以合同契约形式确立双方 权利 义务关系。 3. 管理体制 : 社会保险由政府职能部门管理 , 而商业保险由企业性质的的保险公司经营管理。 4.对象 : 参加社会保险的对象是劳动者 , 其范围由法律规定 , 受资格条件的限制。而商业保险的对象是自然人 , 投保人一般不受限制 , 只要自愿投保并愿意 履行合 同条款目即可。 5. 保障范围 : 社会保险解决绝大多数劳动者的生活保障 , 而商业业保险只解决一部分投保人的问题。 1.意外险： 根据您的条件，因疾病（脑梗）造成的意外，意外险不予理赔。所以这位男性的摔倒，虽然造成了外伤，但原因是由疾病导致的，所以意外险不 予赔付。 2.意外医疗险： 您没有给出关于意外医疗险的具体条款和赔付细节，但一般意思是：如果有与意外相关的医疗费用，保险公司会按照合同约定进行赔付。 然而，由于这次意外是由脑梗导致的，根据“因疾病造成的意外，意外险不赔”的条件，意外医疗险可能也不会进行赔付。 进行赔付。 3. 等待期： 已过等待期，所以这一条件不影响理赔。 结论： 根据您提供的条件，这位 49 岁的男性因突发脑梗摔倒造成的外伤，不符合意外险和意外医疗险的理赔条件，因此可能不会得到任何赔付。 但需要注意的是，真正的理赔决策需要参照具体的保险合同条款，以及由专业的保险理赔人员根据实际情况进行评估。 49 岁的男性，因突发脑梗，摔倒造成部分外伤，意外险和意 外 医疗险均已过等待期，能否理赔

展示、 实时列车运行状况、事故发生的热点区域分析等。 3. 交互功能 o 提供可交互的界面，用户可以通过点击、拖动等操作查 看具体数据和进行分析。 o 允许用户自定义展示内容，例如通过筛选条件选择特定 时间段、区域或事件进行分析和观察。 4. 角色权限管理 o 根据不同用户角色设置相应的访问权限和展示内容，确 保信息安全和符合业务需求。 5. 用户反馈机制 o 实现用户反馈通道，用户可以对系统展示层提供意见和 数据采集：按照规划的路线开始实施数据采集工作，采集的数 据包括但不限于： o 铁路轨道及其配套设施的信息（如座标、尺寸、状态 等） o 周边环境和建筑物的三维模型 o 自然环境数据（如植物、土壤条件等） o 交通流量监测数据（如车辆、行人数量） 4. 数据即时上传：需确保采集的数据能够实时上传至中央数据 库，便于后续数据处理和分析。 5. 后期复核：在数据采集完成后，组织团队对采集的数据进行复 为保证航拍数据的有效性，以下措施将被采取： 1. 确定航线和拍摄计划，避免在人流密集或禁止飞行的区域进行 航拍。 2. 配备高精度的 GPS 设备，确保航拍图像的地理位置准确，使 数据更具参考价值。 3. 根据天气情况和光照条件选择合适的拍摄时间，以获取更清晰 的图像。 4. 采用多角度拍摄策略，分别从不同方向和高度获取同一地物的 影像数据，增强模型的细节。 与此同时，地面采集将通过专业的测量设备和人员进行。在航

操作，提 高报表的一致性和准确性。 此外，DeepSeek-R1 大模型还具备良好的可扩展性和适应性， 能够根据不同项目的需求进行定制化配置。例如，在处理大型基础 设施项目时，可以增加对地质条件、环境保护等复杂因素的考量； 而在住宅建设项目中，则侧重于材料成本和施工周期的优化。 综上所述，DeepSeek-R1 大模型在工程造价领域的应用，不 仅能够显著提升工作效率和准确性，还能为行业带来全新的智能化 数据收集与整理：确保所有相关数据（如工程量清单、材料价 格、人工费率等）的完整性和准确性。  预算分解：将总预算按分部分项工程进行细化，便于后续管理 和控制。  多方案比选：基于不同假设条件（如材料价格波动、工期变化 等）生成多个预算方案，供决策者参考。  审核反馈机制：建立预算审核的反馈机制，确保审核意见能够 及时传达并落实。 为了进一步优化预算编制与审核的效率，可以利用 DeepSeek- 能，能够根据项目的具体需求，推荐最优的施工工艺和材料组合。 例如，对于不同类型的建筑工程，系统会提供多种预算方案供用户 选择，包括经济型、标准型和高端定制型。用户可以根据项目的实 际需求和经济条件，灵活调整预算方案。 此外，DeepSeek-R1 还能够自动化生成预算报告，包括详细 的费用清单、成本分析表和风险评估报告。系统会自动检测预算中 的潜在风险，如材料价格波动、施工周期延长等，并提供相应的应

