某市中医院后勤 综合运行管理 技术建议书(初步) 目录 第 1 章 项目概况及需求....................................................................................................................4 1.1 项目概况............................. 从医院现场水电班组李班长了解到医院现有 1 套中央空调自动控制系统监 控包含两台中央空调冷水主机的冷水机房。空调末端空调箱&新风机组系统、 送排风系统、净化空调系统、给排水系统及照明系统、医用气体系统、热水系 统均仅初步了解到设备的基本情况，自动控制情况不详。待进一步设计详细方 案时需现场走访。 本部综合楼的中央空调为两台 1600Kw 的冷水机组，一用一备，仅在夏天 负荷最高时少量时间存在同时开启两台主机的可能。6 馈制动单元，不仅可回收制动产生的能量，还可降低系统发热量，达到节能效 33 某市市中医院后勤设备综合运行管理技术建议书 果。 4.4.7 照明系统监控 目前照明系统回路情况以及监控回路并未有深入的了解，据现场初步了解， 院方照明系统存在以下几个问题：  依赖人力：季节做时间调整、室内照明开闭依赖人工现场控制，随意 性强；  管理不便：回路分布十分分散，不便集中管理和统一控制；  能源

2023 年 xxx 市新型智慧城市建设项目 初步设计与投资概算 总册 建设单位：xxx 市政务服务数据管理局 编制单位： 二○二三年一月 xxx 市新型智慧城市建设项目初步设计与投资概算-总册 目录 第 1 章 项目概述 ............................................................................ .........................................................................37 第 I 页 xxx 市新型智慧城市建设项目初步设计与投资概算-总册 5.5 智慧乡村............................................................................... II 页 xxx 市新型智慧城市建设项目初步设计与投资概算-总册 7.2 人员培训...............................................................................................................77 第 II 页 xxx 市新型智慧城市建设项目初步设计与投资概算-总册 第 8 章 项目实施进度

项目编号： 某市智慧城市移动服务及应用平台 项目建设初步设计及概算 建 设 方 案 XX 市智慧城市移动服务平台建设项目初步设计及概算 目录 1 项目概述.................................................................................................1 1.1 项目名称...... 技术先进，集中管理....................................................................22 I XX 市智慧城市移动服务及应用平台建设项目初步设计及概算 2.3.5 集约建设，高效运作....................................................................23 2.4 现状及存在的问题 创新创业服务建设需求................................................................40 - II - XX 市智慧城市移动服务及应用平台建设项目初步设计及概算 3.3.4 周边查询服务建设需求................................................................40 3.3.5 宣传互动服务建设需求

出符合要求的候选人，显著减少人工筛选的时间和成本。 Deepseek 技术的优势主要体现在以下几个方面： - 高效性： 传统的简历筛选通常需要 HR 人员逐一阅读和评估，而 Deepseek 可以在几秒钟内完成数百份简历的初步筛选。 - 准确性：通过深度 学习模型的持续优化，Deepseek 能够精确匹配候选人资质与岗位 需求，减少误筛和漏筛的情况。 - 可扩展性：无论是小型企业还是 大型集团，Deepseek 下、主观性强和成本高昂等问题。以一家中型企业为例，其人力资 源部门每月平均接收约 1000 份简历，而实际需要筛选出符合岗位 要求的候选人进行面试的约为 100 份。这一过程中，人力资源专员 需要耗费大量时间进行初步筛选，平均每份简历的初步筛选时间为 3 分钟，这意味着每月仅简历筛选环节就需要投入约 50 小时的人 力资源。 此外，传统筛选方法存在显著的主观性，不同筛选人员对简历 的评价标准可能存在差异，这不仅影响筛选的公正性，也可能导致 AI 技术，如深度学习和自然语言处理，来辅助简历筛选。这种技术可 以快速处理大量数据，通过分析简历中的关键词和工作经验，自动 匹配职位要求，从而大幅提高筛选效率。例如，引入 AI 筛选系统 后，初步筛选时间可以从 3 分钟减少到 30 秒，显著提高了人力资 源部门的工作效率。 然而，AI 技术的引入也带来了新的挑战，如技术成本、系统维 护和数据安全等问题。因此，企业在考虑引入此类技术时，需进行

