厂的初始发热点和公共游泳池的散热器转移到更加 广泛 的区域，将附近的住宅区也包括了进去。该园区的 重点是 热力部门的能源供应，而没有在电力和交通运输 部门进 行更广泛的考量。各种附加设施，如太阳能热装 置和季节 性储热装置，已经逐步地添加进了现有的能源 系统中。公 共建筑作为固定客户，其热能需求为建立热 网提供了必 要的保证，这使得住宅区可以与现有的伙 伴关系直接进 行连接。 在另一个项目中，SmartQuart 要求的区域的废气可以用来加热其他区域。这已经在具 有较大服务器容量的建筑中得到实施。同时加热和冷却 的要求甚至可以存在于南北两面太阳光照明显不同的办 公大楼中。建筑物的热补偿通常受建筑物的主要用途或 季节的限制（主要在过渡时期同时加热和冷却）。将视 角扩展到包括几个建筑物，可以发现潜力，特别是在具 有不同用途的地区。例如，一个数据中心有全年的冷却 需求，可以将余热废热释放给需要热量的建筑，如冬季 潜力。表 11 中选定的关键绩效指标提供了能源系统配置和运行 的 概况，以利于分析特定能源系统的特点。 能源使用和进口或出口能源之间的差异，单位为 MWh/h，表示对上一级能源系统 的 小时或季节性依赖性。 5.2 “ ” “ ” 不同的途径：全电和绿色氢能全气方案 在描述能源系统的转变时，用一个统一的方案来表示电 力结构。在下面的章节中，将讨论三种供应方案。首先 是现有园区和城市当前采用的方案，然后是全电园区和

在餐饮供应链管理方面，DeepSeek 大模型同样展现出其优 势。传统的供应链管理往往依赖经验判断，难以实现精准的库存控 制和采购计划。通过深度学习技术，DeepSeek 大模型能够分析历 史销售数据、季节性波动以及市场趋势，为企业提供精准的库存预 测，减少食材浪费，降低运营成本。此外，该模型还能够实时监控 供应链中的各个环节，及时发现潜在问题，确保供应链的高效运 转。 以下是 DeepSeek 可以通过摄像头自动识别菜品，并与订单进行比对，确保准确 性。  推荐系统：基于顾客的历史消费数据和偏好，DeepSeek 能够 生成精准的菜品推荐，提升顾客的消费体验和满意度。同时， 系统还可以根据季节性变化和库存情况动态调整推荐内容。 数据驱动的决策支持是 DeepSeek 大模型的另一大亮点。通过 对餐饮运营数据的实时分析，模型可以帮助管理者优化资源配置、 预测销售趋势、降低库存成本。例如，系统可以根据历史数据和外 统可以根据顾 客的健康数据（如血糖水平、过敏原等）推荐合适的菜品，进一步 提升服务的精细化水平。 其次，DeepSeek 可以应用于厨房管理，优化食材采购和库存 管理。通过分析历史销售数据和季节性趋势，模型可以预测未来一 段时间内的食材需求，从而减少浪费并确保供应链的稳定性。此 外，模型还可以实时监控厨房设备的运行状态，预测潜在故障并提 前通知维护，减少停机时间和维修成本。 在客户关系管理方面，DeepSeek

0% 的日数 冻土 年最大冻土深度及出现月日 电线积冰 电线积冰最大重量及相应直径、厚度、出现月日 表 2-20 季节统计项表 项目 要素 气压 各季节内：平均本站气压、极端最高本站气压及出现月日、极端最低本站气 压及出现月日、平均海平面气压 气温 各季节内：平均气温、平均日最高气温、平均日最低气温、极端最高气温及 出现月日、极端最低气温及出现月日、平均气温日较差、最大气温日较差及 及 出现月日、最小气温日较差及出现月日、日最高气温（≥30℃、≥35℃、≥40℃） 日数、日最低气温（<2℃、<0℃、<-2℃、<-15℃）日数 空气湿度 各季节内：平均水汽压、平均相对湿度、最小相对湿度及出现月日 风 各季节内：平均风速（2 分钟）、最大风速及出现月日、最大风速的风向、 极大风速及出现月日、极大风速的风向、最大风速（≥5m/s、≥10m/s、 项目 要素 第 39 39 页 共 114 页 ≥15m/s 、≥17m/s）日数、16 方位各风向平均风速及最大风速、16 方位 （含静风）各风向年频率、最多风向及其出现频率、次多风向及其出现频率 降水 各季节内：降水量（20-20 时、08-08 时）、最大日降水量及出现月日、最 大 小 时 降 雨 量 及 出 现 月 日 ； 日 降 水 量 （≥0.1mm、≥1mm、≥5mm、≥10mm、 ≥25mm

