日常重复业务，在提高税收管理效率的同时，可以降低税收管理成本。 此外，大模型训练语料库涵盖了巨大的专业数据，其中包含中税 集团多年累积的超百万法规库、千万量级的案例判例、几万本税务电 子书，以及专家知识及实操案例等。 目前，税务行业标准大模型成为了税务这一垂直行业领域大模型 的典型应用，并在注册税务师考试中的成绩已经超越了 ChatGPT。凭 借其创新技术与应用表现，入选“北京市通用人工智能大模型行业应 型在注册税务师 考试中的成绩已经超越了 ChatGPT。 2、强大的研发团队 360 集团与中税集团组建专业团队，汇集多位深耕人工智能技术领 域的创新技术专家，以及具有丰富实操经验的税收专家，形成 GPT 培 训师团队，成为大模型效果持续优化的保障。 3、丰富的训练语料 360 数据量 A 股行业第一，是第二名的 2 倍，是 GPT-3 的 14 倍， 以搜索为 化、数字化和现代化，促进税收政策的创新和完善；面对行业，助力 税务行业实现自动化、智能化以及创新化的数据处理、分析以及预测； 面向企业，助力企业高效、合规地完成税务规划工作。让大模型学会 税务专家的税务专业知识及实操逻辑，实现从数字化到智能化跨越， 加速数字中国发展。

模 块应能够自动识别并处理缺失值、异常值等问题，确保数据质量。 同时，系统应提供可视化的数据预处理工具，方便用户直观地查看 和处理数据。 此外，数据安全管理是数据管理需求中的重要环节。系统需实 现数据的访问控制、加密存储和传输等功能，确保数据的机密性和 完整性。针对不同用户角色，系统应设置细粒度的权限管理，限制 对敏感数据的访问和操作。 最后，系统应具备数据监控与日志管理功能，能够实时监控数 果 以多种格式（如 PDF、Excel、JSON 等）导出，便于后续分析与存 档。同时，系统应具备可视化能力，通过图表、仪表盘等形式直观 展示考评结果，帮助用户快速掌握模型表现。通过以上功能的实 现，系统能够全面满足人工智能数据训练过程中的考评需求，为模 型优化提供强有力的支持。 2.2 非功能性需求 在人工智能数据训练考评系统的设计中，非功能性需求是确保 系统能够高效、稳定、安全运行的关键要素。首先，系统应具备高 2.1 性能需求 为确保人工智能数据训练考评系统在实际应用中能够高效稳定 运行，系统性能需求需得到充分满足。首先，系统应具备高并发处 理能力，支持至少 1000 个并发用户同时进行数据训练与考评操 作，并在峰值情况下保持响应时间不超过 2 秒。为验证此需求，可 通过压力测试模拟实际使用场景，确保系统在高负载下仍能保持稳 定。 系统在处理大规模数据集时应具备高效的计算能力。例如，对 于

掌握高效的学习方法， 最终培养出适应未来的能力和韧性 。 家长如何转变角色？ 误区类型 具体表现案例 负面影响 解决策略 1. 过度放手 家长将数学辅导完全交给 DeepSeek ， 孩子连续 3 小时独立操 作 AI ， 期间未 进行任何互动交流 孩子陷入机械操作， 失去人际学习中的 思维碰撞机会， 解题逻辑停留在工具依 赖层面 l 设定单次 AI 使用不超过 45 处 孩子丧失语言鉴赏能力 ，修改过程沦为 复制粘贴 ，作文分数提升但创造力未实 质进步 l 家长需先理解 AI 建议的核心价 值 l 采用 "A I 建议 + 家长解读 " 双轨 制 l 保留 20% 内容强制原创 3. 期望过高 母亲看到虚拟实验室使物理实操考核 满分， 要求孩子两个月内从班级中等 跃升至年级前 10 ， 每天强制进行 Objective • 解码数据： 能够分析孩子的成 长 数据，识别潜在问题 。 • 制定精准个性化教育与兴趣培 养 方案 ：包括学习计划 、兴趣 培养 方向等，提升个性化建议 的可操 作性与效果展示 • 打造多元化教育资源库 • 建立行为预测模型与预警机制 • 构建系统化育儿知识体系 角色 Role • 知识传授 者 • 行为引导 者 •

供准确、详尽的解答。系统将支持自然语言处理，能够理解并 处理复杂的查询语句，提升用户体验。 3. 决策支持功能增强：利用 deepseek 模型的预测和分析功能， 为政府部门提供数据驱动的决策支持。通过分析历史数据和实 时信息，系统能够生成趋势预测、风险评估等报告，帮助决策 者做出更加科学、合理的决策。 4. 安全与隐私保护：在系统设计和实施过程中，严格遵守国家信 息安全法律法规，确保数据的安全性和用户隐私的保护。通过 Neo4j）或关系数据库 （如 MySQL）进行存储。图数据库适合存储复杂的实体关系，而 关系数据库则适合存储结构化表格数据。具体存储方案如下：  实体存储：每个实体作为图数据库中的节点，节点属性包括实 体名称、类型、描述等。  关系存储：实体之间的关系作为图数据库中的边，边属性包括 关系类型、时间、来源等。  知识图谱构建：将实体和关系以图的形式存储，形成知识图谱。 知识图谱可以应用于智能问答、政策推荐等场景。 法则基于知识库中文本的语义相似度，推荐与当前文档主题相近的 内容。例如，多位基层办事员在查询“社保缴纳”后，系统会分析其 共同访问的文档，向新用户推荐这些内容。 此外，系统还支持实时动态推荐功能。通过分析用户的实时操 作行为，如关键词搜索、文档点击、停留时长等，模块能够动态调 整推荐内容，确保其与用户的即时需求高度匹配。例如，用户在浏 览某政策文件时，系统会实时推荐相关的解读文章或历史案例，帮 助用户深入理解政策内涵。

