某区生活驿站大数据平台系统维保项目实施方案(45页 WORD)提交用户应用健康检查报告。 1.3.1.3 日常使用支持 用户在系统的使用过程中,难免会碰到这样那样的突发问题。为了避免用 户由于突发事件造成系统不可用,从而导致用户业务受到影响,需要提供下列 服务: 提供正确的企业信息管理系统操作流程的指导 分析企业信息管理系统应用中发现的错误并诊断原因 制定解决错误和问题的流程 10 某区生活驿站大数据平台系统维保项目实施方案 记录请求支持服务的电话并记录结果 记录请求支持服务的电话并记录结果 报告支持服务的运作情况。 1.3.1.4 现场咨询和支持 要根据客户的要求,提供现场的应用咨询和技术支持服务。客户的需求可 能是来源于: 需要实施系统优化的建议; 用户的问题需要现场的服务; 系统的安装和升级的需要; 其它客户认为需要时。 1.3.1.5 系统安装和升级 可以根据用户的最新需求提供有偿的系统开发服务,具体系统需求开发费 用可根据实际需求由双方协商确定。 储备份等方法把 重要部门的系统和数据安全备份,出现故障时在最短时间内进行数据的恢复。 1.3.3 应用健康检查方案 服务团队基于软件健康检查及日志检查结果,针对软件潜在问题、隐患、 已知错误等各项可能导致系统异常的问题,提出相应的整改优化方案并在数据 业务中心审批确认后进行方案实施,实施完成后需验证实施结果并输出相关文 档。 1.3.4 日常使用支持方案 日常使用支持过程: 1210 积分 | 67 页 | 309.31 KB | 24 天前3
网络安全等级测评报告模版(2025版)【填写说明:简要描述被测对象承载的业务功能等基本情况,包括被测 对象的子系统情况,建议不超过 300 字】 安全状况描述 【填写说明:根据实际测评情况简要描述被测对象的整体安全状况,包 括最主要的中高风险安全问题及数量,建议不超过 400 字】 【参考示例】 本次安全等级测评采用访谈、核查和测试等测评方法,对【被测对象名 称】的【物理机房、网络架构、网络设备、安全设备、系统管理软件、 主机操作系统、 据定期备份】等安全技术措施。在安全管理方面【制定了信息安全管理 体系及相关制度和流程,具备实施记录,组建了安全运维团队】。 本次安全等级测评共发现【被测对象名称】存在高风险问题【X】个, 中风险问题【X】个,低风险问题【X】个。【被测对象名称】技术方面 尚有一些问题需要整改和完善,信息安全管理体系执行情况还可以进一 步提高。 等级测评结论 III 报告编号:XXXXXXXXXXX-XXXXX-XX-XXXX-XX 已有安全控制措施汇总分析...........................................................................7 3.1.2 主要安全问题汇总分析...................................................................................8 3.2 安全通信网络20 积分 | 66 页 | 157.51 KB | 1 月前3
大型制造数字化研发项目方案........................................................................................3 2. 各模块业务问题................................................................................................... _____________________________________ 2 数字化转型项目方案 二、业务现状 1. 总体应用现状 待补充 2. 各模块业务问题 2.1 设计 ,对于三维设计,目前面临着如下问题: 已经在着手整理标准件、通用件、外购件等模型,但是并不清楚每种模型应该采用的建模方法、需 要包含哪些属性,以及在 Windchill 如何存放;针对以上基础模型,采用目前 目前的设计方式是边设计、边生产、边施工,所以在整机装配完成之前,会牵扯到很多次的变更, 而且在多次的更改之后,很难验证整机装配中各个分系统模型之间是否干涉;或者其中两个分系统 的接口信息更新不同步,发现装配问题后重新变更,耽误产品上市周期; 在方案设计阶段,无法快速的生成方案的模型,以便于方案的评审以及投标方案的准备,只能通过 二维图的方式快速展示方案; 液压、电气分系统并没有实现全三维布线布10 积分 | 102 页 | 24.71 MB | 7 月前3
