3 ）限制，包括要求拒绝回答无关问题并要求按格式回复。对于专业领域问答，一般还需要规定明确的回复格式，这可以 通过少样本提示完成。我们使用的民法典原文件是 PDF 格式，将在扣子中被转换成文本格式（大模型无法直接处理 Word 和 PDF 等格式的文档，需要转换成纯文本格式）在智能体配置的“知识”中选择“文本”，添加已有的知识库，在创建 知识库时，用户可以上传文档，并设置文档解析策略、过滤策略和

筑设计相关的数据进行全面的收集与整理，包括但不限于建筑平面 图、立面图、剖面图、结构系统图、设备布置图、材料规格表以及 相关的设计规范和标准。这些数据通常以 CAD 图纸、BIM 模 型、Excel 表格和 PDF 文档等形式存在，因此需要建立统一的数据 仓库，确保所有数据能够被高效存储和快速检索。 接下来，进行数据清洗与预处理，以消除数据中的噪声和不一 致性。具体步骤包括： 1. 数据格式转换：将不同格式的文件转换为模型可处理的统一格 在建筑设计领域，数据标准化与格式统一是确保模型训练和应 用效果的关键步骤。首先，针对不同来源的建筑设计数据，如设计 图纸、建筑材料参数、结构计算书等，需进行统一的数据格式转 换。例如，设计图纸可能以 DWG、DXF 或 PDF 格式存在，须统一 转换为 AO 标准的矢量图形格式，以便后续处理。 数据标准化处理涵盖多个方面： - 坐标系统一：将所有设计图 纸转换为统一的地理坐标系（如 WGS84），确保空间数据一致 备交互功能，允许用户通过鼠标或触摸屏对设计结果进行旋转、缩 放、剖切等操作，以便更直观地了解设计方案。此外，输出区还应 提供一键导出功能，支持将设计结果导出为常见的文件格式，如 DWG、PDF、JPEG 等。 参数调整区是用户对模型进行微调的关键区域，应提供直观的 滑块、下拉菜单、复选框等多种交互控件，方便用户调整设计参 数。为了降低用户的使用门槛，该区域应内置多种预设参数组合，

Object Detection，Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, Ali Farhadi https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf 行为分类：在区分出待检测的各个学生后，就需要对学生当 前行为进行识别与分类。通常而言，最简单的行为识别就是 以单一视频帧为对象，然后利用 CNN 对其进行识别，但这种 方法 Hausknecht，Sudheendra Vijayanarasimhan， Oriol Vinyals，Rajat Monga，George Toderici https://arxiv.org/pdf/1503.08909.pdf 视频采集 人物检测 行为分类 图 2-2-2 面向教育场景的行为分析方案架构 图 2-2-4 采用 LSTM 模型的行为识别网络架构 图 2-2-5 按帧统计时的行为状态分析 HCLG，Kaldi 中使用 compile-train-graph 来加载声学模型， 用 faster-decoder 解码器进行维特比解码，解码器的输出结 果会包含识别文本序列、pdf-id 序列。其中，pdf-id 序列可以 计算出音素的起始帧和帧数，根据音素的时间轴信息可以还原 识别文本的单词、句子的时间轴信息。根据这些时间轴信息在 声学模型中提取分数特征用来结算每个颗粒度的发音分数。

识别准确率≥99.5%（300dpi 标准分辨率） o 表格结构还原 F1-score 达98.2% o 跨模态语义关联响应时间<800ms（A4 尺寸文档） 2. 动态文档理解 支持 PDF、Word、Excel 等20+文件格式的端到端处理，具 备以下特征： o 自动识别文档中的关键字段（如金额、账号、日期） o 理解多页文档的全局逻辑关系 o 保留原始排版格式的语义标注 5% ≥ 部署阶段采用动态热更新机制，通过以下方式保证模型持续优 化： 1. 建立客户反馈自动标注流水线，将人工坐席修正记录转化 为训练样本 2. 每周增量训练时引入最新监管政策文档（PDF/PPT 格式自动解析） 3. 季度性全量微调时同步更新金融知识图谱（含 约20 万实体关系对） 该模块通过金融专用 tokenizer 扩展（ 新增 1,200+金融词汇） 和注意 处理（四分位数范围缩 放），避免极端值影响 o 文本字段：执行 GB18030 编码统一转换，处理特殊字 符集问题 非结构化数据处理 建立多模态处理流水线，重点解决文档类 数据的标准化： 1. PDF/ 扫描件处理： - 使用 OCR 引擎提取文本 后，通过正则表达式过滤非金融相关符号 - 关键字段（如金额、 日期）提取模板： 字段类型 正则表达式 后处理逻辑 人民币金额 ¥