是关键，包括但不限于企业内部的文档数据、互联网公开数据、第 三方数据库以及用户生成内容。对于每种数据来源，需建立明确的 数据采集标准和流程，确保数据的合法性和合规性。 数据采集完成后，需进行初步的数据清洗。这一步骤包括去除 重复数据、纠正明显的错误、填补缺失值以及统一数据格式。例 如，对于日期格式不一致的情况，需将其统一为 ISO 8601 标准格 式。同时，对于文本数据，需进行分词、去除停用词、统一大小写 采集，则可使用批处理工具（如 Apache NiFi、SQL 导出工具）进 行批量处理。 为保证数据采集的效率和准确性，建议采取以下措施：  数据清洗与预处理：在采集过程中，建议对数据进行初步清洗 和预处理，如去除重复数据、处理缺失值、标准化数据格式 等。这能够减少后续数据处理的工作量，并提高数据质量。  数据存储与备份：采集到的数据应按照统一的存储规范进行保 存，并定期备份。建议使用分布式文件系统（如 AI 大模型的训练提供坚实的数据基础。 2.2 数据清洗与预处理 在知识库数据处理中，数据清洗与预处理是确保数据质量的关 键步骤，直接影响后续 AI 大模型训练的效果。首先，需对原始数 据进行初步检查，识别出缺失值、重复数据、异常值以及格式不一 致等问题。针对缺失值，可以根据数据特征选择插值、删除或填充 默认值等策略。对于重复数据，应进行去重操作，确保每条数据的 唯一性。异常值的处理则需结合业务逻辑，采用统计方法（如

泄露或滥用。同时，系统将建立完善的数据审计机制，确保数据使 用的合规性和透明度。 为更好地实现上述目标，项目将分阶段实施： 1. 初期阶段：完成 AI 大模型的基础架构设计和数据接入，重点 解决市民诉求的自动化分类和分配问题，初步实现民意诉求的 快速响应。 2. 中期阶段：优化 AI 模型的算法和性能，提升诉求处理的准确 性和效率，同时引入多维度数据分析功能，为政府决策提供更 精准的支持。 3. 后期阶段：全面推广 益增长，尤其是 在投诉、建议、咨询等民生问题处理上，现有的传统人工处理模式 已难以满足时效性和精准性的要求。通过 AI 大模型的应用，能够 实现对市民诉求的自动化分类、智能匹配处理部门，并生成初步解 决方案，从而大幅缩短响应时间。 其次，城市管理部门需要通过数据驱动的方式优化资源配置和 决策流程。AI 大模型能够对海量市民诉求数据进行深度挖掘，识别 高频问题、热点区域以及潜在风险，帮助决策者制定更具针对性的 据。对于结构化数据（如数据库中的表格数据），采用 ETL（Extract, Transform, Load）工具进行抽取和转换；对于非结 构化数据（如文本、图像、视频），则通过自然语言处理（NLP） 和计算机视觉（CV）技术进行初步解析与特征提取。此外，为保证 数据采集的合规性，模块将遵循相关法律法规，对敏感信息进行脱 敏处理，并支持数据权限管理。 数据处理模块则负责对采集到的原始数据进行清洗、去重、补 全与标准化。清

记录 4. 结果（Result）：确定事故原因，明确责任方，提出整改措施 提示词模板 作为工程质量事故调查专家，请按照以下框架进行分析： 1. 情境：[工程项目]发生的[质量事故]背景和初步情况 2. 问题：详细描述存在的具体问题： - 问题现象 - 问题范围 - 潜在影响 - 紧急程度评估 3. 行动：请系统审查： - 设计文件合规性 - 施工过程关键节点记录 现智慧造 “ 价。在对话框中输入类似 根据[具体项目名称]的工程规模和设计要求等信息， 估算工程造价 ”的问题。模型会基于本地知识库中已有的类似项目数据、造价指 标以及相关政策法规，给出初步的造价估算结果，并提供参考依据和数据来源， 将已有的本地相关文件重新嵌入到向量数据库进行问答，如造价估算问答推理思 考过程所示。 图 5-3 造价估算问答推理思考过程 造价估算问答推理思考过程，推理结束后，再将结果输出 提供的工程设计图纸（PDF 或图片格式），DeepSeek 会基于本地知识库中已有 的 投标文件范本、相关的工程量计量规范及计价规范、施工规范、验收规范、 35 费用 35 定额、施工定额等，给出初步的投标文件，含施工方案、平面布置图以及进度 计 划等，如 图 5-5 工程投标书编制的问答推理思考过程所示（部分）。 图 5-5 工程投标书编制的问答推理思考过程 从造价估算问答推理思考过程，推理结束后，再将结果输出，如图

