..........................................................................................58 5.3 数据处理与模型训练............................................................................................. 技术的应用背景主要体现在以下几个方面： 首先，金融数据的爆炸式增长使得传统分析方法难以应对。全 球金融市场的交易数据、宏观经济指标、行业动态等信息量巨大， 且数据来源多样化。DeepSeek 技术能够通过自动化的数据处理和 特征提取，从海量数据中挖掘出有价值的信息，帮助投资者更全面 地理解市场动态。 其次，金融市场的非线性特征和复杂性要求更为智能的分析工 具。传统线性模型无法充分捕捉市场的非线性关系，而 DeepSeek （AMS）中，实现从数据采集、模型训练到决策输出的全流程自动 化。同时，还需要建立完善的数据治理机制，确保数据的质量和安 全性。 总之，DeepSeek 技术为资产配置带来了全新的可能性，通过 其强大的数据处理和分析能力，能够帮助投资者在复杂的金融市场 中做出更为明智的决策。随着技术的不断发展和应用场景的扩 展，DeepSeek 将在资产配置规划中发挥越来越重要的作用。 3.1 DeepSeek 技术的发展历程

APP 实时监控 越限报警 电力监控 保护测控 能源供应 电力运维 巡检计划 消缺管理 智能巡检 电能质量 电能质量监测 电能质量分析 电能质量报警 数据层 数据处理 数据采集 数据检查 数据清洗 数据计算 数据分析 数据存储 Redis MongoDB MySQL 数据交互 MQTT Socket API 中间库 OPC 公有云 / 私有云 / 局域网 评价 , 从而寻求节能 潜力与机会。  测算变压器损耗和运行效率  测算水泵运行效率  测算空气压缩机能效比  得出能效分析结论，提供节能建议及能效优化实施方案 碳资产管理 数据处理系统，提供基础服务 • 明确核算边界及各排放源数据来源 • 根据核算模型，补充缺失的排放源数据 • 可独立运行，以碳排放量为计量单位对能源进行监测；也可作为企业能源管控平台的功能模块 辅助用户进行能源管理 等节能改造提供数据支持。 | 案例一 浙江春风动力股份有限公司 展现层 应用层 基础设施 WEB APP 企业能源管控平台 数据层 数据处理 数据处理平台 数据采集 数据检查 数据清洗 数据计算 数据分析 Redis MongoDB MySQL API 中间库 局域网 感知层 智能物联网感知平台 多功能电表 远传水表 电能质量分析仪

建设方案 V 安全可靠的大数据存储和计算能力；满足对数据的离线、实时处理需求，并提供可靠的 PB 级数据处理能力；并建设公共 AI 能力平台，提供智能预测、知识图谱、数据结构化 处理以及图像搜索等通用 AI 引擎与算法能力，为各类数据应用场景提供统一的公共 AI 算法服务 ，使得可以更高效的从数据中获取应用价值 Flink 技术 ，构建 AI 预测引擎 ， 对相关业务趋势做出提前预测； 行业知识图谱：基于海量数据 ，结合 nlp 技术打造行业知识图谱； 数据结构化：利用机器学习算法结合大数据处理技术 ，提供对非结构化数据 进行结构化处理的能力与服务； 图像搜索引擎：提供基于 AI 算法对海量图片进行精准搜索服务。 2.3.2 建设数据交换子平台 建设全县统一的数据数据交换子平台 数据支撑底座建设 建设 S 县大数据资源中心的数据支撑底座，为全县各类公共数据（结构化、半结 构化、非结构化）提供安全可靠的大数据存储和计算能力；满足对数据的离线、实时 处理需求 ，并提供可靠的 PB 级数据处理能力。 此外 ，再通过建设公共 AI 能力平台 ，提供智能预测、知识图谱、数据结构化处 理以及图像搜索等通用 AI 引擎与算法能力，为各类数据应用场景提供统一的公共 AI 算 法服 第 27

