视频智能挖掘功能..................................................................................55 4.1 行为识别.............................................................................................57 4.2 .....................................................................................63 4.3.1 突发事件识别.............................................................................65 4.3.2 潜在威胁预测...... 使得视频内容的智能挖掘成为可能。通过对视频监控数据的深度学 习和分析，AI 大模型能够实现对大量影像数据的实时处理和决策支 持，为公共安全管理提供强有力的支持。这一方案不仅可以提升处 理速度，还能减少人为因素的干扰，提高事件识别和响应的准确 性。 在这一背景下，建立一套基于 AI 大模型的视频智能挖掘应用 方案显得尤为重要。该方案主要包括以下几个关键环节： 1. 数据采集与预处理：利用现有的智能视频监控设备，实时收集

14 2.2 自然语言处理（NLP）.......................................................................16 2.3 图像识别与处理..................................................................................18 2.4 数据挖掘与分析 2 市场风险预测.............................................................................28 3.1.3 操作风险识别.............................................................................30 3.2 客户关系管理........ 3.1 自动问答系统.............................................................................41 3.3.2 语音识别与处理.........................................................................42 3.3.3 情感分析.........

.....................................................................................54 4.1.1 凭证自动识别与分类................................................................................................ ..................................................................................132 7.2.2 内部控制缺陷识别................................................................................................... 架，人工分析效率低下且容易遗漏风险点。以某国际会计师事务所 的实践为例，其 2023 年内部评估显示，在金融资产减值测试项目 中，审计团队平均需要耗费 42%的工作时间用于数据清洗和基础分 析，而高风险领域的识别准确率仅为 68%。这种现状迫切需要通过 智能化工具实现效率突破。 DeepSeek 等大语言模型技术的成熟为审计变革提供了新的可 能性。相较于通用 AI 模型，审计智能体需要具备三个核心能力维

...........34 4. DeepSeek-R1 在工程量清单编制中的应用...............................................36 4.1 自动识别与提取工程量数据...............................................................39 4.2 清单项的智能分类与编码......... 在具体应用中，DeepSeek-R1 大模型可以广泛应用于以下几 个关键环节：  成本预测：通过分析历史项目数据和当前市场行情，进行精准 的成本预测，减少预算偏差。  风险评估：利用大数据分析技术，识别潜在的风险因素，提供 风险管理建议。  自动化报表生成：自动生成各类造价报表，减少人工操作，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， 分析方法无法及时响应变化。 - 跨专业协作难度高：造价管理需要 与设计、施工、采购等多个专业部门协同工作，信息流通不畅容易 导致误差和延误。 - 风险管理不足：传统方法在风险预测和应对措 施上较为薄弱，难以提前识别潜在的成本超支或工期延误风险。 DeepSeek-R1 大模型通过引入深度学习算法，能够在以下方 面显著提升工程造价管理的效率和质量： 1. 数据处理与分析：模 型能够快速处理海量数据，并提取关键信息，减少人工干预的同时

在商机因未能及时识别而流失。与此同时，大语言模型技术的突破 性发展为 CRM 系统智能化升级提供了全新可能。DeepSeek 大模 型凭借其千亿级参数规模、多轮对话理解能力和行业知识库定制功 能，能够有效解决传统 CRM 的痛点。 本项目的核心目标是通过深度集成 DeepSeek 大模型，构建具 备三大核心能力的智能 CRM 系统：首先，实现客户意图的实时精 准识别，将对话内容分析准确率从现有系统的 率提高 25%的直接效益。 关键数据对比： | 指标 | 传统 CRM 水平 | 目标水平 | 提升幅 度 | |———————|————|———–|———| | 意图识别准 确率 | 65% | ≥92% | +41.5% | | 线索响应时效 | 4.3 小时 | 15 ≤ 分钟 | -94.2% | | 客户特征维度 | 8 个 模型能力对接 - 部署 DeepSeek API 网关 - 构建 CRM 数据预处理管道 - 开发意图识别微 调模块 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

维 AI 大模型实现了对铁路沿线环境的全面数字化建模，能够通过高精度 的三维数据，在可视化方面提供直观的信息展示。这种可视化效果 有助于运营管理人员和决策者迅速了解铁路沿线的实际情况，快速 识别潜在的问题和隐患，进而制定相应的改进措施。 其次，基于实景三维数据，AI 算法能够高效分析和判断铁路沿 线的复杂情况，包括轨道状况、设备运行状态和周边环境变化等。 这种智能分析能力不仅可以支持日常的维护和检修，还能加强对突 整个运输网络的最优调度，提高列车的准点率和运输效率。 在保障安全方面，实景三维 AI 大模型能够进行动态监测，实 时识别违章行为和危险因素。例如，利用图像识别技术，系统能够 自动检测出沿线的障碍物或安全隐患，并及时发出警报，以作出快 速反应。此外，通过 AI 模型的深度学习能力，可以识别轨道和设 备的微小变形和损坏，从而提前进行维护，防止事故的发生。 总结而言，实景三维 AI 大模型的优势体现在以下几个方面： 习和机器学习技术，对收集到的多源数据进行融合与分析，提取出 关键特征。在这一过程中，采用卷积神经网络（CNN）等深度学习 模型，能够提高对象识别和场景理解的准确性。这些技术将支持对 铁路环境中潜在风险因素（如塌方、积水、植被生长等）进行智能 识别和预警。 为了实现模型的可视化，我们将开发一个集成的三维可视化平 台。该平台可以动态展示铁路沿线的三维模型，包括实时的数据回 传与历史数据的