重大问题的决策。有关项目的承担单 位也都成立项目监督小组，负责监督项目的实施、管理和检查评估工作，从而在组织 上保证了本公司项目开发的正常实施。 1、对项目进行前期调查、收集整理相关资料，制定初步的项目可行性研究报告，为决 策层提供建议。协同配合制定和申报立项报告材料。 2、对项目进行分析和需求策划。 3、对项目的组成部分或模块进行完整系统设计。 4、制定项目目标及项目计划、项目进度表。 1 需求分析 47 1.1 与用户交流 10 1.2 制定初步需求 12 1.3 由用户对需求提出意 见 5 1.4 参照用户意见完善需 求 8 1.5 交由用户确定需求 3 1.6 最终确定需求 9 项目计划 制定 51 25500 2 项目计划制定 51 2.1 制定初步计划 10 2.2 对初步计划进行审核 18 2.3 根据审核结果对计划 进行修改

。生成式大 模型通过自然语言处理、图像生成等技术，可以在多方面为医疗应 用提供支持。 首先，生成式大模型可以应用于临床诊断辅助。通过分析患者 的症状、实验室结果及影像学资料，这些模型能够生成初步的诊断 建议。这不仅提高了诊断的准确性，还可以减少医生的工作负担。 基于以往的病例数据，模型能够识别趋势和模式，从而为疾病的早 期发现和预防提供数据支持。 其次，在治疗方案的制定过程中，生成式大模型同样具有重要 生成式大模型在医疗场景中的潜力。 首先，在医学图像分析方面，AI 生成式大模型被用于处理和解 读医学影像，如 X 光片、CT 和 MRI。某些医院引入了基于深度学 习的大模型，能够在短时间内提供初步的诊断意见，大幅提高了工 作效率。例如，一家医院通过使用 AI 系统分析胸部 X 光片，发现 早期肺炎病例的准确率达到 95%以上，这一效果显著地提高了医务 人员的工作效率并减轻了负担。 其次，在临床决策支持系统中，AI 的治疗方案和健康管理建议。这样的服务不仅提升了患者的满意 度，也对治疗的有效性产生了积极影响。 此外，在提高医疗效率方面，AI 生成式大模型能够在多个环节 中优化流程。例如，在预约挂号、问诊初步筛查流程中，可以通过 模型自动处理患者的描述-症状匹配，从而安排合适的专家进行进 一步诊疗。这不仅减少了患者的等待时间，也提高了医生的工作效 率。 为了更具体地体现医疗场景的需求分析，可以列出以下几个关

深入人心，绿 色建筑和智能建筑的兴起，工程造价需要考虑的因素更加多元化， 传统的造价模型难以全面覆盖这些新兴需求。 在技术层面，尽管 BIM（建筑信息模型）和云计算等技术在工 程造价中得到了初步应用，但其潜力和效益尚未完全释放。BIM 技 术虽然在项目设计和施工阶段提供了强有力的支持，但在造价管理 中的应用仍需进一步深化，特别是在数据集成和自动化处理方面。 云计算则为大数据分析和远程协作提供了可能，但在实际应用中， 据设计图纸 和技术规范，详细列出工程项目中所有分部分项工程的名称、单位、 数量和计算规则。在此过程中，DeepSeek-R1 大模型可以通过智 能识别技术，自动提取设计图纸中的关键信息，并生成初步的工程 量清单，显著提高工作效率并减少人为错误。 为确保清单的完整性，需对模型生成的清单进行人工复核。复 核内容包括但不限于：项目是否遗漏、工程量计算是否准确、计量 单位是否符合规范等。同时，模型能够根据历史数据和工程类型， 质，自动匹配最合适的清单模板，并根据历史项目数据，推荐合理 的工程量预估范围。对于特殊材料或工艺，模型还可以提供市场价 格趋势和供应商信息，为决策提供支持。 为提高清单编制的透明度和可追溯性，建议采用以下工作流程： 1. 模型初步生成清单并提交给项目团队。 2. 团队进行复核和调整， 重点检查异常数据。 3. 模型根据复核结果进行二次优化，并生成 最终清单版本。 4. 最终清单通过审核后，进入预算编制阶段。 通过上述流