别，按 照 图形或表格的形式分别统计展示学生民族分布占比及比例；亦可以以汉族与少 数民族进行分组统计学生的民族分布及其比例。  系统将给出相同层级之间的横向对比统计。例如：各院系或专业间汉族与 少 数民族比例的横向对比，以从侧面反映专业与民族之间的相关性。  用户点击相应概况统计数据时以表格的形式展示相应的明细信息。  对于没有维护民族的数据系统将以“未维护”进行数据归类统计，方便与数 在校生性别分布概况及比例统计  系统将以学校、院系、专业为层级，本科生、专科生、研究生为类别，按 照 图形或表格的形式分别统计展示学生的性别分布及比例。  系统将给出相同层级之间的横向对比统计。例如：各院系或专业间男女比 例 的横向对比，以从侧面反映专业与性别之间的相关性。  用户点击相应概况统计数据时以表格的形式展示相应的明细信息。  对于没有维护性别的数据系统将以“未维护”进行数据归类统计，方便与数 系统将以学校、院系、专业为层级，本科生、专科生、研究生为类别，按 照 图形或表格的形式分别统计展示学生的政治面貌分布及占比。  系统将给出相同层级之间的横向对比统计。例如：各院系或专业间党员、 预 备党员、团员等占比的横向对比。  用户点击相应概况统计数据时以表格的形式展示相应的明细信息。  对于没有维护政治面貌的数据系统将以“未维护”进行数据归类统计，方便 与数据监管系统组成数据质量监管的双重保障。

片后，对接一场三站系统、 上饶本地人脸数据库、上饶重点人员库、上饶本地吸毒人员库、全国制、贩毒 人员库进行对接数据库比对，并调用比对结果。 2.2.4 对接吸毒案件系统 根据案件收录的信息，对比跟踪结果，分析出同一案件下属涉案人员是否 有多个单位进行负责，有多个单位进行负责时进行提示，并可以重新分配负责 单位和跟踪警力。 14 2.2.5 对接数字证书系统 系统在公安内网系统的操 据、并在 应用系统中对人员关系进行挖掘分析，实现重点人员关系分析应用、虚实关联 分析应用等应用。另一方面，通过构建 GIS 离线地图服务，构建人员在地图上 的定位、轨迹等应用，通过大数据系统的对比分析结果，利用短信接口或警务 通完成预警和报警的推送通知，业务应用系统还包含对分级权限和登录账号权 限的管理，实现对区分局、县分局、派出所等不同层级单位的权限分配，应用 22 系统作为通过 app 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 信息。 4.2.2 通讯录 对 App 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

预算审核与优化..................................................................................50 5.4 历史数据对比分析..............................................................................51 6. DeepSeek-R1 在成本控制与分析中的应用 差并采取措施纠正。大模型可以通过物联网技术和大数据分析，实 时采集施工现场数据，并与预算数据进行对比，提供动态成本预警 和优化建议。此外，还需关注工程变更和签证管理，确保变更费用 的合理性和可控性。 最后，工程结算阶段是造价管理的收尾环节。在这一阶段，需 对工程的实际成本进行全面核算，并与预算进行对比分析，总结经 验教训。大模型可以通过自动化核算功能，快速生成结算报告，并 通过数据分析，评 成本变化等多维度信息，自动生成初步预算方案。模型还支持对不 同类型的工程项目进行定制化配置，确保预算编制符合实际需求。 在审核阶段，DeepSeek-R1 大模型通过智能比对技术，将当 前项目的预算数据与历史项目、行业标准进行对比，快速识别出预 算中的异常值或不合理项。例如，对于材料价格过高或工程量估算 不准确的情况，模型会进行标记并提供修正建议。此外，模型还可 以生成详细的审核报告，包括预算偏差分析、风险提示及优化建议，

.......................................................................................27 2.2.2 产品对比与解释................................................................................................ ....................................................................................149 6.3.2 竞争产品对比................................................................................................... 进行数据核验，确保输出误差率控制 在±0.05%以内。 ” ” 当遇到系统无法确认的模糊表述时（如 那个定期产品 ），会 启动澄清对话流程：  第一步：展示客户最近购买的 3 款定期产品列表  第二步：提供产品对比维度（起购金额/期限/预期收益率）  第三步：自动生成通俗化说明文本 ” ” “ 通过实时监控仪表盘，运营团队可跟踪 首次响应解决率 、 转 ” 人工率 等关键指标，系统每 4 小时自动生成优化建议报告，持续

