会借助互联网医院和智能化的手段得以加快发展。 案例 1 | 基于知识图谱的新冠肺炎防护问答助手，离智能更近一步 疫情爆发初期，大量患者对病情知识匮乏，出于对自身症状的恐慌到医院就医， 人群聚集引起交叉感染风险。因此，短时间内正确地将大量疫情信息及预防措 施以简单易懂的方式向民众科普，正确引导患者就医，消除恐慌心理，是当务 之急。 同时，在这次疫情中，慢病患者是致死率最高的群体之一，如何做好自我防护， 是大量慢病患者最关心的问题。 者非常多，医院每天 CT 检查近千例，患者需要排队几个小时等待检查，交叉 感染的风险巨大。 因此 AI 的介入势在必行。体素科技希望通过 AI 分析异常病例和重症病例，帮 助医生更快速准确完成评估，在更短时间收治和处理肺炎影像表现患者，尽量 降低医疗场所内交叉感染风险。 新冠肺炎是肺炎中的一种病毒性肺炎。体素 CT 全病种解决方案基于数千例的 肺炎患者病例建立，其磨玻璃-斑片影检测功能和定量分析功能已经可以高敏感 进行分诊，优先阅片缩短等待报告的时间，减少交叉感染的风险； 同时可进行全自动前后片对比和疗效评估，帮助医生精确评估病情进展与疗效。 通过风险评估给出对阅片优先级建议，优化放射科检查流程，减少高风险患者 的检查等待时间，在更短时间收治和隔离影像表现可疑的患者。 肺部 CT 全病种解决方案保留原系统针对肺结节、肺气肿、肺大泡等肺内其他 慢性病灶的检出功能，能够对肺结节进行定量测量与风险评估，筛查 COPD 等 慢性肺部

整模型，提升筛选的准确性。 引入 DeepSeek 进行简历筛选的可行性主要体现在以下几个方 面： 1. 效率提升：传统简历筛选通常需要 HR 花费大量时间逐份阅 读，而 DeepSeek 可以在短时间内处理数千份简历，显著缩 短筛选周期。 2. 客观性增强：AI 系统基于数据驱动，避免了人为偏见的影 响，确保筛选过程的公平性与一致性。 3. 精准匹配：通过深度学习算法，DeepSeek 等 AI 工具，不仅可以提高筛选的准确性和效率，还可 以通过数据驱动的方法优化整个招聘流程。 具体而言，DeepSeek 通过以下几个方面提升了简历筛选的可 行性和效果： - 高效性：能够在短时间内处理数千份简历，显著缩 短招聘周期。 - 准确性：通过深度学习和模式识别，准确匹配职位 要求和候选人背景。 - 一致性：减少人为偏见，确保所有候选人都 基于相同的标准进行评估。 结果优化：结合上下文理解和领域知识库，对匹配结果进行优 化和调整，确保推荐结果的准确性。 5. 反馈机制：根据招聘人员的反馈，持续优化匹配算法和权重设 置，提升系统的自适应能力。 通过上述流程，Deepseek 能够在短时间内处理大量简历，并 生成高质量的匹配结果，显著减少招聘人员的工作负担，提高招聘 效率。同时，系统还能够根据不同的职位需求和行业特点，提供个 性化的匹配方案，确保每个职位都能找到最合适的候选人。

效率突破 油泥模型迭代周期从 8 周压缩至 2.5 周。通过生成式设计系统的应用， 大大缩短了油泥模型的迭代周期，提高了研发效率。生成式设计系统能够快 速 生成多种设计方案，设计师可以在短时间内对这些方案进行评估和选择， 避免 了传统设计方法中反复修改和调整的过程。同时，虚拟仿真平台的应用 也减少 并实时检测脚本合规性（如报文 ID 冲突、信号精度超差） 。在复杂场景测 试 中，该助手可动态生成 规范（色彩饱和度 ±5% ）。 视频生产引擎 调用三维车模库，结合风格化模板输出 15 秒短视频。视频生产引擎可以 快速生成高质量的营销视频，满足市场的宣传需求。利用三维车模和模板，在 短时间内生成吸引人的宣传视频，提高营销效果。视频生产引擎还可以根据不 同的营销目标和受众，对视频进行个性化定制，如添加不同的音乐、字幕和特 效等。在汽车营销中，视频是一种非常有效的宣传手段。例如，某车企通过视 大模型将为用户提供相关章节的内容，帮助用户快速找到所需的信息。 落地成效 全链路响应 端到端语音链路优化技术的应用，使座舱的全链路响应速度降至 1.5 秒内， 大大提高了用户的使用体验。用户发出指令后，系统能够在短时间内做出响应 并执行相应的操作，减少了用户的等待时间。例如，当用户说出“打开天窗” 时， 系统能够在 1.5 秒内完成天窗的打开操作，让用户感受到快速、便捷的交 互 体验。在实际

