.......................................................................................110 8.2 系统稳定性................................................................................................... 块划分：  数据采集模块：负责从多渠道收集客户数据。  模型训练模块：定期更新和优化 DeepSeek 大模型。  推理服务模块：提供实时预测和分析服务。  监控运维模块：保障系统稳定性和性能。 通过以上技术方案，CRM 系统将能够充分利用 DeepSeek 大 模型的强大能力，提升客户服务质量和管理效率。 4.1 DeepSeek 大模型的技术架构 DeepSeek 大模 Training）以减少内存占用和加 快训练速度，同时确保模型的收敛性和稳定性。 为了进一步提升模型的鲁棒性，引入数据增强技术，通过对训 练数据进行随机扰动、噪声添加或部分遮掩，模拟真实场景中的噪 声和不确定性。在模型评估方面，采用多维度指标，包括准确率、 召回率、F1 分数以及 AUC-ROC 曲线，全面评估模型在不同任务上 的表现。通过交叉验证方法，确保模型的稳定性。 此外，引入持续学习机制，模型能够在新数据到来时进行增量

业用电的自发 自用。 成功案例剖析 成功经验 充分挖掘和利用当地的可再生能源资源至关重要。储能技术的应用也不可或缺，它能够有效解决可再生能源发电的 随 机性和波动性问题，提高能源供应的稳定性和可靠性。 积极采用先进的节能技术和设备是实现零碳发展的关键。数字化平台的建设和应用也为园区的能源管理和碳排放监 测提供了有力支持，实现了能源和碳排放的精细化管理。 政策支持与合作起到了 方面给予的政策支持，为园区的零碳建设提 供了良 好的政策环境。同时，园区与能源企业、科研机构等的合作，促进了技术创新和经验交流，共同推动了零碳产业园区 的发展。 经验教训总结 能源供应稳定性是一个常见问题，可再生能源发电受自然条件影响较大。为了解决这一问题，园区需要加强能源储备和调 节 能力，除了建设储能设施外，还可以与其他能源供应商建立稳定的合作关系，确保能源的稳定供应。 技术应 术和设备时，需要综合考虑技术的先进性、适用性和成本效益，寻找最佳的平衡点。 政策法规不完善也可能给园区实施带来困难。 目前，零碳产业园区的相关政策法规还不够健全，在碳交易、能源补贴等方 面 存在一些不确定性。园区需要密切关注政策法规的变化，积极参与政策制定过程，为自身的发展争取有利的政策环境。 不同利益主体协调也是一个重要问题。零碳产业园区的建设涉及到政府、企业、能源供应商、科研机构等多个利益主体，各

；而 在中小型医疗机构中，它则可以作为辅助诊断和治疗推荐工具，提 升医疗服务水平。  数据安全性：DeepSeek 采用先进的加密技术和访问控制机 制，确保数据的隐私和安全。  系统稳定性：通过分布式架构和容错机制，DeepSeek 能够在 高并发场景下保持稳定运行。  用户体验：DeepSeek 提供了直观的用户界面和便捷的操作流 程，降低了使用门槛，提高了用户的满意度。 峨眉药业 合格 C003 吉林长白山 2023 年 7 月 10 日 长白山药业 合格 此外，通过建立中药成分数据库，结合人工智能算法，可以对 不同批次的中药材进行成分分析，确保其有效成分的稳定性和一致 性。这种精细化的质量控制手段，不仅提高了中药产品的市场竞争 力，也为中医药产业的现代化和国际化提供了坚实的技术支撑。 通过以上方案，中药质量控制与溯源将更加透明、高效，有效 提升中医药健康产业的整体水平。 与效率，推动中医药产业的现代化与国际化发展。 5.2 DeepSeek 与现有系统的集成 在中医药健康产业中，DeepSeek 的集成需要与现有的信息系 统无缝对接，以确保数据流的高效性和系统运行的稳定性。首先， 需要利用 API 接口将 DeepSeek 的核心分析模块与现有的电子健康 记录（EHR）系统进行连接。这一步骤涉及数据的实时同步和交 互，使得 DeepSeek 能够即时访问患者的健康数据，从而提供更精

没有区分化的 评价表 质量 (40%) 成本 (10%) 交货 (30%) 服务 (20%) 未来甲方的供应商绩效考核模式 结构件 模组件 …… 包材 化学品 电子件 能力评价 定性评价 表现评价 交付为 重心 系统评价 手工评价 技术 / 品质为 重心 定量评价 手工输入 间接物料 主原料 杠杆 常规 常规 瓶颈 瓶颈 关键 直接物料 表现 定量 / 定性 管理 (10%) 信用评价等级 用信用评价机构的评价资料和信用等 级评价 4% Y 能力 定量 环境安全评价 是 否 以合法方式在指定场所保管或管 理污染物 / 危险物 3% Y 能力 定性 伦理经营 供应商伦理经营方针 ( 达成契约 / 参 与 伦理经营教育等 ) 的参与度评价 3% Y 表现 定性 技术 (10%) 技术能力评价 技术能力评价 能否根据自身技术的路标图，在竞争 中保持自身技术 5% Y 能力 定性 研发投资权重 研发投资比率： ( 研发投资额 / 年销 售 额 )*100% 5% Y 能力 定量 质量 (25%) 内部质量管理 内部质量管理的 / 组织 / 系统 / 政策等 水 平 10% H 能力 定性 市场反馈 材料不合格市场退货率 5% M 表现 定量 现场不良率 一定时期内的

