.........................................................................................76 9.2 风险控制措施................................................................................................. .......................................................................................104 13.2 成本控制措施................................................................................................. 据进行清洗 和预处理，以确保数据的准确性和一致性。  模型构建与优化：根据交易目标选择合适的模型，并通过历史 数据进行回测和优化，以确保模型的有效性和稳定性。  风险管理：设计合理的风险控制机制，包括止损、止盈、仓位 管理等，以降低交易过程中的风险。  执行与监控：通过自动化交易系统执行交易策略，并实时监控 交易结果，以及时调整和优化策略。 在实际应用中，量化交易还面临着市场的复杂性和不确定性。

、 Knx 、 Fix 等标准总线 传输层协议、应用层协议：消息传递、超文本、双工通信、多媒体 (RTSP 、 RTMP 、 HLS) 主要应用 在线逻辑控制 建筑智慧运营、智能决策辅助分析、模糊控制、多场景可视化大屏 展示、个性化定制 使用对象 运维人员分级 全域授权 主要技术 机电技术、组件模块、逻辑编程、工控组态 云计算、云存储、大数据 ( 模型 ) 、 Al 算法、数字孪生 万平方米且采用集中 空 调的公共建筑，应设置建筑设备监控系统 (BAS),BMS 的主要组成就是 BAS 。 BMS 更多 的 是底层数据采集实时处理， IBMS 是加持 AI 、大数 据、算法、模糊控制、信息化等技术 的综合管理 平台，两者是形成建筑智慧的核心。 BMS 与 IBMS 的概念是相同的，但集成的程度、 数据采集与存储等有些差异 BMS ■ 建筑设备监控系统 、 建筑设备一体化 、 Knx 、 Fix 等标准总线 传输层协议、应用层协议：消息传递、超文本、双工通信、多媒体 (RTSP 、 RTMP 、 HLS) 主要应用 在线逻辑控制 建筑智慧运营、智能决策辅助分析、模糊控制、多场景可视化大屏 展示、个性化定制 使用对象 运维人员分级 全域授权 主要技术 机电技术、组件模块、逻辑编程、工控组态 云计算、云存储、大数据 ( 模型 ) 、 AI 算法、数字孪生

.........................................................................................64 7.2 访问控制.............................................................................................66 7.3 服务级别协议..................................................................................125 14. 项目管理和控制......................................................................................127 14.1 项目计划 .......................................................................................132 14.4 进度控制.........................................................................................134 15. 法规和合规

预算编制与审核..................................................................................29 3.3 成本控制与分析..................................................................................30 3.4 招投标管理. .............................................................................51 6. DeepSeek-R1 在成本控制与分析中的应用...............................................53 6.1 实时成本监控............................... 效率提升指标...................................................................................95 10.2 成本控制效果...................................................................................96 10.3 错误率降低情况

数据清洗与预处理..............................................................................57 4.4 数据标注与质量控制...........................................................................60 5. 模型训练方案........... .......................................................................................87 7.2 系统访问控制......................................................................................89 7.3 日志管理与审计 训练资源利用 率优化 40% 4. 训练评估时间缩短 50% 系统的主要应用场景包括但不限于： - 机器学习模型的训练过 程评估 - 深度学习网络的性能优化 - 训练数据的质量控制 - 计算资 源的最佳分配 - 训练效果的持续跟踪与改进 项目将在现有技术基础上，整合多方资源，采用模块化设计思 路，确保系统具有良好的扩展性和适应性。通过本项目的实施，将 建立起一套科

....................................................................................91 6.2 用户权限与访问控制................................................................................................... 1. 系统功能增强 o 智能工单自动分类 o 实时对话质量监测 o 预测性客户分级 2. 业务场景落地 o 售前咨询智能导购 o 投诉预警主动干预 o 高价值客户识别模型 项目预算控制在现有 CRM 年维护费用的 120%范围内，确保 6 个月内完成生产环境部署。技术团队将重点关注模型冷启动阶段的 准确率优化，通过注入 2000 组历史工单数据进行监督微调，确保 上线初期即达到 个月内实现基础功能上线；12 个月周期内通过 迭代训练使模型在垂直领域的准确率达到行业领先水平。成本效益 分析显示，项目投资回收期约为 14 个月，第三年起可产生年均 300 万以上的净收益。风险控制方面，已规划数据隔离方案确保敏 感信息不进入训练集，模型输出均经过合规性校验层处理。 该实施方案特别强调与传统 CRM 工作流的无缝融合，所有 AI 功能均以插件形式存在，支持企业根据实际需求分阶段启用。通过

