智能对话系统中的个性化 胡一川 来也联合创始人 &CTO . 2000-2007 ：清华大学本硕 . 2008-2011 ：宾夕法尼亚大学博 士 . 2011-2012 ：今晚看啥联合创 始人 . 2013-2015 ：百度资深架构 师 . 2015 至今：来也联合创始人 &CTO 个人简介 胡—川 让每个人拥有助理 六百万用户正在使用的对话式在线个人助理服务 • 理解 2 基于分类模型的问答系统 分类器 分类 1 分类 3 训练分类器 分类结果 用户问题 • 检索 • 以知识库中的问题为粒度建立索引，每 个 问题都对应一个知识点 • 对用户问题进行分词、去停用词、同义 词 扩展等操作 • 返回知识库中若干个相关性最高的问题 对 应的知识点 • 排序 • 通过一个语义匹配模型计算用户问题和 检 索返回问题的语义相似度，选择语义 Input NLU Dialog State User Dialog Act DM 任务型对话系统中的 NLU 和 DM System Dialog Act User Dialog Act • 每一个状态都对应一个系统动作 • 状态之间的跳转以用户当前输入为条件 • 通过有限状态机将

深度学习在智能助理产品中的应用 胡一川 结束语 . 提升智能助理产品的可靠性 . 智能助理产品的特点 . 深度学习与智能助理 目 录 用户终端的变化和技术的进步，推动更自然的人机交 互方式及产品形态 通过理解文本或语音形式 的自然语言来协助用户完 成需求的软件应用或平台 2000s PC 键盘 & 鼠 标 网站 时间 设备 交互方式 产品形态 2020s (million) 2015 2021 843 390 155 秘书服务 母婴用品 教育 旅游度假 护肤彩妆 汽车服务 租房售房 法律咨询 珠宝配饰 在重视在线交互的场景中，智能助理能够提升沟通效 率和用户体验，创造商业价值 在 场景示例 线 （非穷尽） 交 互 需 求 度 鞋类箱包 日用百货 食品 家电数码 物业服务 ■ 深度学习的应用 ：实体抽 取 l 基于深度学习，完全数据驱 动，无需特征工程 l 方法通用，适用于多种领域 不同类型的实体抽取 l 效果明显好于传统方法 l 从非结构化的对话中挖掘结构化的知识 l 将知识进行沉淀和统一维护 l 提高客服效率和质量，提升用户体验 l 知识点数量庞大，无监督的聚类方法效果很差 l 词向量不适合表示句子语义 l 无监督和有监督方法相结合

统一联接管理 业户 访客 楼宇 设备房 摄像机 通行 停车场 消防 电梯 建 筑 / 园 区 的 智 能 化 改 造 不 仅 仅 是 硬 件 的 更 换 ， 同 时 软 件 服 务 系 统 也 是 在 同 步 跟 进 。 软硬一体化解决方案 全联接、数字化、安全、智慧、绿色 合管理 平台，两者是形成建筑智慧的核心。 BMS 与 IBMS 的概念是相同的，但集成的程度、 数据采集与存储等有些差异 BMS ■ 建筑设备监控系统 、建筑设备一体 化 监控系统和建 筑设 备能效监管 系统等 实施智能 化和数字 化综合 管理的系统 BMS 与 iBMS 的 对比 ■ ■ 底层数据采集实时处理 ■ 通规要求 ■ 大量在线逻辑控制在 BMS 边 缘计算内完成可减少北向 扩展深度二次开发的 BMS 可 以替代 IBMS 70% 左右的 功能 BMS iBMS ■ 实时性不能满足要求 ■ 接入的非嵌入式系统越多风险 越大 ■ 对于复杂机电、大型综合体建 筑 ， IBMS 更不可能替代 BMS BMS 与 iBMS 空调机组管理 风机盘管管理 室内空气质量 业务实现层 送排风机管理 空调水循环泵 与考勤联动 照明管理 照明控制

党校及教育学习  权威、专业、丰富、生动的教育资源  支持课程定制和学习，满足专项培训需求  定制任务式学习与自由选修相结合，因材施教  支持栏目、标签定制，满足个性需求  提倡学习过程中互动，激发学习热情 学考评一体化管理 教育学习 平台功能  每日一题  学习任务  考试管理  题库管理  积分管理 趣味答题 每日一题 学习任务 考试管理 教育学习 大数据中心 平台功能  利用大数据技术提取信息库中的数据，对 党组织党员情况、学习数据、党务工作情 况、平台运营情况等进行汇总统计。  以整个党内生活数据为基础，进行智能分 析，提醒各项工作事务执行情况，指导工 作开展。  以图表形式直观展示应用单位党建工作开 展情况，便于展示和监督。 党建大数据中心 特色功能模块建 设 - 红黄蓝预警机制 平台功能  系统采用红黄蓝分类预警功能，实现党务工作量化指 色告警等不同等级的预警功能有效的告知党务工作者 当下待办任务情况及紧急情况。有助于实现基础党建 标准化开展 红黄蓝预警 特色功能模块建 设 - 五维画像 平台功能  系统分别通过基本信息、日常行为、自我提升、重点 工作、组织活动五个维度对基层党员进行全方位考评， 对量化考评中欠缺的方面一目了然，有助于党员及时 发现自己的不足并加以改正，实现党建标准化。 党员五维画像 平台功能 特色功能模块建设

