传统的煤矿安全监测依赖于人工巡查、单一传感 器监控以及静态的安全管理模式，难以在复杂和动态 的煤矿环境中及时发现潜在的安全隐患。如何借助现 代科技手段提高煤矿安全监测和预警系统的智能化水 平，成为当前煤矿安全领域亟待解决的关键问题。陈 孝慈等提出大数据在煤矿安全领域的应用具备数据多 样性和复杂性的特点，因此需要建立一套完整的大数 据治理体系，通过数据分析技术提高安全管理的精准 性和可操作性[1]。牛莉霞等则从风险治理模式出发， 当前，煤矿中使用的监测设备、传感器和分析平 台通常是由不同厂家提供的，这些设备之间的互联互 通性较差，数据格式和传输方式存在不一致性。因此， 如何通过有效的数据融合技术，将这些设备生成的数 据进行统一处理，是系统优化中的一个关键问题。为 解决这一问题，可以采用基于开放标准和接口的系统 架构，实现各类设备和平台的数据互通和集成。另外， 系统架构还应具备较强的可扩展性，以便随着矿井规 模的扩展和技术的进步进行灵活调整和升级。 3

.........................................................................................7 2.2.6 关键问题研究................................................................................................ 用于信息的日常办公 15 信息点网络交换机 若干 用于信息点网络集成（每个信息的 1 台） 2.2.5 基础设施建设 本项目的的基础设施建设包括总机房建设、信息点建设和网络建设三大部分。 2.2.6 关键问题研究 本项目涉及物联网感知层技术和短距离无线通信技术。 机密 第 16 页 共 25 页 6/18/2025

化转型重视不够，缺乏培养高素质数字化人才的机制，尤其是复 合型人才和熟悉信息化工作的领军型人才。 （3） 缺乏数字化经验 对数字化转型的战略、理念、愿景缺乏深刻理解；对企业数 字化转型的痛点、难点和关键问题缺乏系统研究，缺少整体解 决方案。没有从业务的角度去考虑企业的数字化转型，没有以 业务为核心去实现企业的数字化，或者说不知道如何去实现数字 化。 （4） 部门协调困难，内部信息不畅 从业

道性能，了解竞争对手的经营情 况，以便及时地推出服务措施，满足客户越来越个性化的需求。如何在现代企业竞争 环境中充分利用自己的综合业务优势、保持并增强市场竞争能力，也是电信运营商亟 待解决的关键问题。 电信运营商经过长期的发展，现有的基础数据已经逐渐丰富，但是普遍存在一个 共同要面对的情况，就是这些基础数据源的数据相对独立，关联性小，但只要一旦能 够充分利用这些数据，那么经过整合的数据的利用价值将大大提升，为整合成具有分

断率（警戒值＜15% ） - 平均会话轮次（理想值≤3 轮） - 人工转 接率（健康值＜5%） 对于高频反馈问题，应建立快速迭代机制。技术团队需保持每 日构建（Daily Build）节奏，确保关键问题能在 48 小时内发布修 复补丁。同时设立跨部门复盘会议，每周对齐测试进展并动态调整 测试策略，为后续规模化推广积累基线数据。所有测试结果需形成 结构化报告，包含量化数据、质性分析和改进建议三部分，作为项 天超过主版本 2 个百分点时，执行热切 ” 换。知识图谱更新遵循 测试环境验证->小流量发布-> ” 全量推送 的 流程，每次更新保留版本快照以便回滚。 建立跨部门优化小组，每周例会 review 三个关键问题：当前 最大转化漏斗断层、客户投诉 TOP3 问题、新增业务需求对接进 度。每季度执行一次架构级优化，包括但不限于：对话管理引擎升 级、领域知识图谱扩容、多模态交互增强等。所有优化必须通过合 数据工程师（处理保险业务数据清洗与 API 对接） o 运维工程师（保障服务器资源与网络稳定性） o 安全专员（确保符合金融级数据合规要求） 该团队直接向数字化转型领导小组汇报，每周同步进度 并升级关键问题。 2. 敏捷开发流程 采用双周迭代模式，业务部门需提前 10 个工作日提交需求文 档，IT 部门按优先级分配资源。例如： o 优先级 P0（直接影响核保/理赔的场景需求）：72 小时 内响应

其分类归 档。 首先，客户反馈的情感分析可以帮助餐饮企业快速识别问题。 “ ” “ ” 例如，当客户在评论中提到 菜品味道太咸 或 服务态度差 ，模型 不仅能识别出这些负面情感，还能提取出关键问题点，帮助企业及 时调整服务质量。此外，模型还能根据情感强度进行评估，帮助优 先处理最紧急的客户问题。 其次，通过情感分析，企业可以自动生成个性化回复。例如， 针对负面反馈，模型可以根据客户的表达特点生成道歉模板或优惠 针对负面反馈，模型可以根据客户的表达特点生成道歉模板或优惠 券发放建议，提升客户体验；对于正面反馈，则可以生成感谢语或 邀请客户分享更多体验，增强客户粘性。以下是一个情感分析结果 的示例表格： 反馈内容 情感极 性 关键问题点 建议回复 “服务太慢了，等了好 ” 久！ 负面 等待时间过长 “抱歉给您带来不便，我们将改进服 ” 务效率。 “ 菜品新鲜，味道很好！” 正面 菜品质量好 “感谢您的肯定，期待您的再次光 段，充分考虑业务需求，确保模型的输出能够切实解决实际问题； - 进行成本效益分析，确保模型的投入能够在合理的 6.2.2 改进措施建议 在失败案例的反思中，我们发现餐饮服务在引入 deepseek 大 模型的过程中存在多个关键问题，包括数据准备不充分、模型训练 与业务需求脱节、以及落地实施阶段的资源分配不合理等。针对这 些问题，我们提出以下改进措施，确保后续项目的成功实施。 首先，数据准备是模型训练的基础，必须确保数据的质量和多