.................................................................................101 6.2.1 数据加密与访问控制................................................................................................... .........132 7.2.2 内部控制缺陷识别...................................................................................................................................134 7.3 税务审计与风险控制....................... 生成的分析结论都需通过独立 ” 规则引擎验证，关键审计判断则保留人工复核接口。这种 人机协 ” 同 模式既保持了专业判断的权威性，又实现了基础工作的智能化 替代。随着审计准则第 1321 号对 IT 控制的强化要求，该方案已通 过三家监管机构的合规性评估，为规模化应用扫清了制度障碍。 1.1 审计行业的现状与挑战 近年来，审计行业在全球化与数字化浪潮下面临着前所未有的 变革压力。随着企业业务复杂度提升、数据量呈指数级增长，传统

展现出强大的泛化能力与在各领域内广阔的应用前景. 鉴于此, 对基于大模型的具身智能的工作进行了综述, 首先, 介绍大模型在具身智能系统中起到的感知与理解作用; 其次, 对大模型在具身智能中参与的需求级、任务级、规划级和动作 级的控制进行了较为全面的总结; 然后, 对不同具身智能系统架构进行介绍, 并总结了目前具身智能模型的数据来源, 包括 模拟器、模仿学习以及视频学习; 最后, 对基于大语言模型 (Large language (工作总 览见图 1[25, 29−100]). 本文内容安排如下: 第 1 节对大模型如何帮助 具身智能实现对环境的感知与理解进行介绍; 第 2 节分析大模型分别在需求级、任务级、规划级、动作 级这四个控制层级上为具身智能提供的规划; 第 3 节对各类实现大模型结合具身智能的系统架构进行 分类与介绍; 第 4 节从模拟器、模仿学习和视频学 习等方面介绍具身智能训练的数据来源, 探讨大模 型如何为机器人训练带来丰富的数据; multi- modal model, LMM) 具有理解图像、场景文本、图 表、文档, 以及多语言、多模态理解的强大能力[29], 可 以直接用于具身智能对环境的理解, 并通过提示词 使之输出结构化内容如控制代码、任务分解等指令. 2 自 动 化 学 报 51 卷 Wang 等[25] 探索了使用 GPT-4V 赋能的具身 智能任务规划的可能性, 作者提出一个基于

6.2 资源调度优化.............................................................................65 3.6.3 成本控制与预测.........................................................................67 4. 实施策略............ 制、客户管理、产品创新等关键领域实现智能化转型。通过引入 DeepSeek，银行不仅能够提升业务处理效率，还能在复杂的市场 环境中做出更为精准的决策，从而显著降低运营成本，增强风险抵 御能力。  风险控制：DeepSeek 通过实时监控和分析交易数据，能够精 准识别异常行为和潜在风险点，为银行提供及时的风险预警和 应对策略。  客户管理：借助 DeepSeek 的智能分析能力，银行可以深入 +12% 支票识别 88% 96% +8% 投资组合优 化 82% 94% +12% 通过以上技术的综合应用，DeepSeek 能够为金融银行提供全 方位的智能化解决方案，从客户服务到风险控制，从业务优化到战 略决策，均能显著提升效率与准确性。同时，DeepSeek 的模块化 设计确保了其在不同业务场景中的灵活性与可扩展性，能够快速适 应金融行业的多样化需求。 2.1 深度学习与机器学习

加密技术.....................................................................................99 5.1.2 访问控制..................................................................................101 5.2 合规性问题... 目标市场 主要需求 关键因素 大型企业 数据处理、深度学习、自动化 定制化解决方案、技术支持 中小型企业 成本效益、易用性 灵活的定价方案、用户友好 性 教育和研究机构 高性能计算、模型库 成本控制、技术创新 政府和公共部门 数据安全、合规性 安全解决方案、透明性 针对这些市场需求，我们的 SaaS 平台需要设计丰富的功能模 块、灵活的管理后台以及强大的支持服务，以适应不同客户的使用 性化治疗方案规划等，助力医生提高诊断准确率及治疗效果。 3. 零售与电商：应用于个性化推荐、库存管理、消费者行为分析 等方面，帮助商家提升销售和客户满意度。 4. 制造业：通过预测性维护、质量控制和供应链优化，提升生产 效率，降低成本。 5. 智能家居和物联网：在设备智能化、用户交互和数据分析方 面，提升家居生活的便捷性与舒适度。 6. 教育：用于个性化学习方案、教育效果评估及学生行为分析，