适用场景：长文本处理（合同条款解析、法规匹配）。 o 推荐版本：仅 671B 完整版（需云端部署）。 . Janus Pro： o 适用场景：多模态任务（票据识别、图表关联分析）。 Q2：本地部署需要哪些硬件配置？ . 显存需求对照表： 模型版本 R1-1.5B R1-7B R1-32B 显存需求（4bit 量化） 1. 1GB 8GB 24GB 显存需求（非量化）

(5)智能水表监测如下表。 表 3-15 智能水表监测设备要求 公称口径范围(DN) DN15~DN300 测量范围(Q3/Q1) R80/R160 最大允许误差 Q1 ≤Q<Q2 误差≤±5%;Q2 Q ≤ ≤Q4 误差≤±2% 液晶显示精度 0.1m³ 最小读数 0.0001m³ 最大读数 99999m³ 工作温度 冷水水表：0.1℃~30℃;热水水表：0.1℃~90℃

为了更直观地展示成本控制与预测的效果，以下是一个示例表 格，展示了某银行在不同季度内的实际成本与预测成本的对比： 季度 实际成本（万元） 预测成本（万元） 差异（万元） Q1 1200 1150 50 Q2 1250 1230 20 Q3 1300 1280 20 Q4 1350 1320 30 从表中可以看出，DeepSeek 的预测与实际成本非常接近，差 异较小，证明了其在成本预测方面的精准性。这种高精度的预测能 15%，同时有效降低了市场波动带来的风险。以下 是该银行在使用 DeepSeek 前后投资回报率的对比数据： 时间段 投资回报率（前） 投资回报率（后） 2021 年 Q1 5.2% 6.0% 2021 年 Q2 4.8% 5.5% 2021 年 Q3 5.0% 5.8% 此外，DeepSeek 还被应用于反欺诈系统。某知名银行通过集 成 DeepSeek 技术，成功识别并阻止了多起高风险的欺诈交易。系

总制冷量（kW） Q1 室内设备负荷（=设备功率×0.8）。 Q2 环境热负荷（=0.12～0.18kW/m2 ×机房面积）。 根据计算方法： 例如中心机房面积约 72㎡，负载热负荷为 51 KW，取环境热负荷系数为 0.12KW/m2，代入数 据：负载热负荷为 Q1=51*0.8=40.8KW。环境热密度取 0.12kW/㎡,Q2=72×0.12=8.64kW；其制 冷量需求为 Q=Q1+Q2=49

关键技术指标的具体要求如下： 维度 当前基准值 目标值 达成周期 客服响应速度 4.7 分钟 ≤30 秒 Q3 2024 工单转人工率 32% ≤8% Q4 2024 风险误报率 18% ≤5% Q2 2025 文档处理效率 8 页/小时 50 页/小时 Q1 2025 项目实施将分阶段重点突破三个技术难点：第一，解决金融领 域专业术语和监管政策的语义理解问题，通过构建包含超过 50 万 ：每 3 个月发布一次主版本升级，包含 新功能模块、重大算法优化及安全合规性更新。例如： 迭代阶 段 目标 交付物 Q1 2025 多模态指令理解能力提升 票据识别准确率≥98% Q2 2025 风险预测模型支持实时数据流 响应延迟≤200ms o 月度热修复更新：通过灰度发布机制快速响应紧急问 题，修复周期控制在 7 个工作日内。 2. 数据驱动优化机制 建立闭环反馈系统，每日采集以下关键指标：

果： 时间段 主要任务 预期成果 2023 年 Q4 模型优化与测试 提高模型预测精度，减少误差 2024 年 Q1 数据集成与平台构建 实现多源数据的无缝集成与实时分 析 2024 年 Q2 系统集成与测试 完成与现有系统的无缝对接 时间段 主要任务 预期成果 2024 年 Q3 用户体验优化与推广培训 提升用户满意度，扩大应用范围 通过以上工作的实施，我们相信 DeepSeek

在中医药健康产业中的应用效果， 以下是一些关键的数据指标： 指标类别 当前状态 目标状态 预计达成时间 数据集成率 70% 90% 2024 年 Q4 制造效率提升 15% 30% 2025 年 Q2 用户满意度提升 80% 95% 2025 年 Q4 通过上述措施和目标的实现，DeepSeek 将不仅推动中医药健 康产业的技术革新，还将为全球健康产业的发展做出重要贡献。我 们期待在不久的将来，看到更多由

3）通过外窗进入的太阳辐射热； 4）人体散热； 5）照明装置散热； 6）新风负荷。 根据项目要求，总冷负荷计算如下: 1）机柜热负荷：Q1 2）建筑围护结构的传热及其他：Q2 （取值为 0.1~0.2KW/m2） 机房所需总冷负荷为：Q= Q1 + Q2 根据计算本项目信息机房微模块各配置 4 台制冷量 25KW 行间空调，工作方 式为 2 主 2 备。  空调选型 微模块空调选型考虑可靠性、节能性和先进性，采用以下方案：

完成第二阶段技术升级，提 升模型响应速度 引入智能客服系统，开发移 动端应用 2025 年 Q4 新增 7 个 AI 政务服务功能 模块，覆盖交通等领域 加强生态建设，举办技术研 讨会 2026 年 Q2 完成第三阶段技术升级，实 现个性化服务 发布开放 API，吸引开发者 参与 通过以上规划和措施，全省一体化政务平台将进一步提升其智 能化水平，为公众提供更加高效、便捷的政务服务。 15

数据量（万条） | 特征维度 | 计算资源消耗 （GPU 小时） | |———-|—————-|———-|————————–| | Q1 基线 | 120 | 256 | 48 | | Q2 增量 | 45 | 268 | 22 | | Q3 增量 | 52 | 275 | 25 | 对新增数据采用动态加权采样，近期数据权重提升 30%，历 史数据保留比例控制在 60%。