会借助互联网医院和智能化的手段得以加快发展。 案例 1 | 基于知识图谱的新冠肺炎防护问答助手，离智能更近一步 疫情爆发初期，大量患者对病情知识匮乏，出于对自身症状的恐慌到医院就医， 人群聚集引起交叉感染风险。因此，短时间内正确地将大量疫情信息及预防措 施以简单易懂的方式向民众科普，正确引导患者就医，消除恐慌心理，是当务 之急。 同时，在这次疫情中，慢病患者是致死率最高的群体之一，如何做好自我防护， 是大量慢病患者最关心的问题。 者非常多，医院每天 CT 检查近千例，患者需要排队几个小时等待检查，交叉 感染的风险巨大。 因此 AI 的介入势在必行。体素科技希望通过 AI 分析异常病例和重症病例，帮 助医生更快速准确完成评估，在更短时间收治和处理肺炎影像表现患者，尽量 降低医疗场所内交叉感染风险。 新冠肺炎是肺炎中的一种病毒性肺炎。体素 CT 全病种解决方案基于数千例的 肺炎患者病例建立，其磨玻璃-斑片影检测功能和定量分析功能已经可以高敏感 进行分诊，优先阅片缩短等待报告的时间，减少交叉感染的风险； 同时可进行全自动前后片对比和疗效评估，帮助医生精确评估病情进展与疗效。 通过风险评估给出对阅片优先级建议，优化放射科检查流程，减少高风险患者 的检查等待时间，在更短时间收治和隔离影像表现可疑的患者。 肺部 CT 全病种解决方案保留原系统针对肺结节、肺气肿、肺大泡等肺内其他 慢性病灶的检出功能，能够对肺结节进行定量测量与风险评估，筛查 COPD 等 慢性肺部

整模型，提升筛选的准确性。 引入 DeepSeek 进行简历筛选的可行性主要体现在以下几个方 面： 1. 效率提升：传统简历筛选通常需要 HR 花费大量时间逐份阅 读，而 DeepSeek 可以在短时间内处理数千份简历，显著缩 短筛选周期。 2. 客观性增强：AI 系统基于数据驱动，避免了人为偏见的影 响，确保筛选过程的公平性与一致性。 3. 精准匹配：通过深度学习算法，DeepSeek 等 AI 工具，不仅可以提高筛选的准确性和效率，还可 以通过数据驱动的方法优化整个招聘流程。 具体而言，DeepSeek 通过以下几个方面提升了简历筛选的可 行性和效果： - 高效性：能够在短时间内处理数千份简历，显著缩 短招聘周期。 - 准确性：通过深度学习和模式识别，准确匹配职位 要求和候选人背景。 - 一致性：减少人为偏见，确保所有候选人都 基于相同的标准进行评估。 结果优化：结合上下文理解和领域知识库，对匹配结果进行优 化和调整，确保推荐结果的准确性。 5. 反馈机制：根据招聘人员的反馈，持续优化匹配算法和权重设 置，提升系统的自适应能力。 通过上述流程，Deepseek 能够在短时间内处理大量简历，并 生成高质量的匹配结果，显著减少招聘人员的工作负担，提高招聘 效率。同时，系统还能够根据不同的职位需求和行业特点，提供个 性化的匹配方案，确保每个职位都能找到最合适的候选人。

递不及时）和 效率低 （人员巡护强度大，耗时耗力、一人多职，技术能力参差不齐）痛 点，使用工业级无人机对森林、山区、河道等易发生自然灾害的地区进行巡护，可以实时 对地形及周边环境进行高空视角侦查，在短时间内提早发现异常状况或灾害隐患并及时上 报。 6 图 2.2 无人机日常巡护 二、洪涝淹没分析预警 针对洪涝灾害发生突然、态势变化复杂，指挥调度存在信息滞后，快速准确判断难度 大、挑战高 针对常规数据链受环境遮挡导致遥控遥测中断和受灾地区断电断网，无法与外界救援 信息互通的痛点，使用卫星通信数据链，可避免中断问题，且指控距离不受限制。同时搭 配运营商通讯移动基站，可提供应急通信网络覆盖，地面人员可短时恢复正常通话及网络 应用。 图 2.5 无人机通信覆盖 二、人员搜救 针对夜间能见度低，实施人员搜救困难的痛点，使用可见光+热红外光电吊舱，并支 持多种红外伪彩效果切换显示，昼夜均可实施人员搜救，无惧夜晚能见度低造成的影响。

