准确率； 对模型进行多轮训练和验证， 确保模 型能够满足企业的实际需求 数据收集与预处理（数据增强与清 洗）： ① 从政务系统中收集相关的文本、 图像、时间序列等数据； ② 使用 Python(Pandas 、 NumPy 等库 ) 进行数据清洗与增强 ( 去 噪、 去重、 标注、格式化、数据 随机 变换等 ) 、预处理和特征工 TensorFlow/PyTorch 等深度学 习框架构建和训练自然语言处理 模型、数据分析模型，如 BERT 用 于文本处理， CNN 或 RNN 用 于图 像或时间序列数据分析； ② 使用预处理后的数据进行模型训 练，调整模型参数以优化性能， 利用 GPU 加速，提高训练效率； ③ 对训练好的模型进行评估，如使 用准确率、召回率等指标衡量模 数据增强可以通过对现有数据进行随机变换（如文本数据的同义词替换、图像数据的旋转缩放等）来增加数据的多样性 2. AIGC 主流的模型架构： Transformer 架构（用于自然语言处理和部分图像生成任务） 通过自注意力机制处理长序列数据、生成对抗网络（ GAN ，主要用于图像和视频生 成） 3 模型训练：无监督学习算法（无标签） 半监督学习算法（辅以标注手段） 监督学习（标签） 强化学习（智能体 agent 根据奖励信号来更新策略）

特点，制定相 应的设计方案。在建筑物的实际施工和建立建筑物的3D模型构建 过程中，方案的内容可能会有一些差异，但利用人工智能技术， 在不同的施工方案之间进行实时转换，在相同的观测点上，通过 序列比，对各种设计方法的优缺点进行比较，可以获得更经济、 更有效的设计方法，保证设计决策的水平 [5]。此外，利用 AI人工 智能技术，可以对选定的设计方案进行局部优化，保证修正后的 设计方案更符合工程建设的需要。

模型输出： 四条支流关键断面 ， 以及丽水站、 开潭水库未来 72h 的流量 / 水位。 技术成果： 提高模拟精 度 P17 适用性强： 与其他神经网络模型相比 ，模型结构适用于雨水 情时间序列特征数据； 精度较高： 典型暴雨场景下 ，模型 Nash 效率系数达到 0.95 ； 建模快速： 相较传统水文模型率定参数的耗时 ， 率定参数速 度提高 40 倍。 耦合物理机制的深度学习：

服务器的设备测试验收 序号 验收内容 验收结果 检查设备硬件（ CPU，内存，磁盘容量），软件版本，序列 号等是否与设备清单相符 74 1 2 开机，查看服务器系统各指示灯、日志有没有错误 开机后在服务器操作系统中检查 CPU，内存，硬盘容量，软 3 件版本是否正确 4 存储测试验收 序号 验收内容 验收结果 1 检查磁阵设备硬件型号，容量，软件版本，序列号等是否与 设备清单相符 2 加电检查 磁阵是否正常启动 3 检查 磁阵存储控制器是否工作正常 4 检查 RAID 是否正确实现 75 5 检查分区是否正确