全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不 知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 企业里的数据量非常大，而其中真正有价值的信息却很少，因此从大量的数据中 经过深层分析，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，就像从矿石中淘金一样， 数据挖掘也因此而得名。这种新式的商业信息处理技术，可以按商业既定业务目标， 对大量的商业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进 进 一步将其模型化。 在较浅的层次上，它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能，与多维 分析、统计分析方法相结合，进行联机分析处理(OLAP)，从而得出可供决策参考的 统计分析数据。在深层次上，则从数据库中发现前所未有的、隐含的知识。OLAP 的 出现早于数据挖掘，它们都是从数据库中抽取有用信息的方法，就决策支持的需要而 言两者是相辅相成的。OLAP 可以看作一种广义的数据挖掘方法，它旨在简化和支持 系统之中、不具备一致性的数据进行清洗，建立一致性的数据存储库。  第二阶段 分析 数据仓库应用的第二阶段，决策者关心的重点发生了转移——从“发生了什 么”转向“为什么会发生”。分析活动的目的就是了解报表数据的深层次涵义，需要 对更详细的数据进行各种角度的分析。 第二阶段的数据仓库应用中，由于信息库的应用具有很高的交互性，所以性 能问题非常重要。必须建立联机分析处理（OLAP）环境，要求人机交互响应时间

数据的意义：一些数据或是数据与数据之间往往还存在着一些更深层次的意义， 那么简单的展示无疑是不能充分利用这些数据的深层意义的。所以就需要对数据 的意义进行挖掘，这就需要借助一些专业的工具和模块对数据进行进一步的处 理。 基于以上三方面内容的提议以及对于项目前期功能、需求的整理归纳，项目平台宜 选用 XX 科技的 KingSCADA 软件平台，该平台足以直接实现数据的采集及其相关的展 示功能；而对于更深层次的数据挖掘，该平台则可充当基础载体，辅以 台自身还应支持版本的升级和功能的升级，且不会影响现有的功能。相对来说， 拥有一定的自由度。 3.2．平台功能设计建议 为实现 MES 相关功能。在项目的实施过程中，其功能应基于现阶段所使用的 KS 平 台，在此之上对数据进行更深层次的挖掘和利用。项目整体应采用分步进行，分阶段实施 的原则。平台上所使用的这些功能模块如：生产管理、设备管理、能源管理、质量追溯、 人员管理等均在平台上二次开发而来，项目则包括了主体框架、应用功能模块、人机交

(3)足够充分发挥软件平台的功能，科学、针对性的展示监测成果，实现基坑 安全监测自动化和安全管理现代化。 7.4 自动化监测示意图及采用设备清单 自动化监测安装示意图 自动化监测传感器及采集设备清单表 深层水平位 移 LRK-CX01 固定 式 测斜仪 智能无线数据采集终端 LRK-DZ622A 中科熠创 —95— —95— 地下水位 振玄水位仪 智能无线数据采集终端 LRK- DZ622A 激光位移检测仪 LRK-DL630 中科熠创 7.5 监测元件及设备技术参数 1.深层水平位移自动化监测 1.1 LRK-CX03 新型埋入式自动化测斜仪，如图： 简 介 ： 路基、基坑、岩体骨坡等土程的深层水平位移(测斜)监测，该设备具有高精度、 高密度、成本低、易保护、埋设成功率高等优点，真正实现深层水平位移(测斜) 的自动化采集。本产品采用电涡流微位移传感器和高精度半导体容栅式电路设计 根据施工场地及周边环境的实际情况，可选择以下几种方法进行水平位移及沉降 监测工作基点的稳定性检查。 图 4 - 2 闭合导线测量示意图 图 4- 3 级联测量示意图 7.6 数据自动化采集设备 深层水平位移及振弦类传感器采用 LRK-DZ622A 智能无线数据采集终端采集 数据；实现数据直接通过 4g 网络传输到系统平台； 1.1 设备介绍：LRK-DZ622A 智能无线数据采集终端