RMSprop 等自适应优化算法， 并设置合适的学习率衰减策略。 4. 批次训练与验证：将数据划分为训练集、验证集和测试集，通 过小批次训练提高训练效率，并利用验证集进行模型性能监 控。 训练过程中，关键问题包括过拟合和训练效率。针对过拟合， 采用 L2 正则化、Dropout 或数据增强等方法。对于训练效率，可 通过分布式训练和混合精度计算（如 FP16）来加速。 模型优化阶段，主要包括超参数调优和模型剪枝。超参数调优 的输入，从而支持多场景下的协同决策与自适应方案设计。 5.2 方案生成与选择 在自适应方案设计的方案生成与选择阶段，首先通过交通治理 AI 大模型对多源异构交通数据进行实时分析，识别出当前交通状况 中的关键问题节点。例如，通过实时流量监测与历史数据比对，模 型可以准确判断哪些路段存在拥堵风险，哪些交叉口存在信号配时 不合理的情况。基于这些分析结果，模型会自动生成多种可能的治 理方案，这些方案通常包括信号控制优化、交通流引导、路段限行 大模型在交通治理中的应用将更加广泛和深入，为城市交通 系统的智能化与高效化提供坚实支持。 9.2.1 数据安全与隐私保护 在交通治理 AI 大模型的开发与应用过程中，数据安全与隐私 保护是不可忽视的关键问题。交通数据通常包含大量的个人隐私信 息，如车辆轨迹、用户身份、出行习惯等，这些信息一旦泄露，可 能对个人隐私和社会安全造成严重威胁。因此，必须在数据采集、 存储、传输和处理的各个环节采取严格的安全措施。

结合，以时空为“ ” 索引 对多源异构数据进行时空化治理和融合，并借助知识工程和 AI 算法进行智 能分析、挖掘知识和辅助决策，可以很好地解决地理规律的复杂性、地理信息表达的多样性以及地 理数据的不完备性等关键问题。 “ 以 模型+ ” 知识 智能驱动的 AI CITY 不是简单地在城市叠加技术元素，而是以 AI 为核心，融合联 接、计算、云、区块链等新一代信息技术，构建从感知智能到认知智能的全新技术体系，直接通过 化城市运行管理经常被打破。城市治理场景向 平急结合 、敏态系统转变，治理重点向基层治理、精准精细、协同共 治转变，治理模式向跨区域、跨空间、跨人机物交互转变。如何在城市系统日益复杂的条件下实现高效、精准的治理 成为亟待解决的关键问题。数智技术加速重塑城市风险治理的底层逻辑，能够帮助城市更加全面、精准地洞察城市运 行状态和潜在风险，更加有序、高效地开展跨边界协同治理，从而在城市治理中更好实现关口前移、源头治理，避 “ ” 免

所有设备和系统能够无缝集成和协同工作。此外，定期对 AI 系统 进行维护和升级，以应对可能出现的技术故障和性能下降。 数据管理方面，由于 AI 系统依赖于大量数据的输入和处理， 数据安全和隐私保护成为关键问题。企业需要建立严格的数据管理 政策和安全措施，包括数据加密、访问控制和定期的安全审计，以 防止数据泄露和滥用。同时，要确保数据的质量和准确性，避免因 数据问题导致的决策失误。 供应链协调也 将推动跨行业协同创新，促进新能源汽车与智能制造、物 联网等领域的深度融合，形成更加智能化的生产生态系统。 在技术发展的同时，AI 在制造中的应用也将面临一些挑战。首 先，数据安全与隐私保护将成为关键问题，企业需要建立完善的数 据安全管理体系，确保生产数据的保密性与完整性。其次，AI 技术 的普及需要大量的高素质人才，企业应加大对技术人员的培训与引 进力度，确保技术团队的持续更新与优化。此外，AI

公共服务数据库，提供对公共服务系统的数据支持。 1.8.2.3 共享数据一致性的保证 共享数据包括自然人和法人基础数据及其元数据和标准代码数据、共享业 务数据。共享数据一致性问题是大数据中心面临的关键问题。从范围上划分， 共享数据包括基础数据，基础数据包含基准数据。  基准数据 基准数据是指唯一表示自然人和法人的数据字段集合，自然人有身份证号 码和姓名标识，法人有法人机构代码和名称标识。基准数据主要来源是市公安