上确定一个城市的核心竞争力和在必要时引进专业人才（见图9）。 管理者需要对城市活动的职能进行必要的调整。这意味着城市必须考虑哪些活动需要去掉， 那些需要保留，潜在的重组和哪些新的活动需要深入扩展。结构建模工具，如部分企业建模， 可以帮助城市行政部门制订他们各个系统里的活动并识别哪里他们需要保留，扩展，删除 以及合作。 • 城市需要做什么才能使其变得更加智能 用一个适当的计划去帮助城市转变的更加智能，而不仅仅是要制定战略政策： 内容庞大，形式多种多样，并且随着时间推移而不断更新。 科学、高效的处理和利用这些数据，在以前是无法想象的事情。而在“智慧的地球”思路下， 我们可以依靠数学模型来描述绝大多数我们要解决的问题。IBM同时具备数学建模、分析、优化 的能力。IBM近年来在“云计算”方面的突破为企业和社会提供了一个灵活的技术支撑平台。 同其它的IT公司相比，我们大概是唯一一家重视跟数学有关的技术的公司，我们也积累很多 相关的方法和工具。 整合和大规模术语加工平台及术语服务发布； 中医临床信息内容和组织的信息建模、形式化知识表示、临床自然语言处理、科研数据的抽取 与转换和非结构化信息处理；由海量数据分析与数据挖掘而产生的对计算性能的挑战，以及 由于各类数据挖掘和机器学习算法的可用性、有效性及效率的不同，需要寻找适合中医学特点的 知识发现框架并对知识建模；其中涉及的相关技术还包括分布式科研数据采集与共享网络架构、 海量病历数

系统的最前端展示层应用系统， 借助 WebGIS 开展面向公众服务的 GIS 的应用，用户可以在互联网 上浏览、查询、分析与空间位置有关的各种信息，如民生、旅游、 交通、餐饮、天气等；通过三维建模向用户提供网络虚拟地理环境 服务，实现虚拟旅游。GIS 在旅游方面可以应用于停车场、景点、 道路交通管理等，并通过手机终端、车载终端、Pad 等多种形式实 现智能分流。 系统主要功能区域包括地图操作区域、图形展示区域、鹰眼显 间 内容及全景视频图像，根据以上成果形成景区图像数据素材。 根据景区地形地貌、道路、绿化，全部建筑进行三维建模，建 立三维模型数据库，结合数字地形数据库，成果形成三维数字船政 文化景区。具体如下： （1）精细建模： 214 1）景区中的景点、环境、道路及建筑，都采用精细建模。例如， 对于景区中的标志性建筑需体现较详细的建筑结构和细节。 2）精模区的模型和贴图需遵从原貌。影响整体环境的贴图需做 4）场景搭配要严格按照船政文化景区各场景进行布局，包括， 道路、建筑、植物等； （2）标准建模： 1）粗模区内，每幢楼均使用精细纹理、建屋顶。 2）单个模型几何面片数<200，贴图像素大小<128*128。 （3）环境建模： 1）整个建设范围均要仿真实际环境效果。 2）绿地和广场均需精细规划并精细建模。 3）实现详细路网、水系等详细规划并基础建模。 4）实现最优整体效果控制。 215 交互式三维实景影像数据库

神经语言模型 （NLM） 预训练语言模 型（PLM） 大语言模型 （LLM） Seq2Seq建模 基于循环神经网络RNN描述单 词序列的概率 • 优点：通过词嵌入和隐 藏层，上下文捕捉和泛 化能力较强； • 缺点：计算复杂度高， 面对长文本序列仍会有 “灾难性遗忘”问题 基于文本概率分布建模 通常基于马尔可夫假设建立词 预测模型（N-gram） • 优点：可解释、计算速 度快 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 场景分析：在信贷领域，以评分卡模型为主的量化模型已逐渐取代人工审批，提升审批效率。然而， 量化模型依然高度依赖专家先验知识进行特征建模和标签发现，无法提升认知效率。该项目拟通过决 策大模型，实现认知挖掘的自动化。 项目支持：浙江大学-**银行小微金融智能 80% 人工审批 20% 认知发现 研究实践5：**银行新决策模型赋能信贷决策

