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内容概要：本文详细介绍了人工智能大模型DeepSeek及其在市场监管领域的多种应用场景。首先回顾了人工智能及大模型的发展历程，涵盖不同阶段的特点和技术进步。随后着重介绍了DeepSeek的核心能力和使用方法，包括自然语言处理、风险评估等多个方面的能力。最后列举了DeepSeek在多个具体应用场景中的表现，如企业名称推荐、食品安全检测、信用评级等，并概述了落地实施的具体路径。 适合人群：对人工智能感兴趣的研究人员、政府部门工作人员、希望提升自身业务技术水平的从业者以及想要了解AI技术应用的实际效果的专业人士。 使用场景及目标：适用于市场监管领域的多样化工作任务。例如：为企业提供合法且新颖的名字推荐服务；帮助企业快速找到最新的标准和规则变化，确保运营合规；判断市场行为是否违反公平竞争的原则；通过智能算法提高日常工作的效率与质量；协助执法人员准确高效处理各类违法情况；增强公共监督力度，保证透明度；支持科学决策，为政策制定提供强有力的数据支撑。 阅读建议：由于本报告涉及内容广泛且专业术语较多，建议读者先通读全文以掌握大致脉络，对于感兴趣的部分可以多次深入研读，并结合自身的实践进行理解和应用。同时关注官方更新和技术文档来获得更多细节和支持。此外，对于某些较为复杂的概念或技术，可能还需要额外查阅资料以便更好地理解文中提到的理念和技术背景。

缝纫机是缝制机械行业最基础的设备，被广泛应用于纺织服装领域，我国目前的缝纫机生产技术成熟度已经较高。由于整机企业可以便利地从市场上获得各类配件，也可以实现高效经济的委托加工，进入缝纫机整机行业门槛相对较低，目前我国缝制机械企业较多。据中国缝制机械协会的不完全统计，我国缝制机械行业现有大小零部件生产企业上千家，从业人员约6 万人，其中，年产值超过500 万元且具有一定规模和影响力的企业的约有200 余家。 1790 年，美国木工托马斯•赛特发首先发明了世界上第一台先打洞、后穿线、缝制皮鞋用的单线链式线迹手摇缝纫机。1841 年，法国裁缝B•蒂莫尼耶发明和制造了机针带钩子的链式线迹缝纫机。胜家公

在探讨人工智能在学校安全管理中的应用及风险时，本文详细分析了学校在人防、物防、技防及安全教育方面的现状，并针对人工智能应用所带来的潜在风险提供了应对策略。随着人工智能技术的快速发展，它在教育领域的应用不仅颠覆了传统教育模式，也为学校安全管理带来了重大变革。人工智能通过物联网、云计算等技术，实现了校园安全的智能化管理，使得精准管理和个性化安全教育成为可能。它能够通过大数据分析实现精准定位，为学校提供精准服务，从而构建安全智慧校园。这不仅提高了校园安全管理人员的效率，还为师生员工提供了更加安全、无忧的学习和工作环境。 然而，人工智能技术的应用也并非没有风险。本文指出，学校在安全人防建设方面存在诸多需要强化的地方，如管理人员的配备、安全机构的独立性以及保安人员的招聘渠道等。在物防建设上，学校安全保护的物质实体配置也需进一步完善，尤其是在消防设备方面，需要严格符合国家规范。技防建设方面，虽然大多数学校已安装了视频监控和紧急报警装置，但其规范性和视频资料的保存时间仍需关注。此外，学校安全教育的加强也是重要环节，需要通过多种形式提升学生的安全防范意识。 在人工智能应用于学校安全的风险方面，主要提出了先进科技设备可能引发的消防隐患。随着教学设备的现代化，校园内的线路规划、用电量增加以及设备的安全维护等问题，都有可能影响到校园的消防安全。此外，人工智能设备的故障或不当使用，也可能带来诸如数据安全泄露、隐私侵犯等风险。 针对上述风险，本文提出了一系列应对措施。对于消防隐患，学校需要制定严格的消防规范和应急预案，并定期进行消防演练，以提高师生应对火灾等紧急情况的能力。在数据安全方面，学校应当加强数据保护措施，对敏感信息进行加密处理，并设立严格的访问控制机制，防止数据泄露和滥用。同时，学校还应加强对人工智能设备的定期检查和维护，确保设备稳定运行，减少故障发生概率。在隐私保护方面，应加强人工智能设备的隐私保护设计，限制个人数据的收集和使用范围，并确保数据处理过程的透明度。 人工智能技术为学校安全管理带来便利的同时，也带来了挑战。学校必须全面评估潜在风险，并采取有效措施进行应对，以确保人工智能技术能够安全、有效地服务于学校安全管理工作。通过不断优化和规范人工智能设备和系统的应用，可以最大程度地减少风险，保护师生员工的安全，为构建智慧型、安全型校园环境提供坚实保障。

