（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 分 数（F1-Score）。准确率适用于类别分布均衡的场景，但在类别不 平衡的情况下，精确率和召回率更能反映模型的性能。F1 分数则 是精确率和召回率的调和平均数，适合在精确率和召回率之间寻求 平衡的场景。 对于回归任务，常见的评估指标包括均方误差（MSE）、均方 根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。MSE 对大误差的惩罚 分数来评估模型的精度和召回率。 为了更直观地展示评估指标的选择，以下是一个示例表格，列 出了不同任务类型及其对应的评估指标： 任务类型 评估指标 适用场景 分类 准确率、精确率、召回 率、F1 分数 类别均衡或类别不平衡的分类任务 回归 MSE、RMSE、MAE 对误差敏感或对异常值不敏感的场景 多标签分类 mAP 目标检测、图像分类等多标签任务 排序 NDCG 推荐系统、信息检索等排序任务 自然语言生 成 接下来，进行数据预处理，将数据转换为模型可以处理的格式。预 处理步骤包括文本分词、词干提取、词向量化等，具体操作根据数 据类型和模型需求而定。 为了确保训练数据的多样性和代表性，需要对数据进行采样和 平衡。对于类别不平衡的数据集，可以采用过采样或欠采样的方法 来调整各类别的比例。此外，数据增强技术可以应用于图像、文本 等数据类型，通过旋转、翻转、添加噪声等方式生成新的训练样 本，从而提高模型的泛化能力。

IDC分析师认为：全球AI基础设施革新的浪潮中， 算力需求的爆发正在驱动云计算与边缘计算深 度融合，行业定制化与智能化服务加速渗透，成本优化与绿色计算将成为竞争的关键。未来，基 础设施的核心矛盾将从“资源供给”转向“效率与价值平衡”，技术迭代将围绕“弹性算力调 度”“数据主权治理”“垂直场景深度适配”三大主线展开。 越来越多的企业核心数据正在向云数据中心迁移，计算密集型任务处理能力与弹性资源供给能力 正成为云服务商的核 的灵活调配优化，满足各种高并发、低延迟的网络需求。 �� （2）数据库业务 当前的在线数据库业务具有数据量大、计算量大、数据随机访问多、多核并发等典型特征，从不同类 型数据库的性能需求看，MySQL 高并发场景依赖多核与高主频平衡；Redis 对单核性能（CPU 主 频）、内存带宽、时延都要求极高；PostgreSQL 的复杂查询依赖多核并行执行与高缓存命中率， ClickHouse 分析型数据库则更加需要向量计算加速。 计算架构在采用 GPU 集群的同时，均大量使用了至强 ® 系列处理器作为机头 CPU 提供协 同计算、管理和资源分配等能力来提升系统性能和能效，使工作负载的性能和总体拥有成本 (TCO) 之间达到更为理想的平衡点。 凭借持续迭代的 x�� 架构技术优势，覆盖芯片设计、软硬件协同优化的系统级解决方案及全链条生 态整合能力，英特尔目前在人工智能服务器 CPU 的市场占据 80% 以上的份额 *。 3、推理场景

30%以上的人工工 时压缩目标。 2. 项目背景与目标 随着数字化转型的加速推进，审计行业正面临数据量激增、合 规要求趋严、人力成本上升等多重挑战。传统审计方法依赖人工抽 样和规则引擎，效率与覆盖率难以平衡。以某国际会计师事务所的 实践为例，其年度审计项目中，仅财务报表科目核对环节就需投入 超过 2000 人天，且人工错误率高达 3%-5%，而 AI 技术的成熟为 流程重构提供了可能。 审计智能化的核心痛点可总结为以下三点： 据 采购合同、审批邮件 OCR 识别+NLP 实体抽取（金 额、签约方） 知识图谱三元 组 数据清洗阶段需部署规则引擎与机器学习双校验机制： 1. 规 则校验层：实施强制约束（如借贷平衡校验、凭证号连续性检测） 和软性规则（如异常交易金额阈值告警） 2. AI 校验层：通过预训 练模型检测数据异常模式，例如： - 使用孤立森林算法识别离群值 - 基于 BERT 采用 Lambda 架构实现实时与离线数据协 同处理： 3. 数据质量防火墙 在接入层实施三重校验机制： o 格式校验：强制 UTF-8 编码，数值型字段范围检查 o 逻辑校验：科目余额平衡验证、凭证号连续性检测 o 时效校验：设置数据新鲜度阈值（如凭证数据延迟≤4 小 时） 4. 元数据智能映射 利用预训练模型自动建立字段对应关系，对 于特殊字段（如 SAP ” 的 BKPF-BELNR”对应