集群存储非结构化交互日志。建立客 户数据中台实现：  实时数据管道：Kafka 流处理，延迟<200ms  特征仓库：预计算 500+个客户特征  联邦学习机制：在加密状态下联合多个分行数据建模 ” ” 安全体系实施 三横三纵 防护： 1. 横向隔离：网络分区（DMZ/生产区/管理区） 2. 纵向加密：TLS1.3 传输+国密算法存储 3. 持续审计：区块链存证所有敏感操作 灾备 显著改善交互流畅度。 4.1.1 意图识别与上下文理解 在客户交互体验优化中，自然语言处理（NLP）的核心能力体 现在意图识别与上下文理解的精准度上。DeepSeek 模型通过多层 级语义解析和动态上下文建模，能够准确捕捉客户在对话中隐含的 需求，并实现连贯的多轮交互。以下是具体实施方案： 1. 意图分类引擎设计 o 采用混合分类模型架构，结合 DeepSeek 的预训练语言 理解能力和银行业务专属标签体系： 天交易笔数/账户存续天数 判断客户资金流动活跃程度 特征类型 计算逻辑 业务意义 集中交易时段 交易时间聚类分析（如 9:00-11:00） 识别客户作息习惯  高阶模式层：利用 DeepSeek 的序列建模能力识别： o 资金网络拓扑：通过转账对象关联分析识别核心社交圈 （如家庭账户群、商业合作伙伴） o 异常路径检测 ” ：对 存款-快速分散转出- ” 账户归零 等洗钱 特征模式进行标记 2

趋势。企业可以通过运营数据化来实现对库存管理、订单处 理、客户行为等关键业务的实时监控和决策支持。 5）决策智能化 基于运营数据化，服饰时尚企业利用人工智能、机器学习和数据挖掘等技术，对大数据进行分析和建模，实现智能化的业务决 策。例如，通过预测性分析和优化算法，企业可以更准确地预测需求、优化库存管理，并制定相应的营销策略。决策的智能化有 助于提高企业的决策效率和决策质量，推动业务的持续创新和竞争优势。 体 活动、客户反馈和调研结果等，以了解消费者偏好、购 买行为和需求特征。 特征提取与建模：通过对收集到的数据进行处理和特征提 取，构建能够反映需求的相关特征，包括产品属性、市场趋 势、季节性因素、天气数据、节假日等；利用机器学习算法，如 回归分析、时间序列分析、决策树、神经网络等对特征进行 建模和训练，进而根据不同的场景和需求，选择合适的算法 和模型结构来进行需求预测。在服饰时尚行业，季节性的影

数据驱动精准运营 智能自动化提升 整合多渠道服务 ，确保三个一服务， 38 四 共 创 共 盈 • 行业经验共 享 • 综合建模分 析 • 数据标注建 模 实战培训 顾问咨询 方案解决 售后 + 经 营 • 角色演

数字化办公平台或终端应具备考勤打卡、流程发起和处理、通知公告、收文、发文、会议直 播、邮件发送等功能，协同办公管理平台应与数字化办公平台数据对接，实现移动办公、掌上办公。 7.3.7.3 数字化办公管理应用应实现流程建模、部署、自动化、运行控制、管理监控等一套流程管理 体系。 7.3.8 大屏可视化管理 7.3.8.1 大屏可视化应具备数据汇聚管理、可视化组件、超高分辨率渲染引擎、可视化方案设计工具 软件和操控切换控制软件等功能。

，合规性自检（如关联交易披露完整性） ，动态优化发行定价。例如 ， 中信证券 Bond Copilot 赋能债券承销全流程。②机构定制化 AI 工具链：开放大模型 API 供机构客户按需调用 ，支持策略回测、风险建模等 场 景定制。 风控合规的实时化升级。模态反欺诈哨兵：结合知识图谱与 AI ，实时识别复杂交易欺诈 ，准确率较传统系统提升。 数据来源：发布机构官方微信公众号，东吴证券研究所

和预测，可避免不必要 的浪费，而且还可以最 大化交通流量 通过移动通信提供最佳 路线信息和一次性支付 各种方式的交通费用， 增强旅客体验 监测危险情况，并及时 通知相关部门进行调度 进行数据分析和建模， 改善交通流量和基础设 施，实现规划出行。 智慧交通 总系统名称 子系统名称 子功能名称 所需接入端 交通工具信息监控 系统 交通工具信息采集 系统 客运、货运、出租车、公共汽车视

求为出发点，打造轻松、贴心、便捷的应用场景。 透彻感知：准确感应物体属性，精确检测用户行为。系统、流 32 经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 程都与通信能力集成具有深入的智能化。 数字孪生：通过 BIM 建模，可以精确的与园区场景实物元素进 行关联，基于底层物联和传感的接入，精准、有效的实现了基于数 字孪生技术的三维视图呈现。 33 经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 第五章本期项目建设方案 的现有系统或待建待规划系统入手，全口径调研部门系统、结合业 务流程、梳理清数据资源和行政服务，达到完成数据资源调查、清 理、共享的目的。包括信息资源调查和信息资源目建设。 ●数据处理与存储 数据处理和存储建设，包括数据采集与建模、属性数据与模型 数据整合处理、数据清洗、数据稽核、数据转换和数据存储方式等 内容。 ●数据资源建库 将梳理的信息资源进行建库，主要包括基础数据建库、业务主 题数据以及数据综合决策的建库。