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 (AR 实景 、 VR 虚拟现实、三维模型、视频空间化 ) 、 APP 、小程序、 Vue/React; 建设特点 与智化子系统 机电设备 步建设并验收 与信息化建设 步 分 验收 集成技术 BMS 以实现建筑物的运营及 管理为目标，形成具有 建筑设备一体化 监控系统和建筑设 备能效监管系统等 实施智能化和数字 化综合管理的系统 BMS 与 iBMS 的 对比 ■ 核心基石 集成技术 BMS 与 IBMS 顶层设计 设计法则 智慧演进 第 章 BMS IBMS 系统结构 C/S B/S 中间件 ( 实时域 ) B/S 平台 ( 信息域 ) 数据特点 DI/DO AI/AO 枚举字符串环境参数、设备状态、故障 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 (AR 实景 、 VR 虚拟现实、三维模型、视频空间化 ) 、 APP 、小程序、 Vue/React; 建设特点 与智化子系统 机电设备同步建设并验收 与信息化建设同步 分项验收 集成技术 iBMS 以实现建筑物的运营及 管理为目标，形成具有

Deepseek 大模型在银行系统的部署 方案设计 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................6 1.1 项目背景.......................................... ........................................................................................21 3. 系统架构设计..............................................................................................23 3 .........................................................................................30 3.4 接口设计.............................................................................................32 4.

5. 系统架构设计........................................................................................................................................................................34 5.1 整体架构设计........ ......................................................................................55 7.1 模型选择与设计................................................................................................... .........................................................................................64 8.1 策略设计与实现................................................................................................

2.3.2 SaaS 平台趋势...........................................................................34 3. 产品设计................................................................................................... .....................................39 3.1.1 前端设计.....................................................................................42 3.1.2 后端设计.................................................. ...................................44 3.1.3 数据库设计.................................................................................45 3.2 功能模块.........................................................

........................................................................................26 4. 技术架构设计................................................................................................... ...................................................................................32 4. 系统集成与 API 设计..................................................................................................32 ........................................................................................36 5. 功能模块设计...................................................................................................

.......................................................................................48 4.1 模型架构设计......................................................................................50 4.1.1 深度学习模型 60 4.2.2 超参数调优技巧.........................................................................62 5. 系统架构设计..............................................................................................65 5 .......................................96 7.2 方案设计与评估..................................................................................98 7.2.1 概要设计与技术评审.............................................

...................................48 3. AI 大模型训练设计方案..............................................................................51 3.1 模型选择与架构设计................................................... 1 模型类型选择.............................................................................54 3.1.2 模型架构设计.............................................................................56 3.1.3 模型评估指标...... ......................................86 4.1 知识库与模型接口设计.......................................................................89 4.1.1 API 接口设计.......................................................

........................................................................................22 3. 技术方案设计................................................................................................... .....................................................................24 3.1 DeepSeek 智能体的架构设计.......................................................................................................... DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 景 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率 4 小时/份 20 分钟/份（自动校验） 在技术实现路径上，我们采用分层架构设计：底层通过微调后 的 DeepSeek 模型处理非结构化文档，中间层构建审计知识图谱实 现条款关联，应用层则部署风险预警、抽样推荐等具体功能模块。 某试点项目数据显示，该方案使应收账款函证程序的耗时缩短

.....................................................................................53 4.2 API 接口设计与开发................................................................................................ .....................................................................................70 5. 用户界面与交互设计................................................................................................... .....................................................................................115 9.1 需求分析与设计阶段.................................................................................................

.........................................................................................96 7.2 系统设计与架构................................................................................................ 提高模型鲁棒性：多个模态的互补性使得模型在面对噪声或缺 失数据时，依然能够保持较高的性能。 为了实现这一目标，构建多模态 AI 大模型的基础设施至关重 要。这涉及安排适当的数据管道、存储解决方案及高效的计算资 源。此外，算法的设计也要确保不同模态间的有效协作与信息共 享，以便最大程度地发挥各类数据的潜力。 在具体的实施过程中，我们可以借鉴已有的开源框架，如 Hugging Face 和 TensorFlow 等，这些平台提供了一系列预训练 种方式不仅成本高昂，而且面临时间延迟的问题。监测数据的获取 和分析周期较长，使得生态变化无法及时反映，进而影响管理和决 策的时效性。这种选择在面对突发环境事件（如污染泄漏或生态灾 害）时，往往显得捉襟见肘。 其次，生态监测的空间覆盖面往往不够广泛。在许多地区，特 别是偏远和难以到达的区域，生态监测的设备和人员投入不足，导 致缺乏对生态系统的全面真实的了解。此外，某些生态指标的监测 要求高度专业化的技术设备和操作，这进一步限制了生态监测的安