开发语言选择......................................................................................24 3.2 框架与库选择......................................................................................25 3.3 数据库选型 用户界面设计......................................................................................67 7.2 前端框架选择......................................................................................68 React.. .........................................................................................74 8.1 后端框架选择......................................................................................76 8.2 后端功能实现

.............59 4.6.1 微服务架构（Microservice Architecture）的应用......................59 4.6.2 Magnet 功能框架...........................................................................65 4.6.3 移动门户 App 架构... 1.3 编制单位 XX 公司 1.4 编制依据  《2006-2020 年国家信息化发展战略》（中共中央办公厅、国务院办 公厅印发中办发[2006]11 号）；  《国家电子政务总体框架》（国信〔2006〕2 号）；  《“十二五”国家政务信息化工程建设规划》(发改高技〔2012〕1202 号)；  关于进一步加强政务部门信息共享建设管理的指导意见(发改高技 〔2013〕733 全、控制等能力的服务器端框架，通过证书、权限、应用校验等机制构造移动 应用接入控制体系，并具备服务二次封装整合的集成能力。 2、 建立统一的移动应用管理体系。 移动管理平台提供对用户、对设备、对应用的综合管理服务，并在此基础 上提供统一移动内容发布管理、移动接入控制、移动运行监控等关键服务，为 智慧城市打造完善全面的移动应用体系。 各管理子系统均采用标准开放易扩展的设计框架，提供了丰富的扩展插件/

指南（V1.0）在编纂过程中系统整合了互联网公开的行业案例库、学术文献及开 源技术成果。编写团队始终秉承开放共享与协作创新的理念， 在此向以下贡献者 致以专业致谢： 审计行业专家提供的领域知识框架； 开源社区共享的 AI 工程化实践经验； 学术机构发布的跨学科研究成果。 我们期待与行业同仁持续共建 DeepSeek 大模型在工程审计领域的知识生态 体系，推动工程审计智能化技术的普惠化发展。 为一项关键的认知技能，提示词工程应运而生，成为连接人类专业智慧与机器 计算能力的核心基础设施。 下面将通过九大思维框架的系统解析（参考①),结合工程审计领域的具体 应用场景和提示词模板，深入阐释提示词工程的理论构建与实践路径。 4.1 APE 模型：精准定位工程审计任务 APE 模型作为一种通用的思维框架，通 “ 过 行动（Action）-目的（Purpose） -期望（Expectation ” ） 背景（Context）：该项目是国家重点水利工程，进度和成本控制对国家水资源战略具有重要意义 5. 示例（Example）：参考类似规模水利工程的进度与成本管理经验 提示词模板 作为水利工程审计专家，请依据以下框架进行专业分析： 1. 任务：评估[水利工程名称]的进度执行与成本控制状况 2. 请求：请重点关注以下方面： - 关键里程碑完成情况分析 - 进度延误原因识别 - 成本超支项目分析

................................................................................... 72 7.1 平台功能框架 .................................................................................................. 据，然后加载的中心数据库中。 标准化，特别数据标准化是数字油气建设的前提和保障。 数字油气强调信息化的整体性、一致性和业务板块的协调性，是 对早期信息化建设理念的重大提升。 ④ 数字油气的框架结构 一般来说，数字油气的框架结构基本类似，但不同的公司表达与 呈现的方式有所不同。下面分别把大庆油 流程再造 企业信息门户 知识管理系统 专业应用系统 GIS 数字地球模型 地质模型 企业模型 专题层 专题数据库 数据仓库 数据层 专业主库子层 数据库 源数据子层 环境层 以大庆油气为代表的数据油气总体框架结构 地面 工 程 数据库 源数据库 战略层 集成层 应用层 模型层 经营 管理 数据库 油田 基 础 数据库 储运 销售 数据库 地 理 信 息 库 数据仓库子层 勘探

