项目编号： AI 大模型智慧工厂 MDC 项目 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景.......................................................................................................6 1.1 智慧工厂的定义与发展.......................... ...............................................7 1.2 AI 大模型的崛起....................................................................................9 1.3 MDC 项目的必要性与目标................................. ........................................................................................60 5.1 AI 大模型技术.....................................................................................63 5.1.1 机器学习算法

项目编号： 教育行业 AI 大模型 设 计 方 案 目 录 1. 背景与目标...................................................................................................6 1.1 教育领域的挑战...................................... ..............................................7 1.2 AI 大模型的优势....................................................................................9 1.2.1 提高学习效率....................................... 后端服务.....................................................................................46 3.2 AI 大模型选择.....................................................................................48 3.2.1 预训练模型选择标准

Deepseek 大模型在银行系统的部署 方案设计 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................6 1.1 项目背景.......................................... 172 1. 项目概述 在当前金融科技的迅速发展中，银行系统面临着处理大量复杂 数据和提供高效服务的挑战。为了应对这些挑战，本项目旨在部署 Deepseek 大模型，以提升银行系统的智能化水平和处理效 率。Deepseek 大模型，作为一种先进的 AI 技术，能够处理结构化 和非结构化数据，提供精准的预测和决策支持。 项目的主要目标包括提高客户服务质量、优化风险管理、增强 反欺诈能力 （KPIs），包括但不限于客户满意度、处理速度、错误率和成本效 益等。通过这些指标，我们可以对模型的效果进行量化评估，并根 据反馈进行必要的调整和优化。 总之，通过部署 Deepseek 大模型，我们期望能够显著提升银 行系统的智能化水平，为客户提供更加个性化、高效和安全的服 务，同时增强银行的风险管理和运营能力。 1.1 项目背景 随着金融科技的迅速发展，银行业务的复杂性和数据量呈现指

面向审计行业 DeepSeek 大模型操作指南 版本 1.0 | 适用对象：审计从业人员 南京审计大学 计算机学院大模型团队提供 2025 年 2 月 8 日 目录 1 DeepSeek 基本概况.............................................................................................. 日，专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术。 自成立以来，公司在 AI 领域取得了显著成果，主要使用数据蒸馏技术，得到更为精炼、有用的数 据。 2024 年 1 月 5 日，发布 DeepSeek LLM（深度求索的第一个大模型）， 目 前， DeepSeek-R1 、V3 、Coder 等系列模型已上线国家超算互联网平台。英伟 达称， DeepSeek-R1 是最先进的大语言模型，亚马逊和微软也接入 DeepSeek-R1 模型。 DeepSeek 大模型在多个基准测试中表现优异，尤其是在代码和数学任务 上，超 越了其他开源模型，甚至与领先的闭源模型（如 GPT-4 和 Claude-3.5- Sonnet ） 不相上下。 DeepSeek 被业界认为“ 以高性价比著称的 AI 模型服务商”，原因是这家公 司 的出现极大地降低了大模型训练和应用的成本，如该公司开发的 DeepSeek-

项目编号： DeepSeek 智慧政务数字政府大模型微 调 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景与目标............................................................................................6 1.1 项目背景................................. 政务场景和多样化的数据处理需求。为此，引入先进的人工智能技 术成为提升政务管理水平和决策效率的关键。DeepSeek 政务大模 型的提出，旨在通过大语言模型（LLM）的强大能力，实现政务数 据的智能化处理、分析和决策支持，从而推动政务管理的现代化转 型。 该项目的主要目标是通过对 DeepSeek 大模型进行微调，使其 能够更好地适应政务领域的特定需求。具体而言，微调后的模型将 具备以下能力：  面提供智能 化支持。  多语言支持：考虑到我国多民族、多语言的国情，模型需具备 多语言处理能力，能够支持不同语言环境下的政务处理需求。 为实现上述目标，项目将基于现有的 DeepSeek 大模型架构， 结合政务领域的特定语料和知识库，进行模型的微调与优化。微调 过程中，将重点解决以下几个问题： 1. 数据来源与质量：政务数据涉及多个领域，数据来源多样且质 量参差不齐。项目将建立统一的数据清洗和标注流程，确保训

