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 能 照 明 楼 控 电 梯 定义数据 功能逻辑分析推导数据 数据链路规划贯通南北 配置硬件 按需配置定义接口 预留冗余适度超前 顶层规划 顶层设计，解析痛点 规划场景，定义需求 搭建架构 南向数据汇聚边缘 北向数据沉淀中台 云边协同软硬一体 设 计 法 则 建设与交付 切块建设 模块化解决方案 实施路径 产品交付 打造生态链 备 等 时 时 B 辉 智 能 照 明 楼 控 电 梯 据 设计 目标：模块选择，应用设计 成果：信息化初设文本 硬件配置 目标：配置硬件，定义接口 成果：智能化设计图纸 实施路径 实施 目标：定制开发，软硬件交付 成果：信息化平台，智能化工程 运维 目标：系统维护，降本增效 成果：能源优化，应用升级迭代

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 优化决策支持：整合多模态数据后，AI 模型不仅提供数据的 分析结果，还能在此基础上提供决策建议。例如，在污染事件 发生后，通过分析视频监控、传感器实时数据及社交媒体动 态，可快速定位污染源并制定应急响应措施。 在实际应用方案设计时，需要注意以下几个关键要素：  数据采集：确保多模态数据的全面性与实时性，建立完善的生 态环境数据采集网络，包括视频监控、环境传感器、社交媒体 等数据来源。  模型训练：选择适合的多模态