项目编号： 教育行业数字化校园基于 DeepSeek 建立教学评价系统 设 计 方 案 目 录 1. 引言....................................................................................................................................... .....................................................................................105 13.1 反馈机制建立................................................................................................... 持续改进： 根据 分析结果，制定改进措施，并跟踪实施效果。 4. 实施与支持： - 培训与支持： 为教师和学生提供 DeepSeek 使用培训，确保其能够有效利用该工具。 - 技术支持： 建立技术支 持团队，解决使用过程中遇到的技术问题。 5. 评估与优化： - 定期评估： 定期对 DeepSeek 的使用效果 进行评估，确保其能够持续满足教学需求。 - 优化调整： 根据评估

规范 • 打造依托于数字主线的研发体系 • 拉通研发过程主数据应用流程（如仿真验证 流程、工艺路线规划流程） • 完善变压器产品全生命周期数据管控流程 • 建立变压器产业产品主数据库，重点梳理产 成品型号，变压器零部件特征号 • 建立产品全生命周期数据结构标准模型，使 数据能够在各个阶段流动 • 优化扩展变压器产业 PLM ，深化 PLM 与 MES 、 QMS 等平台集成，实现研发工艺与 流程 数据 管控 • 持续推行全员维护管理体系 • 优化在制品、购买件条码规则 • 建立成本精细化管理体系和成本优化体系 • 完善设备性能管理和预防性维护流程 • 优化变压器产业条码应用流程 • 梳理核算单位成本，明确分摊规则和降本流 程 • 规范设备状态、运行参数等数据采集标准 • 建立变压器产业购买件、在制品编码数据标 准和数据库 • 完善与成本相关主数据 平台 • 建设工业互联网平台，汇聚设备数据，实现与 在不足），无法实现实时追 溯，质检设备数采功能应用不 足 管控 流程 数据 平台 • 建立并完善销售、采购、生产等协同参与的 变压器排产体系 • 优化变压器产业全生命周期质量管理体系 • 优化数据质量治理体系 • 完善数字化系统前瞻性规划机制 • 优化变压器产业排产流程，识别和分析影响 生产计划的约束因素 • 建立或完善变压器产业制造质量管理流程 • 完善变压器产业产品质量策划流程 • 优化产品结构化数据维护流程（如已有技术

业适配算法作为支 持。自动驾驶领域数据类型多样、格式复杂、算力分散，且以 Transformer 为基 底的人工智能网络模型结构在智能驾驶领域的适应性尚未被充分验证。建立行业 级智能驾驶智算数据平台，有望集中行业力量，建立高质量自动驾驶数据集、集 中算力资源、合力研发适用于端到端自动驾驶的算法模型，是推动人工智能技术 融入智能驾驶领域，破解我国智能驾驶相对落后局面、实现赶超的最有潜力途径。 研发，并且开发了高度真实的仿真平台，兼具 WorldSim 和 LogSim 仿真能力。 Waymo 的主要优势之一在于可依托 Google 在全球的用户网络，通过用户的 机器人验证进行道路交通对象数据标注，帮助 Waymo 建立高质量数据集。此外， Waymo 还通过高保真模拟驾驶环境用于补充真实世界的数据。 Wayve 积极利用人工智能算法开展自动驾驶系统开发。2023-2024 年，Wayve 发布多模态生成式世界模型 超级计算机、用于智能座舱的开放和可扩展的软件框架 NVIDIA DRIVE IX、端到端自动驾驶仿真平台 NVIDIA DRIVE Sim。 （2）联盟/行业项目 ① GAIA-X GAIA-X 是一个旨在建立欧洲数据和云主权的倡议，由德法联合牵头，欧盟 27 个成员国参与，覆盖 378 家企业，目标是构建一个真正属于欧洲的开放的数 据基础设施，以实现数据和服务的透明度、可控性、可移植性和互操作性，成为

类型和紧急程度，确保每一件诉求都得到合适的处理。  增强决策科学性：通过对历史数据的分析，模型能够为政府提 供基于数据的决策建议，减少决策的盲目性和随意性。 此外，民意速办的实施还能够促进政府与市民之间的互动与沟 通。通过建立透明、公开的诉求处理机制，市民可以随时了解自己 诉求的处理进度和结果，这不仅增强了市民的参与感，还能够有效 提升政府的服务质量和满意度。 总之，民意速办在智慧城市中的应用，不仅是对传统政府服务 线、APP、网站等渠道提交的诉求进行智能识别和分类，自动分配 至相关部门或人员，减少人工干预，提高处理效率。同时，AI 系统 能够针对高频问题和热点事件进行实时分析，为政府决策提供数据 支持。 其次，项目将建立多维度的民意反馈机制，确保市民诉求得到 及时响应和有效解决。通过 AI 技术的应用，系统能够对诉求的处 理进度进行实时监控，自动生成处理报告，并向市民推送处理结 果。这一过程不仅提升了政府的透明度和公信力，也增强了市民的 果。这一过程不仅提升了政府的透明度和公信力，也增强了市民的 参与感和获得感。 此外，项目建设还注重数据的安全性和隐私保护。系统将采用 先进的加密技术和数据脱敏手段，确保市民信息在处理过程中不被 泄露或滥用。同时，系统将建立完善的数据审计机制，确保数据使 用的合规性和透明度。 为更好地实现上述目标，项目将分阶段实施： 1. 初期阶段：完成 AI 大模型的基础架构设计和数据接入，重点 解决市民诉求的自动化分类和分配问题，初步实现民意诉求的

