DeepSeek培训课件-清华大学-DeepSeekJ用场景智能化应用白皮书.pptx

DeepSeekJ用场景智能化应用白皮书

兰德适普

landship

2025.2

01DeepSeek基本原理

02DeepSeekJ事应用优势

03DeepSeekJ用场景分析

DeepSeek应用方案

DeepSeekJ事应用的挑战与展望

兰德适普研究计划

目录CONTENTS

04

05

06

DeepSeek采用独特的“思维链”推理架构，通过模拟人类思维过程，将复杂问题分解为一系列逻辑推理步骤，逐步推导出解决方案，使AI决策过程更接近人类思维模式，提高决策的准确性和可解释性。

该架构能够有效处理长文本和复杂逻辑推理任务，例如在J事战略规划中，可对大量情报信息进行深度分析，推导出合理的作战方案，为J事指挥官提供精准决策支持。

DeepSeek基于大规模预训练模型，通过在海量数据上进行无监督学习，学习语言和知识的通用表示，具备强大的语言理解和生成能力，可快速适应不同J事领域任务，如情报分析、作战指

令生成等。

预训练模型的参数量巨大，使其能够捕捉到数据中的细微模式和复杂关系，为J事应用提供更精准、更全面的知识支持，例如在目标识别中，可更准确地识别出不同类型的J事目标。

DeepSeek具备高效的数据处理能力，能够快速处理和分析来自不同传感器和数据源的海量J事数据，如卫星图像、雷达信号、通信情报等，提取出有价值的信息和特征。

通过先进的特征提取算法，将原始数据转化为对J事决策有用的知识，为后续的分析和推理提供坚实基础，例如从卫星图像中提取出J事设施的位置、规模等关键信息。

基于“思维链”的推理架构

大规模预训练模型的应用

数据处理与特征提取

DeepSeek能够融合多种模态的数据，如文本、图像、语音等，

实现更全面、更准确的J事信息感知和理解，例如在战场态势感知中，可同时分析图像中的目标信息和语音中的指挥指令，提供更精准的态势评估。

多模态融合能力使其能够更好地应对复杂多变的J事环境，提高J事决策的准确性和可靠性，为事行动提供更有力的支持。

DeepSeek具备持续学习的能力，能够根据新的J事数据和战场情况不断更新和优化自身的模型参数，保持对必威体育精装版J事动态的敏感性和适应性。

这种自我优化机制使其能够随着时问的推移不断提升性能，更好地满足J事任务的需求，例如在长期的J事部署中，可根据

战场变化自动调整作战策略。

DeepSeek在保持高性能的同时，大幅降低了训练和部署成本，使其在J事领域具有更高的性价比，可广泛应用于J事装备和作战系统中，提升军队的整体智能化水平。

与国际竞品相比，DeepSook的训练成本降低了数倍，这使得J事单位能够以更少的资源投入，获得更强大的Al技术支持.加速J事智能化转型。

高性能与低成本的结合强大的多模态融合能力持续学习与自我优化

与传统J事技术的融合

与J事通信系统的融合与J事侦察设备的协同与J事指挥系统的集成

DeepSeek能够与卫星、雷达、无人机

等J事侦察设备协同工作，对侦察数据进行深度分析和挖掘，提高侦察效率和精度，例如对卫星图像进行目标识别和

分类，快速发现潜在威胁。

通过与侦察设备的实时数据交互，

DeepSeek可为侦察设备提供更智能的

任务规划和目标指示，提升侦察设备的作战效能。

DeepSeek可与J事通信系统深度融

合，实现信息的快速传递和高效处理，

提高J事指挥的实时性和准确性，例如

在作战中，可实时接收和分析通信情

报，为指挥官提供即时决策支持。

通过优化通信协议和数据传输方式，

DeepSeek能够确保J事通信的稳定性

和安全性，保障J事行动的顺利进行。

DeepSeek可无缝集成到J事指挥系统中，

为指挥决策提供智能化辅助，帮助指挥官快

速制定作战计划、评估作战效果和调整作战

策略，例如根据实时战场态势生成多种作战方案供指挥官选择。

通过与指挥系统的深度集成，DeepSeek能

够实现J事指挥的自动化和智能化，提高军

事指挥的效率和科学性。

03

DeepSeek基本原理

DeepSeekJ事应用优势

DeepSeekJ用场景分析

DeepSeek应用方案

DeepSeekJ事应用的挑战与展望

兰德适普研究计划

目录CONTENTS

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02

03

DeepSeek能够实时收集和整合来自各种传感器和侦