3.3.1 GIS 数据的获取与整合...............................................................55 3.3.2 GIS 在模型中的应用...................................................................58 4. 三维模型构建................. 物和乘客。在中国这样一个幅员辽阔、人口众多的国家，铁路的角 色愈发凸显，尤其是在推动工业、农业以及城市化进程中，其经济 带动效应显著。 根据国家统计局数据显示，2022 年，中国铁路货运量达到 38.3 亿吨，占全国货物运输总量的约 30%，显示出铁路在货物运 输中的核心地位。此外，铁路客运量同年达到了 34 亿人次，进一 步印证了其在人员流动中的重要性。相比于公路和航空运输，铁路 运输在能耗和成本上往往表现更为优越，为全面提升国家的运输效 碳排放，有助 于实现可持续发展目标。根据相关研究，铁路运输每运输一吨货物 所产生的碳排放量仅为公路运输的五分之一，这无疑为应对全球气 候变化提供了重要支持。 在日益复杂的全球物流和供应链体系中，铁路运输不仅可以满 足国内市场的需求，还可以作为国际贸易的重要运输通道，通过连 “ ” 通各大经济体，推动 一带一路 倡议的实施，使中国与世界其他地 区的经济联系更加紧密。 总结而言，铁路运输的重要性体现在多个方面，包括：

项目编号： AI 大模型人工智能数据训练考评系统 建 设 方 案 目 录 1. 项目背景与目标............................................................................................6 1.1 项目背景....................................... 泛，尤其在数据驱动的决策支持、自动化流程优化以及智能分析等 领域表现尤为突出。然而，人工智能系统的性能和效果高度依赖于 其训练数据的质量和模型训练的精准度。在当前的技术实践中，数 据训练的效果评估往往缺乏系统性和标准化的考评机制，这导致了 模型训练过程中的效率低下和成果的不确定性。 为了应对这一挑战，本项目旨在构建一个全面的人工智能数据 训练考评系统，该系统将集成数据预处理、模型训练、效果评估等 关键环 练，提升训练效率。 - 考评分析模块: 基于多维指标的考评体系，结合可视化工具，生成 详细的考评报告。 通过以上设计，本项目将为企业提供一个全面的 AI 数据训练 考评解决方案，帮助企业在人工智能领域的竞争中占据优势地位。 1.3 项目范围与约束 本项目旨在开发一个全面的人工智能数据训练考评系统，该系 统将服务于企业内部的数据科学与人工智能团队，确保数据训练过 程的标准化、高效化以及考评的公正性。项目的核心功能包括数据

........................................................................34 4. DeepSeek-R1 在工程量清单编制中的应用...............................................36 4.1 自动识别与提取工程量数据.............................. ........................................................................44 5. DeepSeek-R1 在预算编制与审核中的应用...............................................45 5.1 自动化预算编制流程................................. ........................................................................51 6. DeepSeek-R1 在成本控制与分析中的应用...............................................53 6.1 实时成本监控....................................

.........................................................................172 1. 项目概述 在当前金融科技的迅速发展中，银行系统面临着处理大量复杂 数据和提供高效服务的挑战。为了应对这些挑战，本项目旨在部署 Deepseek 大模型，以提升银行系统的智能化水平和处理效 率。Deepseek 大模型，作为一种先进的 其次，设计和实施数据集成方案，确保模型的训练数据既全面 又具备高质量。  接着，开发并部署 Deepseek 模型，包括模型训练、验证和 优化过程。  最后，进行系统集成和性能测试，确保模型在实际运行中的稳 定性和效率。 在实施过程中，我们将采用最新的技术和方法，如容器化技 术、微服务架构和持续集成/持续部署（CI/CD）流程，以确保部署 的灵活性和可扩展性。此外，项目还将注重数据安全和隐私保护， 遵守相关的法律法规和行业标准。 智能客服、自动化文档处理、风险预测和个性化推荐等。然而，大 模型在银行系统中的部署仍面临诸多挑战，包括数据安全、模型性 能优化、系统集成和合规性等问题。 为应对这些挑战，本项目旨在设计一种切实可行的 Deepseek 大模型部署方案，确保其能够在银行环境中高效、稳定、安全地运 行。该方案将结合银行的实际业务需求和技术架构，从以下几个方 面展开：首先，明确大模型在银行系统中的核心应用场景，包括但 不限于客户服务、风险管理和运营优化；其次，设计高可用、高性