加速智慧教育前行步伐 打造高效人工智能教学与实训解决方案 英特尔携手合作伙伴持续探索人工智能教学场景建设 • 人工智能教育市场现状与趋势 • 人工智能教育面临的挑战及对策 • 基于英特尔产品与技术，打造 “云 - 边 - 端” 架构人工智能 教育实训环境 基于英特尔优化方案的应用案例 • 联合伟世：“云 - 边 - 端” 协同，采用先进硬件与创新理念 打造高效人工智能教学实训平台 • 五舟科技：高性能硬件助力打造高校人工智能教学平台 此外，本手册的编撰工作也得到了合作伙伴及诸多英特尔同事们给予的大力支持帮助，在此表示感谢。 趋势篇 7 趋 势 篇 英 特 尔 中 国 教 育 行 业 AI 实 战 手 册 实 战 篇 英 特 尔 中 国 教 育 行 业 AI 实 战 手 册 助力教育智能化转型 服务教育现代化进程 百年大计，教育为本。教育是民族振兴、社会进步的基石， 强国必先强教。多年来，中国以教育信息化支撑和引领教育 多媒体学习终端 • …… • 互动式教学 • 精准化教学规划 • 多对多双师课堂 • AI 教学实训； • …… 信息化教育 技术驱动 智慧教育 数据驱动 9 8 趋 势 篇 趋 势 篇 英 特 尔 中 国 教 育 行 业 AI 实 战 手 册 英 特 尔 中 国 教 育 行 业 AI 实 战 手 册 大规模的投入加快了智能技术在教育行业的创新应用，语音 识别、自然语音理解、深度学习、AR/VR

据源的接 入与预处理，确保数据的高效存储与管理。具体而言，系统将支持 结构化数据（如数据库）、半结构化数据（如 JSON、XML）以及 非结构化数据（如文本、图像、视频）的处理。数据处理模块将实 现数据清洗、去重、分类和索引化等功能，并为后续的智能分析提 供高质量的输入数据。 其次，项目将开发核心的深度搜索算法模块，基于机器学习和 自然语言处理技术，实现智能化的信息检索与推荐功能。该模块包 责智能体核心算法的设计与实现，成员包括 3 名高级算法工程 师、2 名系统架构师和 1 名数据科学家；产品设计组专注于用户体 验与界面设计，由 2 名产品经理和 1 名 UI/UX 设计师组成；工程实 现组负责系统集成与部署，配备 3 名后端开发工程师和 2 名前端开 发工程师；质量保障组确保系统稳定性与可靠性，包括 2 名测试工 程师和 1 名 DevOps 工程师；项目管理组统筹整体进度，由 友好的界面和简化的操作流程。该模块应支持多种输入方式，如文 本、语音和图像，并能根据用户需求动态调整输出内容。 为确保系统的安全性和可维护性，系统架构还应包括日志管理 模块和监控模块。日志管理模块负责记录系统的运行状态和各项操 作，便于故障排查和性能优化。监控模块则实时监控系统的运行状 态，及时发现并处理潜在问题。此外，系统架构应支持模块间的松 耦合设计，便于后续的功能扩展和系统升级。 在具体实施过程中，可以采用微服务架构，将各个模块独立部

智算一体 机不仅能显著提升医疗机构的运营效率，还能为患者提供更精准、 更高效的医疗服务，助力医疗行业智能化升级。 2. 技术架构设计 在医疗场景中，DeepSeek 智算一体机的技术架构设计旨在实 现高效、可靠且可扩展的智能计算能力，以满足医疗数据处理、分 析和决策支持的多样化需求。该架构采用分层设计，包括基础设施 层、数据处理层、智能计算层和应用层，每层之间通过标准接口实 现无缝集成与协同工作。 智算一体机 的软件架构采用模块化设计，兼顾灵活性、扩展性与稳定性。整体 架构分为数据接入层、计算引擎层、应用服务层和安全管理层四个 核心模块。数据接入层通过统一的 API 接口支持多源异构数据的实 时接入与预处理，确保数据的完整性与一致性。计算引擎层基于分 布式架构，采用 CPU+GPU 异构计算模式，支持深度学习、机器学 习、图像处理等算法的并行计算，并通过任务调度优化算法实现资 源 智算一体机的操作系统与虚拟化技 术设计是确保系统高效、稳定和安全运行的核心要素。操作系统采 用基于 Linux 内核的定制化操作系统，针对医疗场景的特殊需求进 行优化，具备高效的任务调度、资源管理和安全性保障能力。该操 作系统支持多任务并发处理，能够实时响应医疗数据处理需求，同 时通过内核级别的安全机制，确保患者数据的安全与隐私。 在虚拟化技术方面，采用 KVM（Kernel-based Virtual

