.........................................................................54 3.2.2.17. 本月业务量与上月业务量的比例......................................................................................54 3.2.2.18. .................................................................................63 3.3.1.38. 缴费方式比例................................................................................................... .......................................................................69 3.3.2.6. 某类增值业务收入占总累计收入的比例...............................................................................69 3.3.2.7. 欠费回收率..

产出相应的高价值统计应用。 在校生民族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。  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 据监管系统组成数据质量监管的双重保障。 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。  对于没有维护年龄段的数据系统将以“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。 在校生政治面貌分布及比例统计  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、

同 的风险收益特征，投资者需根据自身的风险承受能力、投资期限以 及财务目标，确定各类资产的配置比例。 以风险偏好为例，投资者可以分为保守型、稳健型和进取型。 保守型投资者倾向于低风险资产，如债券和现金；稳健型投资者则 在股票和债券之间寻求平衡；而进取型投资者更注重高收益，可能 将较大比例的资金配置于股票和另类投资。目标设定则包括短期目 标（如购房、教育资金）和长期目标（如退休规划、财富传承）， 境、经济周期以及投资者个人情况的变化，都会影响资产配置的合 理性。因此，定期对投资组合进行再平衡至关重要。例如，当某一 资产类别的表现超出预期比例时，需要减持该资产，增持表现较弱 的资产，以维持既定的风险收益目标。 以下是一个简单的资产配置示例，适用于稳健型投资者： pie title 资产配置比例 "股票" : 50 "债券" : 30 "现金及现金等价物" : 10 "另类投资" 在实施资产配置规划时，还需考虑税收、流动性以及交易成本 等因素。例如，某些资产类别可能带来较高的税收负担，投资者需 通过合理规划降低税务成本。流动性需求较高的投资者应增加现金 及现金等价物的比例，以确保在需要时能够迅速变现。 此外，资产配置规划并非一成不变，而是需要根据市场变化和 个人情况进行动态调整。通过引入 DeepSeek 等先进技术，投资者 可以更加精准地分析市场数据、预测未来走势，从而实现更科学的

......146 8.1.1 审计周期缩短比例...................................................................................................................................148 8.1.2 人工工作量减少比例........................ .....151 8.2.1 错误率降低比例........................................................................................................................................154 8.2.2 风险覆盖率提升比例..................... 传统审计方法在长期实践中形成了以抽样检查、人工复核和规 则导向为核心的作业模式，但随着企业数据量指数级增长和业务复 杂度提升，其局限性日益凸显。在数据采集环节，审计人员通常依 赖静态抽样技术，例如固定比例抽样或随机抽样，这可能导致关键 异常数据被遗漏。某国际会计师事务所 2023 年的内部报告显示， 传统抽样方法对低于 5%发生频率的舞弊行为识别率不足 12%，而 全量数据分析能将该指标提升至

（2）强化碳市场和碳金融对工业碳中和技术的激励作用。加快碳市场扩大行业覆盖范围，到 2027 年基本 覆盖工业领域主要排放行业。在钢铁、水泥等行业率先开展碳排放总量控制，优化配额分配机制，推行并 逐步提高有偿分配比例，利用有偿分配收入等建立专项基金用于支持氢能利用、电气化等关键碳中和技术 发展，推动减排责任与技术创新良性互动。（3）设立科技专项加快碳中和共性技术的研发突破与示范推 广。 将氢能利用、电气化、C 电炉短流程炼钢已成为世界钢铁生产的两大主 要流程之一。2022 年，全球电炉钢占比 28.2%，除 中国以外，全球电炉钢占比达 50% 左右，美国电 炉钢比例接近 70%。而中国电炉钢占全国比例仅为 10%，比例远低于全球平均水平。废钢电炉技术发 展的主要制约点为电价高、废钢资源供给不足、废 钢资源回收体系不够完善、废钢质量参差不齐等问 题，导致电炉钢成本始终不具备优势，与高炉 氢基竖炉直接还原炼铁技术是一种利用富氢 气体作为还原剂， 将铁矿石直接还原为直接还原铁 （DRI），并生成水蒸气作为唯一副产品的冶金工 艺。 氢基竖炉直接还原炼铁技术以竖炉装备为基 础， 采 用高比例富氢或纯氢气体为还原剂， 以高 品位球团 矿、块矿为原料，通过气 - 固直接还原 方 式 生 产 固 态 海 绵 铁 。 由 于 该 反 应 过 程 是 800~900℃ 下进行， 未达到产品熔化温度，因此