2.17x | | 跨系统数据延迟 | 6.5 小时 | <1 小时 | 6.5x | 这种转型需求呈现出明显的技术传导路径：前端需要构建智能 交互层解决服务可及性问题，中台必须建立统一的数据资产中心打 破信息孤岛，后台则需通过 AI 重构核心业务流程。具体表现为： ①对话式交互需支持保险专业术语 90%以上的准确理解；②承保决 策引擎要能在 500ms 内完成多维度风险评估；③理赔自动化系统 提升幅度 核保通过率 68% 85% +25% 理赔资料退回率 32% 8% -75% 客户等待时长 22 分钟 5 ≤ 分钟 -77% 风险控制方面，部署基于 DeepSeek 的智能风控引擎，建立动 态核保模型和反欺诈识别系统。通过整合 200+风险特征维度，预 期将高风险保单识别准确率提升至 92%，较现有规则引擎提高 40 个百分点，每年减少欺诈损失约 1200 万元。系统将实现实时风险 技术架构上要求实现三个关键能力：一是支持日均 300 万次 API 调用的高并发处理，响应时间控制在 800 毫秒内；二是构建包 含 50 万保险专业术语的领域知识图谱，确保回答准确率达 95%以 上；三是建立持续学习机制，每月自动更新模型参数以适配监管政 策变化。最终交付物包括可私有化部署的智能体中台系统、标准化 API 接口文档以及配套的运营监控看板。 1.3.1 提升客户服务效率 通过部署 DeepSeek

，与已有行业数字化转 第 3 页 共 162 页 型公共服务载体充分衔接，能够为区域内行业企业提供数字化转型专 业服务，并对制造业中小微企业提供优惠服务。 (五)促进中心建设主体应建立与服务实施相匹配的制度、流程、 标准和保障措施，系统解决方案联合攻关、应用推广等机制较为健 全，运营模式科学合理。 四、工作程序 (一)建设主体参考《创建指引》编制《制造业数字化转型促进中 (三)项目实施。发挥工程总包角色，组织专业化服务商共同 开展企业改造项目实施，提供工程监理、后期运维等全流程服务， 打造“诊断咨询+货架产品+服务商让利+金企对接+人才实训”一 揽子服务体系。建立与项目实施相匹配的制度、流程、标准和保 障措施，探索合理运营模式。 第 8 页 共 162 页 (四)供需对接。围绕技术、产品、解决方案等供给侧资源和 行业企业实际业务需求，组织开展供需对接，促进数字化转型服 联网平台、 专业化服务商等，面向重点行业建设高质量数据库，实现相关模 型、算法、知识的汇聚、沉淀和复用。推进政府侧数据与企业侧 数据互通共享。联合专业机构建设必要的网络和数据安全保障能 力，建立风险预警和应急处置机制。 (七)人才培训。提供标准化与定制化相结合的人才培训实训 服务，培育更多熟悉行业生产流程和工艺机理、具备数字化技能 的复合型人才队伍，打造人才培训实训基地。面向数字化系统运

用户体验优化：通过自然语言交互和个性化推荐，提升公众和 政府工作人员的满意度。 在具体实施过程中，政务办公大模型 AI 的建设需结合地方实 际需求，分阶段推进。初期可通过试点项目验证技术可行性，逐步 扩展至更多政务场景。同时，建立完善的技术支持体系和培训机 制，确保政府工作人员能够熟练运用 AI 工具。通过持续优化和迭 代，政务办公大模型 AI 将成为推动政府数字化转型的核心引擎， 为公众提供更高效、便捷的服务。 1 全法》《数据安全法》和《个人信息保护法》。首先，数据加密是 保障数据安全的基石。平台应采用符合国家密码管理局标准的加密 算法，对存储和传输中的数据进行端到端加密，确保数据在静止和 动态状态下的安全性。同时，建立多层次的身份认证和权限管理机 制，确保只有经过授权的人员才能访问特定数据。此外，平台需部 署实时监控和日志审计系统，对数据访问行为进行全程记录和追 踪，确保异常操作能够被及时发现和处置。 在 机密级数据：采用高强度加密算法，访问需经过严格审批和二 次验证。  敏感级数据：实施访问控制和日志记录，确保数据使用可追 溯。  普通级数据：进行基本加密和访问控制，确保数据不被滥用。 此外，平台应建立数据脱敏机制，在数据的使用和共享过程 中，对敏感信息进行脱敏处理，以降低数据泄露风险。例如，在数 据分析和模型训练过程中，对公民身份证号、手机号等信息进行部 分隐藏或模糊处理。 最后，平台应

