........................................................................................34 4.1.2 数据处理层................................................................................................. 大量的数据处理、复杂的交易结构以及高标准的合规要求，这些都 需要高效、准确且可追溯的系统支持。然而，传统的手工操作或半 自动化系统往往难以应对日益增长的业务需求，导致效率低下、错 误率较高，甚至可能引发合规风险。在这样的背景下，引入先进的 智能技术成为金融银行优化核算流程的必然选择。 近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在金融领域 的应用逐渐成熟，特别是在数据处理、风险管理和流程优化方面展 40%，显著提升了银行的整体运营效率。这些数据表明，引入 DeepSeek 等智能技术，对于金融银行的核算流程优化具有重要的 现实意义。  传统核算流程的痛点： 1. 手工操作效率低，耗时较长。 2. 数据处理复杂，易出错。 3. 合规要求高，人工审核压力大。  DeepSeek 的优势： 1. 自动化处理，提升效率。 2. 高精度数据分析和异常检测。 3. 实时生成合规报告，降低风险。 为了更直观地展示

2 数据传输层.................................................................................27 3.1.3 数据处理层.................................................................................29 3.1.4 应用服务层. 63 5.2.3 移动网络整合.............................................................................65 6. 数据处理与分析..........................................................................................67 6 10.2.1 数据完整性检查.....................................................................132 10.2.2 异常数据处理.........................................................................134 11. 成本预算与资金来源.......

国家电网华为云技术培训 华为云数据中台解决方案介绍 目录 • 国网数据中台总体方案介绍 • 结构化数据处理方案介绍 • 非结构化数据处理方案介绍 • 数据中台使用说明 2 业务 xx 中台 5 数据中台 6 物联平台 数 据 治 理 数据接口注册 数据接口管理 标 签 管 理 AI 使能 BI 报表 数据可视化 设备管理（ DMP ） 主数据 管理 系统 电网 OA 办 公系统 电网财务 系统 综合能源服 务系统 设备鉴权 设备访问权限管理 设备配置管理 输电业务 系统 配电业务 系统 计费 / 入账 数据处理 规则引擎 报表统计 资产管理 3 1 终端采 集 服务管理 资源对象管理 健康度分析 告警管理 性能管理 拓扑管理 用户管理 运维权限管理 角色管理 容量管理 AI DAYU 数据集成 DAYU 数据服务 第三方 工具 数据消费 ca ffe 目录 • 国网数据中台总体方案介绍 • 结构化数据处理方案介绍 • 非结构化数据处理方案介绍 • 数据中台使用说明 12 结构化数据处理—数据特点 生产库多由 Oracle 或者 MySQL 组成，占生产库的 90% 生产库一般会存在更新删除，比例一般为 80% 新增， 19%

动的分析方式不 仅能够识别传统方法难以捕捉的市场模式，还能迅速调整策略以适 应不断变化的市场环境。 具体而言，DeepSeek 在股票量化交易中的必要性体现在以下 几个方面： 1. 提升数据处理能力：传统量化模型通常只能处理结构化数据， 而 DeepSeek 能够同时处理结构化和非结构化数据（如文 本、图像等），显著拓宽了数据来源和应用场景。 2. 增强预测精度：通过深度学习技术，DeepSeek 提升了策略执行的一致性和稳定性。 以下是一个简要的数据对比，展示了 DeepSeek 与传统量化模 型在预测准确性和执行效率上的优势： 指标 传统量化模型 DeepSeek 模 型 预测准确率（%） 72 89 数据处理速度 （GB/s） 1.5 4.8 策略调整时间（ms） 120 50 从表中可以看出，DeepSeek 在各项关键指标上均显著优于传 统方法，这进一步验证了其在量化交易中的实际价值。通过引入 预处理、模型训练到实际交易的全流程，确保系统能够在复杂的市 场环境中稳定运行。 在数据层面，项目将整合多源异构数据，包括但不限于历史交 易数据、实时市场数据、财务数据、新闻舆情数据等。通过 DeepSeek 的数据处理能力，系统将能够快速清洗、去重、标准化 这些数据，并构建高质量的训练数据集。此外，系统还将引入特征 工程模块，自动提取关键特征，为后续的模型训练提供有力支持。 模型构建是项目的关键环节，将采用

