数据安全性：确保视频数据在传输和存储过程中的加密，防止 黑客攻击和未授权访问。  维护和更新：系统应具备自动检查和更新功能，以保证软件和 硬件的稳定性与安全性。 通过这些功能需求的实现，将有助于搭建一套高效、稳定且安 全的视频数据采集系统，为公共安全提供强有力的技术支持。 2.1.2 数据存储与管理 在公共安全领域，AI 大模型视频智能挖掘的有效实施依赖于高 效而可靠的数据存储与管理方案。该方案需要确保视频数据的完整 时间内掌握系统功能。同时，提供完整的用户手册和在线帮助文 档，以降低学习成本和提升用户体验。 安全性是另一项必须重视的非功能需求。系统需要实现严格的 访问控制，确保只有授权人员可以访问敏感数据。使用多层次的安 全机制（如身份验证、加密传输等），可以有效地防止未授权访 问。数据存储和传输中应采用高标准的加密措施，确保视频数据和 分析结果的安全性。 在系统维护方面，设定合理的可维护性要求同样重要。系统应 为具体实施方案，以下是不同任务推荐模型的汇总表： 任务类型 推荐模型 优势 适用场景 目标检测 YOLOv5 实时性强，适合边缘计算 交通监控、公共区域监控 Faster R-CNN 精度高，适合复杂场景 安防关键区域、高密度场 所监控 事件识别 LSTM 捕获时间序列依赖 视频监控、行为分析 Transformer 长时序数据处理能力强 复杂活动识别、大规模视 频数据分析 此外，为了实现模型的高效运用，应该考虑构建一个智能化的

确保用户体 验。  集成风险管理模块，能够识别并防范潜在的欺诈行为。 此外，模型还需与银行现有的 IT 系统无缝集成，包括核心银 行系统、客户关系管理系统（CRM）、数据仓库等，确保数据的安 全性和一致性。模型应支持 API 接口，方便与其他系统的数据交换 和业务协同。 最后，模型在部署过程中需严格遵守金融行业的合规要求，包 括数据隐私保护、反洗钱法规、客户信息保密等。模型的设计和训  灾难恢复：制定 BCP，采用异地多副本备份，定期恢复演 练。  安全培训：定期进行安全培训，提升全员安全意识和操作规 范。 通过以上措施，可以确保 Deepseek 大模型在银行系统中的安 全部署和运行，有效保护客户数据和金融交易的安全。 2.4 性能需求 在银行系统中部署 Deepseek 大模型时，性能需求是确保系统 高效运行和满足业务需求的关键。首先，系统需要具备高并发处理 具。 - 服务层：微服务架构、API 网关、负载均衡、容灾备份、安全控 制。 - 应用层：智能客服、风险管理、系统集成、业务流程优化。 通过上述设计，系统能够高效支持银行业务需求，同时满足安 全性、可扩展性和性能优化的要求。为便于理解，以下是系统架构 的层次关系图示： 最终，该架构设计不仅能够满足当前业务需求，还具备良好的 扩展性，为未来业务场景的拓展和技术升级奠定基础。 3.1

暂行办法》，则为中国大模型技术的健康发展提供了坚实的政策保障和合规框架。 在保险行业，这一技术革命同样引发了深刻的变革。国内外众多保险公司和保险科技 公司，如阳光、人保、平安、国寿、泰康、瑞再、安盛、安联等，纷纷投身于大模型技术的研发 与应用，积极探索其在保险业务中的无限可能。阳光保险集团作为行业的先行者和探索 者，于2023年初率先启动了“阳光正言GPT大模型战略工程”，旨在通过大模型技术的深度 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 126 5.2.2 安盛集团· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 128 5.2.3 安联集团· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 108 华农保险大模型微调效果· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 111 众安AIGC中台-众有灵犀· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 113 信美大模型保险垂直应用演进· · · · · ·

