..........................................................................................49 5.3 数据处理模块................................................................................................ 通过这一技术，稽查人员可以更准确地定位高风险企业或个人，减 少漏查和误查的可能性，确保税务稽查的公正性与权威性。 第三，降低稽查成本。智能化系统的引入可以减少对人力的依 赖，优化资源配置。通过自动化的数据处理与分析，稽查人员可以 将更多精力集中于高价值案件，避免资源浪费在低风险或无风险的 事务上，从而降低整体稽查成本。 此外，该系统还将提升税务部门的合规管理水平。通过对税务 数据的实时监控与分析，系统能够及时发现并预警潜在的合规风 提升税务管理的整体水平。 2. DeepSeek 技术概述 DeepSeek 技术是一种基于深度学习和自然语言处理（NLP） 的智能分析工具，旨在通过大数据和人工智能技术优化复杂任务的 执行效率。其核心在于强大的数据处理能力和高效的算法模型，能 够从海量数据中提取有价值的信息，并进行智能化的分析和预测。 在税务稽查领域，DeepSeek 通过集成多维数据源，包括企业 财务数据、税务申报记录、行业趋势分析等，构建了一个全面的数

极为迫切。 然而，东部地区在数据处理过程中面临着严峻的挑战——电力紧张且 成本高昂。电力作为数据处理的关键支撑，其短缺和高成本严重制约 了东部数据中心的发展。 与之形成鲜明对比的是，西部地区拥有丰富的电力资源，且电价 相对经济实惠。这一得天独厚的优势使得西部地区成为了数据处理的 ●理想之地。因此 ，“东数西算”战略应运而生，旨在将东部地区产生 的数据处理任务有序、高效地转移到西部数据中心进行处理。这不仅 中心进行处理。这不仅 能够充分利用西部地区的电力资源优势，降低数据处理成本，还能促 进西部地区的数字经济发展，实现区域间的优势互补和协同发展。 4.1.2 目标效果 在东数西算场景里，“数据跟随任务走，流量匹配数据传”是提 升效率的重要理念。任务启动时，所需数据同步就位，精准贴合任务 流程，为其提供支撑。与此同时，流量依据数据的规模、 存储类型 及传输紧急程度进行适配，保障数据快速、稳定传输，让任务执行全 根据算网用户的多样化需求，算网协同调度平台利用资源调配能 力精准匹配数据处理应用与西部具有合适价格、算力和存储条件的算 网资源，实现应用的高效部署，确保业务的稳定运行和成本的有效控 制。 21  数据迁移保障 通过定制化的确定性广域网，算网协同调度平台为东部数据的迁 移提供可靠的网络通道，确保数据能够安全、快速地从东部数据中心 迁移到西部数据处理应用所在的算网资源，保障数据的完整性和可用 性。

3.2.1 数据采集模块.............................................................................27 3.2.2 数据处理模块.............................................................................29 3.2.3 模型训练模块... 随着业务规模的扩大，企业面临数据量激增的挑战，传统的分 类方法已难以满足高效的运营需求。因此，利用 AI 大模型进行自 动化的数据分类，能够显著降低人工成本，并提高分类的准确性和 效率。该系统将基于深度学习和机器学习技术，结合大数据处理的 能力，确保能够实时响应企业需求。 该流水分类系统主要设计目标包括： 1. 提高数据分类的自动化程度，降低人工干预。 2. 提升分类准确性，减少误分类带来的影响。 3. 提供实时响应能力，以应对快速变化的市场环境。 负责接入来自不同来源的数据，包括结构化和非结构化 数据。 数据处理模块 对接入的数据进行清洗、归约和特征提取，为模型输入 做准备。 模型推理模块 调用训练好的 AI 大模型进行实时分类。 结果反馈模块 收集用户反馈与分类结果，以用于模型的持续优化。 可视化展示模块 将分类结果以图表、报表的形式直观展示给用户。 综上所述，AI 大模型流水分类系统的设计方案将有效提升企业 数据处理的自动化水平和准确性，优化资源配置与决策支持，增强

