项目编号： 餐饮服务基于 DeepSeek AI 大模型 应 用 方 案 目 录 1. 引言............................................................................................................................................... ..................................................................................9 1.3 DeepSeek 大模型简介................................................................................................. ..................................................................................13 2. DeepSeek 大模型在餐饮服务中的潜在应用........................................................................................

P6 模型的区域属性强、 且缺少多模型耦合工作机制 ， 需要提出大范围精细化 产流模拟方法 传统模型复用难度大 ，在多模型耦合工作机制方面较为薄弱 ，在大范围地区产流模拟存在一定 的 不足 ，需要建立一套统一的模型开发和映射标准规范 ，在此基础上研发大流域尺度精细化的产 流 水文 模型 新的要求 土地利 用方式 土壤类 型 水利工 程布局 土壤含 水量 水文模型中的下垫面信息 水文模型中的下垫面信息 模拟方法。 P7 模型普遍停留在定制化阶段 ， 通用化程度不高 ， 重复建模工作大 目前的水利专业模型尚不能适应智慧水利建设对水利专业模型“标准统一、接口规范、分布部署、 快速组装、敏捷复用”的要求， 已成为行业亟待攻关解决的卡脖子技术之一。 集中于数据模拟 ， 与业务化 运用有一定的距离 针对性强 ， 但尚欠缺统一、 规范化接口。 国外相关的商业软件方法较 为通用 为通用 多针对特定区域问题定制 ， 通用化程度低 新的要求 国外模型 国内模型 P8 算法在高效支撑数字孪生业务上存在明显不足 ， 需改进算法 ， 以提高计算 效率 现有传统的模型建模过程复杂 ，复用难度大、推广成本高 ，在模型计算方面存在着计算时间过长 的问题。需要改进算法与计算模式 ，提高模型的计算速度。 复杂水网系统示意 堤防 新的要求 复杂水网精细刻画

........................................................................................47 8.5. 数据模型层次................................................................................................. .......48 8.5.2. 概念模型...............................................................................................................................................49 8.5.3. 逻辑模型.................... ........49 8.5.4. 物理模型...............................................................................................................................................50 8.6. 概念模型设计...................

cn) 摘 要 智慧水利是国家关键信息基础设施的重要行业和领域.网络安全态势评估技术的研究,为智慧水利的数据保护和网 络安全建设提供了有力支撑.针对智慧水利网络模型特点以及基于单一 DＧS证据理论的网络安全态势评估模型中存在着主观 依赖性、证据冲突大的问题,提出了一种基于改进 DＧS证据理论的智慧水利态势评估方法.首先,面对海量水利数据,使用深度 自编码器对数据进行特征学习和过滤降维处理 将处理后的数据交由深度神经网络进行二分类和多分类计算,并将结果 融合,得出基本概率分配函数值,其将作为 DＧS证据理论的输入.最后,通过 DＧS证据理论的融合规则得到最终的网络安全态 势评估结果.实验结果表明,相较于传统态势评估模型,所提方法能够在提升客观性的情况下,保持较高的准确性. 关键词:智慧水利;网络安全态势感知;DＧS证据理论;深度自编码器;深度神经网络 中图分类号 TN９１５．０８ SecuritySi 学者们将不同的算法融入其中进行实验,并试图建立一 个效率高、适应性强、可靠性高的网络安全态势感知模型. 国内外研究 中,Wang等[５]将 线 性 加 权 法 融 入 DＧS证 据 理论中,通过线 性 加 权 法 对 原 始 数 据 来 源 进 行 修 正,提 高 了 DＧS对抗冲突的能力,并以此提出了基于改进的 DＧS的评估 模型.该模型提高了 DＧS对抗冲突的能力,但并未有效解决 DＧS证 据 理 论 在 基

......................................................................................25 2.2.8.1. 模型与作业上线.............................................................................................. ...................................................................................... 25 2.2.8.4. 模型上线输出文档............................................................................................. ............. 28 2.2.11.1. 数据全生命周期管理模型.....................................................................................................28 2.2.11.2. 软件开发生命周期模型.....................................

........................................................................................ 10 3.2.2 模型平台......................................................................................... 12 3.2 孪生流域建设与山洪灾害防治结合，在溪源溪小流域开展山洪灾害防治数字孪生流域试 点建设。基于数字孪生设计思路，在福州智慧水利（一期）已有基础进行延伸拓展，构 建溪源溪小流域数字孪生“四预”平台，实现流域监测数据、分析数据和模型运算数据 的可视化展示，在平台上完成该流域的防汛工作“四预”功能汇集展现，形成溪源水库 及溪源溪小流域智慧防洪体系，提升溪源水库及溪源溪小流域水旱灾害防御智能化决策 支撑能力。 第 3 章 系统建设技术及功能要求 1.1.3 全过程推演 3.1.1.3.1 预报 根据溪源溪小流域业务需求，遵循客观规律，在总结分析典型历史事件和及时掌握 现状的基础上，采用基于机理揭示和规律把握、数理统计和数据挖掘技术等数学模型方 法，对水安全要素发展趋势做出不同预见期的定量或定性分析，提高预报精度、延长预 见期。建设包括溪源溪小流域实时降雨、预报降雨和来水预报功能。 3.1.1.3.2 预警 根据溪源溪小流域防汛