户的情绪状态，从而在服务过程中采取更加恰当的策略，如安抚客 户情绪或主动提供补偿。 再者，大模型在客户细分和个性化营销中的应用也有显著优 势。传统的客户细分方法往往依赖于有限的变量，如年龄、性别或 购买历史，难以捕捉客户的深层次特征。而大模型可以通过对多维 数据的分析，识别出更加精细的客户群体，并为其提供高度个性化 的营销内容。例如，大模型可以结合客户的社交媒体行为、购物历 史、地理位置等多种数据，生成个性化的产品推荐或广告内容，从 有限的数据源和静态的分析方法，难以捕捉客户行为的深层次动态 变化。引入大模型技术后，企业可以通过对海量数据的实时处理与 分析，挖掘出更为细致和精准的客户画像，从而提升对客户需求的 预测能力和个性化服务的设计水平。 首先，大模型能够整合来自多渠道的客户数据，包括交易记 录、社交媒体互动、网站浏览行为以及客户服务记录等。通过对这 些数据的深层次分析，企业可以识别出客户的消费偏好、购买周 在客户画像构建方面，DeepSeek 大模型通过特征提取和标签 化处理，为每个客户或客户群体生成详细的特征描述。这些特征不 仅包括基本的人口统计学信息，如年龄、性别、职业等，还涵盖了 行为特征、心理特征、消费习惯等深层次信息。例如，模型可以识 别出某类客户对价格敏感，倾向于在促销期间购买；另一类客户则 更注重产品品质，愿意为高端产品支付溢价。 为了进一步提升客户画像的精准度，DeepSeek 大模型还可以

民传统意义上靠天吃饭，靠经验种植的思维，逐步消除了粗放 式农业的陈旧弊端，以数据的持续收集为基础，通过云计算分 析输出，指导农民种植，可以有效避免用药、施肥、灌溉等行 为的过度化和滥用，优化土壤深层结构，均衡土地元素分配， 从而避免对生态环境的破坏，起到保护生态环境的作用，逐步 完成绿色智慧农业、生态可循环农业和可持续发展农业的布局。 （2）利用农业大数据综合信息服务平台指导农村人居环境

于教学和学生的实际需求。 3. 智能评估：该模型能够对学生的学业表现进行实时分析，并提 供及时反馈，通过数据分析生成个性化的学习路径和改进建 议，进一步提高学习效果。 4. 知识图谱和内容推荐：利用大模型的深层知识，系统能够构建 教育内容的知识图谱，基于学生的学习情况和兴趣，推荐相关 的学习资源和材料。 在实施以上目标的过程中，我们需要考虑数据的安全性和隐私 保护，确保在收集和使用学生数据时符合法律法规。同时，教师的 用户的内心想法以及对教育 AI 工具的具体要求。 2. 焦点小组：在选定的教育机构中，组织焦点小组，聚集多位用 户共同讨论其对教育 AI 大模型的看法。通过这种互动方式， 我们可以激发用户之间的讨论，挖掘出更深层次的需求，以及 各类用户之间存在的不同观点与需求优先级。 其次，我们也将进行定量研究，以获得更多客观数据，主要方 法包括： 1. 问卷调查：设计一份结构化的问卷，涵盖用户的基本信息、使 用习惯、对 极发言，确保每位成员都有机会表达自己的看法。 5. 数据整理与分析：讨论结束后，对收集到的反馈进行整理和分 析，归纳出主要的需求和共识，识别出潜在的设计方向及优先 事项。 通过焦点小组讨论，可以获得用户在具体问题上的深层次理 解，有助于规避常见的设计陷阱，确保最终开发的教育 AI 大模型 能够更加贴近用户需求。这种方法不仅能够激发参与者的想法，还 能促进团队对不同观点的理解，从而协调出更全面的方案。 在数据

业视角的企业数量变化态势分布；以地域和行业为分类，展示各地域行业企业数 量变化态势占比与发展趋势。 主要内容包括但不限于：企业详细信息、重大危险源分布情况、不同行业企 业数量等。 主要功能：深层次钻取获取企业列表，查看相关信息。 2. 安全风险信息展示 选取企业行业类型、经济类型、所在地区、隶属关系、安全监管等级等作为 指标体系要素，并选择一种或多种指标组合作为统计维度，围绕企业分类分级监 录数量；责令整改 数量；整改复查数量；处罚金额。 主要功能： 1）查看某网格，默认全区单位执法检查整改率或完成率； 2）深层钻取执法企业列表，及其简要企业信息。 显示形式： 1）以列表形式显示相应执法数据； 2）以圆环图或圆饼图显示执法整改率或完成率；并深层完成洪山区监督检 查计划，各业务科室执法年计划完成情况。 4. 隐患排查信息展示 主要内容包括但不限于：开展自查自报工作企业数量、自查次数、隐患数、 备部 署，防止来自其他区域的入侵攻击等威胁，同时对内网用户相互间访问进行控制 与日志审计，可有效检测和控制内部网络。同时，防止来内部自其他网络区域的 蠕虫病毒、入侵攻击等威胁，通过对系统网络中深层攻击行为进行准确的分析判 断，在判定为攻击行为后立即予以阻断，主动而有效的保护网络的安全。 1. 防火墙架构设计 按照等级保护安全区域边界、安全通信网络的建设要求： 应避免将重要网络区域部署

