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 本。 2. 生产流程优化：构建基于大数据分析的智能调度系统，实时监 控生产线的运行状态，调整生产计划以提高设备利用率和生产 效率。 3. 设备预测性维护：通过物联网技术收集设备运行数据，并应用 为了进一步提高焦炭生产的效率，各生产环节可引入人工智能 技术，如：  实现自动化的煤料选择与配比：通过数据分析，确定最佳煤种 组合，减少人工操作，提高煤种利用率。  温度与气氛实时监控调整：利用传感器与 AI 算法，实时监控 焦炉内部环境，根据数据自动调整供气与温度，以保证焦炭的 最佳生产条件。  预测性维护：通过对设备进行数据采集与分析，提前识别潜在 的设备故障，减少停机时间。 采用 制定出最优的操作参 数。此外，AI 系统还可以实时监测炼钢过程中的气体成分变化，及 时调整操作，以保持产品质量的一致性。 通过数据采集与分析工具相结合的方式，可以确保转炉炼钢的 各个环节都在最佳状态下运行，减少废品率，同时提高生产效率和 资源利用率。总结而言，转炉炼钢不仅是技术与设备的结合，也是 信息化与智能化相结合的现代炼钢方式。 2.3.2 电炉炼钢 电炉炼钢（EAF）是一种现代化的钢铁冶炼工艺，主要通过电

【公开】 4.知识运营最佳实践案例 .............................................................................................. 擎 能力，并且基于知识定义和引擎能力形成科学、合理的知识应用及梳理方法论，白皮书整 体 框架结构如下： l 知识的分类与定义 l 智能客服问答引擎介绍 l 知识运营方法分析 l 知识运营最佳实践案例分析 知识运营作为智能客服系统应用的重要前置工作，阿里云智能客服团队希望基于自身实 践经验，为运营者提供可参考、可落地、可执行的运营方法。除运营方法外，后续还将持续 更新机器人运营 3.5 如何进行问答引擎的选择？ 上文说到，智能客服体系下不同的知识适配于不同的算法引擎，高效的智能客服系统通 常由多个算法引擎来组成，经过提炼和梳理的知识，需要匹配对应的算法引擎从而产生最佳 的使用效果，实际业务场景中，如何选择引擎也是运营者面临的重要问题，阿里云智能客服 基于历史实践提供的参考如下： 知识类型 格式 核心用途 业务知识举例 对应的引擎 引擎的核心能力 程序性知识

离也能有良好的观看效果，无颗粒感，画面细腻，且整体无拼缝，可任意分割、 开窗、漫游等功能。 专业的产品选型会从不同的角度和维度来考量，从影响显示效果重要的因素 （分辨率、色域、灰阶）；科学电视墙设计原理（最佳视角、最佳视距）； LED 显示屏技术前瞻性，确保可预见几年具备竞争力不落后，保持比较高的水 准等多个方面进行总结： 6.1.7.1 分辨率 又称解析度、解像度，可以从显示分辨率与图像分辨率两个方向来分类。 白之间等分的 「灰色」数目愈多，因此相邻两个灰色会非常接近，画面细腻逼真。 6.1.7.4 人体工学设计原理 大屏幕最佳观察视角设计是从人体工程学原理出发，对大屏幕系统的底座高 度、水平视角、垂直视角进行人体工程学设计，以获得最佳的观看视角，视觉 体验。设计屏幕最佳位置要遵循以下原则： （一）垂直 25 度原则 人眼观看某一物体时，视线夹角≤25 度时不需要抬头低头动作，为最宜，满 足人体工学设计，长时间观看不会造成脊柱疲劳，此时距屏幕的距离可视为最 近观看距离，即控制台距屏幕的最近距离。 第 61 页 菏泽市智慧应急（应急指挥中心）项目建设方案 （二）水平视线原则 人眼的水平视线与投影屏幕垂直可获得最佳的屏幕观看效果，对于拼接大屏 以最底一层屏幕的中位线作为基准。人体坐姿水平视线的高度一般为 1.28 米左 右，让拼接大屏最底一层屏幕的中位线距地面尽量接近这个高度为宜。 （三）人眼水平视角