化的工具和服务，提升诊疗效率和服务质量。 近年来，全球范围内的医疗数据爆炸性增长，其中包括电子病 历、医学影像、基因组数据等。这些数据蕴藏着巨大的价值，如果 能够通过先进的 AI 技术进行挖掘和分析，就能为诊断、治疗和预 防提供有力支持。生成式大模型的逐步成熟，使得医疗行业能够从 海量数据中提取有意义的信息，同时为医疗决策提供辅助。具体而 言，以下是生成式大模型在医疗应用中不可忽视的优势：  加速医疗信息的处理：生成式大模型能够快速处理大量医疗文 生成式大模型还能够在公共卫生领域进行流行病学监 测和数据分析。通过分析大规模的医疗数据，模型可以实时预测疾 病的传播趋势，为公共卫生决策提供数据支持。这类应用在应对突 发公共卫生事件时尤为重要，可以为卫生部门制定防控策略提供依 据。 总之，AI 生成式大模型在医疗场景的应用前景广阔，能够在多 个领域有效提升医疗服务的质量和效率。随着技术的不断发展，我 们有理由相信，这些模型将成为未来医疗行业的重要助力。 1 合规性检查 在 AI 生成式大模型的医疗场景应用中，合规性检查是一项至 关重要的任务，旨在确保系统及其应用符合相关法律法规、行业标 准和职业道德。这不仅关系到患者信息的安全与隐私，还有助于防 止法律纠纷和潜在的经济损失。合规性检查应包含以下几个方面： 1. 法律法规遵循：按照国家和地区的法律框架，确保医疗 AI 应 用符合各项法律法规。例如，中国的《网络安全法》和《数据 安全法》

统将实现多层次的安全防护机制，包括数据加密、访问控制、身份 认证与审计日志等，确保数据的安全性与合规性。 最后，项目将制定详细的测试与部署计划，确保系统的稳定性 和可维护性。测试计划将包括单元测试、集成测试、性能测试与安 全测试等多个阶段，部署计划则将涵盖本地部署与云部署两种模 式，支持弹性扩展与自动化运维。 综上所述，本项目范围广泛且切实可行，涵盖了从数据处理到 智能算法再到用户界面的全流程开发，为企业提供了一套完整的深 WebSocket 两种形式。API 网关负责统一管理外部请 求，提供身份验证、流量控制、日志记录等功能。接口设计需遵循 以下原则： - 安全性：采用 OAuth 2.0 协议进行身份验证，确保接口访问的安 全性。 - 性能优化：通过 API 网关实现请求的负载均衡和缓存，提升接口 响应速度。 - 版本管理：接口需支持版本控制，确保向后兼容性。例如，使 用/api/v1/和/api/v2/区分不同版本。 天，用于快速恢复近期数据；中期备份保留 30 天，用于应对较长时间内的数据恢复需求；长期备份则保留一 年以上，主要用于满足审计或法规要求。各级备份应分别存储在不 同的介质中，例如本地磁盘、网络存储和云存储，以提高数据的安 全性。 为了确保备份数据的可用性，需定期进行备份验证。通过模拟 恢复操作，确认备份文件的完整性和可恢复性。同时，建立自动化 监控与报警系统，实时监测备份任务的状态，及时发现并解决备份 失败或异常问题。

大模型训练中，数据安全与权限管理 是确保数据完整性、保密性和可用性的关键环节。首先，数据安全 需要从多个层面进行全面防护。在物理层面，数据中心应配备严格 的访问控制、监控系统和环境安全措施，如防火、防水和防电磁干 扰等。在网络层面，采用防火墙、入侵检测系统（IDS）和虚拟专 用网络（VPN）等技术，防止未经授权的访问和数据泄露。在数据 层面，通过加密技术对静态数据和传输中的数据进行保护，确保数 据在存储和传输过程中不被窃取或篡改。 根据模型的复杂度进行，对于简单的模型可以使用 SGD，而对于复 杂的深度学习模型，Adam 或 RMSprop 通常更具优势。 正则化系数（如 L2 正则化或 dropout 率）的调优可以有效防 止过拟合。建议通过网格搜索或随机搜索对正则化系数进行实验， 结合验证集性能选择最优值。网络结构相关的超参数（如层数、神 经元数量）的调优可以通过神经架构搜索（NAS）或基于经验的设 计进行，但需注意计算资源的限制。 install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY . . CMD ["python", "app.py"] 在网络配置方面，确保服务器具有稳定的网络连接，并配置防 火墙规则以保护服务安全。同时，建议使用 Nginx 作为反向代理服 务器，负责负载均衡和 SSL 证书管理，确保推理服务的高可用性和 安全性。 最后，部署完成后需进行环境测试，验证 GPU 驱

