山塘 海塘 水库 智慧水利全过程管理平台 泵站 水闸 农电 河湖 灌区 农饮 水文 引水 圩区 目 录 1 公司介绍 2 3 4 5 研发思路 总体构架 核心体系 应用案例 公司介绍 公司位于美丽的杭州钱塘江畔，是一家专注智慧水利的国家级高新科技技术企业。 员工总数 60 余人，博士 3 人，硕士 12 人， 90% 以上员工拥有本科以上学历。 企业秉 大水利核心业务和 1 套工作机制。 u 禹贡科技公司：建立了”五横四纵”的智慧水利”全过程“管理体系，“五横”包括多元异构采集体系、多元 异构接口体系、云数据仓库体系、应用支撑体系、智慧水利应用体系；“四纵”包括多元异构水利数据汇集体 系、 3T 融合水利工程管理模型、 AI 智慧化水利专业模型库、智慧水利全过程管理云平台 研发思路 坚固基础 打通数据 智慧应用 统一平台 泛在服务 JAVA ：功能 APP 、巡查 APP 、微信端 720 全景：全景图 某 水 库 工 程 为 例 IT “AI” 智慧化水利专业模型 库 动态规划法 遗传算法 蚁群算法 过程参数 编 组 库 洪水风险图模型 （ 1 ）系统结构模型 （ 2 ）计算模型 （ 3 ）大数据分析模型 q y N x M t H = ¶ + ¶ ¶ + ¶ ¶ ¶ ( ) (

焦炭生产.....................................................................................19 2.2 炼铁过程.............................................................................................21 2.2 23 2.2.2 炼铁炉炉料组成.........................................................................25 2.3 炼钢过程.............................................................................................27 2.3 提升产品质量......................................................................................45 3.4 实现生产过程优化..............................................................................47 4. 数据收集与管理.....

Rewards: 规劝模型生成答案的过程是 和 ➢ 没有使用Reward Model, 因为ORM和PRM等基于神经网络的都可能遭受reward hacking 而retraining reward model 需要大量的计算资源，可能会复杂化整个流程 ➢ 训练模板：选择最简单的 Thinking Process，直接观察到最直接的RL过程下的表现 基于规则的奖励 ➢ 执行Python代码检查运行情况判断是否为可运行代码； ➢ 调用外部模块构建额外的检测单元； ➢ 甚至可以更进一步，测量执行时间，使训练过程首选性能更高的解决方案； ➢ 以上均可以作为小批量训练 (Mini-Batch) 和连续训练过程中的奖励信号 14 DeepSeek-R1 技术剖析：DeepSeek-R1 Zero DeepSeek-R1 Zero的关键启示：举例 - 自动化标记和验证 languagemodels.co/p/the-illustrated-deepseek-r1 15 DeepSeek-R1 技术 Pipeline 总览 ➢ DeepSeek-R1 Zero 的问题：长推理过程可读性差、语言混合，帮助性低 ➢ Research Questions: ➢ 能否在Zero基础上兼顾推理性能的同时，提升模型的帮助性和安全性？例如产生 Clear & Coherent CoT

69 4.2 训练过程监控......................................................................................71 4.2.1 训练损失与评价指标跟踪..........................................................73 4.2.2 训练过程中的异常检测... 需具备 多语言处理能力，能够支持不同语言环境下的政务处理需求。 为实现上述目标，项目将基于现有的 DeepSeek 大模型架构， 结合政务领域的特定语料和知识库，进行模型的微调与优化。微调 过程中，将重点解决以下几个问题： 1. 数据来源与质量：政务数据涉及多个领域，数据来源多样且质 量参差不齐。项目将建立统一的数据清洗和标注流程，确保训 练数据的准确性和一致性。 2. 模型泛化能 力，能够适应不同的政务任务和场景。为此，项目将采用多种 数据增强技术和多任务学习策略，提升模型的适应性和鲁棒性。 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