1、服务台接收事件信息进行记录，包括事件时间、位置、影响等关键事件信 息；事件来源包括服务请求监控告警、主动运维发现故障等。 2、根据事件等级定义，对发生事件进行分级确认：一般事件进行事件分派操 作，重大事件进行重大事件处理流程处理； 3、根据业务类型进行事件分类，根据事件类型进行事件派单，不同的事件类型 派单至不同的处理人员； 4、事件处理人认领、诊断和处理事件，并形成解决方案;如果不能解决则升级 2、根据需求制定变更实施方案、回退方案、测试方案，提交变更申请； 3、变更经理对变更申请进行审核，对不符合变更申请规定的变更进行驳回； 4、确定变更类型，分派实施人或提交审核;标准/常规变更，指派实施人安排实 施；紧急/重大变更，提交紧急变更管理委员会审批； 5、主管部门负责人对紧急/重大变更进行变更方案评审，对变更方案的可实施 性进行审核与确认，输出变更评审结果，评审不通过则不进行变更操作； 6、按照变更方案，实施变更； 配合云厂商完成云平台版本演进、补丁升级、信 息收集和紧急故障恢复支撑等工作。 3.应用运维组： 业务应用系统或功能模块的可用性维护、日常调 优、例行巡检、问题处理、数据备份等工作； 完成业务应用系统或功能模块的资源监控纳管操 作，输出监控告警清单和处理策略。 运维管理组： 制定运维管理规范，构建运维流程体系和对应组织 结构，确保运维工作的有序开展和日常运维动作的 标准有效。 1.运维组长： 勘察院 远控中心

住院床位周转率 78% ≥85% 智能出院预测模型+资源动态调度 算法 从医疗质量提升维度，项目将重点攻克两个技术瓶颈：一是利 用 DeepSeek-NLP 构建的病程进展预测模型，在肿瘤化疗领域实 现不良反应早期预警准确率从现有 62%提升至 82%；二是通过手 术室智能排程系统，使三级医院择期手术取消率从 9.3%降至 5%以 下。经济效益方面，预计整套方案可使三甲医院年运营成本降低 良事件报告自动归类 - 试验方案偏离预警 这些场景的实现均基于 DeepSeek 智能体特有的医疗知识图谱 （包含 450 万医学实体关系）和动态学习机制，系统能持续通过真 实诊疗数据优化模型，同时严格遵循 HIPAA 等数据安全规范。实 际部署时需根据机构信息化基础选择 API 对接或私有化部署方案， 典型实施周期为 6-8 周。 2.2.1 自然语言处理能力 在医疗系统智能化升级过程中，DeepSeek 异构数据整合与标准化处理 医疗数据通常包含结构化电子病历（EMR）、非结构化影像 报告、基因测序数据以及物联网设备生成的实时监测数 据。DeepSeek 智能体通过内置的医疗数据治理模块，可实 现： o 自然语言处理引擎自动解析临床文本（如出院小结、病 理报告），提取关键字段并结构化 o DICOM 影像数据与 HL7 协议数据的自动对齐与关联 o 跨机构数据的标准化映射（如 ICD-10

去除 了对模型输出影响较小的权重。通过这一过程，模型的参数量减少 了约 30%，而精度损失控制在 1%以内，显著提升了模型的运行效 率。 此外，为了提高模型对不同建筑设计元素的识别能力，我们实 施了数据增强策略。这包括对建筑图像进行旋转、缩放、裁剪和颜 色抖动等操作，以增加训练数据的多样性。通过这一措施，模型在 复杂场景下的表现得到了显著提升，尤其是在处理光照变化和视角 差异较大的图像时，准确率提高了 交互设计方面，采用拖拽、双击、右键菜单等常用操作方式， 确保用户的操作习惯得到尊重。设计师可以通过拖拽工具在画布上 快速创建建筑元素，双击对象进入编辑模式，右键菜单提供快速操 作选项。为提升用户体验，引入智能提示功能，当用户进行某项操 作时，系统会根据上下文自动弹出相关建议或快捷键提示。此外， 支持多视图协作，用户可以在同一界面中同时查看平面图、立面 图、3D 模型等，方便多角度设计验证。 在建筑设计领域，自然语言交互（Natural Language Interaction, NLI）作为一种直观且高效的交互方式，能够显著提 升用户体验和设计效率。通过引入 DeepSeek 大模型，系统可以实 现与用户的智能对话，理解和执行复杂的建筑设计指令。用户在系 “ 统中可以直接通过自然语言描述设计需求，例如 为一栋五层办公 ” “ 楼设计一个现代化的外立面，采用玻璃幕墙和金属框架结构 或 为