全 性。 总的来看，AI 大模型在城市轨道交通行业的应用不仅是一种技 术革新，更是推动行业进步的重要力量。通过将 AI 技术与传统轨 道交通运营管理深度融合，可以为提升城市轨道交通的高效性、安 全性和服务质量提供强有力的支持，为城市出行带来革命性的变 化。最终，建设更加智能、高效、便捷的城市轨道交通系统，满足 日益增长的城市出行需求，将是我们努力的方向。 1.1 城市轨道交通行业现状 状态与历史数据，城市轨道交通可以实现预测性维护，提前诊断潜 在故障，降低突发性故障带来的运营影响。这种智能化的维护方案 不仅能延长设备使用寿命，还有助于减少维修成本，提高经济效 益。 近年来，智能安防系统也逐渐成为轨道交通的一个重要发展方 向。AI 大模型可以通过视频监控分析乘客行为，识别异常情况，提 高事故预警能力和响应速度。同时，结合人脸识别技术，增强安全 检查和乘客身份验证，提升乘客的安全感。 通的绿色发展。 值得注意的是，随着信息技术的不断演进，轨道交通行业将面 临越来越多的网络安全挑战。因此，构建健全的信息安全防护体系 将成为保障 AI 系统高效运行的重要一环。行业内需加强对网络安 全风险的识别与防范，采用先进的加密及防火墙技术，确保数据的 安全性和隐私性。 综上所述，城市轨道交通行业在 AI 大模型应用的推动下，将 迎来智能化、智能运维、安全保障、绿色发展和网络安全等多方面

实时监控和警报系统  多维度数据分析  高准确率的机器学习模型  快速响应机制 通过这些功能，DeepSeek 不仅能够有效预防和检测欺诈行 为，还能极大提高银行的安全管理效率，保障客户资产的绝对安 全。 3.4.1 交易欺诈识别 在金融银行领域，交易欺诈识别是保障客户资金安全和维护银 行声誉的重要环节。DeepSeek 通过其先进的人工智能技术，能够 有效地识别和预防交易欺诈行为，从而减少银行的损失和风险。 以下是系统架构的核心组件及其功能描述：  分布式数据库：负责数据存储与备份，支持高并发访问。  微服务模块：提供独立的业务逻辑处理功能，支持弹性扩展。  API 网关：统一管理外部系统的访问请求，实现负载均衡和安 全控制。  消息队列：处理异步任务和事件驱动型业务，提升系统吞吐 量。  缓存系统：加速数据访问，减少数据库压力。 通过以上架构设计，DeepSeek 的金融银行应用方案能够实现 高 部署入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）  实施数据脱敏技术，保护敏感信息 最后，与第三方合作伙伴签订严格的数据保护协议，确保其在 数据处理过程中同样遵守安全与合规要求。定期对合作伙伴进行安 全评估，确保其安全措施符合标准。通过这些措施，确保 DeepSeek 解决方案在金融银行领域的安全性和合规性，为业务提 供可靠的技术支持。 4.4.1 数据隐私保护 在金融银行领域，数据隐私保护是实施

水务大脑平台”，包含“智 慧党建平台”、“纪检平台”、“党建引领廉洁从 业线上虚拟展厅”等多部分组成，受到集团及 国资委领导高度认可。 福建省高速党建系统 为了避免线下党员集中培训造成疫情防控风险， 福建省高速集团推出党员培训平台，每年为集 团机关及下属子公司提供数十场党员培训服务， 节省培训成本的同时，也降低了组织难度。 成功案例 平台以党员日常行 为大数据为基础， 实现党员五维自画

 数据增强：利用图像翻转、旋转等技术扩充训练数据集，提高 模型的鲁棒性。 在这些处理和分析阶段的优化下，AI 大模型将能够有效地识别 铁路沿线的实时状态，及时发现潜在的安全隐患，为铁路运输的安 全与效率提供有力支持。数据处理与分析的最终成果将形成分析报 告，通过可视化展示，如下表所示，概括分析结果和决策支持。 类别 数量 检测率 备注 列车 50 95% 在监控区域内识别度高 障碍物 API 接口模块： o 为第三方应用提供开放 API，便于与其他系统（如调度 系统、维护管理系统等）集成。 o 支持数据查询、上传及更新等操作。 为了实现以上功能，各个模块之间的数据交互需要高效且安 全，采用 RESTful 风格的 API 设计，确保信息的及时传递和处理。 同时，前端将使用 React 或 Vue.js 等框架，增强用户界面的交互性 和响应速度。 以下展示了应用层的简要架构图： 了解到沿线的运行状态，有助于在复杂情况下做出快速决策。结合 AI 模型的自动调整能力，整个系统将更具有弹性，能够高效应对突 发状况，提高铁路运营的整体稳定性。 总体来说，AI 分析与应用的成功实施，可以提升铁路运输的安 全性、经济性和服务能力，为铁路运营的数字化转型奠定坚实基 础。 5.1 故障预测与监测 在铁路沿线实景三维 AI 大模型的应用中，故障预测与监测是 确保轨道交通安全和效率的关键环节。通过结合先进的人工智能技