AdaptiGraph[93] 通过集成物理属性条件的 动态模型和在线物理属性估计, 可以使机器人能够 适应性地操控具有未知物理属性的多样化物体. AdaptiGraph 利用图神经网络 (Graph neural net- work, GNN) 预测粒子运动, 并通过少量样本适应 性地调整模型以适应新材料. 实验表明, Adapti- Graph 在预测准确性和任务熟练度方面优于非材料 条件和非自适应模型. 该方法在处理包括绳索、颗 可供性与约束 可供性 (Affordance) 指的是环境中物体相对于 机器人所能提供的潜在交互方式[113]; 约束 (Con- straints) 则指规划和执行机器人操作时需要遵守的 一系列限制条件. 使用基础模型对可供性与约束进 行提取, 可以使具身智能有效利用环境中的各种工 具, 并在使用工具解决问题的过程中考虑各类约束, 以合适的方式完成任务. 预训练模型通过大规模文本预训练, 具备了丰 需求级负责理解用户需求, 利用大模型的强大 理解能力准确分析用户需求中隐含的任务要求, 并 分解为机器人可以完成的具体任务. Text2Motion[72] 构造了一个将自然语言指令转 换为一套既符合需求也满足物理执行条件的框架, 框架使用大语言模型进行高层次任务规划, 从多种 机器人技能组成的技能库中选择合适的技能, 并使 用几何可行性规划器优化技能序列参数, 解决动作 间的几何协调问题, 从而提高任务成功率. PaLM-E[73]

理，确保数据的质量和可用性。 2. 模型训练与优化：基于收集到的数据，构建深度学习模型，进 行有效的训练与优化。重点针对异常事件的识别，如暴力冲 突、事故发生等，训练模型时需考虑不同场景和光线条件的变 化。 3. 实时监控与预警：通过智能监控平台，实时分析各类视频数 据，并自动识别潜在的安全隐患。一旦监测到异常事件，系统 能够及时发出预警，通知相关管理部门快速响应。 4. 数据存储 面，支持多种展示方式，便于用户对视频数据和分析结果进行查看 和操作。具体需求包括：  实时监控视图：将多个视频源的实时画面集中显示。  查询与检索功能：用户可以根据时间、地点、事件类型等条件 快速检索历史视频数据。  分析报告生成：系统能够自动生成事件分析报告，方便用户对 事件进行后续跟踪和处理。 最后，系统管理与维护功能确保系统的长期稳定运行。这一功 能包括用户权限管理、系统日志记录、故障检测与恢复、数据备份 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

阶段考虑数据加密、身份认证、权限控制等安全措施，并通过持续 集成和持续部署（CI/CD）流程，实现系统的自动化测试和发布。 2.3 非功能需求定义 在定义非功能需求时，首先需要确保系统在各种操作条件下的 稳定性。这包括系统在高负载、长时间运行以及多用户并发访问时 的表现。通过压力测试和性能测试，模拟高并发场景，确保系统响 应时间在可接受范围内，并能够处理峰值流量。其次，系统应具备 良好 不断变化的环境与需求。 决策输出阶段将模型推理的结果转化为具体的行动方案。系统 会生成多个备选方案，并根据预设的评估指标（如成本、效率、风 险等）进行排序与选择。同时，模块还支持用户自定义约束条件， 例如时间限制或资源上限，以确保决策的实用性。 反馈优化是智能决策模块的重要环节。系统会通过实时监控决 策执行的效果，收集反馈数据并进行分析，动态调整模型参数与结 构。这一过程可以采用在线学习、迁移学习等技术，不断提升模块 频更新的表，过多索引会增加写操作的开销，因此需权衡索引数 量。例如，对于日志表，仅在时间戳字段上创建索引即可，避免在 低频查询的字段上创建冗余索引。此外，对于多字段组合查询，可 “ 创建复合索引。以用户行为表为例，若查询条件常包含 用户 ID” “ ” 和 操作时间 ，则可在两者上创建复合索引，以提升查询效率。 对于分布式数据库，索引设计需考虑数据分片策略。若数据按 用户 ID 分片，则索引也应基于用户 ID 创建，以确保查询的局部

的提升。一方面，结构优化助力算力水平提升。我国积极推动全国 一体化算力网建设，不断优化算力基础设施布局，加强对全国算力 中心建设指导，使算力资源分布更加均衡合理，改善中西部地区在 技术创新、算力应用、产业基础等方面的制约算力发展的条件，促 进充分发挥各地区的比较优势，提升算力的整体效能。同时，推动 算力结构多元配置，构建通算、智算和超算占比合理、协同高效的 基础设施架构。中国算力平台监测数据显示，截至 2025 年 6 月底， 河北省、江苏省、浙江省、新疆维吾尔自治区、甘肃省、山西省、 山东省、宁夏回族自治区，具体情况详见图 20。环境分指数 Top10 东、西部省份各占五成，在资源环境和市场环境方面各具特色和优 势。西部地区在政策支持、气候条件、绿色能源供应等方面具有独 特优势；东部沿海地区则在基础设施建设、人才资源和行业生态建 设方面表现突出。同时，各地区面临着基础设施建设、能源供应、 技术人才等方面的挑战，需要进一步加强合作和协同发展。 区、云南省、四川省、黑龙江省、山西省，具体情况详见图 21。 综合算力指数 33 来源：中国信息通信研究院 图 21 省级行政区环境分指数-资源环境 Top10 资源环境包含电价、自然条件、清洁能源利用率、政策支持力 度四方面。从自然条件来看，当地年平均气温由低到高 Top10 省份 分别为青海、黑龙江、西藏、内蒙古、吉林、新疆、甘肃、宁夏、 辽宁、山西。从清洁能源利用率来看，由高到低 Top10 省份分别为