2. 实现精准模型考评: 设计多维度的考评指标体系，包括准确 性、召回率、F1 值等，结合可视化工具，全面评估模型性 能，确保考评结果的科学性和客观性。 3. 支持多场景应用: 构建灵活的考评框架，使其能够适应不同领 域（如自然语言处理、计算机视觉等）和不同规模的数据集， 满足多样化的业务需求。 4. 提高系统可扩展性: 采用模块化设计，支持随业务增长进行功 能扩展和性能优化，确保系统能够长期稳定运行。 包括数据 集的准备与清洗、训练模型的自动化构建、性能指标的实时监控与 评估，以及训练结果的综合分析与报告生成。系统的设计将严格遵 循现有的数据安全与隐私保护法规，确保所有数据处理活动在法律 框架内进行。 项目的技术约束主要源于当前的硬件资源与预算限制。系统需 要支持至少 100 个并发用户的访问，服务器响应时间不超过 2 秒。 此外，系统应具备良好的可扩展性，以适应用户数量和数据量的增 高效的数据清洗、标注和预处理能力，以满足不同训练任务的需 求。数据处理过程中，系统应支持自动化工具和人工干预相结合的 方式，确保数据质量的同时提升处理效率。 其次，系统需具备强大的模型训练支持功能。这包括对多种主 流深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）的兼容性，以及 硬件资源的动态分配与优化能力。系统应支持分布式训练，以提高 大规模数据训练的效率和模型性能。此外，系统还需提供训练过程 的实时监

数据隐私安全 、 质量 一致性 、 伦理问题 、 技术基础设施及法规合规等挑战 ； 介绍开发技术框架 及数据收 集 、 训练 、 部署 、 推理应用 等环 节的技术要点 ； 说明行业大模型 在医疗领域应用框架的各组件功能；通过实例给出大模型最佳实践建议。 其二， 介绍通用大模型评测框架的任务定义 、 数据准备和评测方法 ； 概 述 医疗 健康 领域大模型评测的科学性 、 展 示评测实践过程。 其三， 聚焦 于医疗健康 大模型 伦理与 法律评 测框架， 分析大 模型应 用中 的伦理法律风险， 如知情同意、隐私、歧视、不透明性等问题；构建包含应用场 景、伦 理 规 范 与 法 规 数 据 集 、 评 测 考 点 数 据 集 及 主 观 题 类 型 与 评 测 标 准 的 评 测框架。 最后， 对于大模型伦理与安全提升措施做出建议 。 从数据安全防控 8 2.2 医疗健康行业大模型开发技术 9 2.2.1.开发技术框架 9 2.2.2.数据收集和构建

问和操作敏感数据。 在具体实现上，以下表格总结了功能需求的优先级以及技术要 求： 功能模块 需求描述 优先 级 技术要求 视频数据采 集 多源视频接入、实时处理 高 视频处理框架、网络传 输技术 目标检测与 跟踪 实时目标识别与跟踪 高 深度学习模型、计算机 视觉技术 行为识别 可疑行为的实时识别 高 机器学习、模式识别算 法 功能模块 需求描述 优先 技术要求 事件抽取 提取事件关键信息 中 自然语言处理、事件模 型 情感分析 分析事件中涉事人员的情绪状态 中 计算机视觉、情感分析 算法 实时监控视 图 多画面集中显示及控制 中 前端框架、视频拼接技 术 查询与检索 功能 快速检索历史视频数据 中 数据库技术、索引优化 分析报告生 成 自动生成事件报告 低 报告生成工具、模板引 擎 用户权限管 理 多级权限管理，保障数据安全 数据采集：利用 API 接 口抓取来自社交媒体的实时数据，同时 辅以爬虫技术收集公共可访问的用户生成内容，确保所采集数 据的规模和多样性。 2. 数据预处理：对收集的原始数据进行清洗，包括文本框架的标 准化、去除噪声信息和进行格式转换。此外，对于视频数据， 将需要进行切分和转码，为后续模型处理做准备。 3. 情感分析：应用 NLP 技术对帖子和评论进行情感倾向性分 析， 对