在人才储备、技术创新以及资金投入等方面仍相对不足。中西部地 区产业仍以传统资源型产业和劳动密集型产业为主，数字化转型的 动力相对薄弱，具备巨大的算力发展潜力和市场空间。 区域差距的扩大既会加剧经济发展的不平衡，也会制约全国产 业数字化的整体进程。研究综合算力指数有助于促进我国各区域充 分利用优势要素，挖掘区域发展需求，合理配置算力资源；加速算 力与产业深度融合，全方位驱动产业数字化转型进程，催生新业态、 Top10 为北京市、广东省、浙江省、 上海市、江苏省、山东省、四川省、安徽省、湖南省、湖北省，具 体情况详见图 17。我国各省份模力分指数区域间差异大，呈现“东 强西弱”的态势。不同地区在模力发展上不平衡，与各地的科技投入、 产业结构、市场需求等因素密切相关。 模力分指数 Top5 均为东部地区，我国东部地区优势突出。这主 要是由于东部地区具备技术与产业优势，且数据资源与应用场景丰 富。技术

口学术发表算法成果很多，实际应用 极少，落地“最后一公里”很难 智个 能 化 程 度 → 时 间 范式困境主要原因一：场景多、碎片化、个性化，定制化开发成本高 口有限的人力、物力和财力去应对复杂而多变的需求，最终的平衡点大多位于信息化阶段 可再生能源热力系统 燃煤电厂 区域供冷站 公共建筑空调

最大化其监控 效果。通常情况下，建议进行如下考虑：  监控范围及盲区分析：在部署前对目标区域进行详尽的分析， 确保 360 度无死角覆盖。  视频存储与带宽需求：在视频流高度压缩与存储的平衡中选择 合适的编码方式，并考虑到网络带宽的承载能力。 设备选择的标准可以参考以下表格： 设备类型 主要优势 适用场合 不足之处 网络摄像头 高清画质、远程访问 大多数公共场所 成本相对较高 计算资源：深度学习模型对计算资源要求较高，需评估可用的 硬件设施，包括 GPU 等加速设备的能力。 3. 模型的复杂性与实时性：在公共安全领域，要求模型能够快速 响应，以便及时发现潜在威胁，因此需要平衡模型的复杂性和 推理速度。 4. 可解释性与透明度：选择模型时还需考虑模型的可解释性，尽 量采用可解释的深度学习框架，以增强决策的透明度。 5. 适用性与泛化能力：模型应具备良好的泛化能力，能够适应不 通过上述措施，不仅能够确保公共安全 AI 应用在法律框架内 合规运作，还能提高公众对于 AI 视频监测技术的信任度，进一步 促进技术的应用与发展。最终，我们的目标是实现技术创新与法律 合规的平衡，为公共安全提供更加智能、安全的解决方案。 5.1.1 数据保护法律 在当前数据驱动的社会中，数据保护法律成为企业实施人工智 能和视频智能挖掘应用不可或缺的框架。各国和地区对数据保护的 立法