或水质监测，而多模态 AI 大模型可以融合来自多个数据源的信 息，例如遥感影像、传感器数据、社交媒体信息等，实现数据的深 度理解和分析。这种多模态信息的整合，能够为环境保护提供更全 面的视角，识别出潜在的环境风险，并对其进行有效评估与预测。 应用方案可以概括为以下几点： 1. 数据整合与处理：通过构建统一的数据平台，整合来自不同源 的数据，包括空气质量监测、土壤检测、生态卫星遥感等。 数据集成：能够整合来自多源数据（如遥感、传感器、气象数 据等）的信息，形成全面的环境监测体系。 2. 实时分析：利用先进的算法对实时数据进行快速分析，及时发 现问题。 3. 预判能力：通过历史数据和趋势分析，提前识别潜在的环境风 险。 4. 决策支持：为政府、企业和公众提供科学的决策支持，促进可 持续发展。 智慧诊断的应用领域也在逐渐扩展，包括空气质量监测、水体 污染治理、土壤环境管理等多个方面。例如，通过智能监测站点收 过共享和交互信息，支持生成更为准确的预测和决策。以图像和文 本结合的应用为例，模型不仅能理解图像内容，还能综合背景信息 进行更深层的理解。例如，在生态环保领域，通过分析无人机拍摄 的森林图像与相关环境政策文本，多模态 AI 可以识别出生态环境 的变化趋势及其潜在影响。 实际应用中，多模态 AI 大模型的优势显著体现在以下几个方 面：  数据综合分析：通过结合不同类型的数据，提供更全面的视 角，增强预测准确性。 

2.2.1 监测系统的构建.........................................................................22 2.2.2 故障模式识别与预警..................................................................23 2.3 客户服务智能化............... 预测乘客的出行需求，以优化运力调度资源。 2. 安全管理的复杂性：城市轨道交通涉及多个系统和设施，如何 确保系统的安全稳定运行是一个重大挑战。AI 大模型能够通 过对大量传感器数据的实时分析，识别潜在的安全隐患，提前 预警。 3. 数据驱动的决策支持：城市轨道交通系统在运行中产生了海量 数据，包括乘客流量、列车运行状态、设备状况等。AI 大模 型可以帮助分析这些数据，为决策提供支持，提升服务效率和 化和人性化的服务。 最后，安全监控与事件处理的智能化也是一个重要的应用场 景。AI 大模型可以集成多种传感器数据，包括视频监控、人流监测 等，实时检测异常活动和潜在风险。同时，通过数据分析，系统可 以自动识别险情，并迅速触发应急措施，保障乘客安全和运营稳 定。 通过以上几个应用场景，可以看出，AI 大模型在城市轨道交通 行业中不仅具有深远的影响，还能够具体落实到实际操作中，提高 运营效率，降低成

基于输入向量产出最终的预测 [Honnibal 2016] 3. Attend 4. Predict 1. Embed 2. Encode • 将每个词或字映射为向 量 深度学习的应用：意 图识别 l 基于深度学习，完全数据驱动，无需特征工程 l 效果明显优于传统机器学习模型 l 在 20 多个领域下准确率可达 96% Softmax LSTM 100% 95% 90% 85% 80% 75% 70% 65% 60% 意图识别准确率 传统机器学习 Accuracy 意图识别结果 来也深度学习 输入文本 传统基于规则 意图识别结果 t CRF 输入文本 - LSTM - LSTM 肯德基到公司 [ 语音识别 ]11 月 17 日早上八点见新低 你有 freestyle 吗？ 帮我找个人来家里打扫卫生 [ 打车 ] 肯德基到公司 查一下附近卖麻小的餐厅 预约保洁阿姨上门 相同意思 多种表达 多轮 交互 相同表达 多种意思 口语 表达 网络 流行语 表达错误 和纠正 混合 多任务 了解用 户习惯 语音识别 的错误 更好的

首先，生成式大模型可以应用于临床诊断辅助。通过分析患者 的症状、实验室结果及影像学资料，这些模型能够生成初步的诊断 建议。这不仅提高了诊断的准确性，还可以减少医生的工作负担。 基于以往的病例数据，模型能够识别趋势和模式，从而为疾病的早 期发现和预防提供数据支持。 其次，在治疗方案的制定过程中，生成式大模型同样具有重要 的作用。模型能够整合各类医疗信息，包括患者的病史、当前病情 及最新的医学研究成 动科技与医疗的深度融合，实现更好的健康管理。 2. AI 生成式大模型概述 AI 生成式大模型，正如其名称所示，是通过深度学习技术训练 的复杂模型，能够基于输入数据生成新的内容。这些模型广泛应用 于自然语言处理、图像生成、语音识别等多个领域，尤其在医疗场 景中展现出良好的应用潜力。通过海量医学文本、图像和结构化数 据进行训练，AI 生成式大模型能够理解并生成专业的医疗信息，辅 助医疗决策、提供个性化医疗服务、以及改善患者的整体体验。 生成式大模型具有几个显著特点。首先，这些模型能够进行自 我学习和自我优化。通过不断处理新的数据，模型能够逐渐提升自 身的生成能力和准确性。例如，在医疗场景中，模型可以分析大量 的病例数据，学习如何识别疾病特征，进而生成相应的医疗建议或 治疗方案。 其次，AI 生成式大模型具备高度的灵活性和适应性。无论是在 文本生成、图像生成还是在语音合成等方面，这些模型都能够在不 同的应用场景中进行调整，以满足特定需求。在医疗应用中，医生