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　　博士创新站针对供水专业术语识别不准的问题，优化Transformer架构，构建涵盖客服对话、用水数据、舆情文本等信息的150万条供水行业语料库，对DeepSeek大模型进行微调，使专业术语识别准确率从65%提升至92%。针对多源数据“孤岛”问题，开发多模态融合算法，打通用户用水数据、客服数据、舆情数据的交互壁垒。针对智能决策算法粗糙的问题，引入随机森林算法，改进漏损预测模型，将误差从20%降至8%，并优化舆情分类模型，使负面舆情识别滞后从4小时缩短至15分钟。

　　在技术层面，智能客服系统夜间应答率达92%，工单处理时效提升40%，漏损预测模型助力供水企业年减少水资源浪费损失15万元，相关成果被纳入保定市“数字赋能民生”示范项目。在标准与人才层面，双方联合保定市水务协会形成《供水行业智能客服技术规范（试行）》，填补本地行业标准空白，并累计培训企业技术骨干与高校实习学生，为地方产业储备人才。在地区产业层面，项目带动2家本地IT企业参与配套开发，推动保定供水行业智能化自主率从20%提升至35%。