的适用范围以及使用方式等有关事项的陈述，测评机构可参考以下 建议内容编制。】 本报告是[被测对象名称]（备案证明编号：[备案证明编号]）的等级 测评报告。 本报告测评结论的有效性建立在被测评单位提供相关证据的真实性 基础之上。 本报告中给出的测评结论仅对被测对象当时的安全状态有效。当测 评工作完成后，由于被测对象发生变更而涉及到的系统构成组件 （或子系统）本报告不再适用。 本 .........................................................................................4 2.2.4 不适用安全要求指标.......................................................................................4 2.3 测评项数 2.2.4 不适用安全要求指标 【填写说明：鉴于被测对象的复杂性和特殊性，《基本要求》中的某些要求项 可能不适用于所有测评对象，对于这些不适用项应在下表中给出不适用原因。 如果单个要求项不适用某个测评对象，应在该测评对象的测评结果记录中说明 不适用原因，不用在下表中列出。】 表 被测对象描述-5 不适用安全要求指标 安全类 控制点 不适用项 不适用原因 2.3 测评对象

265 编码，压缩比高，超低码流  最大白光监控距离 24 米 17  支持走廊模式，宽动态，3D 降噪，强光抑制，背光补偿，数 字水印，适用不同监控环境  支持 ROI，SMART H.264/H.265，灵活编码，适用不同带宽和 存储环境  支持网络断开，IP 冲突，移动检测，视频遮挡，场景变更， 电压检测  支持 DC12V/POE 供电方式  支持 IP67 可选，定焦  支持 H.265 编码，压缩比高，超低码流  最大红外监控距离 30 米  支持走廊模式，宽动态，3D 降噪，强光抑制，背光补偿，数 字水印，适用不同监控环境  支持 ROI，SVC，灵活编码，适用不同带宽和存储环境  支持区域入侵，拌线入侵，物品遗留，物品搬移，场景变更， 徘徊检测，人员聚集，快速移动，停车检测，音频异常侦测，人脸 检测，外部报警  支持报警 支持 Smart H.265/H.264H 智能编码，ROI 区域增强，SVC 自适 应编码，适用不同带宽和存储环境  最大红外监控距离 50 米，支持 SmartIR，自动调整红外远近 补光及画面均匀性 20  支持走廊模式，宽动态，3D 降噪，强光抑制，背光补偿，数 字水印，适用不同监控环境  支持多种异常检测，网络断开，IP 冲突，非法访问，电压异 常报警 

面向审计行业 DeepSeek 大模型操作指南 版本 1.0 | 适用对象：审计从业人员 南京审计大学 计算机学院大模型团队提供 2025 年 2 月 8 日 目录 1 DeepSeek 基本概况.............................................................................................. 目前，DeepSeek 的核心版本主要有 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、Janus Pro， 表 1 中列出了这 3 个核心版本的特点和适用场景。 表 1 DeepSeek 核心版本与适用场景 模型版本 发行时间 模型大小 核心能力 适用场景示例 DeepSeek-V3 2024-12-26 671B 通用自然语言处理（NLP），支 持 长文本理解、多语言交互 合同条款解析、政策法规 火山引擎 火山引擎支持 V3/R1 等不同规模的 DeepSeek 开源模型，用户可以通过两种 方式使用这些模型。一是在火山引擎机器学习平台 veMLP 中部署，适用于自己 进行模型定制、部署、推理的企业；二是在火山方舟中调用模型，适用于期望 通 过 API 快速集成预训练模型的企业， 目前已经支持 4 个模型版本。其访问 的网 络地址为：https://www.volcengine

........................................................................................... 4 1.2 适用范围................................................................................................. 本文档旨在收集合作伙伴的物联网产品方案，推荐给省公司，帮助省公司 更方便有效的推进物联网发展。文档内容包含了省公司在业务发展中关心的细 节，如终端模块型号及厂商、平台、支撑能力、成功案例等等内容。 1.2适用范围 本文档适用于管理部门汇总解决方案、省市分公司业务发展参考。 3 2、行业分析 2.1政策分析 目前，我国智能燃气表行业正迎来市场需求全面放量的时期。智能燃气表 需求的快速增长，不仅得益于我国目前对天然气等清洁能源的大力扶持，更有 中国电信物联网业务为客户提供多种网络接入方式，客户可以依据业务需 求，分别独立开通。  4G 网络 采用 4G 核心网专用网元，具有高速率、覆盖范围广的特点，适用于对带 宽、速率有一定要求的物联网应用场景。 其中 4G Cat1 具有低成本、中速率等特点，适用于中低速率的物联网应用 场景。为支撑天翼物联 4G CAT1 商用，中国电信已经完成 9 个省，10 个城市 （北京、无锡、上海、深圳、福州、昆明、合肥、温州、太原、晋中）的