TensorFlow、PyTorch）和分布式计算平台（如 Kubernetes、Spark），以确保方案的灵活性和可扩展性。同时， 项目将注重数据安全与隐私保护，通过数据脱敏、加密传输和访问 控制等手段，确保数据处理过程中的合规性。 项目的最终目标是为企业提供一套高效、可靠的知识库数据处 理及 AI 大模型训练方案，助力其在智能化转型中占据竞争优势。 通过本项目的实施，企业将能够显著提升数据处理能力和模型训练 - 知识 图谱覆盖率达到 80%以上 再次，设计并训练一个具备强泛化能力的 AI 大模型。基于处 理后的数据，采用预训练-微调的技术路线，训练一个能够适应多 场景任务的 AI 模型。模型的训练过程将注重优化参数效率和数据 利用率，确保模型在有限资源下仍能保持高性能。模型训练的关键 目标包括： - 模型参数量控制在 100 亿以内 - 训练时间不超过 30 天 - 模型在基准测试中的准确率不低于 在数据清洗的基础上，需进行数据标注和分类。对于结构化和 半结构化数据，可采用自动化工具进行标注，如使用正则表达式匹 配特定模式。对于非结构化数据，尤其是文本数据，需借助人工标 注或半自动标注工具，确保标注的准确性和一致性。标注过程中， 需制定详细的标注规范，以减少标注误差。 数据标注完成后，需进行数据增强和扩展。通过数据增强技 术，如图像数据的旋转、缩放、翻转，或文本数据的同义词替换、 句式变换，可以增加数据集的多样性和规模。同时，对于特定领域

数字化转型 成熟度模型与评估 1 范围 本文件确立了数字化转型的成熟度模型的构成，规定了成熟度要求，描述了对应的成熟度评估方法。 本文件适用于数字化转型的战略制定、业务规划和工作实施，以及对转型过程开展成熟度评估。 2 规范性引用文件 下 列 文 件 中 的 内 容 通 过 文 中 的 规 范 性 引 用 而 构 成 本 文 件 必 不 可 少 的 条 款 。 其 中 ， 注 日 期 的 本文件。 GB/T 36073—2018 数据管理能力成熟度评估模型 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 3.1 数字化技术 digital technology 数字化转型过程中用到的信息技术及其组合。 注：包括但不限于云计算、大数据(数据分析)、移动计算、社交计算、物联网、智能化、边缘和个域计算、区块链以及 网络安全技术等。 3.2 业务数据化 digitization 应基于转型活动的历史 数据，预测、模拟数字化 转型的成果或效果，明 确数字化转型需求 流程管理 应具有局部业务流程的管理 规范或规章制度 a) 应使用信息技术手段管 理流程制修订过程、宣贯 活动、配套成果等； b) 应基于转型需求优化相 关业务流程 a) 应使用信息技术手段跟 踪各项流程并获取流程 关键数据； b) 应开展关键流程效能和 成效的评估分析

训练参数配置......................................................................................65 5.3 训练过程监控......................................................................................67 5.4 模型优化与调参 的核心环节。然而，当前数据训练过程缺乏系统化的评估与考核机 制，导致模型质量参差不齐，训练效率难以量化，资源分配不够优 化。为解决这些问题，有必要构建一套全面的人工智能数据训练考 评系统。 项目的核心目标在于建立标准化的数据训练考评体系，提升 AI 模型开发的质量与效率。具体目标可分为以下几个维度： - 建立可 量化的数据训练质量评估指标体系 - 设计全面的训练过程监控与记 录机制 领域表现尤为突出。然而，人工智能系统的性能和效果高度依赖于 其训练数据的质量和模型训练的精准度。在当前的技术实践中，数 据训练的效果评估往往缺乏系统性和标准化的考评机制，这导致了 模型训练过程中的效率低下和成果的不确定性。 为了应对这一挑战，本项目旨在构建一个全面的人工智能数据 训练考评系统，该系统将集成数据预处理、模型训练、效果评估等 关键环节，确保每一步操作的透明性和可追踪性。通过引入先进的

