项目编号： 政务系统接入 DeepSeek 构建智能体提 效 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景与目标............................................................................................7 1.1 政务系统现状与挑战........................... .....................................................263 1. 项目背景与目标 随着数字化转型的加速推进，政务系统面临服务效率提升与智 能化升级的双重需求。当前政务服务平台普遍存在流程冗长、人工 处理占比高、响应速度慢等问题。以某省行政审批局 2023 年数据 为例，平均单项业务处理时长达到 48 小时，其中 70%的时间消耗 在 分钟。其次，构建 7×24 小时智能问答系统，准确率需达到 92%以上（参照现有金融 行业智能客服标准），分流 50%的人工咨询量。最后，建立动态知 识库更新机制，确保 3000 余项政策条款的关联关系能随法规变动 实时调整，政策解读一致性需保持 98%以上准确度。 关键效能提升指标如下： 维度 现状基准值 目标值 实现路径 业务处理时效 48 小时 ≤18 小时 智能预审+自动化流程触发 人工干预率

项目编号： 医疗系统接入 DeepSeek 构建智能体提 效 设 计 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 医疗系统现状与挑战............. 诊时间减少 40% 当前医疗信息化建设已进入深水区，单纯的数据电子化已无法 满足高质量发展要求。某省卫健委的评估报告指出，超过 60%的二 ” ” 级医院信息系统仍停留在 记录存储 阶段，缺乏智能分析能 力。DeepSeek 智能体的接入将帮助医疗机构实现三个层级的跨 越：基础业务流程自动化、中级临床决策支持、高级医疗资源网络 ” 化协同。这种转型不是简单的技术叠加，而是通过构建 人类专家 +AI 自动更新医学知识库，确保诊疗建议符合最新临床指南要求。 1.3 项目目标与预期效益 本项目旨在通过将 DeepSeek 智能体技术深度整合至医疗系统 核心业务流程，构建一套覆盖诊疗辅助、资源调度与数据治理的全 链路提效方案。基于医疗行业特有的高容错性需求与复杂决策场 景，我们设定了三级目标体系：基础层实现关键流程的自动化处 理，中间层建立多模态数据分析能力，应用层则聚焦临床决策支持 系统的精准度提升。 在运

项目编号： 审计领域接入 DeepSeek AI 大模型构建 Agent 智能体提效 设 计 方 案 目 录 1. 引言................................................................................................................................ .....................................................................................18 2.3 构建智能体提效方案的核心目标............................................................................................. 42%的工作时间用于数据清洗和基础分 析，而高风险领域的识别准确率仅为 68%。这种现状迫切需要通过 智能化工具实现效率突破。 DeepSeek 等大语言模型技术的成熟为审计变革提供了新的可 能性。相较于通用 AI 模型，审计智能体需要具备三个核心能力维 度：首先是领域知识的深度适配，包括国际财务报告准则 （IFRS）、美国通用会计准则（GAAP）等超过 2000 项条款的准 确解析；其次是多模态数据处理能力，既能解析

AI 大模型赋能公共安全 整体解决方案 目 录 1. 引言 ............................................................................................................. 6 1.1 背景介绍 .......................................... 大模型在图像识别和事件推 理中表现出色。这些模型可以基于行为模式识别异常活动，比如聚 众斗殴、盗窃或其他非法活动，提供预警机制，有助于提高第一响 应者的反应速度。此外，将 AI 大模型与现有监控系统结合，能更 快地从历史视频数据中检索到相关信息，为调查和事后分析提供便 利。 在数据整合方面，AI 大模型不仅仅局限于视频监控数据的分 析，还能够与其他类型的数据源进行融合，包括社交媒体、传感器 程、模型训练与优化，以及如何与现有的公共安全体系整合。 4. 讨论在实际应用过程中可能面临的技术、法律和伦理挑战，并 提供切实可行的解决方案。 5. 最后，预期该系统能提高公共安全事件的响应速度和处理效 率，最终实现更高层次的社会安全保障。 通过以上 目的的实现，本文章希望为公共安全领域的相关研究 人员和从业者提供实用的参考，助力基层公共安全管理的智能化转 型。 2

项目编号： XX储能电站综合智慧能源项目可行性 研 究 报 告 目 录 1 综合说明 1 1.1 设计依据 1 1.2 工程任务和规模范围 2 1.3 项目建设条件 5 1.4 储能单元设计 6 储能系统设计 17 3.1 储能电池选型 17 3.2 储能电池安装方式选择 22 3.3 PCS 选型 22 3.4 电池管理系统（BMS） 24 3.5 能量管理系统（EMS） 26 3.6 储能系统总体设计 27 3.7 储能系统率分析 储能系统率分析 29 3.8 储能系统安全性 30 4 电气部分 31 4.1 电气主接线 31 4.2 主要电气设备选型 31 4.3 电气设备布置 34 4.4 防雷接地 35 4.5 电缆敷设 35 4.6 动力 36

