理、低代码等一系列 工具能力，降低企业开展AI应用的门槛。 模型即服务（MaaS）：能够将复杂的基础大模型能力与云平台服务能力深度 整合。通过模型即服务方式，企业可以直接通过API、插件、应用模板等形式 调用服务，降低技术难度和落地成本，并快速将AI能力融入至现有业务流程 或开发全新AI应用。同时，通过行业应用场景的经验和方法论沉淀，更多传 统企业也能及时捕捉到AI带来的降本增效机遇。 视图。同时，有能力对安全、事件、日志、监控、审计、流量等进行统一运 维管控，满足跨地域容灾、跨云弹性、应用迁移等高等级需求。 �� 一致性上云体验：利用统一的容器、中间件环境，实现标准 API、配置模板 以及自定义资源能力，减少学习成本，提供一致性云原生体验。业务人员可 以更加专注于业务逻辑和工作流程设计，而不必为多云之间的使用习惯差异 而苦恼。 丰富的云资源调度策略：例如针对大用户量的应用，支持应用副本按权重分 ��.�% ��.�% ��.�% ��.�% ��.�% ��.�% ��.�% �� 资源动态监测与优化：提供多产品、多维度的云资源使用情况动态监测服 务，并能够利用预制的多种策略模板建立面向业务的资源优化机制，例如基 于对业务峰值的观测情况、使用更多的弹性伸缩产品，以及对一些有时效性 的云服务进行定期资源回收等。 云资源按需获取：在新业务系统申请资源时进行资源合理性评估，并施行资

平至设计厚度略高的位置。周边模板（或控制条）应提前按标高支设牢固，作为整平边界 第 9 页 基准。施工前需架设激光基准仪（激光发射器）在现场一角，高度设置到地坪设计标高并 确保覆盖整个施工面的信号。 （2）作业环境要求 施工现场应提供设备充电条件，使用配套充电器为机器人充满电。为安全起见，严禁 现场私拉电线给机器人充电，应在指定地点充电后再将设备移入施工面。地坪底部模板和 支撑体系需有足够强度，能够承受机器人约 ，具有良好的防尘防水性能，能够可靠 运行于各类苛刻的工业环境。 5.8.2 通用物流搬运机器人应用场景介绍 通用物流搬运机器人适用于建筑施工现场的多个阶段。在主体结构施工阶段，可用于 钢筋、模板、脚手架等材料的运输。装饰装修阶段可承担瓷砖、砂浆、石膏板等装修材料 的配送任务。设备安装阶段则适用于空调机组、配电柜等重型设备的搬运工作。此外，机 器人还能与施工电梯联动，实现跨楼层物料运输。设备对作业环境有特定要求。地面需保 到预警，并能够快速采取疏散和自救措施。 5.12.3 建筑巡检机器人的导入要点 （1）前置工序要求 在使用巡检机器人前，建筑主体工程应基本完成，脚手架大部分已拆除，建筑轮廓清 晰可见。 （2）作业环境要求 建筑材料（如钢筋、模板、砌块、大量砂石水泥等）应清理完毕，场地相对空旷，通 道平整畅通，无明显障碍物。巡检机器人工作空间，宜减少人员活动，便于安全巡逻。 （3）人员配置及要求 应配备至少 1 名经过培训合格的机器人

配置讲师：根据需求高度匹配多位优秀讲师，提供讲师简历、并进行前期交流。 2. 制定课纲：课研组联合讲师为企业定制授课大纲，并提供免费修改服务直至满意。 3. 编制教材：课研组联合讲师为课程编制教材（讲义）及工具模板，并推荐参考用书等。  签订服务协议 1. 制定服务模块：采用标准服务保障项目顺利实施，自选增值服务助力完美落地。 2. 确定实施方案：根据企业的时间、地点、参训人数等确定合理的实施方案。 考核测评：通过多维度的考核指标，跟踪学员知识掌握程度，确保学员学有所获。  企业培训结项 1. 效果评估：全员填写《培训满意度调研表》，对机构、讲师、课程进行评分。 2. 结业证书：提供培训全员的结业证书或结业证明，海量证书模板可选。 第 25 页 3. 培训总结：由专业文案为项目撰写《培训总结报告》，供汇报等用途。 4. 培训档案：提供培训计划、记录、签到表、影像资料等，供企业存档使用。 六、方法工具：数字化转型方法工具适配

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 DeepSeek-R1 Zero: 无需监督微调 SFT ，纯强化学习驱动的强推理模型 DeepSeek-R1

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对接线员的政策与业务知 识储备有着天然要求，但是许多城市热线的政策知识库建设水平不高，导致诉求 识别问题频繁发生。 第一，政策知识库精细程度和更新效率不足。政策知识库为接线员应答提供 了答案模板，便于接线员提高接诉效率。然而，政策知识库存在着分类标准不清 晰、不全面的问题，尤其在一些情形复杂且多样的政策领域。另外，政策知识库 更新不及时，各部门出台的政策、法规未及时向政务热线提供具体规范的解读和

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随后，部分内置 AI 解决方案的手术导航系统获批进一步扩大了 AI 在手术治疗的应用范 畴。如长木谷医疗的关节置换手术模拟软件，可实现深度学习的骨骼分割、骨骼髓腔中 心线提取；基于深度学习的识别和测量、假体模板匹配等功能。 2024 年，推想医疗在此基础上再度实现突破。在一年之内取得肺部手术规划领域第一 证和腹部手术规划领域第一证，依托医学影像实现“手术规划胸腹二件套”黄金组合，成 功打入百亿外科手术规划市场的核心。