渐显现出效率低、创新性不足等问题。数字化技术的引入为建筑设 计带来了新的可能性，尤其是人工智能技术的应用，能够显著提升 设计效率和智能化水平。DeepSeek 大模型作为一种先进的 AI 技 术，具备强大的数据处理、模式识别和知识推理能力，能够在建筑 设计中发挥重要作用。本项目旨在将 DeepSeek 大模型与建筑设计 流程深度融合，构建一套智能化设计应用方案，以解决当前行业面 临的痛点，并为建筑行业提供更加高效、创新的设计工具。 从多个维度进行需求分析，以确保方案的可行性和高效性。首先， 建筑设计过程中涉及大量的数据分析和模拟计算，包括结构分析、 节能优化、材料选择等，这些工作通常需要耗费大量时间和资源。 通过引入 DeepSeek 大模型，可以显著提升数据处理和模型模拟的 效率，减少人工计算和验证的时间。 其次，建筑设计过程中需要处理多种复杂的约束条件，如法规 要求、客户需求、预算限制等。DeepSeek 大模型能够通过机器学 习算法，快速识别 城市规划项目中，模型可以根据交通流量、人口密度和环境因素， 生成多个规划方案，并推荐最优方案。 最后，DeepSeek 大模型的安全性和可扩展性也是需求分析中 的重要考虑因素。模型需要具备强大的数据处理能力，能够处理大 规模的建筑数据，同时还需要具备良好的数据安全机制，确保设计 数据的安全性和隐私性。此外，模型还需要具备良好的可扩展性， 能够适应未来建筑设计领域的技术发展和需求变化。 综上所述，接入

基于“整体规划、分布实施”的 策略，采用“集成+服务”的模式进行建设。 2. 技术发展趋势 目前高校信息化建设领域未来的主要发展主要围绕在：应用服务中心、可 配置型智慧校园、物联网校园、大数据处理、互联网+高校、云计算数据中心等 层面展开。 2.1. 应用服务中心 智慧校园未来将整合和重构原有的许多业务应用系统，向不同的用户提供 部门内部或跨部门的基础服务，让应用系统发挥更为强大的功能。 数据中心作为传统数字化校园“四大平台”的最基础的数据支撑平台，在新 型智慧校园中有了更新的发展。它与应用系统的耦合度进一步降低，同时数据 处理能力得到了更大的提高，提供了强大的运行动力，未来，数据中心将发挥 更高效、更强大的数据处理能力。 图：高校信息化发展趋势 高校信息化 发展趋势 服务化 云计算 大数据 社交网 络 移动互 联网 物联网 资源共 享 三. 学校信息化现状 此处描述学校概况 用不再是业务系统之间的调用，避免业务系统之间的数据相互依赖。  数据一致性问题  因统计基准不同所导致的二义性；  多重维护带来的不一致性，维护不规范带来的不一致性；  因数据无法延续所导致的问题。  历史数据处理问题  组织机构合并前的教学信息数据；  用户的职务、职称变迁过程；  业务系统无法保留的历史数据的分析。 2.2. 建设目标 公共数据库平台的建设要求达到以下目标：  以教育

该部分功能由大数据中心提供，包括数据交换、数据处理、人口法人库数 据整合、数据共享、数据管理等内容。具体内容如下： （1）根据应用系统和人口库、法人库的建设需求，梳理数据整合的范围、 方式和规则等。 （2）委办局及企事业单位和舆情数据通过数据交换平台，汇聚到大数据中 心。数据交换包括数据交换平台自动采集数据和人工手动导入数据两种方式。 根据梳理的规则，统一通过数据处理工具进行数据的抽取、转换、加载，形成 到内网专网共享前置机中，然后通过人工方式将数据导 入到政务外网共享前置机中。 3 专网 独立前置 前置机部署在专网，专网与外网逻辑隔离。委办局的网 闸等设备或安全接入平台等实现专网到外网的通信，将 数据推送到外网前置机。 3、数据处理层 大数据中心将原始数据分为委办局业务数据和舆情采集网络数据等原始数 据、委办局业务数据和舆情数据行清洗之后的主题数据以及人口法人库等专题 数据三种。数据的清洗、比对工作统一使用 ETL 来完成。数据管理平台提供物 API），再经数据服务总线提供数据服务。 3、错误数据反馈 大数据中心错误数据从数据交换、数据处理以及应用层三个层面完成错误 数据的反馈。 （1）数据交换层 数据交换平台支持配置简单的规则，过滤错误数据，并通过日志等形式， 反馈给用户。 第 30 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 （2）数据处理层 ETL 做数据清洗、比对时，支持将过程错误信息存放到预先定义好的数据库 中，这样可以查询到清洗和比对的数据记录。

