《人民日报》头版！ 福建省党员 e 家平台 山东省党员乐 e 学平台  党员“乐 e 学”教育云平台，帮助山东省 莱州市组织部门实现了全市 60000 多个 党员，以及 1000 多个行政村的党员教 育及管理工作全覆盖。  通过大数据中心建设，震撼展示党建成 果。 成功案例 郴州烟草专卖局党建平台“浓香红”通过将线下 党建工作搬运到线上，实现全过程流程，数 字化管理，得到湖南省烟草专卖局的认可，

2.2.1.2.1 地方政策 �� 在北京出台政策方面，4月27日，北京市发展改革委在2024中关村论坛年会上发布了 《关于加快通用人工智能产业引领发展的若干措施》。 《措施》聚焦人工智能5个领域，提出 10条措施。其中，3条措施关于算力，4条措施关于大模型，1条措施关于投融资，1条措施关 于技术创新，1条措施关于国际合作。7月26日，北京市发展改革委，市经济和信息化局，市 科委、中关 提供服务的保险行业AI系统，应引 入数字证书技术进行统一标识与管理。同时，制定并发布适用于保险领域的AIGC标识标准 规范，明确显式与隐式标识的具体要求，确保从内容制作源头到传播路径、分发渠道等关 键环节均得到有效监控与追溯，便于用户准确识别信息来源并判断其真实性，增强客户信 任度。 （3）完善数据安全与个人信息保护规范。鉴于保险业务涉及大量敏感数据与个人信息， 需针对大模型技术及应用 业面临着获客营销难、团队增员难、降本增效难等挑战。特别是在线上获客成本高企的情 况下，如何降低成本、提高转化率成为业务发展的关键问题。 传统训战需要现场一对一的通关，然后关主点评，一次通关平均每人需要 2 到 3 个小 时，效率非常低；同时关主人力匮乏，目前泰康养老销售人力 7000+，关主只有 50 人。一个 新版本的展业夹安装需要六个月的时间，并且还达不到 100% 全员覆盖，因此结合AI大模 型落地AI训战，实现批量

支持。同时，审计质量控制的最后一公里问题突出，现有系统缺乏 对审计底稿逻辑完备性的自动校验能力，导致约 28%的监管问询源 于底稿链条断裂。 在此背景下，构建深度融合审计专业知识的智能体成为破局关 键。这类系统需要同时满足三个刚性要求：审计准则的强合规性约 束、海量异构数据的实时处理能力，以及审计判断的可追溯性。这 要求技术方案必须采用模块化架构，既能继承现有审计方法论的核 心逻辑，又 资产存在性 | 固定资产周转率偏离度 | 标准差 >2σ 启动核查 | 异常检测模块结合孤立森林算法与规则引擎，对交易流水实现 毫秒级扫描。特别设计关联分析功能，可自动构建供应商-客户关 系网络图谱，识别循环交易等复杂模式。测试数据显示，在千万级 数据量下，隐性关联识别的召回率达到 82%，误报率控制在 5%以 内。 底稿生成模块基于 NLG 技术自动输出审计调整建议、管理建 智能体的自动化审计流程通过模块化 设计实现全周期效率提升。其核心是通过规则引擎与机器学习协同 工作，将传统审计中耗时的手动操作转化为标准化、可追溯的智能 处理链条。具体实现分为数据预处理、异常检测、风险评级三个关 键阶段。 数据预处理阶段部署智能清洗算法，自动处理原始财务数据的 标准化问题。以企业 ERP 系统导出的未结构化数据为例，智能体通 过预定义的字段映射规则和 NLP 识别技术，可在 5 分钟内完成传

体体验。 首先，生成式大模型通过多层神经网络架构处理和分析复杂的 数据结构。例如，Transformer 架构已经被广泛应用于这一领域， 其自注意力机制使得模型能够高效地捕捉不同输入元素之间的关 系。这种能力使得生成式模型在处理医疗记录、病历摘要和患者交 互等任务时，能够更精准地理解和生成相关信息。 其次，AI 生成式大模型在医疗领域的应用形式多样。例如，它 可以用于患者病历的自动生成，在医生输入关键信息后，模型能够 ，可以通过 模型自动处理患者的描述-症状匹配，从而安排合适的专家进行进 一步诊疗。这不仅减少了患者的等待时间，也提高了医生的工作效 率。 为了更具体地体现医疗场景的需求分析，可以列出以下几个关 键需求： 1. 数据智能整理与分析 2. 个性化诊疗方案制定 3. 医疗流程优化与效率提升 4. 医极资料的生成与更新 5. 医生-患者互动智能化 另外，AI 生成式大模型在临床辅助决策的需求上同样不容忽 效果的评价，持续优化 AI 模型的生成效果。 5. 培训医务人员：对医务人员进行培训，使其了解如何有效利用 AI 生成的信息，帮助提升整体沟通效果。 在推动这一应用的过程中，患者的隐私保护和数据安全同样至 关重要。应确保 AI 模型遵循相关法律法规，提升患者对系统的信 心。此外，医院还应不断维护和更新数据库，确保生成的信息时效 性和准确性。 通过实施上述策略，AI 生成式大模型将在健康教育和患者沟通