，通过智 能推理为用户提供个性化的解决方案。 功能方面，大模型设计的核心包括以下几个方面： 1. 法律咨询：能够解答用户的法律问题，提供实时的法律咨询服 务，帮助用户理解相关法律法规的条款和适用场景。 2. 法规解析：基于用户输入的法律文本，大模型可以迅速进行条 文解析，提供清晰的法律解释和应用指导。 3. 政策解读：通过分析最新的政策文件和提案，为用户提供政策 的解读及其潜在影响，帮助公众和企业及时了解政策变动。 仅能够执行 传统的分类和回归任务，还能够进行自然语言处理、图像识别、生 成式任务等复杂操作。以下是大模型的一些典型功能：  语言理解与生成：大模型能够理解上下文含义，生成自然流畅 的语言，适用于智能客服、自动新闻写作等场景。  信息提取与问答：通过对海量文本信息的理解，能够快速提取 相关信息，回答用户的问题，提升政务服务的效率。  数据分析与预测：基于历史数据模型能够进行趋势分析与未来 其次，基于统计学习的模型。这类模型使用大量的历史法律文 本、判决书和案例进行训练，能够捕捉到法律中的模式和关系。通 过应用自然语言处理（NLP）技术，将法律语言转换为可理解的特 征表示，进而进行分类、聚类或预测。此类模型适用于法律文本的 情感分析、文本分类及相关法条的推荐等任务。 第三，基于深度学习的模型。深度学习提供了强大的特征提取 能力，特别适合处理复杂的法律问题。使用深度神经网络，模型可 以处理更加丰富和

工具可分为以下几类： 1. Web 爬虫工具：适用于从互联网上抓取公开数据。常用的工 具包括 Scrapy、BeautifulSoup、Selenium 等。Scrapy 适用 于大规模数据抓取，支持异步处理和分布式扩展； BeautifulSoup 适用于解析 HTML 和 XML 文档，适合小规模 数据抓取；Selenium 则适用于动态网页数据的抓取，能够模 拟用户操作获取 JavaScript JavaScript 生成的内容。 2. API 接口调用工具：对于提供 API 接口的数据源，可使用 Postman、Requests 等工具进行数据采集。Postman 适用 于调试和测试 API 接口，而 Requests 库则适用于编写 Python 脚本进行自动化数据采集。通过 API 接口获取的数据 通常为结构化数据，易于后续处理。 3. 数据库导出工具：对于存储在数据库中的数据，可使用 PDF、Word、Excel 等文档，可使用 Pandas、OpenPyXL、PDFPlumber 等工具进行解 析。Pandas 适用于处理 CSV 和 Excel 文件，OpenPyXL 专门 用于 Excel 文件的操作，而 PDFPlumber 则适用于从 PDF 文 档中提取文本和表格数据。 5. 日志采集工具：对于系统或应用生成的日志数据，可使用 Fluentd、Logstash

以产品及服务的 现状 、 “ ” “ ” 有缺陷 和 当前功能 的状态提供本文档。阿里云在现有技术的基础上尽最大努力提供 相应的介绍及操作指引，但阿里云在此明确声明对本文档内容的准确性、完整性、适用性、 可靠性等不作任何明示或暗示的保证。任何单位、公司或个人因为下载、使用或信赖本文档 而发生任何差错或经济损失的，阿里云不承担任何法律责任。在任何情况下，阿里云均不对 任何间接性、后果 询的结果。 2. 智能客服问答引擎介绍 基于以上的知识分类和定义，各类知识已经有一个基础的框架和定义，在智能客服的实 际应用过程中，知识依赖于 AI 引擎而存在，不同的引擎在不同的场景下适用于不同的知 识， 实际业务中的流程式知识、 FAQ 式知识、结构化知识/ 非结构化知识等，均需要通过 AI 引擎 实现最终的业务价值，本篇章将结合实际知识形态和应用情况，分析 AI 2.1 FAQ 问答引擎 FAQ 问答引擎是对话机器人重要的问答引擎，基于阿里巴巴达摩院领先的 NLP 算法 研 发，为用户提供高泛化性、灵活拓展的 QA 对匹配引擎，介绍如下： 适用知识 引擎优势 知识结构 模型训练 事实性知识 高泛化性、精准匹 配、向量召回、语义 计算 QA 问答对 FAQ 匹配模 型 支持线上 训练 2.2 任务问答引擎 任务问答引擎负责多