据分析标准等不明确； 五是这些环境数据如何为预测预报以及决策分析提供服务，管理者、决策者、研究者、公众 需要的数据有什么区别，以及如何对这些数据进行分析等相关问题。 环保大数据处理的关键技术 大数据处理关键技术一般包括：大数据收集、 分析、应用、共享、储存。 第一，大数据的收集。通过物联网技术，将海量数据收集起来并存储于设备上。为了获 取更多更准的数据，大数据收集的时间频度要大一些，尽可能收集全面的数据，而非样本数 同的观察视角；领导能查看实时汇总信息，大气实况；环保工作能查看各类精细报表与指 标，并能搜索工作中所需要的信息。通过数据可视化直观的展现，方式有：高分辨率大屏幕 展 示，远程 WEB 浏览，移动终端访问等数种方式。 从数据处理的角度看，平台运行后将建成以生态环境数据为中心的开放式数据中心，广 泛收集来自气象，农林，交通，能源，车联网等第三方数据，同时也给第三方输出数据并分 享成果数据；为后续深度学习积累数据样本，将来平台具备很强的自我学习能力。 系统采用分层设计方案，如下图所示，系统分为四个层次：应用层、应用服务器层、数 据资源层和底层软硬件基础；另有两个子系统:标准系统和安全保障系统。把与实际业务有关 的模块集中在应用表示层，把数据处理有关的放在数据处理层，由并行计算环境层提供海量 的存储与大规模计算，数据接口系统作为平台统一的数据来源，及输出接口；运行保障子系 统给整个平台提供不间断的运行维护及安全保障。 生态环境智慧环保大数据云平台系统架构设计

..........................................................................................45 4.2 数据处理与融合............................................................................................... .....140 1. 引言 在当今全球面临着环境保护和可持续发展压力的背景下，生态 环境问题日益显著，亟需有效的解决方案。随着人工智能技术的迅 猛发展，多模态 AI 大模型作为一种强大的数据处理工具，具备了 对复杂生态环境数据的分析与处理能力。将这种智能技术应用于生 态环保领域，不仅能提升决策效率，还能加快对环境问题的响应速 度，实现精准和高效的生态环保治理。 在环境监测中，传统的方法依赖于单一的数据源，如气象数据 在具体的实施过程中，我们可以借鉴已有的开源框架，如 Hugging Face 和 TensorFlow 等，这些平台提供了一系列预训练 的多模态模型，使得研发人员能够在此基础上进行二次开发和定 制。配合向量数据库和实时数据处理技术，可以构建出高效的生态 环保智能诊断系统，从而支持实时监测、评估和决策。 总体来说，多模态 AI 大模型的引入为生态环保领域的智慧诊 断提供了技术基础与实用的解决方案，通过整合视觉、文本和传感

接下来，系统需求的分析重点关注数据空间的技术架构、数据 处理能力以及兼容性。例如，省级可信数据空间需具备以下功能： 1. 数据存储与管理：支持大规模数据的有效存储、备份和恢复， 确保数据的长期可用性。 2. 数据处理与分析：包含数据清洗、整合与分析功能，支持多样 化的数据分析工具，提升决策效率。 3. 数据共享与交换：搭建可互联互通的机制，实现与其他省级乃 至国家级数据空间的对接。 4. 用户界面：提供多样化的接口，包括 权的访问。  权限管理：应用基于角色的访问控制机制，确保只授权合适的 用户访问特定数据。  安全审计：定期进行系统安全检查与数据审计，识别和响应潜 在的安全威胁。  法规遵循：确保所有的数据处理遵循当地及国家的法律法规， 特别是与个人数据保护相关的法律。 通过全面的需求分析，省级可信数据空间的设计方案将能够在 功能性、安全性和用户体验等多个方面达成平衡，为各类用户提供 高效、可靠的数据服务。 数据更新功能，确保共享数据的及时性和准确性。 在技术实现方面，系统架构应选择分层设计和微服务架构，确 保系统的可扩展性和灵活性。具体来说，建议将系统分为数据采集 层、数据处理层、数据存储层与应用服务层。这样的设计可以确保 不同系统间的协同工作，简化数据处理流程，同时增强系统的维护 性。 该系统的实施需要政策支持，建立省级数据共享的法律法规和 政策体系，以推动各部门之间的合作与资源整合。例如，设立相关