kmold for ug 智能型高度自动化模具设计软件介绍 kmold for ug 智能型高度自动化模具设计软件是一款基于UG二次开发的智能型高度自动化模具设计平台，旨在解决传统模具设计中智能化和自动化程度低的问题。该软件提供了全3D模具设计系统，智能型高度自动化模具设计平台，可以让设计工程师从事创造性设计，减少设计时间。 该软件的解决方案是基于四大模具设计引擎：基于知识库驱动设计、基于几何体推理设计、基于现有案例推理设计和基于模具设计规则推理设计。这些引擎可以实现智能型高度自动化模具设计，快速完成设计任务。 基于知识库驱动设计引擎可以将设计工程师的设计经验存储为知识库，以后若遇类似结构，可以再次使用该知识库。基于几何体推理设计引擎可以对任意产品进行产品分析，判断产品特征，分析出产品上的斜顶、司筒、滑块、分型线、镶件边缘线、靠破孔、擦破孔、筋位等。在模具设计过程中，如创建斜销头部、滑块头部等节点，kmold将自动给出设计参数。 基于现有案例推理设计引擎可以完成模具设计时，设计工程师可将他的设计存为方案，该方案包括了所有的设计信息，包括模具设计过程、模具部件、大小、数量等。当模具工厂通过kmold进行模具设计达到一定的设计数量，并且存成设计方案时，该模具设计引擎将变得很有效率，同时会链接到知识库管理系统。 基于模具设计规则推理设计引擎提供了大量的节点用于推理相关部件的设计，推理均基于当前的设计环境，并给出相应的设计参数，设计工程师只需确认当前参数是否合适即可。 kmold智能型高度自动化模具设计软件的核心功能包括： * 智能型高度自动化模具设计平台 * 全3D模具设计系统 * 四大模具设计引擎：基于知识库驱动设计、基于几何体推理设计、基于现有案例推理设计和基于模具设计规则推理设计 * 自动化推理设计 * 参数化编辑 * 动画欣赏 kmold智能型高度自动化模具设计软件的优点是： * 提高设计效率 * 降低设计时间 * 提高设计质量 * 实现智能型高度自动化模具设计 * 提供了大量的节点用于推理相关部件的设计 kmold for ug 智能型高度自动化模具设计软件是解决传统模具设计中智能化和自动化程度低的问题的不二之选。

了解所有级别的人工智能（AI）如何出现在最难以想象的普通生活场景中。本书探讨了诸如神经网络，代理，多代理系统，监督学习和无监督学习等主题。这些和其他主题将通过实际示例进行解决，因此您可以使用AI解决方案学习基本概念并将其应用于您自己的项目。 人们倾向于将人工智能视为神秘而与他们日常生活无关的东西。实用人工智能提供简单的解释和实施指示。本书不是专注于理论和过于科学的语言，而是使各级实践者不仅能够学习人工智能，还能实现其实际用途。

湖南师大翟绍军Appinventor移动应用开发课程作业。12个作业分别是：你好猫猫加强版、求最大数、求斐波那契数、求水仙花数、数据排序、素数、调色板、几何图形生成器、课程表、API调用、人工智能应用。 每个作业的aia和word说明文档。欢迎大家下载学习。