................................................................................7 1.2 DeepSeek-R1 大模型简介.................................................................10 1.3 工程造价行业现状............... DeepSeek-R1 的意义.................................................................12 2. DeepSeek-R1 大模型的技术特点..............................................................14 2.1 模型架构................... 算和经验判断，不仅耗时费力，还存在一定的主观性和误差率。随 着建筑项目的复杂性和规模不断增加，传统方法已难以满足高效、 精准的造价需求。因此，引入先进的人工智能技术，特别是大模型 技术，成为提升工程造价效率和精度的关键路径。 DeepSeek-R1 大模型作为一种前沿的人工智能技术，凭借其 强大的数据处理能力和深度学习算法，能够在工程造价领域发挥重 要作用。该模型能够快速处理和分析海量的历史项目数据、市场行

AI 大模型赋能公共安全 整体解决方案 目 录 1. 引言 ............................................................................................................. 6 1.1 背景介绍 .......................................... .................................................... 8 1.2 AI 大模型在公共安全中的潜力 .......................................................... 10 1.3 文章目的 .................................................... 人工智能（AI）技术的迅速发展，尤其是大模型技术的成熟， 使得视频内容的智能挖掘成为可能。通过对视频监控数据的深度学 习和分析，AI 大模型能够实现对大量影像数据的实时处理和决策支 持，为公共安全管理提供强有力的支持。这一方案不仅可以提升处 理速度，还能减少人为因素的干扰，提高事件识别和响应的准确 性。 在这一背景下，建立一套基于 AI 大模型的视频智能挖掘应 用 方案显得尤

项目编号： 钢铁行业预测 AI 大模型 应 用 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 钢铁行业现状............................ .35 2.4.2 热处理与表面处理......................................................................37 3. AI 大模型应用的目标..................................................................................39 3.1 提高生产效率 技术带来的潜在转型机会。 在钢铁生产过程中，原材料采购、生产规划、设备维护、质量 监控和市场需求预测等环节均蕴含着丰富的数据资源。通过将人工 智能大模型应用于这些关键环节，企业能够实现数据驱动的决策与 优化，提升运营效率，降低成本并提高产品质量。具体而言，AI 大 模型可以在以下几个方面发挥关键作用： 1. 原材料智能采购：利用机器学习算法分析市场供需关系及价格 波动，帮助企业找到最佳的采购时机和供应商，降低采购成

项目编号： 铁路沿线实景三维 AI 大模型 应 用 方 案 目 录 1. 项目背景与目标............................................................................................6 1.1 铁路运输的重要性...................................... 1.2 现有铁路管理模式的不足.....................................................................9 1.3 实景三维 AI 大模型的优势..................................................................11 1.4 项目目标与愿景.............. 近年来，随着我国铁路运输业的快速发展，沿线的基础设施和 周边环境的管理与维护显得尤为重要。优秀的铁路沿线管理不仅能 够提高运输效率，保障安全，还能够促进沿线经济的发展。因此， 本项目旨在通过构建一个实景三维 AI 大模型，提升铁路沿线的管 理能力与服务水平。 该项目的背景主要基于以下几点： 首先，铁路沿线环境复杂多变，涉及到的设施包括轨道、信 号、桥梁、隧道等多种结构，周围环境也包括居民区、商业区等，

1.1 景区安防现状分析 景区安防作为旅游业发展的重要保障，近年来面临着日益复杂 的安全挑战。传统安防手段已难以满足现代化景区的需求，主要表 现为以下几个方面： 首先，人员密集场所的管理难度大。节假日和旅游高峰期，景 区客流量激增，传统的人工巡逻和监控难以全面覆盖，容易产生监 管盲区。例如，某 5A 级景区在国庆期间日接待量超过 10 万人次， 但安保人员仅有 200 人，安防压力巨大。 化的技术集成，实现景区安全的智能化、高效化和可扩展化管理。 系统采用分布式架构，基于云计算、边缘计算和物联网技术，结合 AI 算法和大数据分析能力，构建一个全方位、实时响应的安防体 系。系统分为感知层、传输层、数据处理层和应用层四大部分，各 层之间通过标准接口实现高效协同。 感知层作为系统的基础，主要由高清摄像头、红外传感器、无 人机、RFID 设备等前端采集设备组成，负责实时采集景区内的图 像、视频、声音和环境数据。为确保覆盖全面，设备布局根据景区 到长期趋势分析的多层次安全管理。 应用层提供用户界面和业务功能模块，包括实时监控、异常行 为检测、应急预案管理、游客流量分析和安防设备状态监测等功 能。系统支持多终端访问，管理人员可通过 PC、移动设备或指挥 中心大屏实时查看景区安全状态，并根据系统提示快速做出决策。 为确保系统的可扩展性和兼容性，总体架构采用模块化设计， 支持后续功能的灵活添加和硬件设备的无缝接入。同时，系统遵循 信息安全标准，通过数据加密、身份认证和访问控制等措施，保障