，建立严格出入库管理制度。定期盘点确保账实相符。根据 设备更新换代和使用情况，及时更新补充，确保可用。 3. **应急调用机制**：设备故障需用备品备件时，技术人员向管理人员提出领用申请，管理人员最短时 间内发放，确保设备及时修复。 ## 五、项目实施人员配置与分工 ### （一）管理团队 1. **项目管理委员会**：由医院信息科负责人、分管领导、我方公司项目总监等组成。负责项目整体规 划、决策

系统集成了多源数据采集、智能算法分析以及个性化推荐功能，能 够根据企业需求和候选人背景实现精准匹配。其核心技术包括自然 语言处理（NLP）、机器学习（ML）以及深度学习的协同过滤算 法，确保在短时间内从海量简历中筛选出最合适的候选人。 系统的主要功能模块包括数据预处理、特征提取、模型训练以 及推荐引擎。数据预处理模块负责清洗和标准化来自不同渠道的简 历和岗位信息，确保数据质量；特征提取模块通过分析候选人的教 （如 五年经验 或 硕士学历 ）进行筛选，而忽略了候选人的实际 能力、团队协作能力以及创新思维等软性指标。 此外，现有招聘系统在处理大量应聘者数据时，容易产生信息 过载问题。招聘人员可能需要在短时间内浏览数百甚至数千份简 历，导致重要的信息被遗漏，或者因疲劳而产生误判。尽管一些系 统引入了自动化筛选工具，但这些工具的算法往往过于僵化，无法 灵活应对不同职位的具体需求。 现有招聘系统在 似的岗位；而内容过滤则基于岗位描述和候选人简历的关键词匹 配，确保推荐的精准度。 为了实现这一目标，系统将采用分布式计算框架，如 Apache Spark，以处理大规模数据集。Spark 的并行计算能力和内存优化 特性能够在短时间内完成复杂的数据处理任务，提升了系统的响应 速度。此外，深度学习模型如 BERT 将被用于自然语言处理任务， 以更准确地解析岗位描述和简历文本，提取关键特征。  技术架构：系统采用微服务架构，各个模块如数据采集、特征

升稽查工作的效率和准确性。 在这一背景下，DeepSeek 技术的引入为税务稽查提供了新的 可能性。DeepSeek 作为一款先进的人工智能工具，具备强大的数 据处理能力和深度学习算法，能够在短时间内对大量财务数据进行 深度分析和模式识别。通过其智能化的分析引擎，DeepSeek 能够 自动识别异常交易、潜在的税务风险点，并为稽查人员提供精准的 风险提示和审计线索。这不仅大大提高了稽查工作的效率，还能够 此外，DeepSeek 技术还支持实时数据监控和动态更新，能够 根据最新数据源及时调整分析模型，确保结果的时效性和准确性。 例如，当某一企业的税务申报数据出现显著变化时，系统会自动触 发分析流程，并在短时间内生成更新后的风险评估报告。 通过以上流程，DeepSeek 技术不仅大幅提升了税务稽查的效 率，还显著降低了人工审核的成本和误差率。其灵活性和可扩展性 使其能够适应不同规模和复杂度的税务稽查需求，为税务部门提供 在税务稽查中的优势 DeepSeek 技术在税务稽查中的优势主要体现在其强大的数据 处理能力和智能化分析功能，能够显著提升稽查效率与准确性。首 先，DeepSeek 具备海量数据的快速处理能力，能够在短时间内完 成对纳税人财务数据、交易记录、税务申报等多维度信息的整合与 分析。通过其高效的算法模型，系统能够自动识别异常数据和潜在 风险点，减少人工排查的工作量。例如，在针对某大型企业的税务 稽查中，DeepSeek

修费用高，操作复杂，空域 申请复杂 2 解决方案 2.1 建设项目环境保护管理 建设项目所在区域的现势地形图，是建设项目环评阶段环评单位编制的环境影响评价文件之一。无人 机航测系统能够为环评单位在短时间内快速时效性强、精度高的图件作为底图使用， 并且可有效减少在偏 远、 危险区域现场踏勘的工作量，提高环境影响评价工作的效率和技术水平，为环保部门提供精确、可靠 5