在模型训练过程中，DeepSeek-R1 采用了多任务学习策略， 通过联合训练多个相关任务，如成本预测、进度预测和风险分析， 来提高模型的泛化能力和鲁棒性。每个任务都有独立的损失函数， 并通过权重调整来平衡不同任务的学习效果。此外，模型还引入了 自适应学习率调整和正则化技术，以防止过拟合和提高训练效率。 为了进一步提高模型的可解释性和实用性，DeepSeek-R1 还 集成了可解释性模块。该模块通过可视化注意力权重和图结构特征， 验证。 设计概算不仅要涵盖建筑工程、安装工程、设备购置等直接费用， 还需充分考虑间接费用、预备费及其他不可预见费用。通过大模型 的智能化分析，可以对设计方案进行多维度优化，确保成本与质量 的平衡。 施工图预算阶段是造价控制的实施环节。在这一阶段，需根据 施工图纸和工程量清单，详细计算各项工程的直接成本、间接成本 及税金等。大模型可以通过自动化生成工程量清单，减少人为误差， 并结合市 个月；  方案二：总成本为 1.75 亿元，工期为 23 个月；  方案三：总成本为 1.78 亿元，工期为 22.5 个月。 最终，我们选择了方案二，因为其在成本和工期之间达到了最 佳平衡。 在整个项目的实施过程中，DeepSeek-R1 大模型不仅提高了 工程造价管理的效率，还显著降低了项目的风险。通过模型的智能 化分析和预测，我们能够在复杂的施工环境中做出科学的决策，确

集成数据与洞察。在建立如此坚实可靠的基础 后，供应链便能从被动响应式决策转向具备自 我优化能力的主动运营模式。AI驱动的系统能 够在潜在中断发生前进行预测，自主调整采购 与物流策略，并实时平衡供需。这种程度的自主 化不仅能提升效率和韧性，更能将人力从应对 日常挑战的“紧急补救”工作中解放出来，专注 于战略性创新。 然而，对当今许多企业而言，其供应链数据 现状依旧存在着分散割裂、效率低下和陈旧过

等方面的挑战，更为开发出更加健壮、可靠且公平的大模型奠定了坚实基础。具体而言，合 成数据尤其适用于那些数据稀缺或难以直接获取的特定领域。此外，合成数据还能根据具 体需求进行定制化设计，如确保不同类别数据的平衡表示，进一步提升模型的泛化能力。 同时，合成数据还有助于缓解数据隐私保护的压力，通过创建匿名化或去标识化的数据 集，为数据的安全共享与高效利用提供了保障。 1.1.1 数据：多措并举缓解短缺状态 此在实际应用中必须权衡上下文窗口的大小和计算资源的有效利用。 （6）闭源与开源模型的动态平衡 随着大模型技术的普及，越来越多的企业和研究机构开始开放其模型和算法，以促进 �� 更广泛的研究和应用。然而，一些领先的技术公司仍然选择保持其模型的封闭性，以确保 商业竞争力和知识产权的保护。这种闭源与开源的动态平衡，带来了技术创新的快速迭代， 促进了知识的共享和行业的合作。 闭源模型：一些大型科 场上综合效果 表现出色的大模型，直接实现云服务接入。同时搭建智能路由体系，支持根据能力和性价 比自由切换调用。对于有数据安全的应用场景，采用采购商业大模型或基于开源大模型自 研两种方式，需综合平衡应用场景特点、大模型的智能性、成本、实现时间，并行从两种方 案进行择优选择。 （2）第二层：保险通用能力层 沉淀通用保险知识，构建“最懂保险”的领域能力。通用保险知识包括：涵盖保险学科、 保

AI Agent 类型盘点以及具体应用 AI Agent 类型 具体描述 应用领域 基于效能的 Agent 基于效用的 Agent 在具有多种潜在结果的复杂决策环境 中表现出色--比如平衡不同风险以做出投资决策，或者 权衡价格与成本。 金融交易、价格追踪系统、智 能电网控制 基于目标的 Agent 基于目标的 Agent 会评估和规划行动，以实现它们的目 标。与其他类型的智能