设计目标 三、智慧 XX 建设特色 互联网 + 农副 产品 （发展互联网 + 传统 产业，实现产业转型 升级） 综合执法 （“街乡吹哨、部门 报道”，执法力量下 沉，建立大城管 ） 生态桥 （保护环境、建立循 环经济、绿色经济） 建设农科创 中心 （发展绿色经济，保 护生态环境，“高尖 精”产业聚集） 打造 XX 首个 森林城市 （ XX 市首个国家森 林城市） 智慧 源优化利用以及大数据分析、辅助决策等信息化成果对智慧 XX 发展建 设的指导作用。 创新闭环设计，探索智能 XX 通过数据叠加分析、管理流程再造、运行环境优化、城市自我纠错，形 成闭环顶层设计，建立智慧 XX 生态圈，打造智慧 XX 自我发展、自我纠错、 良性循环能力，最终达到社会效益提升，同时探索智能 XX 的建设发展。 一、总体设计思路 顶层设计总体设计思路 15 二、智慧 XX 设计理念（ XX 顶层设计 --- 总体设计 四、一平台 ----- 社会信用公共服务平台 立足 XX 本地社会信用发展实际情况，着眼于 XX 经济发展和社会管理要求，充分利用云计算、大数据 等信息技术，建立覆盖全区的社会公共信用信息服务 平台，深化信用信息（产品）在社会各领域中的应用， 开展社会主义诚信文化建设，探索社会信用产业服务 发展新模式，推进重点领域信用服务示范工程应用， 完善信用法规制度和标准规范体系。

大模型在保险行业中的巨大潜力。然而，要实现 这一目标，保险公司需要在技术架构、数据治理、人才培养等方面 进行全面升级。  技术架构：构建适用于 AI 大模型的高性能计算平台，确保模 型训练与推理的高效运行。  数据治理：建立完善的数据采集、存储与处理机制，确保数据 的完整性、安全性和合规性。  人才培养：加强 AI 技术人才的引进与培养，打造一支具备 AI 技术应用能力的专业团队。 通过本方案的实施，保险公司将能够充分发挥 等，这些框架能够提供灵活的模型 构建和优化工具，支持快速迭代和部署。 在数据处理方面，保险公司需要建立完善的数据管理平台，确 保数据的完整性、一致性和安全性。数据清洗和预处理是必不可少 的步骤，包括缺失值填充、异常值处理、数据标准化等，以提高模 型的训练效果。此外，数据标注质量直接影响模型的性能，因此需 要建立专业的标注团队或外包服务，确保标注数据的准确性和一致 性。 为了支持 AI 大模型的训练，保险公司还需具备以下数据需 知识库更新：根据分析结果，更新 FAQ 库和规则引擎，确保 系统能够覆盖更多场景。 3. 模型训练与优化：利用新数据对 NLP 模型进行再训练，提升 其理解能力和应答准确性。 4. 用户反馈机制：建立客户反馈渠道，收集客户对系统回答的满 意度，并用于进一步优化。 通过以上措施，智能客服系统不仅能够高效处理客户问题，还 能在不断的学习和优化中提升整体服务质量，为保险公司创造更高 的客户满意度和运营效率。

划执行，组织发展规划评估和调整，建立完善发展规划引领企业改 革发展工作体系。 第四条 国务院国资委健全中央企业发展规划监督管理制度和工 作机制，统筹发展规划编制，组织对发展规划进行审核，监督发展 5 规划执行和调整情况，开展综合评价，推动中央企业发展规划管理 与国务院国资委监管职责联动。 第二章 发展规划管理机制建设 第五条 中央企业根据本办法规定，建立健全发展规划管理制 大问题研究，支撑发展规划编制、执行、评估、调整等工作，根据 需要可引入外部咨询机构。 第十条 中央企业应当加强发展规划基础信息管理，跟踪监测产 业发展情况，动态评估发展规划执行情况。 第十一条 国务院国资委健全专家咨询机制，建立完善信息系 统，建设发展规划数据库，作为推进国有经济布局优化结构调整的 基础支撑。 第三章 发展规划编制 第十二条 国务院国资委统筹总体发展规划、重点任务规划、企 业规划三级规划编制和组织实施，加强与各管理部门战略协同。 第二十三条 中央企业按照国务院国资委发展规划年度工作要 求，对发展规划目标、任务等进行分解，形成企业发展规划年度工 作计划，明确当年工作目标、重点任务、重大工程项目等。 第二十四条 中央企业应当建立完善发展规划与投资、预算、考 核等衔接机制，对发展规划年度工作计划明确的目标、任务进行责 任绩效分解，作为责任主体和责任人年度考核依据。纳入发展规划 的重大工程项目，应当纳入企业投资计划，配套资源支持。