基础设施建设到模型训练、部署、监控的全流程，具体包括以下几 个方面： 1. 基础设施建设：搭建高性能计算集群，包括 GPU 服务器、存 储系统和网络设备，确保模型训练和推理的高效运行。同时， 配置必要的软件环境，如深度学习框架、分布式训练工具和容 器化平台。 2. 数据管理与预处理：建立统一的数据管理平台，支持多源数据 的采集、清洗、标注和存储。实施数据安全策略，确保数据的 隐私性和合规性。数据预处理流程将包括数据增强、特征提取 此外，企业还需要考虑数字化转型在员工培训和开发方面的应 用。通过在线学习平台和虚拟现实（VR）技术，可以提供更为灵活 和高效的培训方式，帮助员工快速掌握新技能，适应岗位需求的变 化。  建立全面的数据治理框架，确保数据质量和安全性  开发基于云计算的服务和平台，支持业务的可扩展性和灵活性  引入智能客服和聊天机器人，提升客户服务体验  实施区块链技术，增强供应链的透明度和安全性 最后，企业 责数据的采集、存储和预处理，采用分布式存储系统（如 HDFS） 和分布式计算框架（如 Spark）进行高效处理，确保数据的完整性 和可用性。模型层是底座的核心，采用大规模预训练模型（如 GPT、BERT）作为基础，结合企业特定的业务场景进行微调，同 时支持多模态数据处理（文本、图像、音频等），以增强模型的适 应性和泛化能力。模型训练过程中，采用分布式训练框架（如 Horovod）加速训练速度，并通过自动化超参数优化工具（如

多源视频接入、实时处理 高 视频处理框架、网络传 输技术 目标检测与 跟踪 实时目标识别与跟踪 高 深度学习模型、计算机 视觉技术 行为识别 可疑行为的实时识别 高 机器学习、模式识别算 法 事件抽取 提取事件关键信息 中 自然语言处理、事件模 型 情感分析 分析事件中涉事人员的情绪状态 中 计算机视觉、情感分析 算法 实时监控视 图 多画面集中显示及控制 中 前端框架、视频拼接技 术 数据采集：利用 API 接口抓取来自社交媒体的实时数据，同时 辅以爬虫技术收集公共可访问的用户生成内容，确保所采集数 据的规模和多样性。 2. 数据预处理：对收集的原始数据进行清洗，包括文本框架的标 准化、去除噪声信息和进行格式转换。此外，对于视频数据， 将需要进行切分和转码，为后续模型处理做准备。 3. 情感分析：应用 NLP 技术对帖子和评论进行情感倾向性分 析，对公众情绪进行实时监控，以便快速反应潜在的社会冲突 和舆论危机。 4. 视频内容分析：利用计算机视觉算法，对视频数据进行对象检 测、行为识别和事件分类，从而提取出与公共安全相关的关键 场景和行为信息。 通过上述步骤，我们形成了一个闭环的数据输入框架，以确保 相关风险信息的快速收集与响应。下表总结了涉及各社交媒体平台 的数据特点及潜在分析应用： 社交媒体平 台 数据特点 潜在应用 Twitter 短文本、实时更新 热点事件监控、舆情分析

221 11.2.1 操作系统与中间件.................................................................223 11.2.2 开发工具与框架.....................................................................225 11.3 人力资源规划.............. 技术发展趋势 近年来，大模型 AI 技术在自然语言处理、计算机视觉、语音 识别等领域取得了突破性进展，成为推动人工智能发展的重要引 擎。大模型 AI 技术以海量数据和强大算力为基础，通过深度学习 框架构建具有高泛化能力的模型，能够处理复杂的任务并提升智能 化水平。这一技术的应用已经从实验室逐步走向产业化和商业化， 成为各行业数字化转型的核心驱动力。 在政务办公领域，大模型 AI 技术的引入将极大提升政府部门 引入了 数据安全管理机制，包括数据加密、访问控制和审计日志，以满足 政务数据的高安全需求。 模型层是平台的核心，负责 AI 模型的开发、训练和部署。该 层采用了模块化的模型管理框架，支持多种主流深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）和预训练模型（如 BERT、GPT 系列）。 模型层还提供了自动化机器学习（AutoML）功能，可根据任务需 求自动选择最优模型结构和超参数。为了提高模型的实时性能，平