Anthropi c 昆仑万 维 * 本报告实测模型包括但不限于上述通用大模型，此处只列举部分效果优异的模型版本信息。排名不分先后 5 分 : 答案较为完美，内容可在实际场景中直接使 用 4 分 : 基本可用，可在实际场景中使 用 3 分 : 调整可用，但需人工进行调整后方可使 用 2 分 : 大略可用，需要较多人工调整方可使 用 1 分 : 不可用，答非所问、语言不 通 打分规则 0 1 2 保障范围包括养老、工伤、疾病、生育、残疾、失业和死亡等方面。商业保险则面向所有人群 , 保障范围更广 泛 , 包括财产保险、人寿保险、健康保险等。 2.性质和目的 : 社会保险具有社会保障性质 , 旨在维护社会稳定、保障劳动者基本生活和促进经济发展 , 属于非营利性、公益性事业。商业保险则以盈利为目 的 , 属于市场化经营行为。 3. 保费负担者 : 社会保险的保费由用人单位和劳动者共同承担 ( 灵活就业社保由个人承担保费 而商业业保险只解决一部分投保人的问题。 6. 资金来源 : 社会保险的资金由国家、企业、个人三方面分担 , 而商业保险的资金只有投保人保费的单一来源。 7.待遇计发 : 社会保险的待遇给付原则是保障劳动者基本生活 , 保险待遇一般采取按月支付形式 , 并随社会平均工资增长每年调整。而商业保险则按 " 多投 多保 , 少投少保 , 不投不保 " 的原则确定理赔标准。 8. 时间性 : 社会保险是国家稳定的、连续性的制度

智能体在 低延迟与高并发环境下的稳定运行。 为实现上述目标，项目将分为三个阶段推进： - 第一阶段：完成智能体基础框架的搭建，包括数据采集、预处理 模块以及核心算法的初步实现，确保智能体具备基本的多模态数据 处理能力。 - 第二阶段：优化智能体的决策引擎，引入强化学习与迁移学习技 术，提升其在复杂场景中的适应性，并通过模拟测试验证其性能。 - 第三阶段：完成智能体的资源调度与部署优化，确保其在实际生 深度访谈、焦点小组讨论等。问卷调查适用于收集大量用户的反 馈，深度访谈则有助于深入了解个别用户的详细需求和痛点。根据 项目预算和时间安排，选择合适的调研方法组合。 接下来，设计调研工具。例如，设计一份结构化的问卷，涵盖 用户基本信息、使用习惯、现有智能体的优缺点、对未来智能体的 期望等方面。问卷应简短明了，避免用户因问题过多而产生疲劳 感。访谈提纲应提前准备好，确保访谈过程中能够引导用户深入表 达需求。 在数据收集 “ ） 和 不会有的（Won’t have ” ） 四类。这种方法有助于确保开发团队能够集中资源在最重 要的功能上，同时为后续迭代留出空间。 首先，必须有的需求是项目成功的基石，包括核心功能和基本 性能要求。例如，智能体的实时数据处理能力、安全性保障以及与 现有系统的无缝集成等。这些需求如果在初始阶段无法实现，将直 接影响产品的发布和使用。 其次，应该有的需求虽然不直接影响产品的发布，但对用户体

历史党员信息：结合组织关系转接， 将历史党员信息永久保存，可供管理 员查询。 党组织信息 基础信息管理 平台功能 党员信息  党员个人信息管理：通过系统后台及前 端 APP 个人中心进行录入、修改党员 个人基本信息、家庭及社会背景、党内 职务、党内奖惩信息。  党员关系转接：与上级管理平台对接， 实现党员关系转接。 党员管理 平台功能 党员个人信息管理 包含党员各项信息档案管理，荣誉与惩罚公示等。 红 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