在业务逻辑层，我们设计了多个微服务接口，每个微服务专注 于处理特定的业务功能。例如，用户身份验证服务通过 OAuth 2.0 协议进行用户认证，并生成访问令牌；数据查询服务提供了多种查 询接口，支持按条件筛选、分页查询等操作。为了确保接口的一致 性和易用性，所有微服务都遵循统一的接口规范，采用 JSON 格式 进行数据交换，并在接口文档中详细描述了每个接口的请求参数、 响应格式和错误码。 在数据交互层，我们通过消息队列（如 统，响应时间应控制在毫秒级别，以确保用户操作的流畅性。 其次，吞吐量反映了系统在单位时间内处理请求的能力。针对 高并发场景，需通过压力测试确定系统的最大处理能力，并在此基 础上设定吞吐量基准。测试过程中，应模拟不同负载条件，逐步增 加并发用户数，观察系统性能的变化趋势，直至达到资源瓶颈。 资源利用率方面，主要包括 CPU、内存、磁盘 I/O 和网络带宽 等。需通过性能监控工具实时采集各项资源的占用情况，确保系统 模拟 真实业务场景，持续运行系统数天甚至数周，记录系统是否出现异 常崩溃、内存泄漏等问题，并分析其根本原因。 为更直观地展示性能基准的设定，以下是一个示例表格，对比 了不同负载条件下的性能指标： 负载条件 响应时间(ms) 吞吐量(req/s) CPU 利用率(%) 内存利用率(%) 低负载 50 1000 30 40 中负载 100 5000 60 65 高负载 300 10000

决方案。 在具体实施过程中，调度优化的技术架构可以分为数据采集、 数据处理、模型训练和结果反馈四个阶段。  数据采集：实时采集列车位置、速度、客流量等相关数据，并 结合天气、事件调度等外部条件。  数据处理：利用大数据技术对采集到的信息进行清洗、整合和 存储，以便后续的分析应用。  模型训练：通过机器学习算法，训练出针对特定城市轨道交通 特征的调度优化模型。  结果反馈： 统的安全性和可靠性。AI 大模型在这一领域的应用显得尤为重要， 它能够处理大规模的数据集并从中提取出有价值的信息，支持调度 决策的实时优化。 首先，实时数据的来源主要包括列车运行状态、乘客流量、天 气条件、设备故障信息等。通过建立数据采集系统，车辆上、车站 内及关键节点的传感器可以不断发送数据，形成一个全面的监控 网。 数据收集后，AI 大模型的作用在于对这些数据进行实时分析， 以识别潜在的 大模型的应用，提升城市轨道交通的 运营效率和用户体验。 3.1 数据来源分析 在城市轨道交通行业中，人工智能大模型的开发与应用离不开 海量的高质量数据支持。数据来源的合理分析与获取是构建有效 AI 大模型的首要条件。有效的数据来源不仅能提升模型的准确性和效 率，还能增强模型对复杂场景的适应能力。以下是对城市轨道交通 行业 AI 大模型的数据需求与获取中数据来源的系统分析。 首先，数据来源可以从以下几个方面进行分类：

建立激励机制，根据标注质量和数量给予相应奖 励。 最后，数据标注过程中应注重数据隐私和安全保护。对于涉及 敏感信息的数据，需进行脱敏处理或限制访问权限。同时，应与被 标注方签订数据使用协议，明确数据的使用范围和限制条件。通过 以上措施，可以确保数据标注过程的专业性、高效性和合规性，为 后续的 AI 模型训练提供高质量的基础数据支持。 2.3.1 标注标准制定 在制定标注标准时，首先需要明确标注任务的目标和范围，确 计算资源需求高、训练成本高 | | BERT 系列 | 理解类任务（如文 本分类）| 语义捕捉能力强、训练效率高 | 生成能力有限 | 最终，模型类型的选择应结合具体业务场景、数据特性和资源 条件，通过实验和评估确定最优方案。 3.1.2 模型架构设计 在模型架构设计阶段，首先需要明确模型的核心任务和目标。 基于知识库数据处理的特点，我们选择了一种分层架构，以充分利 用数据的结构化和 对于图像数据，常见的增强方法包括几何变换（如旋转、缩 放、平移、翻转）、颜色变换（如亮度、对比度、饱和度调整）以 及噪声添加等。几何变换可以模拟不同视角下的图像，增加模型对 视角变化的鲁棒性；颜色变换则可以帮助模型适应不同光照条件下 的图像；噪声添加则可以提高模型对噪声的抵抗能力。此外，还可 以采用混合增强策略，如 MixUp 和 CutMix，通过混合不同样本的 特征或标签，生成新的训练样本，进一步提升模型的泛化能力。