建设用电专项管理的子系统：实现建筑能耗的分类分项计量、管理 、统计功能； 动态实时能耗数据和运行参数监测；逐时、逐日、逐月、逐年和任意时段数据的查 询、 分析；10 年以上能耗数据查询、展示和对比分析；能耗结构、能耗趋势、指标 对比展 示；变电室高低压电网线路支路关系的模拟图展示和实时支路数据、指标对 比展示； 为任意对象（企业、分厂、部门、班组、个人）任意时段（日月年）的电耗 提供饼图、 柱形 园区能源管理解决方案 V3.0 导出；提供对标定位管理功能，实现按建筑、按部门、按类别的总量、人均、面积均 的综合排名对比; 通过 web 可联动智能管控设备,实现远程控制,实现集体控制、单个控 制、定时控制、定量控制、定额控制和智能模糊控制，有管理信息录入、管控指令发 送功能。 3 、用水计量 建设 找供水系统内的跑冒滴漏以及水力平衡等问题；动态实时能耗数据和运行参数监 测； 逐时、逐日、 逐月、逐年和任意时段数据的查询、分析；10 年以上能耗数据展 示和 对比，能耗结构、 能耗趋势、指标对比展示；给水管网支路关系的仿真模拟图展示和 实时支路数据、指 标对比展示；为任意对象（企业、分厂、部门、班组、个人 ） 任意 时段（日月年）的 水耗提供饼图、柱形图、曲线图和报表汇总、打印功能，并支持 word、pdf、exc

.................................................................................43 3.3 与其他 AI 技术的对比分析................................................................................................. 40%，人力成本降低 35%，同时将客户满意度从 78%提升 至 91%。这一成果表明，大模型技术不仅能够解决传统理赔业务的 痛点，还能为保险公司创造显著的商业价值。 以下为试点项目的关键数据对比： 指标 传统流程 DeepSeek 应用 后 提升幅度 案件处理时效（天） 7.2 4.3 40% 人工干预率 45% 12% 73% 争议案件占比 18% 6% 67% “ ” “ 年车险新规中新增的 12 类免责条款，模型可在两周内完成知识库 更新，而传统系统改造通常需要 45 个工作日。 技术落地层面，方案设计充分考虑了业务场景的复杂性。以下 为关键性能指标与现有方式的对比： 维度 传统模式 DeepSeek 方案 提升幅度 材料初审准确率 78% 95% +17% 欺诈识别覆盖率 60%（规则引擎） 92%（模型+规则） +32% 日均处理能力 500 件/人天

习框架， 训练数据无需离开医疗机构本地网络。测试数据显示，在保护患者 隐私的前提下，模型通过迁移学习可使新接入医院的冷启动准确率 在两周内从 62%提升至 85%。 在药物相互作用预警场景的对比测试中，DeepSeek 智能体展 现出显著优势： 指标 传统规则引擎 DeepSeek 智能 体 召回率 68% 92% 误报率 23% 8% 响应延迟 120ms 45ms 支持药物种 以上临床数据字段 - 开发智能 数据路由引擎，支持 HL7/DICOM/FHIR 等多协议自动转换 - 构建 增量同步机制，将跨系统数据延迟控制在 5 分钟以内 某试点医院实施数据整合方案后的效果对比： 指标 实施前 实施后 提升幅度 数据调阅响应时间 4.5 分钟 11 秒 85% 跨系统操作步骤 7 次 1 次 86% 医嘱开具错误率 2.3% 0.7% 70% 该方案通过 DeepSeek 45-90 分钟，人工跑签占比高达 60%。 3. 决策支持缺失：医生在制定治疗方案时，需自行查阅文献或指 南，约 70% “ ” 的受访医生表示 无法快速获取最新临床证据 。 以下为人工效率关键指标的对比分析（基于 2023 年行业调 研）： 流程环节 传统模式耗时 理想耗时 效率损失率 病历录入 10 分钟/份 2 分钟/份 80% 检查报告审核 15 分钟/例 3 分钟/例 75% 流程环节