确保视频数据采集的高效性和有效性，本章节将详细阐述视频数据 采集的功能需求。 首先，视频数据采集设备应具备高清晰度和高帧率的录制能 力，以便捕捉到细节丰富且流畅的画面。同时，设备应在不同光照 和气候条件下表现出色，具备以下基本性能：  分辨率：至少 1080P（1920x1080）。  帧率：至少 30 帧/秒，针对动态场景应考虑 60 帧/秒的设备。  适应性：能够在低光环境和强光环境下正常工作，具备夜视和 接口或消息队列机制，确保信息能即时传达给现场执法人员。 最后，必须考虑系统的稳定性和可靠性。在处理高流量实时数 据时，系统需要具备故障自恢复能力，确保在网络不稳定或设备故 障的情况下仍然能保持基本功能。这可以通过冗余设计和数据备份 机制来实现，包括设置多路视频流备份和数据镜像，确保数据的持 续有效性。 在综合以上分析后，视频智能挖掘系统的实时处理与分析功能 不仅能够提升公共安全监控的智能化水平，同时也为快速应对突发 目前，视频监控设备主要包括网络摄像头、模拟摄像头、云台 摄像头、热成像设备等。这些设备具有不同的功能和特点，能够满 足各类公共场所的监控需求。 网络摄像头是目前应用最为广泛的监控设备，具备高清画质、 远程访问和便于集成的优势。其基本特点包括：  高清分辨率：通常支持 720p、1080p 甚至更高的 4K 分辨 率，确保监控图像清晰。  远程监控：通过网络接口，可以实现远程实时查看与管理，便 于安保人员的监控调度。

(元) 毛利率(%) 流动负债/总负债 (%) 速动比率 摊薄总资产收益率 (%) 营业总收入滚动环 比增长(%) 扣非净利润滚动环 比增长(%) 加权净资产收益率 (%) 基本每股收益(元) 净利率(%) 总资产周转率(次) 归属净利润滚动环 比增长(%) 每股净资产(元) 每股公积金(元) 扣非净利润(元) 存货周转天数(天) 营业总收入(元) 每股未分配利润 每股经营现金流(元) 毛利率(%) 流动负债/总负债(%) 速动比率 摊薄总资产收益率(%) 营业总收入滚动环比 增长(%) 扣非净利润滚动环比 增长(%) 加权净资产收益率(%) 基本每股收益(元) 净利率(%) 总资产周转率(次) 归属净利润滚动环比 增长(%) 每股净资产(元) 每股公积金(元) 扣非净利润(元) 存货周转天数(天) 营业总收入(元) 每股未分配利润(元) 流(元) 毛利率(%) 流动负债/总负 债(%) 速动比率 摊薄总资产收 益率(%) 营业总收入滚 动环比增长(%) 扣非净利润滚 动环比增长(%) 加权净资产收 益率(%) 基本每股收益 (元) 净利率(%) 总资产周转率 (次) 归属净利润滚 动环比增长(%) 每股净资产(元) 每股公积金(元) 扣非净利润(元) 存货周转天数 (天) 营业总收入(元)

化医疗涉及对患者的基因、生活方式、环境因素以及特定生理状况 进行全面分析，以确保治疗方案的精确性和有效性。 首先，开展个性化医疗需要建立全面的患者信息数据库，这样 的数据库应包含以下关键要素：  患者的基本信息（年龄、性别、疾病史等）  家族病史  基因组信息  生活方式数据（饮食、运动习惯等）  环境因素（居住地的空气质量、水质等） 通过对以上数据的整合与分析，医疗团队可以识别出每位患者 传到云端，医生可以利用 AI 模型分析这些数据，从而提供科学、 有效的健康管理建议。 在具体实施中，健康监测可以涵盖多个维度，包括但不限于以 下几个方面： 1. 生理指标监测：如心率、血压、血糖等基本健康数据可以通过 可穿戴设备进行监测，并通过 AI 进行数据分析与趋势预测。 这不仅让患者能够及时了解到自身的健康状态，同时也为医生 提供了更为准确的患者病历。 2. 生活习惯分析：AI 模型能够通过消费者日常活动记录分析患 据、病史及其他相关信息，为每位患者提供个性化的健康指导和信 息支持。这种定制化服务不仅能够提升患者的健康意识，还能够促 进患者积极参与自身健康管理，增强医患之间的沟通。 首先，定制化健康信息推送可以基于患者的基本信息和健康记 录，通过 AI 模型分析患者的需求，推送与其相关的健康信息。例 如，对于糖尿病患者，系统可以提供血糖监测、饮食控制、运动建 议等定制化内容；而高血压患者则可以收到关于血压管理、药物遵

