deepseek实战应用场景说明
时间: 2025-02-05 12:05:18 浏览: 252
### DeepSeek 实战应用场景实例及说明
#### 港口船舶调度优化
在港口运营中,高效的船舶调度对于提高整体运作效率至关重要。通过采用 DeepSeek R1 技术,可以实现这一目标[^2]。
具体而言,在数据收集阶段,系统会获取有关船只到达时间、货物装载量以及码头设施状态的信息。这些原始数据经过清洗和转换后被输入至预先构建好的神经网络架构内用于训练目的;在此过程中,算法不断调整参数直至达到最优解为止。最终形成的预测模型能够准确估计每艘船的最佳停靠位置及其服务顺序,进而减少等待时间和资源浪费现象的发生。
为了验证所提方案的有效性,研究者们还进行了多次仿真实验对比分析——结果显示引入该 AI 驱动方法之后确实带来了显著效益改进:平均泊位利用率提高了约 15%,而总周转周期则缩短近两成之多。
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
# 加载并预处理数据集
data = pd.read_csv('port_operations.csv')
X = data.drop(columns=['optimal_berth'])
y = data['optimal_berth']
# 划分训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 构建简单的全连接神经网络
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(len(X.columns),)),
Dropout(0.5),
Dense(32, activation='relu'),
Dropout(0.5),
Dense(1)
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='mean_squared_error')
# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train,
epochs=50,
batch_size=32,
validation_data=(X_test, y_test))
```
此案例不仅证明了 DeepSeek 在特定行业内的强大适用性和潜力,同时也为其他领域提供了宝贵的经验借鉴机会。随着越来越多的企业意识到人工智能所带来的价值所在,预计未来会有更多创新性的解决方案涌现出来以满足不同业务需求。
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