.......................................................................................93 8. 成功案例与最佳实践................................................................................................. ...........................................................................................96 8.2 最佳实践总结............................................................................................... 进行内部调查，查明泄露原因并采取措施防止类似事件再次发 生。 最后，系统应定期进行安全审计和漏洞扫描，确保系统安全性 的持续提升。可以通过第三方安全机构进行审计，确保系统符合最 新的安全标准和最佳实践。 综上所述，通过采取上述措施，Deepseek 岗位推荐系统能够 有效保障数据隐私与安全，确保其在人力资源领域的应用既合法又 可行。 5.4.2 公平性与无偏见性 在评估 Deepseek

型分析结果，系统能够指导农民合理配置水、肥料和农药等资源， 减少浪费，提高资源使用效率。 3. 增强决策支持功能：通过实时 监控和预测农业生产状况，模型能够帮助农民做出更明智的决策， 如最佳种植时间、病虫害防治措施等。 为实现这些目标，项目将首先收集和整理大量的历史农业生产 数据，包括气象数据、土壤数据、作物生长数据等。随后，利用 DeepSeek 大模型进行初步训练，再根据具体农业场景进行微调， 肥、智能收割等，提高生产效率，降低劳动成本。为了更直观地展 示 DeepSeek 大模型在农业中的潜力，以下是一些具体的应用场景 和效果：  作物生长预测：通过分析历史生长数据和气象数据，预测作物 生长周期和最佳收获期，帮助农民合理安排生产计划。  病虫害预警：结合实时监测数据和历史病虫害数据，提前预警 病虫害的发生，并提供防治建议，减少损失。  精准灌溉：根据土壤湿度、作物需水量和气象预报数据，动态 大模型微调方案，旨在显著提升农业生产 效率。首先，该方案将利用深度学习技术对农田环境数据进行实时 分析，优化灌溉和施肥策略，减少资源浪费。具体来说，模型将根 据土壤湿度、气象数据和作物生长阶段，精准计算出最佳的灌溉时 间和水量，确保作物在最佳条件下生长。 • 实时监控土壤湿度、温度和光照强度，提供精确的农事操作建 议。 • 预测病虫害发生概率，提前部署防治措施，减少作物损失。 • 结合历史数据和实时监测，优化播种密度和种植布局，提高土地

公司、西门子公司合作研 制的“在线 TRANSYT 系统”,是一种方案生成式自适应区域协调控制系 3 统。SCOOT 系统首先通过车辆检测器采集交通信息并进行分析,然 后利用交通模型和优化程序配合生成最佳配时方案,最后送入路口信 号机予以实施。 SCOOT 系统的主要特点有：（1）实用性强，受出行分布、出 行方式、突发性交通变化以及天气变化的影响小；（2）稳定性强， 系统配时参数的优化采用连续微调的方式逐步进行；（3）自动鉴别 模式。ITACA 系统由交通自适应控制系统和专家系统两部分组成， 前者根据实时收集的交通流数据，利用交通模型（绿信比优化模型、 相位差优化模型和周期优化模型）实时优化控制参数，并实时下达 交通控制指令从而达到最佳交通控制效果；后者主要用来处理交通 拥堵和预测未来的交通拥堵。 ITACA 系统的主要特点有：（1）系统响应速度快，每 5 秒钟就 9 对交通数据进行一次收集和处理；（2）系统根据不同路口的交通情 包括确定交叉口的相位顺序和数量以及相位周期和绿信比等参数的 确定。定时信号的配时方法还在不断地研究、改进之中，普遍采用 的是 Webster 方法，该方法以车辆延误作为交通效益指标，以车辆 延误最小求解最佳周期时长，各相位绿信比由各相位的最大流量比 按比例分配。此外，还有澳大利亚的 ARRB 方法以及美国的 HCM 法 15 等。 1.1.3.2 感应控制 感应控制是通过车辆检测器测定到达进口道的交通需求，使信

成物理仿真引擎，模型能够实时计算建筑的能耗、采光、通风、热 舒适性等性能指标。设计师可以在设计过程中动态调整方案，模型 将自动反馈各项性能指标的变化，帮助设计师快速找到最优解。例 如，在节能建筑设计中，模型可以建议最佳的建筑朝向、墙体材 料、窗户尺寸等参数，以实现最低的能源消耗。 此外，大模型在生成式设计（Generative Design）中的应用 尤为突出。通过结合人工智能算法和参数化设计工具，模型能够探 Docker）和服务编排工具（如 Kubernetes）来管理和协 调服务实例。 在安全性方面，系统将实施多层次的安全措施，包括数据加 密、访问控制、网络安全和定期安全审计。我们将遵循国际安全标 准和最佳实践，确保系统数据的机密性、完整性和可用性。 最后，为了确保系统的可测试性和监控，我们将集成自动化测 试工具和实时监控系统。这些工具将帮助我们在开发过程中及早发 现和修复问题，确保系统的稳定运行和持续优化。 化。由于建筑设计数据通常具有高维度和复杂性的特点，建议采用 分布式训练的方式，以加速模型的收敛并提高训练效率。同时，应 定期监控模型的训练过程，及时调整超参数和优化算法，以确保模 型能够达到最佳性能。 通过以上步骤，可以为 DeepSeek 大模型提供高质量、标准化 的输入数据，从而为建筑设计领域提供智能化、高效化的解决方 案。 4.1 数据收集与清洗 在建筑设计领域接入 DeepSeek

