 风险评估：利用大数据分析技术，识别潜在的风险因素，提供 风险管理建议。  自动化报表生成：自动生成各类造价报表，减少人工操作，提 高报表的一致性和准确性。 此外，DeepSeek-R1 大模型还具备良好的可扩展性和适应性， 能够根据不同项目的需求进行定制化配置。例如，在处理大型基础 设施项目时，可以增加对地质条件、环境保护等复杂因素的考量； 而在住宅建设项目中，则侧重于材料成本和施工周期的优化。 在当前的工程造价实践中，项目管理者面临着以下主要挑战： - 数据量大且复杂：建筑项目涉及的数据类型繁多，包括设计图纸、 材料价格、人工成本、施工进度等，传统方法难以高效处理。 - 动 态变化快：市场材料价格、人工成本等因素波动频繁，传统的静态 分析方法无法及时响应变化。 - 跨专业协作难度高：造价管理需要 与设计、施工、采购等多个专业部门协同工作，信息流通不畅容易 导致误差和延误。 - 风险管理不足：传统方法在风险预测和应对措 导致造价过程中信息不对称，影响决策的准确性和时效性。其次， 人工计算和审核的工作量大，容易出错，且难以应对复杂的工程结 构和多变的材料价格。此外，随着可持续发展理念的深入人心，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

DeepSeek 技术是一种基于大数据和人工智能的高级分析工 具，旨在通过深度学习和自然语言处理技术，为资产配置规划提供 精准的数据支持和决策建议。其核心优势在于能够处理海量复杂数 据，快速识别市场趋势和风险因素，从而优化投资组合的配置效 率。DeepSeek 系统通过集成多源数据，包括宏观经济指标、行业 动态、市场情绪以及历史交易数据，构建了一个全面的数据分析平 台。其独特之处在于能够实时更新数据，并结合机器学习算法不断 "股票" : 50 "债券" : 30 "现金及现金等价物" : 10 "另类投资" : 10 在实施资产配置规划时，还需考虑税收、流动性以及交易成本 等因素。例如，某些资产类别可能带来较高的税收负担，投资者需 通过合理规划降低税务成本。流动性需求较高的投资者应增加现金 及现金等价物的比例，以确保在需要时能够迅速变现。 此外，资产配置规划并非一成不变，而是需要根据市场变化和 更高的长期收益；而临近退休的投资者则可能更注重资产的保值， 增加债券和现金的比例。此外，市场环境的变化、经济周期的波 动、政策法规的调整等因素，都可能影响资产配置的合理性，因此 定期进行资产配置的再平衡是必要的。 总之，资产配置是一项系统工程，需要综合考虑多种因素，通 过科学的方法和工具，制定并执行切实可行的投资策略，以实现投 资者的长期财务目标。 2.2 资产配置的目标 资产配置的目标是通过合理分配不同类型的资产，以实现投资

....163 8.2 国际钢铁企业的 AI 应用案例............................................................165 8.3 成功因素分析....................................................................................167 9. 持续改进与未来展望 数据，识别出潜在的瓶颈和优化点。例如，利用 AI 算法预测和调 节炉温、压力等生产参数，从而实现更高的产量和更低的燃料消 耗。 其次，AI 能够在产品质量检测中发挥重要作用。传统的质量检 测往往依赖人工检查，效率低且容易受到主观因素影响。采用计算 机视觉和深度学习技术，AI 能够分析产品表面的缺陷，实时识别出 不合格品。例如，通过机器视觉系统对钢材表面进行扫描，AI 可以 自动识别裂纹、凹陷和其他缺陷，大幅提高检测精度和效率。 进行实时监控与调整。 轧制则是通过机械设备将铸成的钢锭或钢坯加工成各种规格的 钢材。轧制过程分为热轧和冷轧两种，热轧可以提高生产效率，而 冷轧则通常能够获得更好的表面质量和机械性能。在轧制过程中特 别需要考虑的因素包括轧制温度、轧制速度和辊间隙等，这些参数 的变化将直接影响成品的尺寸和质量。 整个钢铁生产流程中，各个环节的数据采集和监控也是非常重 要的，借助现代信息技术和 AI 大模型的应用，可以实现对生产全