没有区分化的 评价表 质量 (40%) 成本 (10%) 交货 (30%) 服务 (20%) 未来甲方的供应商绩效考核模式 结构件 模组件 …… 包材 化学品 电子件 能力评价 定性评价 表现评价 交付为 重心 系统评价 手工评价 技术 / 品质为 重心 定量评价 手工输入 间接物料 主原料 杠杆 常规 常规 瓶颈 瓶颈 关键 直接物料 表现 定量 / 定性 管理 (10%) 信用评价等级 用信用评价机构的评价资料和信用等 级评价 4% Y 能力 定量 环境安全评价 是 否 以合法方式在指定场所保管或管 理污染物 / 危险物 3% Y 能力 定性 伦理经营 供应商伦理经营方针 ( 达成契约 / 参 与 伦理经营教育等 ) 的参与度评价 3% Y 表现 定性 技术 (10%) 技术能力评价 技术能力评价 能否根据自身技术的路标图，在竞争 中保持自身技术 5% Y 能力 定性 研发投资权重 研发投资比率： ( 研发投资额 / 年销 售 额 )*100% 5% Y 能力 定量 质量 (25%) 内部质量管理 内部质量管理的 / 组织 / 系统 / 政策等 水 平 10% H 能力 定性 市场反馈 材料不合格市场退货率 5% M 表现 定量 现场不良率 一定时期内的

测潜在的离职风险，并提前采取干预措施，降低员工流失率。 DeepSeek 技术的优势在于其高度自动化和智能化。通过不断 学习和优化，模型能够适应不同行业、不同企业的个性化需求，并 且在处理大规模数据时表现出高效性和稳定性。此外，DeepSeek 还支持多语言处理，能够满足全球化企业的多语言需求。 以下是一个简单的用例，展示了 DeepSeek 在招聘流程中的应 用场景： 通过上述流程，DeepSeek 能够显著缩短招聘周期，提升招聘 能力，还能够促进企业的长期发展，实现员工与企业的双赢。 7.3 培训效果评估与反馈 在员工培训与发展的过程中，培训效果评估与反馈是确保培训 目标达成和持续改进的关键环节。为了全面评估培训效果，可以采 用多层次的评估模型，并结合定性与定量的数据收集方法。以下是 一个切实可行的方案： 首先，在培训结束后，立即进行反应层次的评估，主要通过问 卷调查或访谈的方式收集参训者对培训内容、讲师、设施等方面的 反馈。问卷可以设计为 Likert 可以帮助组织从宏观角度衡量培训的投资回报率。 为了确保评估结果的可信度和有效性，可以采用以下数据收集 和分析方法：  定量数据：通过统计软件分析问卷、测试和绩效考核数据，生 成培训效果的量化报告。  定性数据：通过访谈、焦点小组讨论等方式，收集参训者及其 上级、同事的深入反馈，补充定量数据的不足。 在评估过程中，还应建立持续的反馈机制，确保评估结果能够 及时传递给相关部门和人员，以便进行后续的改进。例如，可以定

通过上述分析，本研究将为人力资源管理者提供科学依据和实 践指导，推动 DeepSeek 技术在简历筛选中的广泛应用，助力企业 实现招聘流程的智能化和高效化。 1.3 研究方法 本研究采用定量与定性相结合的方法，以评估 DeepSeek 技术 在人力资源简历筛选中的应用可行性。首先，通过文献综述，收集 并分析现有关于人工智能在简历筛选中的应用案例及其效果，以了 解该领域的研究现状和发展趋势。其次，设计并实施一项实验，将 秒，满足企业 实时筛选的需求。  筛选准确率：通过 Deepseek 筛选的简历与人工筛选的简历 匹配率达到 95%以上，显著提高了筛选效率。  系统稳定性：在连续运行 30 天的情况下，系统无故障运行时 间达到 99.9%，表现出了极高的稳定性。 通过上述数据可以看出，Deepseek 在技术适配性方面表现出 色，能够满足企业在简历筛选中的多样化需求，具备较高的可行 性。 最后，Deepseek 接口的开发与调试，确保数 据能够在不同系统之间流畅传输。企业需要与 Deepseek 的技术团 队密切合作，制定详细的集成计划，包括数据同步、用户权限管理 和系统兼容性测试等步骤，以确保系统稳定性和数据安全性。 其次，数据准备是实施过程中不可忽视的一环。Deepseek 的 筛选效果高度依赖于输入数据的质量。企业需要确保简历数据的完 整性、准确性和一致性。这可能需要对现有简历数据库进行清理和

