使用基于 Trans- former 体素编码器得到体素特征, 而自然语言则通 过 CLIP 的语言编码器转化为语言特征, 随后体素 特征一起输入至 Perceiver Transformer, 最后输出 序列经过解码器处理, 恢复到原始体素网格的维度, 并用于预测离散化的行动动作. 通过对场景进行三 维体素化, 并使用编码器进行场景、语言的特征提 取, PerAct 能够有效地对环境进行建模, 获取全局 考虑对同一物体执行不同任务时对应的关键点相似 但动作可能截然不同, KITE 使用大语言模型从指 令中提取任务类型 (如抓取、放置、开启、关闭), 并 将锚定模块所得关键点与任务类型输入至动作生成 模块中, 得到完成整个任务所需的动作序列. 实验 表明, 相比于依赖预训练视觉语言模型或仅采用端 到端视觉运动控制而忽视技能模块的方法, KITE 在演示数据较少或相当的情况下训练效果更优. CoPa[96] 通过部件空间约束实现通用机器人操 通过语言提示使视 觉语言生成相应的空间几何约束. 获取操作约束之 后, CoPa 计算出抓取后的一系列目标姿态, 并将目 标姿态规划形式化为一个受约束的优化问题, 从而 得出符合物理规律且能精准执行的连续动作序列. Robo-ABC[98] 则通过从人类视频中提取物体的 交互经验, 并存储为可供性的经验, 当面对新物体 时, 机器人通过检索记忆中视觉或语义上相似的物 体来获得可供性, 并利用预训练的扩散模型将检索

在数据处理 方面，DeepSeek 采用了分布式存储与并行计算架构，能够处理 PB 级别的数据，确保了在大规模数据集上的高效运算能力。针对 金融行业的特殊需求，DeepSeek 特别优化了时间序列分析模型， 能够对股票价格、汇率变动等金融市场数据进行精准预测。 在自然语言处理领域，DeepSeek 集成了最新的 Transformer 架构，支持多语言、多维度的文本分析，能够自动识别银行业务中 测模型，能够帮助银行优化业务流程、提升风险管理能力以及增强 客户体验。而深度学习作为机器学习的一个重要分支，通过构建多 层神经网络，能够处理更为复杂的数据结构，特别适用于图像识 别、自然语言处理和时间序列分析等场景。 在金融银行领域，机器学习可以应用于信用评分、欺诈检测、 客户分群等任务。例如，通过对历史交易数据的分析，机器学习模 型可以预测客户的信用风险，从而为贷款决策提供依据。此外，机 济 指标。这些数据经过清洗和预处理后，输入到深度学习模型中，用 于识别市场趋势和异常波动。模型能够捕捉到非线性和复杂的市场 关系，从而提供更准确的预测结果。 其次，DeepSeek 利用时间序列分析和蒙特卡洛模拟技术，对 市场风险进行量化评估。例如，系统可以计算资产组合在不同市场 情境下的价值变化，并估算其潜在损失。以下是典型的风险评估指 标示例：  在险价值（VaR）：衡量在特定置信水平下，资产组合在未来

何从中提取有效信号成为一大难题。 为了应对这些挑战，DeepSeek 平台采用了多种先进技术。首 先，其深度学习算法能够从海量数据中自动提取特征，减少了对人 工特征工程的依赖。例如，通过卷积神经网络（CNN）对股票价格 序列进行特征提取，能够捕捉到价格波动的复杂模式。其 次，DeepSeek 引入了自然语言处理（NLP）技术，能够从新闻、 社交媒体等非结构化数据中提取市场情绪信息，为交易决策提供更 多维度的支持。此外，DeepSeek 采用了先进的时序数据处理技术，能够对股 票市场的历史价格、成交量、新闻情绪等多维度数据进行深度分 析。通过对时间序列数据的滑动窗口处理和特征工程，系统能够捕 捉市场的短期波动和长期趋势。例如，通过 LSTM（长短期记忆网 络）和 GRU（门控循环单元）模型，DeepSeek 能够有效处理非线 性和非平稳的时间序列数据，提升对市场动态的预测能力。 其次，DeepSeek 引入了强化学习算法，通过与市场的实时交 中获取清洗后的历史股票数据，包括开盘价、收盘价、成交量、技 术指标等。为了提升模型的训练效果，需要对数据进行标准化处 理，例如使用 Z-score 方法对特征值进行归一化。此外，为了提高 模型的时序预测能力，通常会将数据按时间序列进行切片，形成滑 动窗口样本，每个样本包含过去若干天的数据作为输入，未来的股 价走势作为标签。 接下来是模型选择阶段。根据交易策略的需求，可以选择不同 类型的机器学习模型，如线性回归、支持向量机、随机森林或深度