在具体实施阶段，深度学习模型的选择和架构设计需根据实际 需求进行调整。常用的深度学习框架如 TensorFlow、PyTorch 等，可以有效支持模型的构建与训练。以下是关于深度学习模型构 建的基本流程：  数据收集：收集铁路沿线的图像、视频、传感器数据等，构建 多样化的数据集。  数据预处理：对收集的数据进行去噪、归一化、增强等处理， 提高模型训练的有效性。  模型选择：根据任务需求，选择合适的深度学习算法，如 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 展示铁路沿线的实景三维数据，用户可以进行自定义视 角的调整。 o 提 间的可用性和互操作性。例如，使用 GDAL（地理数据抽象库）等 开源工具进行格式转换，提高数据的兼容性。 在数据融合的基础上，建立一个包括多种地理信息层的 GIS 平 台。此平台应具有以下几类基本信息层：  铁路线路层  关键设施（车站、信号机、供电等）位置层  地形与地貌层（如 DEM 数据）  自然资源与环境信息层（如水体、植被分布）  人口分布与社会经济层 通过图

智能助理产品的特点 目 录 结束语 • IoT 时代，基于自然交互的在线助理产品将成为主流 • 在线助理强调双向的沟通、长期的关系和个性化的服务 • 使用深度学习解决 NLP 问题基本包括 4 个步骤： Embed 、 Encode 、 Attend 、 Predict • 在大量标注数据的基础上，深度学习能明显提升语义理解、问答、 对话等模型的效果 •

会员能干什么 • 会员有啥好处 怎么查询积分 • 我有多少积分 • 如何查看积分 • 哪里能查积分 问答机器人 机器人回答 命中知识点“如何查询积分” 用户问题 怎么看还剩多少积分 • 基本思路 • 每个知识点是一个分类 • 将整个知识库作为训练数据 • 传统机器学习模型 • TFIDF + LR • n-gram + Adaboost • 神经网络模型 •

块的考评数据，包括基础数据、训练过程数据、模型性能数据等。 系统支持对不同维度的数据进行权重计算和综合评分，确保考评结 果的客观性和全面性。对于每个考评对象，系统将生成一份详尽的 考评报告，内容包括但不限于以下模块：基本信息（如模型名称、 训练时间、数据来源等）、考评指标得分、综合评分、优劣势分 析、改进建议等。 为提升报告的可读性和实用性，系统提供多种报告模板，用户 可根据需求选择不同的模板风格。例如，对于技术团队，可以选择 行威胁检测和防御。通过机器学习算法分析系统日志和网络流量， 自动识别异常行为，并采取相应的防御措施。 最后，系统安全设计应遵循国家和行业的相关标准与规范，如 《网络安全法》和《信息系统安全等级保护基本要求》，确保系统 的合规性和安全性。  多层次安全防护机制  数据加密与访问控制  用户身份验证与授权  物理安全与应急预案  定期安全评估与漏洞扫描  人工智能威胁检测 程，使其全面掌握系统的运行机制与管理要点。对于技术人员，培 训内容应深入至算法优化、数据处理技术及系统维护，确保其能够 高效解决技术问题，提升系统性能。对于普通用户，培训则侧重于 系统操作、数据录入及基本问题的排查，以提升其日常使用的熟练 度。 培训方式应采用线上线下结合的形式。线下通过举办集中培 训、工作坊及实地演练，确保用户能够在真实环境中快速掌握操作 技能；线上则通过视频教程、在线答疑及知识库，为用户提供随时