放射科医生 进行诊断。这一过程不仅提高了诊断的效率，还能减少人为错误的 可能性。 以下是 AI 生成式大模型的主要特点总结：  大规模学习：通过在海量数据上训练，生成式大模型能够学习 到深层次的模式和关系。  多模态能力：支持文本、图像、音频等多种数据类型的生成与 处理。  灵活性：根据具体需求进行调整，能够针对不同的应用场景提 供解决方案。  高效性：在某些情况下，生成的内容能够达到或超过人类专家 大模型作为人工智能领域的重要创新，其优势在多个方面体现 出其在医疗场景应用中的巨大潜力。 首先，大模型展现出卓越的学习能力，能够有效分析和处理海 量数据。与传统模型相比，大模型在训练过程中利用更深层次的网 络结构，提高了特征提取的多样性和准确性。尤其是在医疗领域， 模型能够整合不同来源的数据，包括病历、影像、基因组信息等， 形成全方位的患者画像。这种整合能力对于个性化医疗和精准治疗 具有重要意义。 AI 背景的医疗专业人员，讲授 AI 基础知 识，机器学习及深度学习原理，以及 AI 在医疗领域的应用案 例，帮助他们建立对 AI 技术的基本认知。 2. 专业技能培训：对已有基础的团队成员进行更深层次的技能培 训，包括数据处理、模型训练与优化、AI 模型的评估和部署 等内容，确保他们掌握关键的实用技能。 3. 定期进修与研讨：建立定期的技术研讨与进修机制，邀请行业 专家进行讲座，组织团队成员参加相关的学术会议和技术论

策文件和法律文本中通常包含大量的法律术语、专业词汇和复杂的 句式结构。例如，一份政策文件可能涉及多个部门的职能交叉，且 需要对历史政策进行追溯和关联。传统的关键词检索或简单的规则 匹配方法难以准确理解这些文本的深层含义，导致信息提取和决策 支持的准确性不足。 其次，政务场景中的文本处理任务多样且动态变化。常见的任 务包括但不限于：文本分类、信息抽取、问答系统、自动摘要、情 感分析等。例如，市民提交的咨询问题可能涉及多个领域，需要快 可能包含图片或语音信息，需要结合文本信息进行综合分析和处理。 为了满足上述需求，政务场景的自然语言处理技术需要具备以 下几个关键能力：  高精度的语义理解能力：能够准确理解政策文本、法律条文等 复杂文本的深层含义，进行精准的信息提取和关联分析。  多样化的任务处理能力：能够灵活应对多种文本处理任务，如 分类、抽取、问答、摘要等，并具备良好的任务迁移能力。  实时性和高效性：能够快速处理大量的文本数据，满足舆情监 导致模型欠拟合，而过低则无法有效防止过拟合。通常，dropout 率设置在 0.2 至 0.5 之间，其中：  对于浅层网络（例如全连接层），建议使用较高的 dropout 率（如 0.5），以增强模型的泛化能力；  对于深层网络或卷积层，建议使用较低的 dropout 率（如 0.2 至 0.3），以避免信息丢失过多。 此外，针对政务数据的特性，可以采用自适应 dropout 策略。 例如，对于数据稀疏的特征层，可以适当提高

肉眼可见的蓝天白云越来越多了，河道水质黑臭问题也得到缓解，但是总体来 看，进入十四五，构成环境污染的压力依然存在，河流汛期污染、农村环境、 县域环境基础设施补短板、涌现出新的污染物，经济发展中一些深层次的结构 性、根源性问题仍未有效解决，实现双碳目标仍然艰巨，可以说现在生态环境 治理已经进入 “船到中流浪更急、人到半山路更陡”啃硬骨头的关键阶段。 首先，大方向上，由以前治污逐步过渡至减污降碳协同增效，追求更高更