其次，设计和实施数据集成方案，确保模型的训练数据既全面 又具备高质量。  接着，开发并部署 Deepseek 模型，包括模型训练、验证和 优化过程。  最后，进行系统集成和性能测试，确保模型在实际运行中的稳 定性和效率。 在实施过程中，我们将采用最新的技术和方法，如容器化技 术、微服务架构和持续集成/持续部署（CI/CD）流程，以确保部署 的灵活性和可扩展性。此外，项目还将注重数据安全和隐私保护， 进行实时监控，识别潜在风险并生成预警报告。模型将能够分析复 杂的金融交易模式，识别异常行为，并及时提醒相关人员采取措 施。预期在风险事件的平均识别时间上，能够缩短至 1 分钟以内。 第四，确保系统的高可用性与安全性。在部署过程中，将采用 分布式架构和容错机制，保证模型在高峰期的稳定运行。同时，结 合银行现有的安全策略，设计多层次的数据加密与访问控制机制， 确保客户数据与交易信息的安全性。 为了实现上述目标，项目实施将分为三个阶段进行： 行系统、客户关系管理系统（CRM）、数据仓库等，确保数据的安 全性和一致性。模型应支持 API 接口，方便与其他系统的数据交换 和业务协同。 最后，模型在部署过程中需严格遵守金融行业的合规要求，包 括数据隐私保护、反洗钱法规、客户信息保密等。模型的设计和训 练过程中应充分考虑这些合规因素，确保其在银行系统中的合法性 和安全性。 通过上述业务需求的详细分析，Deepseek 大模型在银行系统 中的部署将

、技术及应用系统的一门新的技术科学 。随 着进一 步发展， 人工智能逐渐向增强或应用智能的形式转变 。如今， 人工智能理论和技术日益成熟， 技术和应用程序的范围也不断 扩 大， 广泛应用于医疗 、 自动化 、游戏 、过程控制等领域。 图表：人工智能在工业中的应用 人工智能 在工业中 的应用 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 6 资料来源：《 Machine Learning an Intelligent and Overview 》 -Nadia Khan ，国海证券研究所 在工艺数据上训练 AI 模型进行工艺预 测 训练 AI 以设置和调 整工艺参数达到预 期目标 训练 AI 在实时过程 中优化过程目标参 数 比较显式方法和隐 式方法在异常检测 方面的性能 化工行业推入人工智能势在必行 人工智能应用于化工行业， 具有客观必然性 。化工行业作为流程工业的典型代表， 其特点是系统规模大， 非线性程序，基于 方程和顺序模块的 仿真，数学方程优 化 流程网络调度，数 据协调，实时优化 能源装置和多产品 间歇装置的设计， 能源回收系统 预测模型控制和 过程优化 支撑 工具 过程 设计 过程 控制 过程 操作 人工智能赋 能 材料研发与合成 材料是人类用以制造基本元件 、构件 、机器以及更复杂材料产品的物质基础 。如今， 在 5G 和物联网时代， 材料的研发与 合成也

家进行技术指导。 团队采用敏捷看板进行任务管理，使用 GitLab 进行代码版本 控制，通过 Jira 进行缺陷跟踪，确保开发过程的透明度和可控性。 为提升协作效率，团队配置了专业的开发环境，包括高性能计算集 群、数据存储系统及测试平台。每个成员都配备了符合开发要求的 工作站，确保开发过程的顺利进行。 2. 需求分析 在进行 DeepSeek 智能体开发之前，首先需要明确项目的核心 需求和目标。需 模型轻量化设计 通过以上分析，可以为后续的设计和开发提供清晰的指导，确 保智能体开发过程中的每一步都围绕需求展开，最终实现项目目 标。 2.1 用户需求调研 在进行智能体开发的初期阶段，用户需求调研是至关重要的一 步。为了确保开发出的智能体能够切实解决用户的实际问题，首先 需要对目标用户群体进行深入的分析和调研。这一过程主要包括以 下几个方面： 首先，明确调研的目标和范围。确定调研的主要目标，例如了 接下来，设计调研工具。例如，设计一份结构化的问卷，涵盖 用户基本信息、使用习惯、现有智能体的优缺点、对未来智能体的 期望等方面。问卷应简短明了，避免用户因问题过多而产生疲劳 感。访谈提纲应提前准备好，确保访谈过程中能够引导用户深入表 达需求。 在数据收集阶段，需确保样本的代表性和数据的真实性。可以 通过线上平台发布问卷，或者线下组织访谈和小组讨论。收集到的 数据应进行分类整理，便于后续分析。 数据