放的核心业务一旦中断会造成严重的社会影响甚至引发信用危机。除业 务中断外，业务的劣化，如卡顿、报错等，也会造成最终用户的不满和 投诉。这就对承载核心业务的云平台提出了更高的稳定性、可靠性要 求。 除了稳定的产品外，强大的运维体系是保障云平台稳定性最直接、最有 效的手段。在主机核心业务逐步上云后，如何加强运维全链路监控能 力，快速定位、定界和解决问题，如何变被动运维为主动故障预防从而 大幅减少潜在故障 结语 443 主机上云运维现代化核心能力 09-43 2.1 平台运维现代化 2.1.1 全链路运维监控构建从应用到云平台的全栈感知能力 2.1.2 基于故障模式库和云网一体化运维实现确定性故障恢复 2.1.3 基于一体化风险库和混沌工程进行预见性风险治理 2.2 应用运维现代化 2.2.1 运维规划前置到设计阶段，业务可靠性来源于运维与设计的融合 2.2.2 借助运维数仓构建 需要梳理出应用与云平台间的依赖关系，当应用出现 故障的时候能够基于应用的视角快速感知和诊断故 障。 确定性故障恢复 快速创新的金融业务场景增加了云平台技术栈复杂 度，也因此提升了故障定界、故障快速恢复的难度。 华为云给出了通过全链路检测、故障模式库和云网结 合快速定界故障的思路，以此提升核心应用上云后云 平台故障恢复的确定性。 预见性风险治理 实现风险的提前感知与预防始终是运维管理者长期的 期望，也是运维人员一直面临的难题。这个问题同样

图2 网络级负载均衡技术 （3）高性能WSON技术 传统的WSON重路由时间为秒级到分钟级，现网测试中容易发生概率性训练中断事件，影响智算业 务。因此，需要进一步提升WSON的重路由能力，实现确定性的光层恢复能力。 针对智算百公里级互联场景，本方案利用WSON 50ms技术可以在提供相同保护能力的情况下降低对资 源的消耗。其关键技术包括转控分离机制、资源共享选路算法、高速报文转发技术、WSS快速切波技术等。 点拉远验证，组 网拓扑如图5所示，本阶段探索长距链路带宽收敛情况下模型训练的性能，目标是推动无损智算互联网络 的技术进一步突破。系列试验均验证了在不同拓扑中分布式智算中心无损网络方案的有效性和稳定性。 此外，模拟了多种试验中可能出现的故障情况，以验证方案在面对线路路障、服务器端口故障及其他异 常情况时的韧性和恢复能力。 图3 京津冀智算机房80km/120km绕行拉远验证组网 根据现网验证部署的数据显示，在训练效率方面，在不同组网拓扑下不同模型跨机房训练均可达同 机房训练性能的95%以上，证明分布式智算中心无损网络的可行性；网络稳定性方面，分布式智算中心 无损网络可支持大模型一轮5000次迭代训练任务，均完成超12小时、约80w条样本数据的稳定性测试， 具备支持大模型长期稳定训练的能力。充分验证了分布式智算中心无损网络的可行性及可靠性。 3. 未来发展潜力及对行业、产业的积极影响

精益化管理：强化“ChatBI智能问数”和“IT运维监控”功能，提 升数据分析效率与系统稳定性，赋能精益化管理。 通过算法优化使罕见病筛查效能核心指标（准确率、召回率）提 升近10个百分点。 形成“AI+医疗”标准化解决方案，积累了从数据微调到系统集 成的全流程经验，极大提升医生决策的效率与准确率。 “海光C86+海光DCU”在性能、稳定性等方面完全满足医疗业 务需求，为后续规模化部署奠定基础。 自动识别 床诊断、患者服务及科研创新提供全新范式。 构建“AI报告解读+健康干预”全链条闭环 北京航天总医院 背景需求 / BACKGROUND 需要在全国产信创环境下验证AI技术与医疗应用场景的适配 性，保障兼容性、稳定性以及数据安全。 复杂病症的筛查与决策缺乏高效工具，亟需Al辅助提升诊断准 确率与诊疗效率。 传统诊疗手段依赖人工，存在就诊精度低、效率低、患者等待时 间长、科室匹配不准确、病历质控效率低等问题，影响患者就诊 产化技术突破，覆盖数据库、工控系统、数据平台等关键领 域，实现了核心技术的自主可控与性能超越。 通过“一区域一集控”模式，新能源场站实现站端无人化、少 人化运维，大幅降低人力成本。 “海光C86+海光DCU”在性能、稳定性等方面完全满足新能 源发电业务需求，为后续规模化部署奠定基础。 国家能源集团“一区域一集控”项目获得行业权威认可： 2025年5月，在第七届数字中国峰会上荣获“最佳成果十佳 解决方案”奖。