生成式大模型也显示出其独特的价 值。一些健康管理平台利用 AI 技术，为慢性病患者提供个性化的 健康管理方案。这些平台利用 AI 生成的内容，及时推送营养建 议、运动规划、心理辅导等信息，帮助患者更好地管理自己的健 康。这种自动化、个性化的信息提供方式提升了患者的依从性，并 改善了其生活质量。 根据最新的市场研究，以下是各个应用案例的数量及其所占的 比例： 应用领域 案例数量 占比 医学图像分析 150 行 实际实验的情况下，评估多种化合物的有效性和安全性，提高研发 的效率。 在患者教育和健康管理方面，AI 生成式大模型可以根据个体的 健康状况和生活习惯生成个性化的健康指导。例如，基于患者的健 康数据，模型能够提供饮食建议、锻炼计划和日常健康管理策略， 从而提升患者的依从性与生活质量。 此外，模型还可以在医疗文书的自动化管理中大展拳脚。通过 对医疗记录、初诊报告及随访记录的生成与优化，AI 系统内部应设定道德监管机 制，确保模型的公平性与包容性，避免因算法偏见导致的医疗服务 不平等。 综上所述，进行 AI 生成式大模型在医疗场景中的应用可行性 研究，必须从技术、经济、法律和伦理多个维度深入研讨。通过周 详的规划与执行，结合各类风险评估工具，我们可以制定出切实可 行的方案，确保 AI 技术在促进医疗服务效率、改善患者体验等方 面获得积极成果。以下是上述研究要点的总结： 1. 数据处理和模型设计需保障技术可行性。

技术、装备、原材料等方面，中国与国际先进 水平之间存在明显差距 · 产业创新生态亟需完善 产业的发展依赖于完整的产业体系 , 中国的基础 设施、技术标准、检测认证和监管体系尚不健 全，缺乏统一的战略规划和顶层设计 · 人才基础较为薄弱 中国在基础研究和应用研究人才的比例较低 ， 尤 其缺少跨界型、 复合型人才。 以智能制造领域例

硕士生 浙 大 EnergyX 团队相关作者 49/80 鲁洁 章文恺 冯晨昕 张健 郑泽宇 章超波 荷兰埃因霍温理工大学 王嘉茜 贺佳宁 蒋睿勤 博士后 报 告 提 纲 大语言模型应用的科研案例 …

智能体将成为企业数字化转 型的有力助手，助力企业在竞争激烈的市场中脱颖而出。 1.1 项目背景 随着人工智能技术的快速发展，智能体（Agent）在各个领域 的应用日益广泛。从工业自动化到智能家居，从金融服务到医疗健 康，智能体凭借其自主决策、学习和适应能力，正在改变传统行业 的运作模式。然而，智能体的开发与部署仍面临诸多挑战，如复杂 性高、开发周期长、跨领域适应性差等问题。为了应对这些挑 战，DeepSeek 计算机科学或相关专业的硕士及以上学位，其中 60%曾参与过类似 规模的人工智能项目开发。产品设计组成员具备丰富的互联网产品 设计经验，曾主导多项获得市场认可的产品设计。 为确保团队协作效率，采用 Scrum 敏捷开发模式，每两周为 一个迭代周期。团队设置有明确的职责分工和绩效考核体系，具体 如下：  技术研发组：负责智能体核心模块的算法研发、模型优化与性 能调优  产品设计组：完成需求分析、原型设计及用户体验优化 行模拟操作。实战演练阶段，用户将在真实环境中使用智能体解决 问题，通过实践巩固所学知识。 培训计划的时长应根据用户的基础水平和需求灵活调整，建议 基础培训为 1-2 天，进阶培训为 3-5 天，实战演练为 1 周。培训内 容应模块化设计，每个模块包含明确的学习目标、教学材料和评估 标准。例如，基础培训模块可包括：  智能体的系统架构与工作原理  基本操作与命令使用  常见问题的排查与解决 评