术手段，全面提高煤矿安全管理水平，如表 2 所示。 在数据处理方面，利用大数据平台的强大计算能 力，结合数据清洗、去噪和标准化技术，确保采集的 数据符合预设的质量标准。通过构建统一的数据处理 框架，将不同来源和类型的数据进行整合，形成具有 高度一致性的可用数据集。 表 2：基于大数据的煤矿安全监测与预警系统优化实验数据 具体数据处理过程如下： 1、数据清洗与去噪 数据清洗的目标是去除异常值、缺失值、冗余数 滤波） Kalman 滤波是一种最优估计算法，能够有效去除 数据中的噪声，其基本公式为： 其中： 为当前状态的估计值； 监测设备 监测参数 数据采集 频率 (Hz) 采集数据 范围 数据处理方法 清洗后的 数据值 预测结果 风险评 估等级 数据来源 传感器 A 气体浓度 10 0.1ppm - 5.0ppm 数据清洗、去噪 0.8 ppm 高风险 高 井下气体传感 器 传感器 另一个难题。煤矿安全监测系统需要处理来自多个数 据源的大量数据，包括实时监测数据、历史数据、地 理信息以及视频监控数据等。这些数据量庞大且复杂， 传统的数据处理方法难以满足实时分析的要求。如表 3 所示，因此，采用分布式计算平台和并行处理技术， 能够大幅提高数据处理效率。另外，机器学习和深度 学习算法的引入，能够帮助系统更好地从复杂数据中 提取有价值的信息，从而提高预警的准确性和时效性。 表 3：基于大数

通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关 IT 系统的建设和运行效率 通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关 IT 系统的建设和运行效率 5. 改善数据质量 照据生命周期规 划，统一将过期数 据归档 到历史 数据 归档 区 处理对象 实现技术 实现功能 应用场景 Page 18 大数据分析平台总体架构——流程调度层批量处理流程  批量数据处理由流程调度层部署的自 定义开发 WorkFlow 组件调度运行  整个流程主要完成如下工作： 1. 获取业务系统结构化数据，存 入临时数据区 2. 获取企业内外部非结构化数 据，并进行结构化处理，存入 / 追加） 4. 按照主题数据模型整合数据并 生成汇总 5. 数据加工计算后，结果交付到 数据集市，支持分析类应用 Page 19 大数据分析平台总体架构——流程调度层实时数据处理流程  实时数据处理强调的是实时或准实时获 取并处理数据，通常采取消息队列等技 术构建“数据流”  整个处理流程由流程调度层部署的自定 义开发 WorkFlow 组件调度运行  整个流程主要完成如下工作：

..........................................................................................15 2.2 数据处理层..............................................................................................17 计算层是大模型底座的核心，主要负责模型的训练、推理和优 化。采用高性能计算集群和分布式计算框架，支持大规模并行计 算，提升模型训练效率。为了提高模型推理的速度和准确性，引入 边缘计算和云端协同机制，实现实时数据处理和分析。此外，计算 层还支持动态资源调度，根据业务需求自动分配计算资源，确保系 统的高效运行。 服务层提供标准化的 API 接口和微服务框架，支持业务的快速 开发和集成。通过服务治理和监控机制，确保服务的高可用性和可 构建和部署。应用层还提供智能分析和决策支持功能，帮助园区管 理者实现科学决策和高效管理。 为提升系统的整体性能，架构设计中引入了以下关键技术： - 分布式存储与计算：实现海量数据的高效处理。 - 边缘计算与云端协同：提升实时数据处理能力。 - 动态资源调度：优化资源利用效率。 - 微服务架构：提高系统的灵活性和可维护性。 通过以上设计，大模型底座能够为工业园区数字政府提供强有 力的技术支撑，实现业务的智能化、高效化和可持续发展。

算法和数字孪生技术，提供从数据采集到处理、展示的闭环解决方案。提供数据 实 时监测 AI 预警监测能力，实现桥梁隧道的安全运行和健康运维。 ● 实时采集多源数据， ● 全面覆盖各类传感器和设备； ● 高效的数据处理与分析， ● 确保数据的准确性和及时性。 ● 直观的数字孪生技术支撑， 提供全方位的业务洞察； ● 数据驱动的决策支持系统， 提升管理效率和决策质量。 ● 先进的 Al 算法， 境和视频监控等感知终端， 实时采集静态、动态、环境、载荷等信息。 ■ 即时推送监测的安全预警信息，展示桥梁隧道结构健康告警信息和历史运行数据。系统提供实时数据采集、趋势分析和异常预警， 运用大数据处理能力、健康评价方法和桥梁隧道养护方法对桥梁隧道进行结构运行评级，辅助提升桥梁安全保障水平。 整合各种传感器和监测设备，对桥梁隧 道整体状况的实时监测和感知。这包括 监测桥梁隧道的结构变化、荷载情况、 数据存储与管理子系统 车辆载重监测系统 数据处理与分析子系统 安全预警与评估子系统 数据层 数据采集 数据汇聚 数据整合 数据处理 数据挖掘 数据分析 数据管理 数据治理 服务整合 传输层 4G/5G