厂中的通信技术主要有基于互联网的技术，如基于互联网协议 的服务、虚拟专用网络、电力线路载波技术和无线技术。 虚拟电厂系统指令自动分配技术 通过分析往年的电网负荷数据与电网负荷曲线，总结电网负荷曲线特征；根据负荷 短时、超短时响应可信容量预测技术，预测电网不同运行场景下多种资源响应的可 信容量；针对电网的调控目标，基于多种资源的可信容量，自动分解为每种资源的 调控指令；建立公共资源非工空调负荷响应可信容量与调峰指令方案的对应关系，

历史数据管理模块、 系 统管理模块。 预警预报核心技术能力——智能网格化降雨预报 优势二 模式解释应用提高数值预报结果的可 风速 / 风功率预报 雷电预报 图像识别智能监测 卫星火点监测 短时临近预报 山洪灾害核心技术能力—— AI 智能算 法 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 」 天气系统自动识别 智慧防汛短信预警大数据支撑平台建设 智慧防汛短信预警大数据支撑平台建设 葫芦河是渭河上游北岸的一条较大支流 大气物理学、激光制导、机载激光 测绘（ ALSM ）和激光高度计。 无人机载激光雷达技术获取空间信息的速度快，效率高，作业安全。机载激光雷达 技术通过飞行器的飞行和激光脉冲的扫描完成探测工作，能在短时间内获取大区域、 大范围的地表空间信息，工作效率较高。和传统的人工测量的技术手段相比，极大 地减少了工作量，缩短了外业测量的时间，提高了探测工作的效率。 河堤变形及渗漏监测无人机激光雷达解决方案 小时完成三维点云模型构建，而倾斜摄影测量的方式需要 2- 5 天才可构建，激光雷达能够大大缩减工作周期，为一线救灾有力指挥依据。 无人机 + 激光雷达应用技 术 在河堤测绘中采用摄影测量技术，具有操作便捷以及高效性的特点，能够在短时间完成较大的工作量。随着 我 国信息技术的提高，摄影测量技术也得到了很大的发展，在实际工作中，通过摄影测量技术可以根据任务 随时 工作，操作简单，工作成本较低，且能够适应各种地区的测绘，不会受到平面的影响。同时摄影测量技

的网络维护操作、或升 级调试等行为引发网络功能异常、甚至信令风暴和大面积服务中断。 过载是主要现象。占比约69%，通常因局域异常未能及时恢复或隔离，再加上 4/5G智能终端永远在线的设计，导致短时间内反复重试引发过载。 语音和数据业务会同时受影响。占比约88%，因语音和数据业务强耦合设计， 一方面语音业务都是基于IMS承载的，当数据业务发生故障，语音业务也将遭受 牵连；另一方面因为终端 复能力。 当前许多网络在面临大规模故障时，无法保证服务的连续性，恢复过程缓慢。  做好基础容灾备份，避免二次危机：部分运营商因缺少冗余设计，导致 灾难发生时业务无法平滑迁移至备用路径或系统，短时信令冲击引发二 次危机，故障影响范围持续扩大、定位复杂度进一步增加，恢复时间延 长。  做好风险化解，避免大面积瘫痪故障：数据网元（例如UDM、HSS）作 为移动通信网核心所在，该设备的故障将引发超大规模的用户重注册、