对煤矿安全生产信息化的研究已经走过了数十年的历程，但目 前绝大多数矿井仍以专业为界线（监测监控、地测、通风、运输、 机电、调度、采矿等等）分别研究、开发、配置软硬件系统，没有 统一的信息化数据处理平台，对相关事故的分析和研究考虑因素较 为单一，造成信息无法共享交流、系统操作复杂、信息孤岛严重。 此外，与煤矿安全生产有关的数据具有共享的特征，而且对很多安 全生产事故的分析和预警必须对不同专业的数据进行综合分析才能 得到正确的结果。 风、运输、机 电、调度、采矿等）分别研究、开发、配置软硬件系统，没有统一 17 数字化矿山（自动化监控、三维综合管理平台）方案 的信息化数据处理平台和网络平台，对相关事故的分析和研究考虑 因素较为单一，造成信息无法共享交流、系统操作复杂、预测预报 精度低。实际上，与煤矿安全生产有关的数据具有共享的特征，而 且对很多安全生产事故的分析和预警必须对不同专业的数据进行综 合分析才能得到正确的结果。 认识越来越清晰。在研究最后阶段，如露天开采中盖层的剥离、地 下开采中的工作面回采等，对空间对象达到完全准确或近似完全准 49 数字化矿山（自动化监控、三维综合管理平台）方案 确的控制。 由于数据获取或各种限制因素，人们能够获得的已知信息不能 满足需要，只能通过有限的数据对空间对象进行整体猜想和控制， 空间对象呈现灰色状态。随着时间推移，确定性信息不断加入使得 空间对象由灰色状态不断向白色状态转移，这种变化引起了

引言 在当今竞争激烈的人才市场中，企业如何高效、准确地筛选出 符合岗位需求的候选人，已成为人力资源管理的核心挑战之一。传 统简历筛选方法主要依赖人工阅读与判断，不仅耗时耗力，还容易 因主观因素导致筛选结果的不一致性。随着人工智能技术的迅猛发 展，尤其是自然语言处理（NLP）和深度学习（Deep Learning） 的突破，基于 AI 的简历筛选工具逐渐成为人力资源领域的新兴趋 势。其中，DeepSeek 会相应提高相关技能的评分权重。 此外，Deepseek 还能够通过分析历史招聘数据，不断优化其 筛选模型。例如，通过分析以往成功员工的简历特征，系统可以学 习到哪些因素更有可能预示着候选人的成功，并在未来的筛选中给 予这些因素更高的权重。这种自我学习的能力使得 Deepseek 在招 聘应用中的准确性和适应性不断增强。 在具体实施上，企业可以通过以下步骤引入 Deepseek 技术进 基于候选人 的综合表现、职位需求以及团队文化契合度等因素。 传统简历筛选流程虽然在实践中广泛应用，但其存在一些明显 的局限性，主要表现在以下几个方面：  效率低下：手动筛选简历耗时耗力，尤其是在面对大量求职者 时，HR 人员的工作负担较重，筛选效率较低。  主观性强：由于筛选过程依赖于 HR 人员的个人判断，容易受 到主观因素的影响，可能导致筛选结果的不一致性。  难以处理大

书 危险化学品重大危险源备案告知 书 安全现状评价报告备案事项通知 书 职业卫生 职业病危害因素种类 职业病危害因素分布 企业职业卫生情况表 作业场所检查报告 员工体检报告汇总表 职业卫生基本信息 基本信息 危害因素基本情况 作业场所情况 职业健康监护 职业病危害因素监测 年度职业病防治经费 职业病危害预评价报告备案通知 书 职业病危害控制效果评价报告表 备案通知书 企业自查隐患统计 企业自查隐患统计 一般安全隐患统计 一般安全隐患统计 重大安全隐患统计 重大安全隐患统计 职业卫生 职业病危害企业统计 职业病危害档案 按行业分类 按注册类型 按行政区域 按危害因素 按企业列表 远程视频 远程视频 远程视频 手机端 安监版 企业信息 企业信息 隐患上报 重大隐患上报 一般隐患上报 信息公告 信息公告 远程视频 远程视频 日常巡检 日常巡检