确解析；其次是多模态数据处理能力，既能解析 PDF 财报和扫描 凭证，又能处理 Excel 底稿和数据库日志；最后是可追溯的推理链 条，每个审计结论都必须具备可验证的逻辑路径。以下为审计智能 体与传统工具的对比差异： 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 准则更新响应速度 季度级人工更新 实时在线同步 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 92%，远超人工抽样检查的 65%水平。最后是智能分析辅 助，通过自然语言处理技术自动解析合同条款、监管文件，生成风 险提示和审计要点，使审计师能够聚焦于专业判断而非基础信息处 理。 关键技术指标对比表： | 维度 | 传统审计方式 | 人工智能辅助 审计 | 提升幅度 | |——————–|————–|——————| ———-| | 数据处理效率 | 100 笔/ 一，处理速度需要达到千万级数据/小时的吞吐量，某四大会计师 事务所的测试数据显示，当响应延迟超过 2 小时时，审计师的决策 准确率会下降 17%；第二，分析维度必须覆盖 100+风险指标实时 交叉验证，如下表所示的风险指标覆盖率对比： 指标类型 传统工具覆盖率 行业要求标准 财务异常 68% 95% ≥ 合规性条款 52% 90% ≥ 关联交易 45% 85% ≥ 操作风险 37% 80% ≥ 第三，系统需要支持 7×24

地区排行查询.....................................................................................34 3.4.5 多年对比查询.....................................................................................36 4 数据分析与挖掘主题展望 数据挖掘。 生产系统数据源可以是已建立的容灾备份池，也可以是原始生产库，甚至是非 基于平台的第三方系统或外部文件等资源。数据资源目录依据标准存储建立后， 还可提供多地区多年度收支统计、地区排名、多年对比等初步的数据查询比较 主题。当然，进一步的主题分析、深层挖掘，还需要基于形成的标准存储数据 仓库进一步进行抽象分类提取。 2.1.1 数据资源目录总体结构 数据资源目录体系主要由数据资源目录服务系统组成，同时还具备软硬件、网 、访问方法、 地 址等，以此为基础通过资源目录记录的信息获取资源实体。 结合整体数据分析应用功能逻辑，数据资源目录体系的建立大体可分为数据采 集及 ETL 技术支撑功能、数据资源目录管理功能、对比主题展现功能三大部分。 总体的功能结构图如下： 图 2-7 数据资源目录功能结构图 3.1 资源目录管理 数据资源目录体系管理架构包括数据资源目录体系使用和管理的三个角色和六 项活动。三个

分析，年度累计游客接待人数环比、同比分析、境外游客占比分析以及各景区游客接待对比分析。 （5）、过夜游客比重统计 通过酒店入住登记数量，景区内停车数据、计算出过夜游客的数量和比重。 （6）、客源结构分析 从车辆类型（大巴车、中巴车、轿车）、车辆归属地（车牌号）、运营商数据等，分析自驾 游、团队、散客游等数据情况。 （7）、节假日客流同期对比分析 通过系统设定当年度国家法定节假日，系统将根据设定分析历史数据中该节假日的年度变化趋 史数据中该节假日的年度变化趋 势以及节假日内逐日的客流变化趋势。提供单一黄金周历年接待对比、多黄金周单年接待情况对 比、多年多黄金周接待对比等多种分析功能，以适应国家政策变化而调整对某些黄金周的比较分 析。 2、客源地分析 基于运营商信令数据、OTA 数据、交通卡口数据、景区停车场数据等，对景区游客来源地、逗 留时间、时段分布等数据进行挖掘，实现景区的游客市场分布，平均逗留时间的精准分析。主要 析。包括游客的占比情况、游客量排名，不同时间维度的来源地游客量变化趋势，不同目的地的来 源地游客量对比分析等。 （2）、逗留时间分析 按计划维度（如月度、年度）、地域等统计维度，对游客逗留时间进行分析。包括不同时间维 度和不同来源地区层次游客逗留时间分析，不同时间维度的来源地游客逗留时间变化趋势，不同目 的地的来源地游客逗留时间对比分析等。 3、游客画像分析 利用运营商数据、OTA 数据、酒店住宿数据等综