智慧城市民意速办基于AI大模型应用建设方案(149页 WORD).................................................................................14 2.1 民意收集与处理的现状问题................................................................................................... 力和公共服务水平的重要抓手。传统的城市治理模式在面对日益复 杂的城市问题和多元化的市民需求时,逐渐显现出效率低下、响应 迟缓等不足。特别是市民在日常生活和工作中遇到的各种问题,如 市政设施损坏、环境脏乱、交通拥堵等,往往需要经过繁琐的流程 才能得到解决,导致市民满意度下降,政府公信力受损。因此,亟 需通过技术手段提升城市治理的智能化水平,提高问题解决的效率 和精准度。 在这一背景下,智慧城市民意速办 在这一背景下,智慧城市民意速办 AI 大模型的开发与应用成 为解决上述问题的关键路径。该项目旨在利用人工智能、大数据、 自然语言处理等前沿技术,构建一个能够快速响应市民诉求、智能 分派任务、实时监测处理进度的综合平台。通过 AI 大模型的介 入,能够实现市民诉求的自动识别和分类,智能匹配最佳解决方 案,并自动分派至相关部门,显著缩短问题处理的周期,提升市民 的满意度和获得感。 项目的核心目标包括以下几个方面:10 积分 | 154 页 | 567.57 KB | 1 月前3
2025面向工程审计行业的DeepSeek大模型应用指南-南京审计大学工程审计学院(45页 WORD).................................................................................. 29 4.8 SPAR 模型:问题导向的审计方法 ........................................................................................... .........................32 5.1 工程审计问题相关法条自动检索................................................................................................. 32 5.1.1 工程审计问题相关法条自动检索概述 ........................... ................................................... 32 5.1.2 工程审计问题相关法条自动检索实现 .............................................................................. 32 5.2 工程项目智慧造价.........................10 积分 | 59 页 | 1.06 MB | 1 月前3
广东省公路服务区管理系统升级及运维项目(22页WORD-)服务资源,完善服务基础平 2 台,拓展服务方式。通过“数字政府”建设运营中心团队力量,提高电子政 务运行维护的质量,节约资金,精简人员,提高服务效率与效能。以用户 为中心,以流程为导向,发现问题、转变服务、改进服务水平和效率,提 高满意度。 按照省交通运输厅对服务区管理及服务区公众服务的要求,结合 2017 年起建设的广东省服务区管理系统项目的基础上,完成系统等保测评二级 备案,满 系统中服 务区信息不完善的问题;优化服务区服务质量日常检查功能,优化系统界 面,根据用户分级分组显示功能页面,解决已建系统的功能分布不清晰的 问题;完成系统从微信公众号系统转成微信小程序系统升级,解决服务区 服务质量日常检查中微信公众号使用的不便利问题;优化服务区服务质量 统计分析功能,解决已建系统在政府监管部门领导层及业主公司上层领导 使用层面功能欠缺问题;增加发布调研问卷任务和汇总统计报告功能,实 环高速、广交 投、江珠、博大、沿江高速、广河共 69 个路段对接服务区视频数据;对 接服务区视频数据,解决已建系统缺少服务区智能监管功能、缺少服务区 公众服务功能、缺少服务区公众投诉建议渠道的问题;接入服务区视频, 方便政府、路段、经营单位、公众查看实时情况;服务区人员和车辆行为 的跟踪,提高服务区的智能监管水平;为公众提供服务区服务功能查询(服 务产品、价格等)、服务区实况(车流、人流、加油排队等)查询,满足公众0 积分 | 22 页 | 188.00 KB | 2 月前3
Deepseek大模型在银行系统的部署方案设计版本管理.........................................................................................116 12.4 问题跟踪.........................................................................................118 13. 方案。当前,许多领先的银行已经在探索大模型的应用场景,例如 智能客服、自动化文档处理、风险预测和个性化推荐等。然而,大 模型在银行系统中的部署仍面临诸多挑战,包括数据安全、模型性 能优化、系统集成和合规性等问题。 为应对这些挑战,本项目旨在设计一种切实可行的 Deepseek 大模型部署方案,确保其能够在银行环境中高效、稳定、安全地运 行。该方案将结合银行的实际业务需求和技术架构,从以下几个方 面 在项目启动前,我们已对多家银行的业务需求和技术现状进行 了深入调研,总结出以下关键问题: - 客户服务场景中,传统客服 系统的响应速度和准确性不足,导致客户满意度下降; - 风险管理 领域,现有模型在复杂金融场景中的预测精度有待提升; - 运营优 化方面,自动化处理能力不足,导致人力成本居高不下。 针对这些问题,Deepseek 大模型的部署将能够显著提升银行 的智能化水平,具体体现在以下几个方面:10 积分 | 181 页 | 526.32 KB | 7 月前3