智能体的期望等。调研范围应涵盖不同行业、不同规模的企业以及 个人用户，以确保数据的全面性和代表性。 其次，选择调研方法。可以采用多种调研方法，如问卷调查、 深度访谈、焦点小组讨论等。问卷调查适用于收集大量用户的反 馈，深度访谈则有助于深入了解个别用户的详细需求和痛点。根据 项目预算和时间安排，选择合适的调研方法组合。 接下来，设计调研工具。例如，设计一份结构化的问卷，涵盖 用户基本 进行优化。在框架选择 上，TensorFlow 和 PyTorch 均适用于深度学习模型的开发，但 PyTorch 因其动态计算图和更灵活的调试能力，更适合快速迭代和 实验。 对于数据处理和存储，Apache Spark 和大数据生态系统（如 Hadoop）是处理大规模数据的理想选择，而 Redis 和 MongoDB 则分别适用于高速缓存和非结构化数据的存储。在模型部署方面， Docker 的结合能够提供高效、稳定的容器化部署 方案，同时支持自动扩展和负载均衡。 在 API 和微服务架构中，RESTful API 和 GraphQL 各有优 势。RESTful API 适合简单、标准化的接口，而 GraphQL 则适用于 需要灵活查询的场景。为了确保系统的安全性，OAuth 2.0 和 JWT（JSON Web Token）是身份验证和授权的可靠选择。 此外，版本控制工具如 Git 是必不可少的，而 CI/CD（持续集

后续的铸造工序。 表格 1：转炉与电弧炉炼钢的比较 项目 转炉炼钢 电弧炉炼钢 原料 铁水、废钢 主要为废钢 熔炼温 度 1600-1700 ℃ 1600-1800 ℃ 处理能 力 通常较大 适用于小批量及多种钢种 炼钢时 间 较短，通常为 30-40 分 钟 较长，通常为 45-90 分 钟 能源来 源 炭素及氧气 电能 通过对炼钢过程的优化，结合数据分析与 AI 模型的应用，可 异型材等。常见的挤压设备包括热挤压机和冷挤压机，前者适用于 较高温度下的金属加工，而后者则用于在室温下加工。 轧制则是利用轧辊将金属坯料压缩，改变其横截面积和形状的 过程。轧制分为热轧和冷轧。热轧过程中，金属被加热到再结晶温 度以上，通过轧辊施加压力，使材料塑性变形。热轧常用于生产钢 板、钢带及其他大宗产品。冷轧则是在常温下进行，通过减少材料 的厚度，增强其力学性能和表面质量，适用于薄板、薄带等产品。 为提 应力和改善韧性。 2. 回火：回火过程的温度和时间对终产品的性能影响重要，适当 的回火温度可以使钢材获得所需的机械性能。 3. 正火：正火通过加热到临界点以上，并在空气中冷却，均匀化 组织，提高塑性和韧性，适用于多轴承和工具钢等。 4. 退火：主要用于软化钢材，消除加工硬化，提升后续加工性 能。 在完成热处理后，对成品进行表面处理能够进一步提高其表面 性能。常见的表面处理方式包括：  氮化：通

此外，为进一步丰富数据集，可以考虑引入外部数据源。例如， 结合政府统计数据与第三方数据分析机构的报告，形成更全面的数 据集。需要注意的是，外部数据源需经过严格的筛选和验证，确保 其可信度和适用性。 2.1.1 公开政务数据源选择 在选择公开政务数据源时，首先需要考虑数据的权威性、完整 性和时效性。以下是一些常用的公开政务数据源及其特点： 1. 政府门户网站：各地方政府门户网站是获取政务数据的重要渠 移除特殊字符、乱码或无意义的符号；  过滤掉过短或无实质性内容的文本；  使用预训练的语言模型（如 BERT）检测语法错误或语义不完 整的句子。 以下是常见的噪声处理策略及其适用场景： 噪声类型 处理方法 适用场景 重复数据 哈希去重、相似度匹配 所有类型数据 异常值 Z-score、IQR、分位数过滤 数值型数据 无关文本 规则过滤、语言模型检测 文本数据 格式错误 正则表达式匹配、手动修正 系。 此外，我们还采用了数据扩展技术，通过引入外部语料库或利 用已有的知识库对现有数据进行扩展。例如，利用政府公开的政策 文件和报告，自动生成相关的问答对，以丰富训练数据集。这种方 法特别适用于政务大模型，因为它能够结合实际情况生成高质量的 训练数据。 为了确保数据的平衡性，我们对各类别的数据进行了适当的采 样和增强。例如，在政务问答中，涉及“政策解读”类的问题可能较 多，而“公