.................................................... 13 11 数据处理与统计 ........................................................... 13 11.1 数据处理 ........................................................... 草原生态价值评估技术规范 LY/T 2899-2017 湿地生态系统服务评估规范 LY/T 2794-2017 红树林湿地健康评价技术规程 LY/T 1957-2011 国家森林资源连续清查数据处理统计规范 LY/T 1954-2011 森林资源调查卫星遥感影像图制作技术规程 TD/T 1055-2019 第三次全国国土调查技术规程 NY/T 1579-2007 天然草原等级评定技术规范 （3）经审核工程建设项目使用的林地草地湿地，应参照审核审批资料对管理类型进行 更新。 经数据更新后形成统一时点的森林草原湿地荒漠调查监测数据库，属性结构见附录 C。 11 数据处理与统计 11.1 数据处理 数据处理内容包括： （1）森林资源样地。对样地、样木调查因子进行预处理，包括立木材积、生物量和碳 储量的计算，生长量和消耗量的计算，目测样地、跨角样地的处理等。具体执行 LY/T

l 人工智能平台 数据处理 模型开发 模型训练 自动建模 模型部署 模型推理 模型管理 模型监控 主要包括 AI 智 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） 数据处理层 模型训练层 推理服务层 视频 AI 统一算法仓：行业汇聚、百花齐放 单卡训练 多卡训练 数据标注 基于公有云技术底座能力 ， 联合九天共同构建智算平台， 提供从数据处理 、 模型训练到推理应用 的 一 站 式 全 流 程 AI 开 发 服 务 ， 为大模型 、 数 字 人 、 智能质检 、 智能客服等 AI 能 力 及 应 用 提 供 研 发 环 境 、 工具和平台，

的实际适用性。它为金融任务提供实践教程和演示应 用程序，包括机器人咨询服务、量化交易和低代码开发。 【 LLMs 层】：处于核心位置，它包含各种微调方法，优先 考虑轻量级适应，以保持模型的更新和相关性。 【数据处理层】：该层专注于 NLP 数据的实时处理，以应对 金融数据固有的高时间敏感性和低信噪比的挑战。 【数据源层】： FinGPT 管道的起点是数据源层，它协调从各 种在线资源中获取大量财务数据。 大模型具备原生 大模型支持、通过 prompt 设计支持复杂任务、多模态技术提高召回 率的特点。通过应用 TI-OCR 大模型，可实现自动化的数据处理和高 度结构化，将数据识别准确率提高至 95% 以上。这一应用降低了高 重复手工劳动，减少了运营成本，实现了多元业务数据处理的标准化、 线上化和自动化。 数据来源：腾讯云金融行业大模型，东吴证券研究所 3.3.1. 国内金融垂类模型案例：腾讯云金融行业大模

对于重复记录的处理 第四部分 接入系统改造 接入系统改造方案  数据库改造  档案改造  属性对照关系处理  用户信息改造  系统功能改造  历史数据处理  新增数据处理  反馈信息处理  数据推送模式  主动查询模式 接入系统档案改造建议 ID 名称 属性 A000001 康泰克 颗粒物 集团大数据对象