预处理与标准化环节部署了分布式数据处理集群，关键处理步 骤包括： 1. 数据脱敏：自动识别并加密 PII（个人身份信息）字 段，采用国密 SM4 算法处理身份证号、银行卡号等敏感数据 2. 格 式转换：将 PDF/JPEG 等格式通过 OCR 服务转化为结构化文本，医 疗影像使用 DICOM 标准转换 3. 数据增强：对模糊图像采用超分辨 率重建，对缺失字段通过第三方数据补全 模型推理层采用动态加载机制，根据理赔类型自动匹配最优模 事故证明、身份 文件等 12 类常见理赔材料，平均审核时效从传统人工处理的 4.6 小时缩短至 8 分钟，错误率下降 72%。 核心处理流程包含以下环节： 1. 文档智能解析 - 支持 PDF、 扫描件、照片等非结构化数据输入 - 采用 OCR+语义理解双引擎技 术，识别准确率达 98.4% - 自动提取关键字段（如病历中的诊疗日 期、伤情描述等） 2. 逻辑一致性校验 增量批处理混合模式采集数据。重点覆盖以下数据类 型： - 结构化数据：保单信息（投保人、险种、保额）、理赔申请 单（事故描述、损失清单）、核赔结论（赔付金额、拒赔原因代 码） - 非结构化数据：医疗报告扫描件（PDF/JPG）、伤情照片、 维修报价单（Excel/Word）、客户通话录音（需转文本） 数据清洗规范（示例） | 数据类别 | 常见问题 | 清洗方法 | 输出标准 | |—————-|—————————|

、 不同编码 、不同单位的数据转换为统一格式， 以便进行 后续 的集成和分析 。针对文件格式转换， 开发专门的格式 转换工 具 ，能够将常见的文件格式 ，如 Excel 、CSV 、PDF 等 ，相 互转换为符合数据空间存储和处理要求的格式 。例如， 将 Excel 格式的实验数据文件转换为 CSV 格式， 便于在大数 据处理框架中进行批量处理 。在数据编码转换方面， 、编码与单位的数据之间的高效转换 。在文件格式转换 方面，能够将常见的文件格式，如 Excel、CSV、PDF、XML 等，相互转换为符合数据空间存储与处理要求的格式。例如， 将 Excel 格式的实验数据文件转换为 CSV 格式， 便于在 大数据处理框架中进行批量处理； 将 PDF 格式的研究报告 文件转换为文本格式， 以便进行文本挖掘与数据分析 。在 数 据编码转换方面， 利用编码转换库， 。市场分析报表 则结合市场调研数 据，对新材料的市场规模、市场份额、竞 争态势等进行分析， 并以图表和文字相结合的形式展示， 为 企业的市场决策提供 依据 。报表生成服务支持多种输出格 式， 如 PDF 、Excel 、 Word 等， 方便用户根据不同需求 进行数据汇报和进一步分 析。 可视化展示服务： 运用先进的数据可视化技术， 将复杂的 新 材料数据以直观 、生动的图表 、图形 、地图等形式展示

［2024-01-20］. https：// aiindex. stanford. edu/wp-content/uploads/2023/04/HAI_AI-Index- Report_2023.pdf． ［10］ 殷凯凯. 基于电信运营商视角的智算中心规划建设关键要点分析 及建议［J］. 现代信息科技，2024，8（1）：22-27. 作者简介： 童俊杰，高级工程师，博士，主要从事云计算