生产力，成为农业领域的研究与应用热点，人工智能在许多农业领域出 现了规模应用。 设施农业、精确农业和高新技术的快速发展，特别是人工作业成本 的不断攀升，为农业机器人的进一步发展提供了新的动力和可能。如果 蔬采摘不仅季节性强、劳动量大，而且作业费用高，人工收获的费用通 常占全程生产费用的 50%左右，因此采摘机器人在日本、美国、荷兰等 国家已有初步使用。例如，2000 年，荷兰农业环境工程研究所研制出 移 动 数据，农业感知数据的来源繁多，数据结构与类型复杂多样，多 维特征 间关联十分紧密，这些都对农业感知数据挖掘提出了很高的要 求。 农业生产过程的主体是生物，存在多样性、变异性和不确定性， 因此农业感知数据存在季节性、地域性、时效性、综合性、多层次性 等特点；而在具体应用场景上也涉及不同专业的多个领域，如气象、 动植物育种、土地管理、产量分析图、畜禽饲养、土壤水肥、植物保 护等。随着物联网数据的不断积累，挖掘分析方法对大数据的处理方 51-541,如 表 2- 1。 表 2-1 农产品无损检测技术的应用 产品类别 检测指标 谷物和油料作物 蛋白质、含油量、淀粉(直链淀粉和支链淀粉)、水分、 各种氨基酸、纤维素等以及作物产地、季节等品质 乳制品、肉类、鱼类、蛋 类 蛋白质、乳糖、脂肪、乳酸、固型物、水分、酪蛋白、 盐分、热量、氨基酸、脂肪酸、纤维素、新鲜及冷冻程 度、碘价、酸值、黄色素、红色素、酒精、乳酸、 谷氨酸、葡萄糖、产品种类、真伪

无跑、冒、滴、漏现象。 8）配合并监督维保单位进行年度空调维保工作，确保维保工作安质按量完成同 时做好维保记录。 11）加强设备视化建设，确保制度流程上墙、流质流向标识及设备服务区域清 晰可见。 12）严冬季节，作好室外冷却机组的防寒措施。 13）严格按照机组安全操作规程进行操作，避免事故发生。 14 做好《空调日运行记录》、《空调机组巡视检查记录》、《空调维修记录》、 《空调保养记录》的填写。 大楼内楼顶、各种顶棚、雨棚，户外包干区明沟、窨井内杂物的清理及管 道的畅通； 9） 科室、病房空调的进出风口的清洗，排风扇、各类灯具等外观擦拭； 10）完成其他临时突发性任务。  环境消毒消杀内容 1） 根据季节和当地情况制定消杀计划报批； 2） 蚊、蝇、孳生物消杀； 3） 楼道、物业使用人办公室内检查及消杀； 4） 办公室、病房刷洗及消毒； 5） 共用卫生间检查及消杀； 6） 电梯及电梯厅检查及消毒； 文件柜、书报架摆放整齐，干净无尘土。 7) 地面及边角干净、无水迹、无尘土、污物。 8) 大厅内摆放的绿植等盆体干净无尘土，绿叶无浮沉，盆内无杂物。  卫生消毒消杀标准 1) 夏季等蚊、蝇、孳生季节每月消杀 1 次，其他根据季节和当地情况制定具 体计划； 2) 绿化带环境检查及消杀每月一次； 3) 共用卫生间检查及消杀每周 1 次； 4) 电梯及电梯厅检查及消毒每周一次； 5) 根据实际情况合理对其他公共部位消毒消杀。

月）， 最多月为 256.7h（8 月）。 2、降雨 据崇明水利志 1956〜1999 年资料表明，多年平均降水量为 1049.3 mm ，东部比西部略大。降水量年际变化很大， 季节性变化明 显。最大值 发生在 1991 年，年降水 1482.6mm ； 最小值发生在 1997 年， 降水量 为 649.2mm ， 两者相差 833.4mm。降水量年内分布不 水等对环境的影响。 1、施工扬尘对环境空气的影响 因在道路两侧施工，故施工扬尘将会很严重， 在整个项目的施工期 间，产生扬尘的作业主要有车辆运输、露天堆放、装卸等过程。如遇干 旱无雨季节，加上大风，施工扬尘将更加严重。据有关调查显示，施工 工期的扬尘主要由运输车辆的行驶产生，约占 扬尘总量的 60%，并与 道 路路面及车辆行驶速度有关，一般情况下，施工场地、施工道路在 自然 7 度。设计基本地震加速度为 0.1g，所属 的设 计地震分组为第一组，地基土属软弱土，属抗震不利地段，场地类别为 43 IV 类。 2、台风与潮汛 本地区属季风地区，各月盛行风向随季节有明显的变化。最大风速 大多发生在夏季台风袭击期。设计参照自然条件、结构安全等级，采用 的有关国家设计规范、规程进行结构设计，可以抗拒台风影响。 3、暴雨 考虑到近年来极端性降水频繁发生，为避免暴雨导致地面积水，

