2024 年是大模型深入赋能千行百业，融入实体经济，助力科技创新的一年。截 至今年5 月，我国国产大模型的数量已经超过300 个，预示着大模型在各行业 场景的创新应用和深度拓展，对培育新质生产力、高水平赋能新型工业化、推动 高质量发展发挥了重要作用。今年，国务院政府工作报告首次提出“人工智能+” 行动以来，全国各地进一步加速大模型技术与产业的落地融合。 《2024 大模型典型示范应用案例集》（以下简称《案例集》）自4 月启动征集以来， 得到社会广泛关注。收到申报案例数百个，经专家组全面评估，最终遴选出99 个优秀案例，其中45 个“行业赋能”、46 个“智能应用”、8 个“生态服务”， 覆盖新型工业化、能源、医疗、政务等重要应用场景，涵盖天文、农业、化学等 科学领域，以及智能数据标注、大模型评测、云边异构融合服务等创新平台。

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"parking:大数据智慧停车管理平台"是一个利用现代信息技术，特别是大数据分析技术，对城市停车资源进行高效管理和优化的应用系统。这个平台旨在解决城市停车难、找车难的问题，提高停车场的运营效率和服务质量，同时也为城市交通规划提供数据支持。 大数据在智慧停车管理平台中的应用主要体现在以下几个方面： 1. 数据收集：平台通过物联网设备，如感应器、摄像头等，实时收集停车场的车位状态、车辆进出信息、停车时间等大量数据。这些数据是平台运行的基础，也是进行后续分析的关键。 2. 实时监控：基于大数据的实时处理能力，平台能够迅速反映出各个停车场的实时状况，帮助车主快速找到空闲车位，减少寻找车位的时间，降低交通拥堵。 3. 预测分析：通过对历史数据的深度学习和预测模型构建，平台可以预测未来的停车需求，指导停车场的动态定价策略，以及合理调配车位资源。 4. 智能导航：结合GPS定位和地图服务，平台能够为车主提供最优路径规划，引导他们快速到达最近的空闲停车位。 5. 信息化服务：通过手机应用程序，车主可以远程预订车位、在线支付停车费，享受便捷的停车体验。同时，平台也便于管理者统计分析用户行为，提升服务质量。 6. 决策支持：大数据分析结果可为城市交通规划者提供决策依据，例如，识别高需求区域，规划新的停车场建设，或者优化现有停车场的布局和运营策略。 7. 安全保障：通过大数据分析异常停车行为，如长时间未移动的车辆，可能的非法占用或盗窃风险，平台能及时预警，提升停车场的安全管理。 8. 绿色环保：通过优化停车流程，减少汽车怠速排放，有助于改善城市环境，实现绿色交通。 "Parking-gh-pages"可能是指该平台的GitHub页面，用于发布项目文档、源代码或更新日志。开发者和用户可以通过这个页面了解项目的最新进展，参与讨论或贡献代码。 "parking:大数据智慧停车管理平台"是一个利用大数据技术实现智能化停车管理的解决方案，它整合了物联网、数据分析、云计算等多种先进技术，致力于打造一个高效、便捷、智能的城市停车生态系统。

在大数据时代背景下，强智科技推出的“智慧校园一体化平台”的创新应用旨在通过深度整合校园内外的数据资源，实现教育资源的优化配置和高效管理。该解决方案融合了大数据分析、云计算、物联网等前沿技术，构建了一个覆盖教学、管理、服务等多个维度的智慧教育生态系统。该平台的核心在于其数据集成与分析能力，它能够实时收集和处理学生信息、课程安排、成绩统计、图书馆借阅、宿舍管理、财务缴费等海量数据，为学校管理层提供决策支持。通过智能分析和预测，平台能够帮助教育工作者洞察学生行为模式，优化课程设计，提升教学质量，同时也为学生个性化学习路径的制定提供依据。此外，该平台还提供了一套完善的安全体系，确保数据的安全性和隐私性。在用户体验方面，它通过友好的界面设计和便捷的操作流程，极大地提高了师生和家长的使用满意度。总体而言，强智科技的“智慧校园一体化平台”不仅推动了校园管理的现代化和信息化，还为校园内的每一位成员创造了更加智能化、个性化的学习与生活环境，是大数据时代下教育信息化的重要创新应用。问问助手:学霸机器人重新回答||

MedSAM 分割一切大模型，代码介绍或者项目介绍参考专栏： https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12683968.html

利用LangChain和ChatGLM-6B系列模型制作的Webui, 提供基于本地知识的大模型应用. 目前支持上传 txt、docx、md、pdf等文本格式文件, 提供包括ChatGLM-6B系列、Belle系列等模型文件以及GanymedeNil/text2vec-large-chinese、nghuyong/ernie-3.0-base-zh、nghuyong/ernie-3.0-nano-zh等Embedding 提供ModelScope版本和HuggingFace版本. 需要Python>=3.8.1 目前热门的中文embeddding模型都支持, 非常适合用于做企业企业二开

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我们提出了一个模型，其中中微子质量以三个循环的顺序生成，而中微子双β衰减发生在一个循环。 因此，即使中微子质量非常小，我们也可以在未来的实验中观察到大的中微子双β衰变。 该模型从中微子数据中接收到强约束，并且轻子味违反了衰变，从而大大减少了自由参数的数量。 我们的模型还开辟了在TeV体制之下拥有多个新标量的可能性，可以在对撞机实验中进行探索。 此外，我们的模型还具有不间断的Z 2对称性，这使我们能够确定可行的暗物质候选者。

交通大模型与时序大模型是现代信息技术在交通物流领域中的重要应用，特别是在人工智能技术的推动下，这些模型已经成为解决复杂交通问题的有效工具。本开源代码集合提供了相关算法和实现细节，帮助开发者理解和构建自己的交通预测与优化系统。 交通大模型通常涵盖了城市交通系统的各个方面，包括公共交通、私人车辆、行人流动等，通过集成大量的数据源（如GPS轨迹、交通监控、公交刷卡数据等）来构建一个全面的交通网络模型。这种模型能够模拟交通流的动态变化，分析交通拥堵的原因，预测未来交通状态，并为交通规划和管理提供决策支持。 时序大模型则专注于时间序列数据分析，尤其适用于处理具有明显时间依赖性的交通数据。它利用深度学习技术，如LSTM（长短期记忆网络）或Transformer架构，对历史交通流量进行建模，然后对未来时刻的交通状态进行预测。这样的模型对于实时交通流量预测、出行需求估计、交通信号控制优化等方面有着显著优势。 在压缩包文件中，"交通大模型"可能包含以下内容： 1. 数据预处理模块：用于清洗和格式化原始交通数据，如处理缺失值、异常值，将不同数据源的数据统一。 2. 网络结构定义：可能包括基于深度学习的模型代码，如LSTM或Transformer的实现，用于学习交通流的时空模式。 3. 训练与评估脚本：用于训练模型、调整参数、评估模型性能，可能包含交叉验证和性能指标计算。 4. 应用示例：展示如何将训练好的模型应用于实际交通问题，如交通流量预测、拥堵识别等。 5. 结果可视化：可能有代码帮助用户理解模型预测结果，如绘制交通流量图或热力图。 通过研究和实践这些开源代码，开发者可以深入理解交通模型的工作原理，学习如何处理大规模交通数据，以及如何构建和优化时序预测模型。这对于交通领域的研究者、数据科学家以及希望改善城市交通状况的工程师来说，都是极其宝贵的资源。同时，这也是推动人工智能在交通物流领域落地应用的重要一步，有助于提升城市交通效率，减少拥堵，提高市民出行体验。