..................................................................................111 13.1 成功转型的关键因素......................................................................113 13.2 水务 AI 数字化转型的未来趋势... 率，延长基础设施使用寿命。  促进用户参与与互动：通过数字化平台，让用户能够及时获取 用水信息，提高用水效率。  实现精细化管理：基于数据分析，实施差异化的水价策略，优 化资源配置。 这些背景因素共同推动了水务行业的数字化转型，使其朝着更 加智能和可持续的方向发展。为了应对未来的挑战，水务企业需要 在技术应用、管理模式和服务方式等方面进行深刻的变革，进而实 现全面的数字化转型。通过构建智能化水务管理体系，不仅能够提 用年限的增加，管网泄漏和设施故障的情况屡见不鲜。这不仅导致 水资源的浪费，还需要投入大量资金进行维护和修复，给水务公司 带来经济压力。 再者，水质污染问题日益严重，工业排放、农业 runoff 和城 市污水处理不当等因素导致水体污染加剧。世界卫生组织的数据显 示，全球每年约有超过 180 万人因水污染导致的水源性疾病而死 亡。这对水务公司提出了更高的要求，必须加强水质监测和处理能 力，以保障公众的饮水安全。

6.3 污染物排放 61 7 劳动安全与工业卫生 61 7.1 总则 61 7.2 主要危险、有害因素分析 63 7.3 职业安全因素 64 8 节能降耗 65 8.1 编制依据和基础资料 65 8.2 工程能耗分析 65 8.3 续健 康发展，支持国 家低碳经济，为社会提供安全可靠、清洁、优质的电力保障具有重要意义。 可再生能源比如风力、光伏发电虽然在清洁性、绿色环保方面有着传统 能源无法比拟的优点，但是它 受气候环境因素的影响很大。风力、日照和空 气质量指数的变化都会造成发电量的波动，继而影响系统的 供电可靠性和稳 定性。 储能系统的建设与运营可以有效的弥补风力、光伏发电的缺陷。作为可 再生能源接入电网的中间缓 电池储能系统与并网网接口点之间的电能交换经过 PCS、升压变压器和集 电线路三个环节，在充电和放 电的过程中，每个环节都有一定的电量损失， 再考虑电池系统本身存在的充放电电量损失，因此，整个系 统的效率，受到 四个因素的影响。 根据现有的行业标准及设备的制造水平，充放电综合效率(Overall Efficiency)由变压器效率（～98%）、 PCS 效率（～98%）、电池充电效率（～ 90%）、及线

...................................................................................137 10.2.1 关键成功因素................................................................................................... ..................................................153 1. 引言 在当今快速发展的商业环境中，客户关系管理（CRM）已成为 企业成功的关键因素之一。随着技术的不断进步，尤其是人工智能 和机器学习的飞速发展，企业开始寻求更为智能和高效的 CRM 解 决方案。在这一背景下，引入 DeepSeek 大模型作为 CRM 的核心 技术，不仅能 的效率，还能在激烈的市场竞争中占据先机。这一方案的实施，将 为企业的长期发展奠定坚实的基础。 1.1 客户关系管理（CRM）的重要性 在现代商业环境中，客户关系管理（CRM）已经成为企业成功 的关键因素之一。随着市场竞争的日益激烈，企业不仅需要提供优 质的产品和服务，更需要通过有效管理客户关系来提升客户忠诚度 和满意度。CRM 系统的核心在于帮助企业更好地理解客户需求， 优化客户互动流程，并最终实现销售增长和市场份额的扩大。

其次，AI 生成式大模型在医疗领域的应用形式多样。例如，它 可以用于患者病历的自动生成，在医生输入关键信息后，模型能够 输出完整的病历文档。这不仅提高了医疗工作的效率，还在一定程 度上减少了因人为因素造成的错误。此外，这类模型也可用于药物 研发，生成对特定患者群体有效的治疗方案，或通过分析历史数据 来发现潜在的新药物靶点。 在临床决策支持方面，AI 生成式大模型能够根据患者的病史和 症状 索和文书生成。这样的自动化处理不仅提高了医务人员的工作效 率，也降低了信息检索中的人为错误率。 再者，大模型在预测和决策支持方面的能力也不容小觑。通过 对历史数据的深度学习，大模型能够识别出潜在风险因素，为临床 医生提供科学的决策依据。例如，预测患者住院的可能性、疾病进 展的风险等，为医疗资源的合理配置提供支持。 此外，大模型的可扩展性和适应性使其在快速变化的医疗环境 中保持竞争力。随着医疗技术的进步和数据量的爆炸性增长，大模 历的摘要，辅助其作出临床决策。 其次，医疗行业对个性化医疗服务的需求逐日增加。传统的医 “ ” 疗模式往往是 千人一方 ，而基于 AI 生成式大模型的个性化医疗能 够综合患者的遗传信息、生活习惯、疾病历史等因素，生成个性化 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