Detector）。这些模型能够实时识别视频中的目标，具有较高的准 确率和处理速度。 在事件识别方面，时序数据处理变得至关重要。循环神经网络 （RNN）及其变种长短时记忆网络（LSTM）可以很好地捕捉时间 序列数据中的依赖关系。此外，近年来基于 Transformer 架构的 模型，如 Vision Transformer（ViT），在处理时序视频数据方面 也显示出良好的性能。 基于以上分析，选型将集中在以下几个方面： R-CNN：在精度要求较高的场景下使用，适合大 量目标检测的应用。 2. 事件识别模型选型： o LSTM：适合处理长时序视频数据，可以有效识别复杂事 件。 o Transformer：在处理长序列时表现优异，可以扩展到 多种应用场景。 3. 特定应用需求： o 对于需要高精度低延迟的应用，应该优先考虑 YOLOv5 作为目标检测模型，配合 LSTM 进行事件分析。 o 如果事件发生时的背景复杂、目标多样，Faster 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 数据预处理模块，采用数据增强技术，提升模型的泛化能力。同

- 关联关系构建：自 动生成凭证-账簿- 报表的勾稽关系索引 - 风险标签附加：基于规则 预打标（如大额交易标记、关联方交易预警） - 时序特征提取：生 成周期性波动分析所需的移动平均序列 归集阶段输出符合审计分析要求的数据立方（Data Cube）， 其维度设计如下： 维度类别 要素示例 处理要求 实体维度 客户/供应商/项目编码 主数据一致性校验 时间维度 会计期间/凭证日期 进行多维度检测，包括完整性（缺失值比例≤5%）、一致性（字段 冲突率≤3%）、准确性（错误数据占比≤2%）等关键指标。典型 检测规则包括： 1. 数值型字段范围校验（如凭证金额不得为负） 2. 时间序列连续性检查（如凭证日期不得跨期） 3. 关联数据逻辑 验证（如总账与明细账差额阈值控制） 对于结构化数据，采用 ETL 三层清洗架构： - 初级清洗：执行 语法修正，包括字符编码转换（统一为 特征：原始财务指标（流动比率、资产负债率等） 2. 第二阶特 征：动态衍生指标（同比波动率、行业偏离度） 3. 第三阶特征： 关联方交易网络特征（通过 Graph Embedding 生成）。 模型训练采用 5 折时间序列交叉验证，防止数据泄露。关键参 数配置为： NLP 处理模块 针对审计文档解析需求，采用混合架构： - 合同文本：使用 RoBERTa-wwm-ext 中文预训练模型，微调时加入审计术语词典

壤质量和水质等实时数据。这些数据能够为生态系统健康状况 的快速评估提供可靠依据。传感器模态的数据分析可以借助机 器学习算法实现异常检测和预测模型构建。 5. 视频模态：视频模态结合了图像模态及时间序列数据，对于动 态监测生态环境尤为重要。通过视频监控系统，可以对特定区 域的生态行为进行跟踪与分析，如动物迁徙、植物生长等。视 频分析技术能够提供实时的监测结果，对及时发现生态问题和 做出应对决策具有重要意义。 析生态环境问题。表 1 总结了各类模态的主要特点及其应用场景： 模态种类 特点 应用场景 文本模态 信息量大、抽象性强 环境报告分析、政策解读 图像模态 直观、可视化 生态监测、城市规划 音频模态 时间序列、环境声音 生物多样性监测、气象分析 传感器数据模态 实时、精准、数据量大 感知环境变化、数据挖掘 视频模态 动态监测、连续数据 实时监控、生态行为分析 综合考虑这些模态的特点和应用，开发多模态 此外，在生态恢复过程中，多模态 AI 能够提供优化方案。利 用图像分析技术对受损生态区域进行评估，结合气候数据和土壤状 况分析，为恢复项目的设计提供数据支持。生态恢复的效果追踪也 能通过多模态 AI 实现，通过时间序列数据的分析展示恢复措施的 影响，确保项目的有效性与可持续性。 最后，针对生态环保意识的提升，多模态 AI 可以通过丰富的 交互内容吸引公众的关注与参与。结合虚拟现实（VR）与增强现实 （AR）技术，多模态