取得了较好的平衡，适合大多数业务场景。例如，可以配置一 个定时任务，每 5 分钟从数据源拉取最新数据并更新知识库。 3. 定期更新：适用于数据变化较慢且对时效性要求较低的场景， 如法律法规或行业标准的更新。定期更新通常以天、周或月为 单位进行数据更新，具体频率可根据数据变化的速率灵活调 整。这种模式对系统性能要求较低，适合资源有限或数据变化 不频繁的场景。例如，可以设置每周一次的全量更新，并结合 增量更新机制，仅同步变化部分以减少计算负担。 。 以下是三种更新模式的对比： 更新模式 时间间隔 适用场景 资源消耗 实时更新 毫秒级/秒级 金融交易、新闻推送 高 准实时更新 数分钟/小时级 社交媒体、库存管理 中 定期更新 天级/周级/月级 法律法规、行业标准 低 在实际应用中，可以根据不同类型的知识库内容采用混合更新 策略。例如，对于核心业务数据采用实时更新，对于辅助数据采用 准实时更新，对于静态数据采用定期更新。同时，需建立监控机 第一阶段：需求分析与规划（第 1-2 周）。在此阶段，项目团 队将与业务部门进行深入沟通，明确知识库数据处理和 AI 大模型 训练的具体需求，制定详细的项目计划和技术方案，确定数据来源 和处理流程，并完成项目立项。 第二阶段：数据收集与预处理（第 3-8 周）。该阶段将集中进 行数据的采集、清洗和标注工作。具体任务包括： - 第 3-4 周：数 据采集与初步清洗 - 第 5-6 周：数据标注与质量检查

以下是项目时间表的详细内容（以周为单位细化）： 阶段 工作内容 时间安排 需求分析与方案设计 市场调研、需求文档编写 第 1 周至第 8 周 开发 完成前端和后端模块的开发 第 9 周至第 24 周 单元测试 功能测试，撰写测试结果报告 第 25 周至第 32 周 集成测试 性能与安全测试，处理发现的问题 第 33 周至第 36 周 部署 部署环境搭建与系统上线前测试 第 37 周至第 40 周 用户培训 用户培训 与客户进行现场培训，交付使用手册 第 41 周 维护与反馈收集 定期维护，优化系统 第 42 周至第 52 周 为了确保项目的顺利进行，还需建立定期的项目评审机制。每 两周将召开一次项目进展会议，检查各阶段的完成情况，并根据实 际进展调整后续计划。 以上项目时间表构建在科学合理的基础上，确保了各阶段的任 务明确、时间充裕，为项目的成功实施提供了保障。通过系统的项 目管理与协调 里程碑 1.1：项目启动会议 时间：第 1 周 预期成果：明确项目目标，确认参与团队成员及其职责。 责任人：项目经理 里程碑 1.2：需求收集完成 时间：第 3 周 预期成果：完成用户需求调研报告，并获得相关利益相关者的确 认。 责任人：产品经理 阶段二：系统设计 里程碑 2.1：系统架构设计完成 时间：第 6 周 预期成果：完成系统架构设计文档，包含技术选型、平台架构图及

立完善的数据访问控制机制，基于角色的访问控制（RBAC）和最 小权限原则，确保只有授权用户才能访问特定数据。 为进一步提升数据安全性，系统需实现数据备份与恢复机制。 定期进行数据备份，备份频率可根据数据变化频率设置为每日、每 周或每月，备份数据应存储在异地容灾中心，并采用冗余存储技术 以确保数据的高可用性。此外，系统应具备实时监控和日志记录功 能，对数据访问行为进行全程跟踪和记录，及时发现和应对异常操 作。 数据脱敏 合理分配，例如需求分析阶段预计耗时 2 周，系统设计阶段 3 周， 开发实现阶段 8 周，测试验证阶段 4 周，部署上线阶段 2 周。具体 阶段划分与时间安排如下： 1. 需求分析：2 周 2. 系统设计：3 周 3. 开发实现：8 周 4. 测试验证：4 周 5. 部署上线：2 周 项目管理采用敏捷开发模式，以迭代方式推进项目。每个迭代 周期为 2 周，定期召开项目会议，评审阶段成果并调整后续计划。 需求分析阶段预计耗时 2 周，主要任务包括与业务部门沟通、 收集需求、整理需求文档并确认。系统设计阶段计划 4 周，涵盖架 构设计、数据流设计、界面设计及技术选型。数据准备阶段是关键 环节，预计 6 周，包括数据收集、清洗、标注及存储设计，确保数 据质量和安全性。模型训练阶段计划 8 周，涉及算法选择、模型训 练、调优及评估，需与数据科学家紧密协作。 系统集成与测试验证阶段安排 6 周，重点在于模块集成、功能