平 台 智 慧 食 堂 平 台 门 禁 控 制 器 体 化 设 备 等 关 系 数 据 库 实 时 数 据 库 室 内 环 境 外 接 数 据 能 布 会 议 管 理 平 台 外 接 数 智 慧 食 堂 平 台 与机电工 程同步建 设与验收 控制终端 PLC 关 系 敷 据 库 移动端 进 玄统 体 化 设 备 等 时 时 B 辉 智 能 照 明 楼 控 电 梯

information 用智慧发现信息价值 Discover information 功能模块—系统配置 观察角度灵活配置，系统配置项自由管理 关注对象配置：用户可以自由配置自己所关 注癿对象。 关注领域配置：用户可以自由配置自己所关 注癿领域。 订阅信息管理：管理自己癿订阅信息，查看 及取消。 推送信息管理：管理推送信息展示及设置。 个人喜好管理：自由定制个人癿喜好，实现 信息癿个性化喜好配置。

系统获得 Hugging Face Space Top 10 ； • 工 业 界 影 响 ： 受 到 Hugging Face 、 Langchain 、 ModelScope 等团队关 注 ， 推出相 应 的 产品和 功能： Transformers Agent 、 Langchain HuggingGPT 和 ModelScope Agent 。 斯坦福大学客座教授吴恩 (AI Agent) 可以基于大模型实现各种较为复杂的 智 能应用系统 小结三： 四链融合产业大脑案例 如何精准科学地识别并批量形成具有战略意义的 " 卡脖子 " 问题清单 ， 是我国实 现关 键核心技术突破要解决的首要任务 ，直接影响国家产业安全战略决策与创新资 源配置 制高点 关键芯片 基础软件 产业链控制 主导权

应用场景与反馈机制 o 明确具体应用场景，如安全监测、资源调度、旅客服务 等。 o 建立用户反馈机制，定期评估模型效果，进行迭代优 化。 在长期愿景方面，项目不仅关注技术的落地实施，更强调与相 关利益方的合作，通过构建开放的生态系统，形成政府、企业、科 研机构的协同创新，共同推动中国铁路事业向智能化、数字化方向 不断前进，为未来的智慧城市建设奠定基础。实现铁路沿线管理的 自适应、自优化， 2 人工智能算法应用 在铁路沿线实景三维 AI 大模型应用方案中，人工智能算法的 应用至关重要。这些算法不仅提升了数据处理的效率，也为实际的 安全监测和管理提供了强有力的支持。以下将详细讨论若干关健的 人工智能算法及其在铁路沿线的具体应用。 首先，图像识别和处理算法是铁路沿线监测的重要组成部分。 通过计算机视觉技术，监控摄像头捕获的图像可以被自动化分析， 从而识别出潜在的安全隐患，如轨道上的障碍物、设备损坏、人员 作的便捷性、数据的实时性和可视化展示的直观性，以满足不同行 业应用的需求。 在应用层的设计中，我们将利用模块化架构，确保各个功能模 块之间的独立性和可扩展性。具体而言，应用层可分为以下几个关 键模块： 1. 用户管理模块： o 提供用户注册、登录、权限管理等基本功能。 o 支持多级用户角色，如管理员、普通用户、审核员等， 确保数据安全性和访问控制。 2. 数据可视化模块： o

与垂直数据，突破AI在部分学科/教育场景中的应用瓶颈，赋能降本增效。预计随行 业进入AI深度整合的新阶段，将有更多阶段性原生AI教育软硬件产品涌现，创新教 育模式、重构学习体验。其中，教育智能硬件赛道有望率先得到突破，值得重点关 注。 行业格局方面，在DeepSeek概念火热、用户普遍使用教育行业产品的背景下，对 此轮技术升级响应较快的教育企业产品将吸收更多流量，实现用户增长和获客转 化。中长期来看，DeepSeek赋予中

。日志管理模 块应支持查询、导出和分析，便于系统管理员快速定位和解决问 题。 综上所述，数据管理需求涵盖了数据的采集、存储、预处理、 安全管理和监控等方面，是人工智能数据训练考评系统建设中的关 键环节。通过科学合理的设计，能够有效提升系统的数据处理能力 和数据质量，为后续的模型训练与考评奠定坚实基础。 2.1.2 模型训练需求 在模型训练需求方面，系统需要具备高效、灵活且可扩展的模 型的训练需求。 通过以上方案，能够构建一个高效、可靠的模型训练流程，确 保人工智能数据训练考评系统的最终性能满足设计要求。 5.1 训练算法选择 在模型训练方案中，训练算法的选择是整个系统性能提升的关 键环节。首先，需要根据具体的业务场景和数据特点，确定适用的 算法类别。对于结构化数据，常用的算法包括基于树的模型（如决 策树、随机森林、梯度提升树等）以及线性模型（如线性回归、逻 辑回归等） 过热力图可以展示模型在不同数据集上的性能分布，帮助识别性能 波动较大的区域。此外，还可以利用箱线图等工具，分析模型性能 的稳定性，发现异常值或离群点，从而进一步排查潜在问题。 为进一步提升分析的深度，可以将考评结果与训练过程中的关 键参数进行关联分析。例如，分析学习率、批次大小、优化器选择 等超参数对模型性能的影响。通过这种关联分析，可以总结出一些 规律性的结论，为后续的模型调优提供指导。 在考评结果分析过程中，还需要注重对异常情况的识别和处