90 年代 ) 萌芽阶段 (20 世纪 70 年代 ) 大数据、人工智能 数字孪生水利 业务融合 一张图 单业务应用 硬件信息化 数字孪生水利：以物理流域为单元、时空数据为底座、仿真模型为核心，水利知识为驱动，建立可测、 可感、可控、可用的数字水利业务场景。 水利感知网 水利信息网 水利云 江河湖泊 水利工程 动 现实世 界 决 策 支 持 网络 安全 体系 数字 孪生 平台 保障 体 系 数字模拟仿真引擎 水利 专业模型 知识 平台 模 型 平台 可视化 模型 专家 经验 智能模型 智能决策能力 ( 大脑 ) 融合水文机理模型、人工智能模型实现孪生场景下的预测。 实时感知能力 ( 眼、手 ) 结合物联传感实现对现实观测数据的实时感知。 孪生转化能力 ( 躯干 智能决策能力：经验模型、机理模型、人工智能模型 … 主要利用机理模型模拟水利物理系统的物理属性、 状态 变化及运行规律，实现对水利系统的物理孪生、 状态孪 生和机理孪生。 主要用于天气观测，基于英伟达 CorrDiff 生成式 AI 模 型技术，融合了人工智能、 物理模拟和观测数据，能够 从今天的数据来预测未来世界的影响。 新安江 模 型 、 双超产 流模型 等水利 部模型 方法 马斯京

长到2028年1436EFLOPS（图1-2）。全球算力基础设施高速发展，而以支持AI/LLM为目标构建的新型智算 中心成为数字新基建的重要底座。 趋势洞察 01 图1-1 生成式人工智能市场 趋势洞察 02 随着大模型训练参数以及GPU集群规模的不断提升，智算中心网络组网规模持续扩展，接入速率从 200Gbps升级至400Gbps/800Gbps乃至1.6Tbps，无损、低时延性能要求严格，推动智算中心网络以及智 图1-3 智算中心市场结构和智算中心交换机市场 图1-4 智算中心800G端口和白盒交换机市场 近期，DeepSeek的出现显著提升了算法效率，其开源免费策略使中小企业和个人开发者可获取高性能 模型，极大降低AI应用门槛。在制造、医疗、金融等领域，深度学习驱动的预测性维护、医学影像分析、量 化交易等应用，显著提升行业效率。在物流路径规划、电网调度等场景中，深度强化学习可实时响应环境变 化， - former的大模型而言，在AI训练中有以下结论：1）模型规模要大：即增加模型参数量、数据集和计算量， 就可以得到性能更优的模型。2）模型参数量、数据集以及计算量之间存在幂律关系。3）随着模型规模增 加，模型会出现涌现特质——未预期到的新能力，推动模型性能提升。尺度法则正在驱动大模型硬件部署走 向更大集群。早期AI训练网络互联规模均在千卡左右，随着AI大语言模型的参数、训练量指数级提升，算力

还银模型 场 票 模 型 建 民 物 模 型 建 润物模型 安全营理数据 可锁出摆 预警数据 速筑物模型 业 务 系 统 而如果没有大量的算据，则无法训练整个神经网络；如果没有高性能的算力，则这个训练过程将会极度 缓慢或无法进行。 P8 算力支撑 CPU GPU TPU 分布式计算 云服务计算 数据算法运行资源 模型算法开发资源 数据分析引擎 分布式算据调整 算据异构数据存储 算力资源调度平台 数据采集 数据管理 数据共享 智能建模 数据可视化 融合分析模型 业务系统 数字享生 设计 | 进度 | 质量 | 安全 | 环水保 数据 基 础 工程 建设管控目标 模型属性 几何尺寸 | 模型编码 | 其他信 息 BIM 模型虚拟载体 数字孪生孟底沟 GISTC

时空数据为底座、 数学模型为核心、 水利知识为驱动， 对物理水利工程全要素和水利治理 管理活动全过程进行数字映射 、 智 能模拟 、 前瞻预演， 与物理工程同 步仿真运行、 虚实交互、 迭代优化， 实现对物理工程的实时监控、 发现 问题、 优化调度的新型基础设施。 数字孪生水网是以物理水网为 单元、 时空数据为底座、 数学模型 为核心、 水利知识为驱动， 与物理水网同步仿真运行、 虚实交互、 迭代优化， 实现对物理 水网的实时监控、 联合调度、 风险 防范的新型基础设施。 数字孪生流域是以物理流域为 单元、 时空数据为底座、 数学模型 为核心、 水利知识为驱动， 对物理 流域全要素和水利治理管理活动全 过程进行数字映射、 智能模拟、 前 瞻预演， 与物理流域同步仿真运行、 虚实交互、 迭代优化， 实现对物理 预报 基本内涵是以流域为单元， 遵循客观规律， 在总结 分析典型历史事件和及时掌握现状的基础上， 根据业务 需求， 采用基于机理揭示和规律把握、 数理统计和数据 挖掘技术等数学模型方法， 对水安全要素发展趋势做出 不同预见期 ( 短期、 中期、 长期等 ) 的定量或定性分析， 提高预报精度、 延长预见期。 预警 基本内涵是制定水利灾害风险指标和阈值，