项目编号： 人力资源管理引入基于 DeepSeek AI 大 模型筛选简历可行性 研 究 报 告 目 录 1. 引言.................................................................................................................................. .......................................................................................16 2.2.1 简历筛选................................................................................................... .......23 3.1 传统简历筛选流程..................................................................................................................................................24 3.2 现有筛选方法的局限性.............

方法速度缓慢且成本高昂，若是完全基于实验方法进行药物虚拟筛选，完成化合 物数据库的筛选所需的时间是一个天文数字。此外，实验方法还受到可用测试化 合物的供应和准确预测它们在体内行为的难度的限制。 计算机辅助药物设计方法(CADD): CADD相较实验方法极大地加速了先导 化合物发现的速度。在CADD中，先导化合物的筛选被普遍称为: 虚拟筛选 (virtual screening)。他使用基于分子力场或者量子力场的分子对接方式，对数 与药物的亲和力，完成药物的筛选。基于CADD的方法除了能够加速，还不受化 合物是否可以获得的限制。然而，基于CADD的虚拟筛选存在一个trade off， 即想要进行精确的筛选需要大量的计算资源和时间，而想要快速的完成筛选，则 会损失较大的精度。在药物发现这个先导化合物准确率极为重要的领域，大量的 计算资源和时间很难避免。曾有研究统计过，若想要对100亿个小分子进行令人 满意的筛选，则需要长达3000年 满意的筛选，则需要长达3000年的时间。简而言之，利用CADD进行高精度的 药物虚拟筛选，所需的时间同样是难以接受的。 AI大模型辅助药物虚拟筛选 基于AI的算法，包括监督学习，无监督学习，自监督学习，强化学习以及基 于规则的算法，可能有助于解决传统方法中存在的问题。 AI方法通常基于对数据特征的学习。具体来说，就是从大量的已知药物化合 物和非药物化合物中，去学习成药所需的潜在特征，并依据这一特征对化合物进 行能否成药

19 组学研究与个性化治疗 21 智慧病案与患者管理 22 医学研究与教学 23 5 AI 加速医药创新发展 24 药物研发与设计 25 药物筛选与 ADMET 性质预测 27 临床试验设计与优化 28 6 AI 助力健康管理 29 健康监测与评估 30 健康指导与干预 31 智能健康保险 系统的预测精度和临床适用 性仍需进一步提升。尽管如此，智慧医疗已经展现出 强大的商业潜力，成为医疗机构和科技企业共同关注 的重点领域。 医药创新：AI 在医药研发中的应用匹配度和可 行性较高。它可以通过虚拟筛选化合物，快速找到潜 在的有效分子，并预测药物的安全性和有效性，从而 降 低研发成本和风险。例如， AI 在新冠药物研发中 展现了显著优势，部分 AI 驱动的药物研发公司（如 Insilico 分析后提供健康风险预警和建 议，满足了人们日益增长的健康管理需求。例如，智 能手 10 医药创新 · 蛋白质结构预测 · 靶点识别与验证 · 药物分子设计与优化 · 高通量虚拟筛选 · ADMET 性 质 预 测 · 临床试验设计 · 受试者招募策略优化 健康管理 · 健康问题咨询 · 健康数据检测与解读 · 健康风险评估与预测 · 智能体检

书” 员工可通过筛选及搜索，查看可供应的产业用地，以 及地块详情、周边配套， 漳州开发区招商地图 接商政算 楼 宇 资 源 员工可通过筛选及搜索，查看可供应的写字楼，以及 楼宇详情、周边配套。 仓 库 资 源 员工可通过筛选及搜索，查看可供应的仓库，以及仓 库价格、详情、周边配套 厂 房 资 源 员工可通过筛选及搜索，查看可供应的厂房，以及厂 招商头条：报告推介 招商头条：图书推介 招商头条：报告筛选 招商头条：政策 信 息 科 技 大 消 费 生 命 健 康 传 媒 规 系 先 进 制 进 书 能 巧 保 地 严 金 融 传 统 产 业 [W 202- 1012 摩址 高新降 · 企业头条 5 00 件 □ 他 * 地图 8 找土地 企业可通过筛选及搜索，查看可供应的产业用地，以 及地块详情、周边配套， 及地块详情、周边配套， 找 楼 宇 企业可通过筛选及搜索，查看可供应的写字楼，以及 楼宇详情、周边配套。 找 仓 库 企业可通过筛选及搜索，查看可供应的仓库，以及仓 库价格、详情、周边配套 找厂房 企业可通过筛选及搜索，查看可供应的厂房，以及厂 房价格、详情、周边配套 找项目 企业可以查看漳州开发区重点招商项目。 找政策 企业可以查看漳州开发区发布的各类政策 发布需求