业数据的采集成本较高，因此在保证模型性能的前提下，尽可能减 少对数据的依赖是提高方案可行性的关键。可以通过数据增强技 术、迁移学习等方法来提高模型在小样本数据上的表现。此外，还 需要考虑模型的实时性需求。农业生产具有明显的季节性，因此模 型需要能够快速响应外部环境的变化，例如气象条件的突变或病虫 害的爆发。为此，可以采用在线学习或增量学习的方法，使模型能 够在新的数据到达时快速更新。 以下是需求分析与规划的关键点： 好，具备实际应用的可行性和高效性。 4.2.1 农业领域的特殊性 农业领域的特殊性使得在引入深度模型进行微调时，必须充分 考虑其独特的技术需求和环境约束。首先，农业生产数据的多样性 和时空变异性极高。不同地区、不同季节的土壤、气候、作物生长 状态差异显著，这要求模型必须具备强大的自适应能力，能够根据 具体环境条件进行动态调整。例如，温带地区的作物生长周期与热 带地区存在明显差异，模型需要通过多源数据融合技术，如卫星遥 农作物生长数据、土壤成分分析、气候条件记录、病虫害监测信息 等。数据的来源可以包括历史数据库、实时传感器数据、卫星遥感 图像以及农业专家的经验总结。为确保数据的多样性和代表性，建 议从不同地区和不同季节采集数据，以覆盖各种可能的农业环境。 在数据预处理阶段，需要进行数据清洗和标准化处理。清洗过 程包括去除重复数据、填补缺失值和纠正错误记录。标准化处理则 涉及将不同来源和格式的数据统一到相同的标准，例如温度数据统

项目说明 常见急症处理建议 常见急性伤病处理的咨询 日常疾病防治和治疗建议 常见疾病预防和治疗的咨询 症状、体征答疑 根据会员自述症状体征，分析身体健康状况及解 决方式的建议 季节病的预防和治疗建议 针对在不同季节容易高发的疾病，提供预防和治 疗方面的建议 康复建议 提供疾病、术后康复建议 体检方案建议及体检报告解读 为会员量身设计体检方案，解读体检报告及进一 步保健治疗建议 53 各种医疗报告的解读

火灾。即便政府部门已经采取诸多措施，在森林防火中加大投入的力度， 但火灾危害仍然十分严重，而且气候环境变化也增加了火灾的发生频率。 2）森林防火季节的特征明显改变 在我国，秋季与冬季都是重点的森林防火期，但根据目前森林火灾统 计数据发现，夏季森林的火灾发生也逐渐频繁。为此，春夏秋冬四个季节 都成为森林防火的重要时期，所以森林防火的任务更为严峻。 根据森林火灾发生的地点、蔓延速度、火情的严重程度，可分为不同

可以用于水资源的智能调度与优化。通过集成传感器网络和实时数 据采集系统，DeepSeek 能够实时监测水库、河流和水井的水位、 流量和水质等参数，结合历史数据和气象预报，进行动态水资源调 度。例如，在干旱季节，DeepSeek 可以通过分析多个水库的蓄水 量和下游需水量，自动生成最优的放水计划，确保农业灌溉和城市 供水的同时，避免水资源的浪费。 在防洪减灾方面，DeepSeek 的应用同样具有显著效果。通过 台，提高了水资源交易的透明度和效率。在某区域试点中，该平台 成功促成了多笔跨区域水权交易，为水资源的市场化管理提供了新 思路。 6.2.1 项目背景 在某省的水资源管理项目中，面临的主要挑战是水资源分布不 均、季节性波动大，以及历史数据的不完整性。该地区的主要水源 包括河流、湖泊和地下水，但由于气候变化和人类活动的影响，水 资源的可利用性和质量逐年下降。为了更好地管理和优化水资源的 分配与使用，项目团队决定引入 实施效果 在引入 DeepSeek 技术后，水资源管理系统的实施效果显著提 升，具体体现在以下几个方面：首先，通过 DeepSeek 的智能分析 功能，水资源分配效率提高了约 25%，使得在干旱季节也能够确保 水资源的合理调配。其次，系统的水质监测准确性得到了极大提 升，通过实时数据分析，水质异常事件能够提前 48 小时被预警， 极大地减少了污染事件的发生和影响。此外，DeepSeek 技术的引