智慧工业园区数字政府领域大模型底座设计方案(140页 WORD)反馈收集......................................................................................112 5.3.2 问题诊断......................................................................................114 5.3.3 优化措施 引言 在当今数字化时代的浪潮下,工业园区作为经济发展的重要引 擎,其管理和运营模式正面临深刻的变革。传统管理模式在应对复 杂多变的产业环境时,逐渐显现出效率低下、信息孤岛、决策滞后 等一系列问题。为了提升工业园区的综合竞争力,推动智慧园区的 建设,构建一个高效、智能、协同的数字政府领域大模型底座成为 当务之急。该底座不仅是工业园区数字化转型的技术基础,更是实 现数据共享、业务协同和智能决策的核心支撑。 取有价 值的信息和知识。数据分析结果可用于优化园区运营、提升管理效 率和预测未来趋势。 为了确保数据处理层的高效和稳定,还需引入监控和优化机 制,实时监控数据处理的各个环节,及时发现和解决问题,优化系 统性能。 数据采集:多协议支持、高并发处理 数据清洗:去重、格式转换、错误修正、缺失值填补 数据存储:分布式存储系统、高扩展性和灵活性 数据计算:实时计算、批处理、流处理0 积分 | 141 页 | 518.85 KB | 1 月前3
AI知识库数据处理及AI大模型训练设计方案(204页 WORD)键。 在实际操作中,知识库的处理包括数据采集、清洗、标准化、 存储和检索等多个环节,每个环节都存在技术难点和优化空间。例 如,数据采集需要考虑多源异构数据的兼容性问题,数据清洗则需 要处理缺失值、噪声和不一致性等。这些问题的解决方案,直接影 响到最终模型训练的成果。 为了应对上述挑战,本项目旨在设计一套全面的知识库数据处 理及 AI 大模型训练方案,具体包括以下核心内容: 数据 训练、调优和验证,选择合适的模型架构和超参数,确保模型在性 能、准确性和泛化能力上达到最优。质量保证专家负责对项目各个 环节进行质量监控和测试,确保数据处理和模型训练的准确性和稳 定性,制定并执行测试计划,及时发现并解决潜在问题。产品经理 负责与业务方沟通,明确需求并将业务需求转化为技术实现方案, 确保项目输出的成果能够满足业务需求。 项目团队的具体职责分工如下: 项目经理:负责项目的整体规划、进度管理、资源协调和风险 模型训练师:负责模型的训练、调优和验证,选择合适的 模型架构和超参数,确保模型在性能、准确性和泛化能力上达 到最优。 质量保证专家:负责质量监控和测试,制定测试计划,执行测 试用例,及时发现并解决潜在问题。 产品经理:负责与业务方沟通,明确需求并将业务需求转化为 技术实现方案,确保项目输出的成果能够满足业务需求。 通过明确的分工和高效的协作,项目团队将确保数据处理和 AI 模型训练各个环60 积分 | 220 页 | 760.93 KB | 5 月前3
餐饮服务基于DeepSeek AI大模型应用方案(159页 WORD)....................................................................................142 6.2.3 避免类似问题的方法................................................................................................ 化需求。 - 运营效率低下:人工处理订单、库存管理和数据分析不 仅耗时,而且容易出错。 - 营销效果有限:传统的营销方式难以精 准触达目标顾客,导致资源浪费和转化率偏低。 针对这些问题,DeepSeek 大模型的应用能够显著提升餐饮企 业的服务水平和运营效率。该模型能够通过分析海量数据,优化点 餐流程、提供个性化推荐、预测菜品需求,并实现智能化的库存管 理和营销策略。例如,通过分析顾客的历史点餐记录和偏好,系统 制和采购计划。通过深度学习技术,DeepSeek 大模型能够分析历 史销售数据、季节性波动以及市场趋势,为企业提供精准的库存预 测,减少食材浪费,降低运营成本。此外,该模型还能够实时监控 供应链中的各个环节,及时发现潜在问题,确保供应链的高效运 转。 以下是 DeepSeek 大模型在餐饮服务中的应用场景及其对应的 优势: 智能点餐系统:通过分析顾客的饮食偏好,推荐个性化菜品, 提升顾客体验。 库存10 积分 | 169 页 | 451.98 KB | 24 天前3
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