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Deepseek大模型在银行系统的部署方案设计

本项目旨在将Deepseek大模型部署于银行系统,以提升银行在客户服务、风险控制、数据分析等方面的智能化水平。项目范围涵盖从需求分析、模型部署到系统集成及后期维护的全流程。具体包括以下几个方面:首先,针对银行系统的实际需求,进行Deepseek大模型的定制化调优,确保模型在金融领域的准确性和高效性;其次,设计并实施模型的部署方案,包括硬件资源配置、软件环境搭建以及模型参数优化,确保模型能够稳定、高效地运行;第三,完成与银行现有系统的无缝集成,确保数据流的顺畅和安全性,同时开发相应的API接口,便于其他系统调用;第四,建立完善的监控和维护机制,及时发现并解决模型运行中的问题,确保系统的长期稳定运行。

  • 2025-03-10
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清华大学 《DeepSeek赋能家庭教育》正文89页PPT电子版

定义:AI家庭教育是以人工智能技术为核心支撑,家长、孩子与智能工具共同参与的教育生态系统。它不是取代 家长的角色,而是通过多方协同,为家庭教育带来新的可能性。

  • 2025-03-10
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《财务领域“AI+”:DeepSeek驱动下的财务创新》报告

随着DeepSeek等大模型技术的突破,"财务+IT+DT+AI"深度融合的新纪元已经到来。千亿级参数智能体与财务的深度融合,将使财务工作实现全流程自动化处理,多智能体协同工作流在复杂财务场景中展现出极高效率。这不仅是生产力的解放,更重要的是为企业带来数据深度洞察、智能决策生成和风险管控能力的全面提升。

  • 2025-03-10
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Manus AI智能体实践与测评

AGI的理念源于对机器能像人类一样执行任何智力任务的追求,其历史可分为几个关键阶段。早期探索与乐观估计(1950年代-1960年代)

  • 2025-03-10
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云南电网杨鹏辉等|参数不对称配电网高阻接地故障感知与辨识方法

针对配电网高阻接地故障时故障感知与辨识存在的难题,提出了基于阻尼率变化量的参数不对称配电网高阻接地故障感知方法,通过有源逆变装置主动短时调控零序电压,根据故障前后系统阻尼率变化量大小判断故障是否发生。在实现高阻接地故障灵敏感知的基础上,进一步提出了基于系统零序等值导纳相角变化特征的故障类型辨识方法,主动改变零序电压幅值调控系数,依据不同接地方式下的导纳相角变化轨迹,实现瞬时性和永久性接地故障类型的准确辨识。仿真分析表明:所提方法适用于三相参数不对称配电网,在不同运行方式下均能实现低、高阻接地故障的感知与辨识,抗过渡电阻能力强,具有较强的适用性。

  • 2025-03-10
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低温阀门技术协议(模板)

4.1 通用要求 4.1.1 本技术协议适用于低温条件下使用的碳钢和不锈钢闸阀、截止阀、止回阀、蝶阀、球阀,使用介质为乙烯、丙烯等。 4.1.2 发到现场的阀门应是装配完整、性能良好的阀门,买方不需要再进行其它工作就可直接使用。 4.1.3 带有轴承和齿轮传动的阀门,装配前应充装足够的润滑油,并将采用的润滑油物理性能和牌号告知买方。 4.1.4 低温阀门应适用XX地区的气候环境影响,除易损件外,阀门的设计使用寿命不低于15年。 4.1.5 采购订单中闸阀执行机构为蜗轮蜗杆的,表示阀门为伞齿轮驱动。带齿轮箱的阀门,齿轮箱应完全封闭全天候的,并填充超过二分之一箱体体积的润滑油,保证操作顺畅。所有带有齿轮箱操作的阀门,都应配有防尘罩保护露出的阀杆。

  • 2025-03-10
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中服云工业物联网平台集团版简介

中服云深耕工业物联网多年,拥有丰富且功能强大的多个版本物联网平台,包括集团版、企业版、基础版、设备版、孪生版,旨在满足不同规模企业、不同应用场景的多样化需求。 其中集团版专为集团型企业打造,包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统,旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台,整合各工厂的生产、设备数据和资源,打造集团统一的工业操作系统底座,为集团提供统一的管理视角和决策依据,提升集团整体运营效率和协同效应。

  • 2025-03-10
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中服云工业物联网平台企业版简介

中服云工业物联网平台企业版面向中大规模企业,提供海量设备的数据采集,数据建模分析,主要包含8大能力:数据采集与控制、基础物联组件集、快速开发工具集、数据集管理、数据处理与分析、平台配置管理、手机端小程序、二次开发接口。是集开发、运行支撑、快速组装应用、数据调试仿真于一体的数据自动获取、数据建模分析、数据展示平台。是设备数字化与业务系统深度融合纽带,是数智化转型必不可少的基础设施。是业界领先的工业物联网平台。

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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