Environmental planning 大学 碳中和研究院 Institute for carbon Neutrality, Tsinghua university ENERGY FOUNDATION 能 源 基 金 会 中国碳中和目标下的 工业低碳技术展望 Outlook on Industrial Low-carbon Technologies toward China's Carbon Neutrality Neutrality Goal 、 碳中和研究 ENERGY 厚 CAEP 生态环境部环境规划院 chinese Academy of Environmental planning 能 源 基 金 会 中国碳中和目标下 的 工业低碳技术展 望 Outlook on Industrial Low-carbon Technologies toward China’s Carbon planning 摘 要 、 碳中和研究院 Institute for carbon Neutrality, Tsinghua university ENERGY FOUNDATION 能 源 基 金 会 气候变化是人类面临的最严峻全球性挑战。作为负责任的大国，中国于 2020 “ ” 年正式提出 双碳 战 略目标，是全球从碳达峰到碳中和时间最短、减碳规模最大、降幅度速度最快的国家。工业部门作为国民

106 7.2.2 生产计划优化...........................................................................108 8. 能效管理................................................................................................. 才的培养与引进也是项目成功的关键，企业需加大在 AI、大数据、 机器人等领域的专业人才的投入。 为了验证和优化项目设计，在实施过程中会采用迭代式的方 法，通过建立原型和试点，快速测试和反馈，以确保最终方案的有 效性和可行性。通过这些措施，将确保 MDC 项目顺利推进，最终 实现智慧工厂的目标。 1.1 智慧工厂的定义与发展 智慧工厂是指利用先进的信息技术和智能化设备，通过优化生 产管理和工艺流程，实现生产效率、质量、灵活性和资源利用最大 构化 数据，使得模型具有了强大的表征学习能力。通过自然语言处理、 图像识别和时间序列分析等技术，模型能够更好地理解和模拟复杂 系统的行为。这种能力使得 AI 大模型在数据分析、预测维护及智 能生产等方面得到了广泛应用。 随着计算能力的提升和算法的不断优化，AI 大模型的推理效率 和准确性也在不断提高。例如，目前主流的大模型如 GPT- 3、BERT 和 T5 等，展示了在语言理解、生成和对话等任务上的卓

......................................................................................4 4．工程部门管理的用能设备没能有效检测或设备陈旧 ..............................................4 二．酒店建筑节能的需求.......................... 源管理的观 念 也有待改进， 需要客观引导顾客的节能意识。同时酒店整体缺乏统一管控平台。 酒店能源管理的现状主要表现在以下几个方面： 1 ．节能观念缺乏 “ ” 所谓 节能 ，指的是加强用能管理， 采取技术上可行、经济上合理以及环境和社 会 可以承受的措施， 减少从能源生产到消费各个环节中的损失和浪费， 更加有效地、合 理 地利用能源。然而， 在激烈的市场竞争中， 酒店业仍处于产品供过于求的阶段， 出现白昼灯、长明灯的现象； 更有 餐饮部员工开着包房空调午休的现象。酒店的培训种类繁多， 从新员工入店培训， 到消 防知识培训， 到部门的服务技能培训等等， 但往往缺乏设备正确使用和维护的培训， 能 源管理的培训。这些现象往往造成使用酒店设备时， “ 能源消耗出现 人人使用， 无人负 ” 责 的现象。 4 酒店的能源管理涉及到酒店的方方面面。技术含量高， 对管理水平的要求也高。例

..............................144 1. 引言 在快速发展的城市化进程中，城市轨道交通作为现代城市交通 的骨干力量，其重要性愈发凸显。如何提升城市轨道交通的运营效 率、增强服务质量、降低运营成本，成为了行业亟需解决的关键问 题。近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展为城市轨道交通行业 提供了新的解决方案。AI 大模型的应用不仅可以有效提升决策支持 能力 拥挤和不 便；车辆调度管理复杂，需实时响应动态变化的乘客需求；安全隐 患在高密度运营下也日益增多。因此，引入 AI 大模型以实现智能 化、高效化的运营管理显得尤为重要。基于 AI 的大数据分析能 力，能够帮助运营方获取更为精准的客流预测，优化车辆调度方 案，提高整体运营效率。 在这一背景下，AI 大模型在城市轨道交通行业的应用方案应围 绕以下几个核心方面展开： 1. 客流预测与分析：利用 理者 和技术团队提供全面而具体的 AI 大模型应用实施指南，以推动行 业的数字化转型。在实施过程中，将重点考虑安全性、可行性与经 济性，确保各项技术能够落地实现，最终为城市轨道交通提供更高 效、安全和友好的服务。 2. AI 大模型在城市轨道交通的应用场景 在城市轨道交通行业中，人工智能大模型的应用场景广泛且切 实可行，能够有效提升运营效率、增强乘客体验以及优化资源配 置。这些应用主要集中在以下几个方面：

.....................................................................................91 5.1.4 各主要用能监测点................................................................................................. .....................................................................................93 5.2.4 各主要用能监测点................................................................................................. 务云平台建设成果，充分利用信息化技术手段，以“准确、及时、完备、 增效”为建设目标，建设城市统一的建筑节能能耗监管平台，为能源管理、 能源规划建设等方面提供技术支撑，实现对重点用能企业、公共机构和大 型公共建筑消耗的主要能源进行实时采集、监测、分析和管理，为科学管 理用能，实现提高能源利用率，减少能源和资源消耗，控制能源成本，提 高企业经济效益，缓解社会经济发展面临的能源和环境约束的矛盾提供科 学依据和优化建议；为城市节能管理部门实施能源管理、单位