学院 定 性， 相对 值 按性别分组统计/教 师人数 以环状图分比例展示，标签 数值+比例值 12 年龄段分 布 学 校、 学院 定 量， 相对 值 10 年 1 段统计，35 岁以下、35-45 岁、45-55 岁、55 岁以上/教师人数 以环状图分比例展示，标签 数值+比例值 109 大数据平台项目实施规范 13 民族分布 学 校、 学院 TOP5 非汉族民族+其 他，以环状图显示，标签民 族+数值+比例 14 性别分布 学 校、 学院 定 性， 相对 值 按性别分组统计男 女比例/人数 以性别环状图展示，标签性 别+数值+比例 15 政治面面 貌分布 党员 （政 治面 貌） 定 性， 相对 值 按政治面貌分组统 计，计算比例，一 般分党员与非党 员，可以尽一步分 为正式党员、预备 非党员列出前 5 民 主党派以及其他 环状图，标签政策面貌数值+ 比例 16 荣誉称号 人数分布 学 校、 学院 定 性， 相对 值 以荣誉称号名称分 组统计： 教育工作者、优秀 教师、模范教师、 劳动模范、教学名 师的人数和比例 以条状图分别展示各荣誉称 号人数，标签荣誉称号+数值 +比例值 17 编制类别 分布 学 校、 学院 定 性， 相对

运营商 客流来源地 每日景区客流来源，包括：时间、景区名称、 来源地、人数，其中来源地包括本地、省内、 省外（省份）、入境（国家）等四个维度。 每日 运营商 游客特征 游客性别比例：每日景区客流男女比例，包 括：时间、男性占比、女性占比 游客年龄段：每日景区客流年龄段：包括时 每日 运营商 分类 指标 采集内容 采集频率 数据来源 间、年龄段占比。 游客行为 交通出行方式分析：每天景区游客出行行为数 运营商 入境游客重点口岸分析：景区游客入境口岸分 析，包括：时间、入境口岸、游客量、来源国 家。 每日 运营商 热点商圈分析：热点商圈分析，包括：时间、 商圈、游客量、来源地、年龄段、男女比例。 每日 运营商 旅游网评分析 每日 运营商 分类 指标 采集内容 采集频率 数据来源 长 三 角 长三角重点 城市游客量 每天长三角重点城市游客量，包括：时间、城 市、游客量等 每日全域客流年龄段：包括时间、年龄段占 比。 每日 运营商 客流来源地 每日与周边区县的关联分析，包括：时间、景 区、来源区县客流量 每日 运营商 客流性别占 比 每日全域客流男女比例，包括：时间、男性占 比、女性占比 每日 运营商 客流年龄分 每日全域客流年龄段：包括时间、年龄段占 每日 运营商 分类 指标 采集内容 采集频率 数据来源 布 比。 全域关联分 析