 高温高压环境： 蒸汽管道内存在高温高压蒸汽，人工巡检面临较大的危险； 线路复杂： 蒸汽管道布线复杂，高空管道人工难以巡查； 人眼识别漏点困难： 蒸汽管道漏汽一处漏点可能伴随多处冒汽，人工难以短时 间寻找真正漏点位置； 无人机巡检作业   灵活巡查： 无人机搭载多传感器相机可对复杂布局的管道进行各个方位巡检； 红外成像定位漏汽点： 无人机红外热成像能快速查找到温度最高点，从而判定 4G/5G 、 Wi-Fi 等无线网络，各自都有一套 单独的网管且不互通 ，增加客户 的采购成本和管理成本 设备厂商提供的设备级网管 EMS ，无法做到 跨厂商 、 端到端 、 定制化 ，出了问题也很难在短时间内定位故障并解决 特别对于 5G 网络，涉及基站、传输、核心网、终端等多个节点，企业不具备运维管理能力，一般外包给运营商 60 产品定义及功能  5G 融合网管系统定义 − 5G 融合网管系统作为

系统集成了多源数据采集、智能算法分析以及个性化推荐功能，能 够根据企业需求和候选人背景实现精准匹配。其核心技术包括自然 语言处理（NLP）、机器学习（ML）以及深度学习的协同过滤算 法，确保在短时间内从海量简历中筛选出最合适的候选人。 系统的主要功能模块包括数据预处理、特征提取、模型训练以 及推荐引擎。数据预处理模块负责清洗和标准化来自不同渠道的简 历和岗位信息，确保数据质量；特征提取模块通过分析候选人的教 （如 五年经验 或 硕士学历 ）进行筛选，而忽略了候选人的实际 能力、团队协作能力以及创新思维等软性指标。 此外，现有招聘系统在处理大量应聘者数据时，容易产生信息 过载问题。招聘人员可能需要在短时间内浏览数百甚至数千份简 历，导致重要的信息被遗漏，或者因疲劳而产生误判。尽管一些系 统引入了自动化筛选工具，但这些工具的算法往往过于僵化，无法 灵活应对不同职位的具体需求。 现有招聘系统在 似的岗位；而内容过滤则基于岗位描述和候选人简历的关键词匹 配，确保推荐的精准度。 为了实现这一目标，系统将采用分布式计算框架，如 Apache Spark，以处理大规模数据集。Spark 的并行计算能力和内存优化 特性能够在短时间内完成复杂的数据处理任务，提升了系统的响应 速度。此外，深度学习模型如 BERT 将被用于自然语言处理任务， 以更准确地解析岗位描述和简历文本，提取关键特征。  技术架构：系统采用微服务架构，各个模块如数据采集、特征

升稽查工作的效率和准确性。 在这一背景下，DeepSeek 技术的引入为税务稽查提供了新的 可能性。DeepSeek 作为一款先进的人工智能工具，具备强大的数 据处理能力和深度学习算法，能够在短时间内对大量财务数据进行 深度分析和模式识别。通过其智能化的分析引擎，DeepSeek 能够 自动识别异常交易、潜在的税务风险点，并为稽查人员提供精准的 风险提示和审计线索。这不仅大大提高了稽查工作的效率，还能够 此外，DeepSeek 技术还支持实时数据监控和动态更新，能够 根据最新数据源及时调整分析模型，确保结果的时效性和准确性。 例如，当某一企业的税务申报数据出现显著变化时，系统会自动触 发分析流程，并在短时间内生成更新后的风险评估报告。 通过以上流程，DeepSeek 技术不仅大幅提升了税务稽查的效 率，还显著降低了人工审核的成本和误差率。其灵活性和可扩展性 使其能够适应不同规模和复杂度的税务稽查需求，为税务部门提供 在税务稽查中的优势 DeepSeek 技术在税务稽查中的优势主要体现在其强大的数据 处理能力和智能化分析功能，能够显著提升稽查效率与准确性。首 先，DeepSeek 具备海量数据的快速处理能力，能够在短时间内完 成对纳税人财务数据、交易记录、税务申报等多维度信息的整合与 分析。通过其高效的算法模型，系统能够自动识别异常数据和潜在 风险点，减少人工排查的工作量。例如，在针对某大型企业的税务 稽查中，DeepSeek