700% | | 异常检测准确率 | 68% | 89% | 21pp | | 底稿生成完整性 | 75% | 98% | 23pp | | 监管更新响应时效 | 2-3 周 | 实时 | 99% | 在实际落地层面，人工智能技术已展现出与审计场景深度结合 的潜力。以应收账款审计为例，智能体可实现： - 自动匹配销售订 单、出库单与收款记录的三单一致性校验 性调度，在年审高峰期可自动扩容至 500+Pod 实例。与现有审计 软件（如鼎信诺）的集成通过标准化中间件实现，数据交换接口通 过中国注册会计师协会发布的 CSI-025 数据规范认证，实施周期可 控制在 2 周内。 3.1.1 数据采集与预处理模块 数据采集与预处理模块是 DeepSeek 智能体与审计业务系统对 接的核心环节，需实现多源异构数据的标准化处理。该模块通过 API 接口、数据库直连、文件解析三种方式采集数据，覆盖财务系 规则节点：ISA 准则+内部控制 条款 算法部署采用模块化容器设计，各组件通过 gRPC 协议通信， 整体架构满足审计级数据隔离要求（ISO 27001 认证环境）。模型 迭代周期控制在 2 周以内，支持审计准则更新时的热加载机制。 3.3.1 自然语言处理（NLP）技术应用 在审计领域的自然语言处理（NLP）技术应用中，核心目标是 实现非结构化文本数据的自动化解析与语义理解，以支持审计证据

湖南设计 书案工程中心 ◎ 湖南投计 HD 能耗管理系统 PUI 防史曲懂 总负码查询 玛查电压复动 2 号叠电发 动 蜃 世 查 寻 1 号进描断电 B 周月统计 0 南设计 HD 系统集成与数字赋能 楼控系 HDM 能 工 程 中 心 2 0 2 2 5 从 V01 到 V02 2022 年 V01 2023 PM2.5 66mg/m3 溺南设社 HD 系统集成与数字赋能 工位区盖节控制 智能工程中心用电 动 主 页 解炉控制 蒙现的即 周几控制 HD 蓄施工程中心 20225 暂能期明 现频篮控 环填监测 能耗管理 楼控募统 门禁系统 塑智查询 空调腔制 员工分布 智能阴明 视频监控 环清趋测 解转管理 邦性 接 交 暴 族 门禁形线 规警查动 交 清 制 墨工分布 照 HD 能耗管理系统 PUI 防史曲埋 总 负 得 查 海 号查电压动 2 号 叠 电 压 动 服营查寻 B 周月统计 2023 年 V02 2022 年 V01 I loT-HD 智 禁 力 公 集 成 管 理 平 台 1 彩 面 99

功 能，持续提升系统性能。 为确保各环节的顺利推进，以下是部署与集成的时间规划。 阶段 预计时间 系统需求分析 1 周 硬件配备与配置 2 周 软件环境搭建 1 周 系统集成开发 3 周 AI 模型的训练与优化 4 周 测试与验证 2 周 部署上线 1 周 维护与优化 持续进行 此次部署方案中，强调了可行性和切实可用性，通过详细的步 骤和时间安排，旨在为公共安全领域的智能监测提供可靠支撑。确 评估： 指标 描述 目标值 更新成功率 系统更新后成功运行的次数 95% ≥ 性能提升率 更新后模型性能的提升幅度 10% ≥ 再训练完成时间 从数据收集到新模型部署所需时间 ≤ 2 周 用户满意度 用户对更新与新模型的反馈 90% ≥ 通过以上措施，公共安全系统能够保持高效、可靠地运行，为 安全监控和应急响应提供强有力的技术支持。随着技术的发展和数 据积累，定期的更新与再训练将确保 7. 李八, 林九. (2019).《前沿人工智能技术在公共安全中的应用 展望》. 公共安全期刊. 文章着重分析了 AI 在公共安全领域各 个方面的应用，为本方案提供了理论支持。 8. 李十, 周十一. (2021).《视频监控及其在社会安全中的角色》. 社会学评论. 文章讨论了视频监控的社会影响，为本方案的社 会适应性提供了数据支持。 9. 陈十二. (2023).《AI 技术在公安执法中的应用与挑战》