③ 数据处理模块 ④ 机器学习模块 调用模块 ① 传感器模块 ② 数据采集存储模块 ③ 数据处理模块 ④ 机器学习模块 ⑤ 决策引擎模块 调用模块 ① 传感器模块 ② 数据采集存储模块 ③ 数据处理模块 ④ 机器学习模块 ⑤ 决策引擎模块 调用模块 ① 传感器模块 ② 数据采集存储模块 ③ 数据处理模块 ④ 推 荐；并自动将门店活动信息推送。 决策引擎模块 需求推断 F1 良好： 0.90 – 0.94 大于等于 0.92 数据处理模块 人脸数据处理 通过检测对齐、光照归一化和降噪增强技术手段对人脸数 据进行处理。 计算机视觉 识别准确率 98% 基于消费习惯和购买意向，将相关商品打折信息和商店活 动消息通过手机短信和 APP 传感器模块 通过纹理、几何、微表情等采集人脸特征数据并存储。 库存和货架的商品补足确认，并进行异常监控。 摄像头集群 多源头、多模态和多场景的人脸图像传输。 补货调度与 监控 I 商品数据处理 摄像头集群 03 02 04 06 05 补货数量 确定 商品边界框和类别数据采集并存储。 商品数据采集与存 储 人脸数据采集与存 储 i 顾客商品需求分析 I 商品所需数量分

性 维 修 异 常 监 控 人 机 协 同 过 程 优 化 EMS 数据 ERP 数据 MES 数据 检验数据 设备数据 数据源 DCS 数据 工业大数据架构 大数据应用 大数据处理 工艺优化 质量提升 产线故障预测 预测性维修 效率提升 可视化监控 事务型数据 MPP 数据库 HADOOP OLTP 数据仓库 元数据 索引 列存储 粗粒度索引 数据压缩 层处理，传统的神经网络机器学习算法依赖于一个输入一个输出一个隐 藏的浅层神经网络学习，而深度神经网络是在一个以上的隐藏层学习。 模型与数据 异常检测 事件处理 环境分析 人机协同 能效增强 质量强化 实时数据处理 历史数据处理 模型分析实时数据检测设备 状态、预防设备故障、优化 生产过程、提升产品质量、 能效增强、人机协同。 通过对历史数据清洗整合， 进行模型的训练，优化模型 参数，进行更加有效的生产 层处理，传统的神经网络机器学习算法依赖于一个输入一个输出一个隐 藏的浅层神经网络学习，而深度神经网络是在一个以上的隐藏层学习。 模型与数据 异常检测 事件处理 环境分析 人机协同 能效增强 质量强化 实时数据处理 历史数据处理 模型分析实时数据检测设备 状态、预防设备故障、优化 生产过程、提升产品质量、 能效增强、人机协同。 通过对历史数据清洗整合， 进行模型的训练，优化模型 参数，进行更加有效的生产

............. 43 5.1 数据融合技术............................................................ 43 5.2 大数据处理技术....................................................... 50 5.3 数据安全与隐私保护技术..................... 发生数据故障时， 能够在最短时间内从备 份数据中恢复业务 数据， 保障数据空间的正常运行。 4.1.3 数据处理层 对采集到的数据进行全面 、深入的清洗 、转换 、集成等预 处 理操作， 去除数据中的噪声 、错误和重复数据， 统一数 据格 式和编码， 提高数据质量 。运用先进的大数据处理技 术， 如 Hadoop 、Spark 等， 对大规模数据进行高效处理和分析 ， 挖掘数据背后的潜在价值， 、规格等核心数 据在整个产 业链中的一致性， 避免因数据不一致导致的业 务混乱和决策 失误。 大数据处理框架 ：运用 Hadoop 和 Spark 等大数据处理框 架，对大规模的新材料数据进行分布式处理和分析。Hadoop 通过 MapReduce 编程模型实现对海量数据的并行处理， 将数据处理任务分解为 Map 和 Reduce 两个阶段， 分别 在集群的多个节点上并行执行，