项目编号： AI 知识库数据处理及 AI 大模型训练 设 计 方 案 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................7 1.1 项目背景............................. 1.4 项目团队及职责分工...........................................................................14 2. 知识库数据处理方案..................................................................................15 2.1 数据来源及采集 21 2.1.3 数据采集工具及方法..................................................................23 2.2 数据清洗与预处理..............................................................................25 2.2.1 数据去重.......

项目编号： eVTOL 低空经济低空无人机 AI 识别自动 处理图像项目蓝图 设 计 方 案 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................7 1.1 项目背景................ .....................................................................................16 1.2.1 提高图像处理效率......................................................................18 1.2.2 实现自动化识别.......... 1.3.1 无人机型号选择.........................................................................25 1.3.2 图像处理软件选择......................................................................26 2. 需求分析..............

......................................................................................14 2.1 民意收集与处理的现状问题.............................................................................................. ......................................................................................26 3.2 数据采集与处理模块................................................................................................. ...................................................................................30 3.2.2 数据清洗与预处理...................................................................................................

.........36 3.2.1 自然语言处理能力.....................................................................................................................................39 3.2.2 多模态数据处理能力..................... ..................................................................................56 4.2.1 自动化理赔申请处理................................................................................................... ...................................................................................67 4.3.1 数据采集与预处理...................................................................................................

......................................................................................33 4.1.2 数据预处理与标准化............................................................................................... 1. 引言 随着城市化进程的加速，城市治理面临的挑战日益复杂，传统 的治理模式在处理突发事件、优化资源配置、提升服务质量等方面 逐渐显露出局限性。信息技术的迅猛发展，尤其是人工智能和大数 据技术的成熟，为城市治理提供了新的解决方案。DeepSeek 模型 作为一种先进的深度学习架构，具备强大的数据处理和模式识别能 力，能够有效应对城市治理中的复杂问题。引入 DeepSeek 模型， 随着城市化进程的加速，城市治理面临着前所未有的挑战。传 统的事件处理方式依赖于人工巡查和市民反馈，这不仅效率低下， 而且在面对大量突发事件时往往显得力不从心。为了提升城市治理 的智能化水平，近年来，人工智能技术在城市管理中的应用逐渐成 为研究热点。DeepSeek 模型作为一种先进的人工智能算法，具有 强大的数据处理能力和高效的事件识别能力，将其接入政务城市治 理系统，有望显著提升事件处置的效率和精准度。

2.1.2 数据存储与管理 ......................................................................... 22 2.1.3 实时处理与分析 .........................................................................24 2.2 非功能需求 ........ .................................... 43 3.2 数据处理模块 .................................................................................... 45 3.2.1 数据预处理与清洗 ............................................ 118 7.2 软件更新与模型再训练 .................................................................... 120 7.3 故障处理与支持 ............................................................................... 123 8. 应用案例分析

2.1.2 数据存储与管理.........................................................................19 2.1.3 实时处理与分析.........................................................................21 2.2 非功能需求.......... .....................................38 3.2 数据处理模块......................................................................................40 3.2.1 数据预处理与清洗............................................. 107 7.2 软件更新与模型再训练.....................................................................109 7.3 故障处理与支持................................................................................112 8. 应用案例分析..

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.... ......................................57 4.3 数据清洗与预处理..............................................................................60 4.3.1 异常值处理..................................................... 在当前数字化转型的背景下，人工智能（AI）技术的飞速发展 已经改变了各行各业的运营和管理方式，尤其是在信息处理和数据 分析领域。AI 大模型作为一种先进的技术手段，其在自然语言处 理、图像识别和复杂数据分类等方面展现了卓越的能力。本文旨在 设计一个 AI 大模型流水分类系统，以提高企业在数据分类和处理 上的效率，进而优化决策支持和资源配置。 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

.........................................................................................49 5.3 数据处理模块................................................................................................. .......................................................................................57 6. 数据采集与处理................................................................................................... .....................................................................................62 6.3 数据清洗与预处理...................................................................................................

.......................................................................................17 2.2.1 数据处理能力................................................................................................. ......................................................................................30 4.2 数据集成与处理................................................................................................... ...................................................................................36 4.2.2 数据清洗与预处理...................................................................................................