化、离散化和特征工程，以满足不同场景下的数据处理需求。 在处理大规模数据集时，DeepSeek-R1 采用了分布式计算框 架，显著提升了数据处理效率。模型通过并行计算和内存优化技术， 能够在短时间内完成海量数据的处理任务。例如，在处理超过 10 亿条的工程造价数据时，模型能够在 30 分钟内完成清洗和转换操 作，较传统方法提升了约 60%的效率。 为了进一步提升数据处理的智能化水平，DeepSeek-R1 在可扩展性方面，DeepSeek-R1 大模型采用了分布式计算架 构，能够通过增加计算节点来线性提升处理能力。这对于大型工程 项目尤为重要，因为这些项目通常涉及海量数据处理和复杂的计算 任务。通过分布式架构，模型可以在短时间内完成大规模数据的分 析和预测，显著提高了工作效率。 此外，模型还支持横向扩展，用户可以根据业务需求动态调整 资源配置。例如，在项目高峰期，可以通过增加云计算资源来提升 模型的计算能力；而 定了坚实的基础。 4.4 错误检测与修正 在工程量清单编制过程中，错误检测与修正是确保数据准确性 和项目顺利进行的关键环节。DeepSeek-R1 大模型通过其强大的 数据处理能力和机器学习算法，能够在短时间内识别和修正清单中 的潜在错误。首先，模型会对输入的工程量数据进行初步校验，检 查数据格式是否符合标准，确保数据的完整性和一致性。接着，利 用深度学习技术，模型能够识别出常见的人为错误，如数字输入错

车辆位置，支持车牌号、停车时间段、车位号、无牌车四种查询方式查找，同时可以查询到 基于地图模式的最优行走路线，协助车主在最短时间内找到自己的车辆，驶离车场，提高车 场的周转率。 反向寻车机寻车  手机客户端寻车 提升车主寻车体验及寻车效率，亦可通过手机客户端进行反向寻车，可以查询到基于地 图模式的最优行走路线，协助车主在最短时间内找到自己的车辆，驶离车场，提高车场的周 转率。 亦可结合 iBeacon（蓝牙）定位 车辆位置，支持车牌号、停车时间段、车位号、无牌车四种查询方式查找，同时可以查询到 基于地图模式的最优行走路线，协助车主在最短时间内找到自己的车辆，驶离车场，提高车 场的周转率。 反向寻车机寻车  手机客户端寻车 为提升车主寻车体验及寻车效率，亦可通过手机客户端进行反向寻车，可以查询到基于 地图模式的最优行走路线，协助车主在最短时间内找到自己的车辆，驶离车场，提高车场的 周转率。 亦可结合 iBeacon（蓝牙）定 主返回车场取车时，可 通过手机扫描场内的各个重点人行出入口的寻车二维码，系统定位车主位置，系统根据之前 记录的车辆位置，以及车主扫码定位的人位置，规划基于地图模式的最优行走路线，协助车 主在最短时间内找到自己的车辆，驶离车场，提高车场的周转率。 4.6.4 系统特点 4.6.4.1 无人值守 本次系统设计采用无人值守管理方案，车辆进出场、缴费等流程可在场区内无管理人员 情况下车主自行

用模型，并对主模型进行全面检测与修复。 恢复机制是应急响应的关键环节。在事件处理完成后，需立即 评估事件影响范围及后果，制定恢复计划。恢复计划应包括数据修 复、系统重建、功能验证等步骤，确保平台在最短时间内恢复正常 运行。同时，需对事件进行复盘，分析事件原因，优化应急预案， 防止同类事件再次发生。 为确保方案的可行性，需定期开展应急演练与培训。演练应模 拟真实场景，覆盖不同级别的安全事件，确保所有相关人员熟悉应 大模型的处理能力 是否与系统其他组件协同高效运行。 为进一步验证系统的稳定性，压力测试必不可少。压力测试的 目标是模拟极端条件下的系统表现，确保在高负载或异常情况下系 统仍能正常运行。测试场景包括短时间内的大规模并发请求、长时 间的高强度持续负载以及资源瓶颈情况下的系统响应。例如，模拟 100,000 个并发用户同时访问 AI 大模型服务，观察系统是否出现 崩溃、延迟骤增或资源耗尽的情况。同时，需记录系统的恢复能 大模型后的性能表现，确保系统在高并发和极端条件下 的稳定运行，为后续的优化和部署提供科学依据。 8.4 系统稳定性测试 在系统稳定性测试中，我们首先模拟了高并发场景下的系统运 行情况。通过在短时间内模拟大量用户同时访问系统，我们监测了 系统的响应时间、错误率和资源利用率。测试结果表明，系统在 1000 并发用户的情况下，平均响应时间为 2.3 秒，错误率低于 0.1%，CPU 和内存利用率分别稳定在