选择合适的算法将提高系统的优化效果。  多目标优化：水务系统常常需要在多个目标之间进行权衡，例 如经济性与环境可持续性之间的关系，因此，采用多目标优化 方法，将帮助决策者在优化方案中找到最佳平衡点。 此外，运行优化算法还需具备智能学习能力，能够针对历史数 据进行自我学习，以不断提高预测的准确性和优化能力。当系统运 行过程中出现新状况时，算法的自适应能力也能确保迅速调整运行 策略。 模型选择是预测模型实现中的关键环节。常见的预测模型包括 线性回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）和深度学习 等。选择合适的模型需要考虑数据规模、特征复杂性以及预测精度 的需求。为了找到最佳模型，可将多种模型进行比较，并利用交叉 验证方法评估其表现。 模型训练是实现过程中的核心步骤。在训练阶段，应按照一定 比例将数据分为训练集和验证集。通过训练集对选择的模型进行训 练，利用验证 备，确保其始终处于最佳工作状态。以下是实施预防性维护策略的 关键要素： 1. 数据监测与分析 定期收集和分析与设备运行相关的数据，例如压力、流量、温 度、振动等。这些数据可以帮助识别设备状态的变化趋势，从 而进行有效的维护决策。 2. 维护时间表 根据设备的重要性和故障历史，制定详细的维护时间表。这一 时间表应考虑到设备的工作负荷、使用频率以及环境因素，以 确保维护工作在最佳时间进行。

2 案例分析总结.................................................................................115 12.3 最佳实践分享.................................................................................117 13. 未来展望与建议 还支持多维度的成本分析。通过对不同 项目、不同时间段的成本数据进行横向和纵向比较，模型能够识别 成本变化的趋势和规律。以下是一些常见的成本分析维度： - 材料 成本分析：对不同材料的价格波动进行分析，识别最佳采购时机。 - 人工成本分析：对比不同施工队伍的效率，优化人力资源配置。 - 机械成本分析：评估机械设备的利用率，避免闲置或过度使用。 通过这种多维度的分析，企业可以更好地理解成本构成，并制 在材料采购环节，模型可以根据历史数据和市场预测，推荐最佳的 采购时机和供应商，从而降低材料成本。在施工过程中，模型可以 实时监控成本支出情况，及时发现并纠正成本超支问题。在项目后 期，模型还可以通过成本复盘，总结成本控制经验，为后续项目提 供参考。  对比分析不同施工方案的成本效益，选择最优方案。  根据市场预测和历史数据，推荐最佳采购时机和供应商。  实时监控成本支出，及时发现并纠正成本超支问题。

强林 火特点规律的研究，尤其是对极端气候条件下森林草原火灾发生发展规律 和大火巨灾特殊火行为等研究，强化火场侦查和风险研判，紧盯灭火行动 各环节，严格队伍的管控和安全防护，把握最佳时段、选择最佳地段、运 用最佳手段，科学稳妥扑救，确保灭火行动安全高效。 “ 森林火灾发生突然、蔓延迅速、危害性大，要做到 打早、打小、打 ” 了 的森林火灾应急方针，就需要及时发现火情、收集数据、分析数据、评 号，实现超高效率的连续作业。 （二）电源管理：内置电源管理模块，精确调度充放电电压、电流， 有效防止 电池组压差过大。 （三）恒温系统：通过保持设备内部恒温恒湿条件，保证无人机、电 池及其他设备最佳运行状态，延长使用寿命。 （四）立体监测：具备巢内、巢外监控摄像头；气象、温度、湿度等 多种传感器；无人机实时画面回传，组成立体监测系统，全方位监测基 站、无人运行状态。 （五）高冗余度：具备