据关联，还提供可视化的管理界面。系统提供对已经保存的图片数据提供搜索 查询功能，可以根据所属单位、人员姓名、身份证号、手机号码（登录账号） 26 进行筛选查询或搜索。搜索出结果以后可以进入下一层级，查看搜索对应人员 的所有图片数据，并对图片数据根据拍摄时间（在上传时抓取数据）进行筛选 搜索。 本模块提供手动查询功能，查找到对应图片后点击数据对比按钮后，通过 对接系统（一场三站人脸识别系统和上饶本地吸毒人员库）查询该号码的对应 收集的本机通信录数据进行保存，并和上传账号的被监管人员进行 数据关联，还提供可视化的管理界面。系统提供对已经保存的通讯录数据提供 搜索查询功能，可以根据所属单位、人员姓名、身份证号、手机号码（登录账 号）进行筛选查询或搜索。搜索出结果以后可以进入下一层级，查看搜索对应 人员的所有通讯录数据。本模块提供手动查询功能，查找到对应手机号码后点 击数据对比按钮后，通过对接系统（实有人口、在逃、违法犯罪、重点人员、 收集的本机通话记录数据进行保存，并和上传账号的被监管人员进 行数据关联，还提供可视化的管理界面。系统提供对已经保存的通话记录数据 提供搜索查询功能，可以根据所属单位、人员姓名、身份证号、手机号码（登 录账号）进行筛选查询或搜索。搜索出结果以后可以进入下一层级，查看搜索 对应人员的所有通讯录数据，并按拨打次数进行统计排序。本模块提供手动查 询功能，查找到对应手机号码后点击数据对比按钮后，通过对接系统（实有人

MCP Server安装 • 远程 sse/streamable Mcp server 的工具 代理 • 替代在mcp.json文件中编辑 2.【MCP Server筛选 】 • 处理任务时对任务其所需要工具列表进行 预筛选减少token消耗 项目地址：https://github.com/nacos-group/nacos-mcp-router Part 4 Nacos 3.0 未来的规划 MCP Registry 动态Prompt Agent Discovery AI Registry 3.3 3.2 3.1 3.0 • Prompt 管理 • MCP Prompt • MCP 筛选 • 可重入分布式锁 • 锁订阅 • DNS协议支持 • Agent自动注册发现 • Agent任务调度 • 压缩推送 • 动态数据源 • 服务健康检查优化 • LLM模型参数托管 Server意图识别筛选 工具调用代理 Docker部署 多协议支持 主动注册MCP&工具 鉴权&Header透传 工具及描述动态管理 MCP注册与发现 MCP服务器筛选、安装、代理 Agent Nacos MCP Router工作原理--智能路由模式 AI Agent Nacos MCP Router Vector DB query tool call • 智能筛选：根据任务描述及关键字筛选MCP服务器

）能力开放接口运营（ 4 ）行业化服务运营 （ 5 ）生态圈运营 合作运营项目建议 3 基础业务能力建设及提升 精细化 预警服务 靶向预警 实时触发预警 智能触发 精准大数据筛选 触发场景 实时位置 人流预警 气象预警 用户行为 靶向预警 精细化服务 预警缺乏 准确性、智能性、有效性 目前气象预警信息多以群发模 式下发，不但缺乏针对性，而 请 市 民 做 好 健 康 防 护 【 x x 市 人 民 政 府 】 联通 气象局 气象智能网格化（精细） 数据 利用运营商数据中的位置、人群特征等信息，通过大数据建模分析和筛选能力，可对特定区域、特定人群进行精细化的 基本特征 消费特征 个人信用 社交特征 个性标签 … 智能预警预报 特殊名单 • 去重设置 基于实时位置、人群特征标签，通过大数据分析手段 ，精准筛选出受影响的群众，短信靶向下发相关信息， 对群众进行宣传或引导群众避险。 业务场景举例： 据气象监测， 广州黄埔区将发生强对流天气，可能遭遇强降水。气象局筛选出受影响的区域群众，批量下发气象预警。 大数据精准筛选 受影响目标人群 设置短信下发任务 靶向短信下发 监测到突发事件 圈选指定区域 智能预警预报：