在当今的软件开发领域，企业应用集成(EAI)是实现不同系统间通信和数据共享的关键技术之一。传统的集成方法往往复杂且耗时，而基于Spring框架的集成方式则因其轻量级和开发效率高而受到许多开发者的青睐。Spring框架作为一个开源的Java平台，它提供了一系列功能，可以大大简化企业级应用的开发。 随着人工智能技术的发展，将AI技术与Spring框架相结合，形成所谓的SpringAI，为开发人员提供了一种新思路。SpringAI利用Spring框架的灵活性和扩展性，结合人工智能技术，从而创建出智能化的业务系统。其中，RAG系统作为SpringAI的一部分，它代表的是一个响应式和适应性强的系统架构，它能够在不断变化的环境中自我调节和优化。 SpringAI的RAG系统不仅仅是一个简单的应用集成解决方案，它通过响应式编程模型和AI算法，实现了对数据流的实时处理和智能决策支持。这使得它在与各种基于Spring体系的业务系统集成时，能够提供更加灵活和高效的服务。例如，在一个电子商务平台中，RAG系统可以实时分析用户的购物行为，预测用户需求，并调整推荐系统，从而提升用户体验和销售效率。 RAG系统的无缝集成能力，来源于它对Spring核心特性的利用，比如依赖注入、面向切面编程(AOP)和声明式事务管理等。这些特性使得RAG系统能够轻松地与现有的业务系统连接，并且提供一致的编程模型和开发体验。此外，RAG系统的集成不局限于传统的服务间通信，它还包括数据集成、消息传递、事件驱动架构等多个方面，从而为构建复杂的系统集成提供了全方位的解决方案。 在标签方面，“人工智能”和“deepseek”这两个词汇暗示了RAG系统在实现智能化服务时，可能采用了深度学习等先进的机器学习技术。深度学习是人工智能研究领域的一个热点，它通过构建多层的神经网络模型，能够从大数据中学习复杂的模式和关系。RAG系统可能利用深度学习进行自然语言处理、图像识别、预测分析等任务，以此来提高系统的智能化水平和业务价值。 基于SpringAI的RAG系统展现了将传统的Spring框架优势与现代AI技术相结合的潜力，为开发人员提供了一种全新的、智能化的企业应用集成方式。通过RAG系统，企业可以在保证业务连续性和系统稳定性的同时，快速适应市场变化和业务需求的演进。

基于spring-ai框架实现的RAG增强检索，及ai对话demo后端服务源码。 Demo中演示了，根据本地客户宠物的洗澡剪毛记录，和剪毛和洗澡间隔规则，询问ai,哪些宠物应该剪毛或洗澡了。 运行前准备工作： 1.Java运行环境：openjdk22 2.安装ollama 3.pull大模型nomic-embed-text，wangshenzhi/llama3-8b-chinese-chat-ollama-q4 详细运行步骤，请参考以下文章：https://blog.csdn.net/weixin_42545951/article/details/140129688

在科技不断进步的当下，智能化产品越来越多地出现在我们的生活中，尤其在辅助交流这一领域，各种新技术的应用极大地方便了人们的生活。最近，由《低功耗便携智能翻译手套系统.pdf》所介绍的创新产品——低功耗便携智能翻译手套，就将目光聚焦在了聋哑人士与普通人群之间的交流上，通过运用先进的传感器技术和智能算法，为他们提供了一种全新的沟通方式。 该翻译手套系统的设计包含两大重要部分：硬件端的数据采集与处理，以及软件端的手势识别与翻译。 在硬件部分，手套采用了STM32微处理器作为主控制器，它负责指挥传感器收集数据，并进行初步的处理。其中，弯曲传感器用于捕捉手指的弯曲状态，接触式传感器则能感知手部的接触动作，而陀螺仪则负责提供手势的空间姿态信息。这些传感器生成的数据被转化为数字信号后，通过数据融合和滤波技术进一步优化，最终通过Wi-Fi发送至识别端。 软件端的处理工作由高性能的Cortex-A53处理器承担，负责解析和匹配用户的手势。在这一过程中，动态时间规整算法起到了至关重要的作用。该算法通过动态规划技术比较输入手势序列与预设的手势模板库，寻找两者之间的最佳时间对应关系，从而实现精确的手势识别。通过矩阵网格计算欧式距离，找到总距离最小的匹配路径，确保手势识别的准确无误。 最终，识别出的文字信息将通过Wi-Fi传回数据端，在OLED屏幕上显示，并通过集成的XFC5152语音合成模块转换为语音。XFC5152模块支持多语言文本到语音的转换，使得用户能够听到清晰的手语翻译结果。 从硬件角度来看，Flex4.5弯曲传感器的引入将手指的弯曲动作准确地转化为可量化的电压变化，使得手势的微小变化也能被捕捉。而MPU9250传感器则提供了全面的手势三维姿态信息，包括加速度、角速度和磁场数据，从而极大地增强了手势识别的准确性和稳定性。 整套系统的创新之处不仅在于其技术的先进性，更在于其设计的便携性和低功耗特性。在智能设备普遍面临续航问题的当下，这款手套通过精心设计的硬件和软件配合，以及对功耗的有效控制，确保了用户长时间的无障碍交流。 这款智能翻译手套不仅仅是一个科技产品，它更是一种社会关怀的体现。通过提供一种新颖的沟通方式，它帮助聋哑人士跨越语言和沟通的障碍，与外界建立更紧密的联系。科技的力量在这里得到了充分的展示，它不仅提升了人们的生活质量，更为构建一个无障碍的社会环境提供了可能。未来，随着技术的进一步发展和完善，我们可以期待这样的智能设备能够更加普及，让每个人都能享受到无障碍沟通带来的便利。