此外，DeepSeek 还支持与其他税务系统的无缝集成，如税务 申报系统、发票管理系统等，确保稽查报告中的数据来源广泛且准 确。为了进一步提升用户体验，系统还提供了多种报告导出格式， 如 PDF、Excel 等，方便稽查人员进行后续处理和存档。通过以上 功能，DeepSeek 的自动化报告生成能力不仅提升了税务稽查的效 率，还为税务机关提供了更强的数据驱动力，助力更精准的税务管 理和决策。 案件基本信息、稽查进度和相关文档链接。用户可通过点击记录查 看详细信息，或直接下载相关文档。 报表生成界面采用模板化设计，用户只需选择报表类型（如稽 查报告、数据分析报告等），系统即可自动填充数据并生成标准化 报表。报表支持 PDF、Excel 等多种格式导出，并可通过邮件或系 统消息直接发送给相关责任人。 为提升用户体验，系统还提供了个性化设置功能。用户可根据 个人偏好调整界面主题（如深色模式、浅色模式）、字体大小和布 数据来源广泛，包括税务系统内部数据、企业财务报表、银行交易 记录、第三方平台数据等。DeepSeek 能够建立统一的数据接入接 口，支持结构化数据（如数据库表）、半结构化数据（如 XML、JSON 文件）和非结构化数据（如 PDF 文档、电子邮件）的 自动采集和解析。例如，对于企业申报的财务报表，可以利用 OCR 技术提取关键字段，并将其与税务系统中的申报数据进行比对，确 保数据的完整性和一致性。 其次，采用实时数据采集技术提升稽查效率。传统的数据采集

图 15 知识搜索引擎功能架构 基于上述知识库搜索面临的问题与挑战，在可信数 据空间中的知识搜索引擎需要提供如下核心能力： · 智能文档解析与知识构建 知识搜索引擎支持多种文档格式（如 PDF、Word、 PPT、图片等）的解析与知识提取，将非结构化数据转 化为 AI 可理解的知识图谱或向量数据。例如，政策 文件中的条款会被转化为知识图谱，清晰展示政策 间的关联关系；图片和表格则会被转录并标注，生 类典型应用场景： （1）高密的资料文档交换。主要应用于研发、销售 等领域，如涉及芯片 / 部件 相关的 技术文件、研 发 路标规划等，为非结构化数据文件，如 Word、PPT、 Excel、PDF 等文件，从华为向生态伙 伴单向传递。属于华为高密数据，需要严格控制使用 范围（仅具体合作项目成员），只允许查看。 （2）敏感业务信息共享查询。主要应用于制造、物 流、服务等领域，如华为向整机厂商供货的物流计

预处理后存入向量数据库。关键数据流转指标如下： 数据类型 处理时效 存储格式 安全等级 电子病历 T+1 小时 FHIR 标准 JSON P3 级加 密 检验报告 实时流处 理 DICOM+PDF P2 级加 密 医患交互语音 T+4 小时 128kbps MP3 P4 级加 密 智能层部署三大核心引擎：临床决策支持引擎采用多模态 Transformer 架构，在 300 万份三甲医院病历上微调的模型实现 结合患者个体特征进行二次过滤： 4. 多模态警示系统 o 界面层：在电子处方界面嵌入彩色高亮警示条 o 语音层：对禁忌级交互触发工作站语音报警 o 文档层：自动生成包含替代方案的 PDF 附录 系统每 24 小时同步更新一次药物数据库，对于新上市药品 （如 CDE 批准 3 ” 个月内品种）会额外标注 新分子实体-监测建 ” 议 标签。所有交互判断均记录审计日志，支持点击查看原始文献 15% | | 穿戴设备 | 5Hz 采样率 | 增加动态阈值预警算法 | 漏报率 ＜3% | 3. 系统对接能力强化  重点开发非结构化报告转换组件，解决当前 30%的 PDF 化验 单解析缺失问题  建立供应商白名单机制，确保第三方设备接入符合 ISO 13485 医疗器械标准 4. 实时性优化专项  在急诊科部署边缘计算节点，将危急值响应延迟从 8.2 秒压缩