园区管委会 园区物业 集团公司 系统集成商 能源服务商 电力总包 企业 APP 企业能源管控平台 燃气表 冷热量表 火灾探测器 摄像头 数据处理 数据存储 数据交互 流量计 烟雾传感器 运营层 展现层 智能电表 智能照明 远传水表 压力计 WEB ( 一 ) 能 源 供 应 电力监控、电力运维 保障变电所安全、稳定、经济运行，解决运维难的问题 适用不同行业不同地区的碳核算，可扩展新的核算指 南 • 根据产量、减排指标等核算碳配额，提前规划碳资产 • 生成完整的碳排报告 碳资产管理 数据处理系统，提供基础服务 碳资产管理驾驶舱 为客户提供数字化服务，全局掌握碳排放情况。 碳排核算 - 核算清单 核算各环节碳排放，生成核算清单。 点，通过多种方式快速提醒相关人员干 预 切除，保证能源供应安全。 节能降费 提供容需量电费统计 ，帮助企业降低基本 电费。为调整负载、削峰填谷、无功补偿 等节能改造提供数据支持。 企业能源管控平台 数据处理平台 智能物联网感知平台 展现层 WEB APP

............................................................................................30 1. 数据处理与存储............................................................................................... 市场需求，并自动调整采购计划，以确保供应链的高效运转。 其次，商务 AI 智能体的应用不仅限于单一的业务环节，而是能 够贯穿整个企业价值链。从市场营销到财务管理，从人力资源管理 到产品研发，AI 智能体都能够通过智能化的数据处理和分析，帮助 企业实现精细化管理和创新驱动。例如，在市场营销中，AI 智能 体可以通过社交媒体数据分析，识别潜在客户群体，并精准投放广 告，从而提高市场推广的效率和效果。 在设计和实施商务 智能体的应用能够显著优化业务流程、提升决策精准度并降低成 本。 在当前的市场环境中，企业不仅需要处理大量的数据，还需要 实时分析这些数据以做出快速的业务决策。AI 智能体通过其强大的 数据处理能力和智能分析功能，能够帮助企业实现数据驱动的决 策， 从而提升运营效率。例如，在供应链管理中，AI 智能体可以通过预 测分析优化库存水平，减少资金占用；在客户服务领域，智能客服 系统能够全天候响应客户需求，提升客户满意度。

监控系统在引入 AI 大模型后，犯罪发生率同比下降了 12%，进一 步提升了市民的安全感。  数据处理与分析：提升城市治理精准性，优化交通拥堵管理。  市民服务响应：缩短响应时间，提高服务满意度。  公共安全监控：降低犯罪率，增强城市安全感。 综上所述，AI 大模型通过其在数据处理、自然语言处理及图像 识别等领域的技术优势，为智慧城市建设提供了切实可行的解决方 案，显著提升了城市治理能力与公共服务水平。 是确保系统顺利运行和高效服务的关键环节。首先，系统需要具备 强大的数据处理能力，能够实时采集、存储和分析来自多个渠道的 民意数据。这些数据可能包括市民反馈、社交媒体评论、热线电话 录音等，数据格式多样，既有结构化数据也有非结构化数据。因 此，系统应支持大规模数据的高效处理，尤其是在高并发的情况下 保持稳定性和响应速度。 在数据处理的基础上，系统需要具备先进的自然语言处理 （NLP）能力。这 和可扩展性。每个功能模块都应独立部署，便于后续的维护和升 级。同时，系统应支持云原生技术，充分利用云计算的弹性资源， 以应对业务高峰期的需求。 以下是一些关键的技术需求总结：  高效的数据处理能力，支持大规模并发请求；  先进的 NLP 技术，实现文本分类、情感分析等功能；  多语言支持，适应不同语言背景的市民；  可解释的 AI 模型，确保决策过程透明；  严格的数据隐私保护措施，遵循相关法律法规；