内电子地图的呈现方 式有以下几种： （1）二维电子地图虽然实现了数据的展示和分析功能，但是始终是 对现实世界的一种高度抽象表示，并不能真实完整地反映现实世界。 （2）三维电子地图是按照一定的比例对现实世界的某个方面进行三 维抽象和描述，它的形象性、功能性要远强于二维电子地图，但三维地 图在数据处理、发布效率以及网络传输等方面具有较大的技术难度，而 且成本较高。 （3）维电子地图除继 、漫游、按比例 尺缩放、显示全图、前一/后一视图等功能，可方便概览全图，又可观察 局部细节。 放大：放大用户所点或所选的区域，地图信息随着地图的放大越来 越详细。 缩小：缩小用户所点或所选的区域，地图信息随着地图的缩小越来 越简单。 漫游：用户拖动图形区中的地图改变地图在图形区中显示的位置。 按比例尺缩放：提供比例尺输入框，让用户输入比例尺，使得图形 区中地图显示比例为该输入比例尺。 鸟瞰图也叫鹰眼窗，由图形和导航框（矩形框）两个部分组成，导 航框是用来显示框内的地图在整个图形中的相对位置。鸟瞰图和系统图 形区是互动的，用鼠标左键单击导航框并拖动到图形的任意一个地方， 导航框选中的区域会按系统原来的比例尺移至图形区中央，以达到快速 定位的作用。  图层管理 图层管理提供对系统中图层进行管理功能，主要包括以下功能： （1）加载图层：增加新图层或删除图层，即用户在系统中根据需要 可自己创建

最后，数据处理模块还需要提供数据监控与报告功能。该功能 可以通过定期审查数据质量，生成数据处理日志，记录每一步操作 和结果，方便日后追溯和分析。监控报告可以包括：  数据处理的基本统计信息，如数据条数，缺失值比例，异常值 比例等。  处理后的数据样本展示，帮助快速确认处理结果的合理性。 通过这些功能的实现，数据处理模块能够为 AI 大模型流水分 类系统提供强有力的数据基础，确保高质量、高效率地完成后续的 进行模型的再训练与微调。通过持续学习，提高系统适应新的 数据模式。 在进行模型训练的过程中，以下是一些详细的性能指标评估策 略： 性能指标 描述 准确率 所有预测中分类正确的比例 精确率 正确分类为正类的比例 召回率 正类样本中被正确分类的比例 F1 分数 精确率与召回率的调和平均，针对不平衡数据集尤为重要 这一模块的设计和实现的成功与否直接影响到 AI 大模型流水 分类系统的整体性能与满足业务需求的能力，因此需在各个功能方 另外，为进一步提高模型的鲁棒性，我们将在每个隐藏层之间 引入 Dropout 层。Dropout 的使用可以在训练过程中随机丢弃一 定比例的神经元，从而防止模型的过拟合，增强泛化能力。建议设 置 Dropout 比例为 0.2 至 0.5 之间，具体比例可以通过交叉验证来 调整。 在特征提取方面，我们的设计还会考虑到批量归一化（Batch Normalization）。通过在每层神经元输出后进行归一化，能够有

大模型，可针对性解决上述痛 点：其多模态识别能力能实现医疗票据、交通事故照片等材料的智 能解析，将单证处理时间压缩 90%以上；内置的保险条款知识图谱 能自动完成责任匹配，使标准案件自动化处理比例提升至 70%。 2.1.2 人工审核成本高 传统保险理赔业务中，人工审核环节存在显著的成本效率问 题。理赔案件通常需要经过多级人工复核，从材料初审、验真、定 损到最终赔付决策，每个环节均依赖大量专业核保人员的投入。以 万元医疗费拆分为 5 次 2 万元索赔，此类案 件识别率不足 12%。 为量化现有问题，以下是某保险公司车险理赔欺诈识别数据对 比： 检测手段 识别准确率 误判率 平均处理时长 覆盖案件类型比例 规则引擎 38% 15% 0.5 小时 100% 人工审核 61% 22% 3.2 小时 45% 第三方调查 89% 5% 72 小时 8% 解决这一痛点的技术路径需满足三个核心要求：第一，建立多 等交通事故关键要素，实现 95%以上的实体识别准确 率。 模型支持的多模态输入处理能力显著提升了材料审核效率： - 文本材料：自动提取报案表、责任认定书中的 37 类关键字段（包 括时间、地点、责任比例等） - 影像资料：配合 OCR 技术解析医 疗发票，识别发票代码、金额、诊疗项目等核心数据 - 语音数据： 将通话录音转写文本后，同步标记情绪特征和争议焦点 理赔场景常见的语言处理挑战及解决方案对比如下：