广州中海达天恒科技有限公司 中海达无人机知识体系 （中） 广州中海达天恒科技有限公司 技术服务部 陈俊华 18613098112 第 1 页 广州中海达天恒科技有限公司 目录 1. 无人机系统...........................................

第 1 页 广州中海达天恒科技有限公司 中海达无人机知识体系 （上） 广州中海达天恒科技有限公司 技术服务部 第 2 页 广州中海达天恒科技有限公司 目 录 1. 无人机简介.

知识运营白皮 阿里云 智能客服知识运营白皮书 2022 年 2 月 版本： 1.0 知识运营白皮书 【公开】 法律声明 阿里云提醒 档而遭受的利润损失，承担责任（即使阿里云已被告知该等损失的可能性）。 5. 阿里云文档中所有内容，包括但不限于图片、架构设计、页面布局、文字描述，均由阿里云 和/或其关联公司依法拥有其知识产权，包括但不限于商标权、专利权、著作权、商业秘密 等。非经阿里云和/或其关联公司书面同意，任何人不得擅自使用、修改、复制、公开传播、 改变、散布、发行或公开发表阿里云网站、产品程序或内容。此外，未经阿里云事先书面同 I 知识运营白皮书

deepseek 模型 电子政务知识库建设方案 目 录 1. 项目背景与目标....................................................................................................3 2. 需求分析与规划........................................... deepseek 模型接入方案................................................................................29 4. 知识库构建方案.............................................................................................. 政务数据资源的 日益丰富和复杂化，如何在海量信息中快速、准确地获取所需知识， 成为当前电子政务系统面临的一大挑战。传统的政务知识库建设往 往受限于信息处理能力和资源整合效率，难以满足日益增长的知识 需求。为了解决这一问题，本项目旨在引入先进的深度学习和知识 图谱技术，构建一个基于 DeepSeek 模型的电子政务知识库，以提 升政务信息的智能化处理和应用水平。 项目目标在于实现以下几个方面的突破：

项目编号： AI 知识库数据处理及 AI 大模型训练 设 计 方 案 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................7 1.1 项目背景............................. 13 1.4 项目团队及职责分工...........................................................................14 2. 知识库数据处理方案..................................................................................15 2.1 数据来源及采集 .........................................84 4. 知识库与 AI 模型集成.................................................................................86 4.1 知识库与模型接口设计.........................................

...15 1.3.1 设计灵活的教育 AI 模型.............................................................17 1.3.2 实现知识的有效传播..................................................................18 2. 用户需求分析............... 3.3.1 用户数据管理.............................................................................57 3.3.2 知识库构建.................................................................................59 4. 教育内容的整合. .......................................69 4.2 知识图谱构建......................................................................................70 4.2.1 学科知识点关联............................................

大模型在工程审计领域的行业级参考指南与公益知识库，本 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 ............................................................................. 18 3.3 DEEPSEEK 工程审计知识扩展................................................................................................. DeepSeek 的功能主要包括智能问答、内容生成、 数据分析与可视化、代码 辅 助、多语言支持等。 2.2.1 智能问答 智能问答是 DeepSeek 最基础的功能之一，它能快速解答各类问题，包括科 学知识、历史文化、生活常识和技术问题等，都能给出准确且详细的回答。其中， 推理问答则是 DeepSeek-R1 模型的主要特点，在数学证明任务方面直接提问， 无 需分部引导；在创意写作方面，鼓励发散性提问；在逻辑分析方面，尽量直

.....130 7.2.2 风险应对措施与预案...............................................................131 8. 文档与知识管理........................................................................................133 8.1 项目文档编写 8.2 知识管理与分享................................................................................143 8.2.1 知识库建设与维护...................................................................145 8.2.2 团队内部培训与知识分享.. 多语言支持：考虑到我国多民族、多语言的国情，模型需具备 多语言处理能力，能够支持不同语言环境下的政务处理需求。 为实现上述目标，项目将基于现有的 DeepSeek 大模型架构， 结合政务领域的特定语料和知识库，进行模型的微调与优化。微调 过程中，将重点解决以下几个问题： 1. 数据来源与质量：政务数据涉及多个领域，数据来源多样且质 量参差不齐。项目将建立统一的数据清洗和标注流程，确保训 练数据的准确性和一致性。

........54 4.5 中医药知识图谱构建.............................................................................................................................................56 4.5.1 中医药知识整合................. .........................................................................................58 4.5.2 知识图谱的应用场景............................................................................................ 卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN ）以及 Transformer 等先进算法，确保在文本分类、实体识别、情感分 析、知识图谱构建等任务中的高精度表现。例如，通过对中医药经 典文献的深度学习，DeepSeek 能够自动识别并提取方剂、药材、 病症等关键实体，构建中医药知识库，为临床决策和科研提供支 持。此外，DeepSeek 还具备以下关键技术特点：  多模态数据处理：能够同时处理文本、图像、音频等多种数据

对生产力的积极影响，在特定任务上 AI 已经能 与人类专业知识相匹配， 同时具有更高的效率。根据 Gartner 的预测，到 2028 年，AI 技术将自动 化至少 15%的日常决策，大幅提升企业生产力，降低运营成本。通过 AI 技术与城市数字孪生场景 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 、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 由 AI 驱动的、具备对话能力的、多模态的智能体界面与之互动，打造数据驱动、具有深度学习能 力的城市级一体化智能协同体系，将推动 扩展、多任务智能的跨越。据国际知名人工智能 研究机构 OpenAI 的最新研究显示，全球大模型能力在 2024 年实现了质的阶跃式提升。语言大模型在多个关键维度 持续进化，上下文窗口长度不断扩展，知识密度增强，带动专业大模型持续创新，在金融、医疗、教育、零售、能源 等多个行业实现初步应用，提供更加精准、高效的解决方案。 多模态大模型推动人工智能从单一感知向全场景认知跃迁 大模型发展已经进入多