术的人力资源管 理方案，是企业提升核心竞争力的一个重要策略。 1.1 背景介绍 在当前快速发展的科技时代，人力资源管理的效率和精准度对 企业竞争力具有重要影响。传统的岗位推荐方法主要依赖人工筛选 和简单的关键词匹配，这不仅耗时耗力，而且难以满足企业对人才 需求的多样性和复杂性。随着人工智能技术的不断进步，深度学习 模型在自然语言处理和推荐系统中的应用逐渐成熟，为人力资源管 理带来了新的解决方案。DeepSeek DeepSeek 系统的优势，以下是一个简单的数 据分析表格，展示了传统方法与 DeepSeek 在岗位推荐上的效率对 比： 方法 平均匹配时间（分钟） 匹配精度（%） 用户满意度（%） 传统人工筛选 120 65 70 DeepSeek 系统 10 85 90 从表格中可以看出，DeepSeek 系统在匹配时间、匹配精度和 用户满意度方面均显著优于传统方法。此外，DeepSeek 系统还能 已难以满足高效、精准的需求。引入 DeepSeek 岗位推荐系统，旨 在通过先进的人工智能技术，优化人才与岗位的匹配过程，提升招 聘效率和员工满意度。其核心目的是通过数据驱动的方式，减少人 力筛选的时间成本，降低误配率，并为企业提供更为科学的人才决 策支持。 引入 DeepSeek 岗位推荐系统的意义主要体现在以下几个方 面：首先，该系统能够通过深度学习算法，综合分析候选人的技 能、

通过三个维度控制访问权限 01 设置权限 02 用户授 权 03 筛选条件 当数据模板需要多方协同时，可在模板中创建多个场景，再通过权限设置、用户授权、筛选条件来控制 场景中数据的可视范围和访问安全。 场 景 X X X 太平洋保险 场 景 X X X 泰康保险 场 景 X X X 平安保险 在模板中使用场景进行访问控制 后 息 与数 据中心 华中科技大学 例：患者信息 姓名 身份证号 手机号 √ 性别 √ 年龄 √ 体重 √ 慢性病 √ 病历号 01 设置权 限 02 用户授 权 03 筛选条 件 在数据模板的场景中对权限进行设置，可实现字段可控、权限可控，满足实际协同场景中的需求。 添加、修改 删除 CHIMA 访问控制：设置权限 协同方 设置字段、权限 同济医学院附属 API 接 口 用户 B √ Web 端 √ API 接口 用户 C √ Web 端 × API 接口 01 设置权 限 02 用户授 权 03 筛选条 件 场景 CHIMA 访问控制：用户授权 同济医学院附属 t 和 院 U N I O N H O SP TA LT O N G J M E D I C A

和具备关系图谱预测功能的 CRN，进一步提升智能化水平。 ⚫ BOSS 直聘借 AI 全面升级招聘服务，南北阁大模型获权威认可。 “智能匹配”功能借助 人工智能，依据求职者多维度数据精准推荐职位并反向筛选，提升招聘效率；“直聊”模 式中的智能客服减轻企业招聘人员负担。自主研发的百亿参数规模南北阁大模型，面向求 职招聘垂类场景，有效提升人岗匹配精准度，其 V1.0.0 版顺利通过中国信通院大语言模 借助 AIGC、NLP 及机 器视觉等技术，招聘流程实现自动化、智能化变革。岗位 JD 生成时，AI 依企业需求与岗 位能力要求，自动生成精准详细描述。简历筛选匹配环节，智能招聘系统用 NLP 技术自 动提取分析简历关键信息匹配筛选候选人。视频面试与评估反馈场景下，AI 辅助面试官分 17.00% 15.50% 11.10% 9.80% 9.30% 7.70% 6.70% 6 析，评估性格、沟通能力等，部分系统还能模拟面试对话。《AI 在企业人力资源中的应用 白皮书 2.0》数据显示，34.3%受访企业在招聘管理中应用 AI。其中，AI 面试、职位描述 撰写、简历筛选匹配、智能应答功能普及占比依次为 30.8%、21.0%、18.2%、15.4%。 在赋能效果上，5.3%企业非常满意，7.0%企业认为符合预期，57.9%企业觉得基本达到 预期。 图 4：企业招聘管理中应用