代 周 期 S-数字化战略 A-数字化架构设计 B-数字化建设 O-数字化运营 E-数字化评估 内外协同一体化运营 ①业务运营 ②科技运营 ③数据运营 ①数字化组织、文化和人才建设 ②信息系统建设 ③数据能力建设 数据

...................................29 4. 系统架构设计..............................................................................................30 4.1 总体架构设计............................................ 数据库模型设计..................................................................................56 6.2 数据表结构设计..................................................................................59 6.3 数据索引设计.. 多维度数据分析，为企业战略制定提供科学依据。 以下是方案的主要实施步骤： 1. 需求调研与分析：深入了解 企业业务场景，明确智能体的功能需求与性能指标； 2. 系统设计 与开发：基于需求分析结果，完成智能体的整体架构设计与功能开 发； 3. 测试与优化：通过功能测试、性能测试和用户体验测试， 确保智能体的稳定性与高效性； 4. 部署与集成：将智能体集成到 企业现有系统中，完成数据对接与功能验证；

........................................................................................48 4.1 模型架构设计......................................................................................50 4.1.1 深度学习模型 60 4.2.2 超参数调优技巧.........................................................................62 5. 系统架构设计..............................................................................................65 5 重要。因此，制定相应的网络安全策略，确保数据在传输和存储过 程中的安全性也是构建监测系统时不可忽视的方面。 总结而言，构建一个高效的监测系统不但需要考虑技术方案的 可行性，还应注重系统的整体架构设计及后续的运行维护。最终目 标是实现对城市轨道交通设备的智能化管理，提升运营安全性和经 济性。通过这样系统化的构建方案，可以有效减少设备故障发生的 频率，降低运行成本，提高城市轨道交通的服务质量。

1 模型选择与架构设计...........................................................................52 3.1.1 模型类型选择.............................................................................54 3.1.2 模型架构设计...... 模型选择与架构设计 在进行 AI 大模型的训练设计时，模型选择与架构设计是决定 整体性能的关键环节。首先，需要基于任务需求、数据规模及计算 资源进行模型选择。对于自然语言处理任务，常用的模型包括 GPT 系列、BERT、T5 等。这些模型在预训练和微调方面表现优异，能 够处理多种复杂的语言任务。选择模型时，还需考虑其开源社区支 持、模型复杂度以及训练时间等因素。 在架构设计方面，需根据具体任务进行定制化调整。例如，对 的基础上添加额外的输出层以处理多分 类或序列标注任务。对于生成任务，如文本生成，可选择 GPT 系 列模型，并通过调整层级、注意力头数以及隐藏层维度来优化性 能。此外，架构设计中应充分考虑模型的扩展性和灵活性，以便在 未来需求变化时能够快速调整。 数据预处理与特征工程也是架构设计中的重要环节。需要确保 输入数据经过充分的清洗、标准化和向量化处理，以便模型能够高 效学习。针对大规模数据，可以采用分布式训练策略，利用多

1.3 产品定位与竞争优势...........................................................................11 2. 技术架构设计..............................................................................................12 2 持续的技术保障和服务体验。通过以上优势，DeepSeek 智算一体 机不仅能显著提升医疗机构的运营效率，还能为患者提供更精准、 更高效的医疗服务，助力医疗行业智能化升级。 2. 技术架构设计 在医疗场景中，DeepSeek 智算一体机的技术架构设计旨在实 现高效、可靠且可扩展的智能计算能力，以满足医疗数据处理、分 析和决策支持的多样化需求。该架构采用分层设计，包括基础设施 层、数据处理层、智能计算层和应用层，每层之间通过标准接口实 评估。此外，系统严格遵循医疗数据隐私保护的相关法规（如 HIPAA、GDPR），确保患者数据的安全性和隐私性。 通过上述技术架构设计，DeepSeek 智算一体机能够为医疗场 景提供强大、灵活且安全的智能计算能力，助力医疗行业实现数字 化转型和智能化升级。 2.1 硬件架构 在医疗场景的 DeepSeek 智算一体机硬件架构设计中，我们采 用了模块化、高扩展性和高可靠性的设计理念，以满足医疗场景对 计算性能、数据安全

基于大模型的企业架构建模助 力银行数字化转型应用方案 目录 CONTENTS • 数字化转型背景与必要性 • 银行数字化转型现状与痛点分析 • 大模型驱动的企业架构建模方法论 • 技术架构设计与模型融合方案 • 数据治理与知识图谱构建 • 智能业务场景应用规划 • 大模型训练与优化策略 目录 CONTENTS • 风险控制与合规管理 • 实施路径与阶段目标 • 标杆案例与同业实践 大模型通过深度学习和强化学习技术， 提供智能决策支持，优化决策流程，提 升决策质量和效率。 动态建模与实时决策支持能力构建 实时数据集成 动态模型调整 预测性分析 智能决策支持 04 技术架构设计与模型融合 方案 分布式计算与云原生架构支撑体系 弹性扩展能力 采用分布式计算框架和云 原生架构，能够根据业务 需求动态调整资源分配， 确保系统在高并发场景下 的稳定性和性能。 微服务化设计 大模型能够为银行提供更具扩展性 的技术解决方案，减少未来技术债 务。例如，通过智能架构设计，银 行可以更灵活地应对未来技术变化， 降低因技术更新导致的额外成本。 12 组织能力与人才建设 复合型数字人才梯队培养计划 多层次人才培养体系 01 建立覆盖初级、中级、高级数字人才的培养体系，包括技 术研发、数据分析、架构设计等多个领域，确保人才梯队 的完整性和持续性。 定制化培训课程 02

2.2.3 可扩展性需求.............................................................................28 3. 系统架构设计..............................................................................................30 3 员可以实时掌握系统运行状态，确保扩展的平稳进行。同时，系统 应定期进行性能测试和压力测试，验证扩展方案的可行性和稳定 性，为未来的业务发展提供可靠的技术保障。 3. 系统架构设计 在人工智能数据训练考评系统的架构设计中，采用分层架构模 式，以确保系统的可扩展性、稳定性和安全性。系统整体架构分为 四层：数据层、服务层、应用层和展示层。 数据层负责存储和管理所有与训练和考评相关的数据，包括原 消息队列：Kafka  容器技术：Docker  CI/CD 工具：Jenkins 通过以上架构设计，人工智能数据训练考评系统能够高效、稳 定地运行，满足大规模数据处理和复杂模型训练的需求，同时提供 良好的用户体验和可靠的安全保障。 3.1 系统总体架构 人工智能数据训练考评系统的总体架构设计基于模块化和分层 的原则，以确保系统的可扩展性、稳定性和高效性。系统采用微服 务架构，将功能

应用驱动数字化技术深度融合 “ 以业务应用场景， 看行业数字化 ” 如何满足行业现场不同异构设备联网？ 如何在资源受限的现场设备运行边缘应用 实现业务本地闭环？ 如何实现边缘应用统一部署和升级 支撑业务迭代？ 行业现场复杂多变是数字化落地最大挑战 硬件形态不同（不同协议的接入设备） 边缘环境迥然（大量异构设备需要联网） 业务千变万化（业务需求多样化） 行业边缘智能： 面向场景感知