捉到数据的序列特征和图结构特征，从而在工程造价预测和分析中 表现出色。 在具体实现上，DeepSeek-R1 的 Transformer 部分采用了多 层次的注意力机制，允许模型在处理长序列数据时保持高效性和准 确性。每一层的注意力机制都经过精心设计，能够自动识别和加权 不同特征的重要性，从而提高模型的预测精度。此外，模型还引入 了位置编码和局部注意力机制，以更好地处理时间序列和空间序列 大模型在深度学习算法方面采用了多层次、多 模态的神经网络架构，能够在工程造价领域实现高效的数据处理与 精准的预测。其核心算法基于 Transformer 结构，结合了自注意 力机制和位置编码，能够处理大规模的序列数据并捕捉长距离依赖 关系。特别地，针对工程造价中的复杂数据类型，如工程量清单、 材料价格波动、施工工艺参数等，模型通过多任务学习框架，实现 了对多种目标的同时优化，从而提升预测的准确性和鲁棒性。 的项目提供更为精确的成本预测。例如，对于某一类型的建筑工程， 模型可以根据过去五年的数据预测出材料成本的上涨率，并据此调 整预算。 其次，DeepSeek-R1 采用先进的机器学习技术，如回归分析 和时间序列分析，来处理和预测未来的成本变动。这些技术能够考 虑多种因素，如市场波动、政策变化、季节性影响等，使得成本预 测不仅基于历史数据，还能够反映实时市场情况。例如，模型可以 实时监控钢材价格，并预测未来六个月的走势，为项目预算提供动

提高问答机器人的召回率和准确率 l 用候选回复辅助客服，提升服务效率 l 传统方法缺乏语义泛化能力 l 传统方法没有上下文理解的能力 l 使用检索 + 上下文深度匹配排序的方法 l 匹配模型考虑上文历史消息序列 深度学习的应用： 问答 检索 候选回复 深度匹配 排序 主要 挑战 抽取 关键词 解决 方案 目标 核心 价值 [Wu 2017] 候 选 回 复 用 户

填充法：对于数值型特征，可以使用均值、中位数或众数进行 填充；对于类别型特征，可以使用众数或特定的默认值进行填 充。此外，还可以基于其他相关特征进行预测填充，例如使用 回归模型或 K 近邻算法。  插值法：对于时间序列数据或其他有序数据，可以使用线性插 值、多项式插值或样条插值等方法进行缺失值的估计。插值方 法能够更好地保留数据的趋势和连续性。  标记法：在某些情况下，缺失值本身可能包含有用的信息。此 “ 提高模型 的泛化能力。 接下来是模型架构的选择。根据任务的不同，选择适合的神经 网络架构，如卷积神经网络（CNN）用于图像处理，循环神经网络 （RNN）或变换器（Transformer）用于序列数据处理。模型架构 的选择应基于任务的特定需求，如处理速度、准确率和模型的复杂 性。 模型训练的过程中，优化算法的选择同样重要。常用的优化算 法包括随机梯度下降（SGD）、Adam 等。这些算法的优化策略直 够处理多种复杂的语言任务。选择模型时，还需考虑其开源社区支 持、模型复杂度以及训练时间等因素。 在架构设计方面，需根据具体任务进行定制化调整。例如，对 于问答系统，可以在 BERT 的基础上添加额外的输出层以处理多分 类或序列标注任务。对于生成任务，如文本生成，可选择 GPT 系 列模型，并通过调整层级、注意力头数以及隐藏层维度来优化性 能。此外，架构设计中应充分考虑模型的扩展性和灵活性，以便在 未来需求变化时能够快速调整。

值或中位数替代缺失值。这种方法简单有效，但不考虑 数据的分布特性。 o 预测插补：借助机器学习模型（如线性回归、K 近邻 等）预测缺失值。数据需要进行训练以生成合适的模 型，从而填补缺失值。 o 时序插补：对于时间序列数据，可以通过前后数据的趋 势或季节性变化进行插补，如线性插值或拉格朗日插值 法。 3. 插入标记：对于一些特定的缺失值，可以考虑采用单独的标 记，例如用一个特定值（如-99）来表示缺失。这种方法能保 括模型选择、网络结构、训练方法和优化策略。 在选择深度学习模型时，我们主要关注于卷积神经网络 （CNN）和循环神经网络（RNN）。CNN 适合于图像和空间数据 处理，而 RNN 则擅长于时间序列数据分析。考虑到城市轨道交通 的数据类型，我们通常会将这两种模型结合，以实现对复杂信号和 时序变化的高效学习。例如，在轨道交通的故障检测中，CNN 可 以用于解析传感器输入的空间特征，而 RNN 像数据处理，例如使用 3 个卷积层，后接批归一化（Batch Normalization）和 ReLU 激活函数。 3. 时序分析层：在特征提取后，接入 RNN 单元（如 LSTM 或 GRU）进行时间序列数据的分析，捕捉轨道交通运行状态的 时序依赖性。可设置 2 个时间步长的 RNN 层，以达到较好的 学习效果。 4. 融合层：将特征提取层和时序分析层的输出进行融合，可以使 用连接操作（Co