大模型安全关键词库与安全测试题库是当前人工智能领域中为了确保技术发展与应用安全而特别设计的工具，旨在通过关键词的过滤与安全问题的测试来预防和减少可能的风险和漏洞。大模型评估采集表则是在进行模型安全评估时所使用的数据收集表格，它帮助相关人员按照既定标准对大模型进行全面的评估。大模型备案信息采集表和备案表模板是用于大模型开发者在向监管机构进行备案时需要提交的信息与文件，确保了大模型开发的合规性。 网信办监督检查是国家网络信息办公室对互联网信息服务相关活动进行的监管活动，这包括但不限于人工智能领域的技术开发与应用。通过这样的监管，可以确保大模型的应用符合国家的法律法规，保障网络空间的安全和用户权益。 AI种类的多样性是目前人工智能发展的重要特征之一。从简单的机器学习算法到复杂的深度学习网络，再到强大的大模型，不同种类的AI在处理信息、学习能力以及应用场景上各有千秋。随着技术的进步，AI的种类还在持续扩展，例如生成对抗网络（GANs）、强化学习模型等。 法律法规是人工智能发展的框架和指南。无论是数据隐私保护、算法歧视、知识产权，还是人工智能伦理，都需要相应的法律法规来规范。目前，众多国家和国际组织都在积极制定和完善与人工智能相关的法律法规，以适应快速发展的技术现状，并对未来可能出现的问题做出预防。 在上述领域中，开发者和企业需要不断关注最新的监管动态和技术进展，以确保其产品和服务的安全合规，同时也能够在合法范围内实现技术的最大潜力。为此，各类大模型相关的安全措施和备案流程就变得尤为重要，它们是推动人工智能技术健康发展的重要保障。

在当前的数字化时代，大模型备案以及安全评估测试对于技术发展和网络环境的维护具有至关重要的作用。本篇文章将详细探讨大模型备案中的安全评估测试题设计、生成内容测试题、应拒答及非拒答测试题的设置，以及如何通过拦截关键词来保障内容安全。 大模型备案安全评估测试题的设计需要全面覆盖模型的应用场景和潜在风险。由于大模型通常具有高度复杂的算法结构，其处理和生成的内容涉及广泛的知识领域和语言表达方式，因此设计测试题时必须充分考虑这些特性。生成内容测试题的4000+条目，是通过精心编排各类问题来验证模型输出的准确性和合理性，既包括常识性问题，也涵盖专业性较强的内容，能够全面测试模型在不同领域中的表现。 应拒答1000条测试题的设计目的是为了确保大模型不会输出任何敏感、不当或有潜在危害的内容。这类问题通常涉及暴力、色情、仇恨言论、虚假信息等，需要模型能够识别并拒绝生成此类内容。这样的测试题对于训练模型在面对现实世界中各种情况时能够做出正确判断，是至关重要的。 非拒答1000条测试题则更偏向于模型的正常功能测试。这些问题关注模型在提供信息、解决问题以及执行命令时的能力。测试这些内容旨在确保模型能够在不涉及敏感或不当内容的情况下，提供准确、有用的信息和服务，体现了模型的实用性和效率。 此外，拦截关键词10000+的设置是大模型安全评估中至关重要的一环。这些关键词主要涵盖了可能触发不当内容生成的词汇或短语，比如特定的不文明用语、有争议的话题标签、网络热词中的敏感词汇等。通过这种机制，可以在模型输出前对其进行过滤，有效防止可能引起争议或不适的内容传播。拦截关键词列表的广泛性和实时更新性是确保大模型安全运行的基础。 在实际操作中，安全评估测试并非一次性的过程，而是需要定期进行更新和维护，以适应不断变化的网络环境和用户需求。对于大模型开发者而言，这既是一项技术挑战，也是对社会责任的考验。因此，大模型备案和安全评估测试不仅关乎技术本身，更关乎企业和社会的道德伦理标准。 为了确保测试的全面性和有效性，相关工作者需具备专业的知识结构和敏锐的判断力。他们需要对不同文化和语境下的内容含义有深刻理解，对法律法规和行业标准有充分掌握，从而设计出合理的测试题和关键词库。在测试过程中，还需要结合专家评审、用户反馈以及自动化工具等多方面的手段，以达到最佳的评估效果。 大模型备案和安全评估测试是确保技术进步不偏离社会价值观，同时保障用户权益和网络环境安全的重要环节。通过对生成内容、应拒答和非拒答测试题的广泛设计，以及对拦截关键词的严格管理，可以有效提升大模型的安全性和可靠性，为用户提供更加优质和安全的服务。

机器人移动履约系统：基于充电换电策略的仓储物流中机器人运作效果评估及半开放网络与排队论的运用研究,"基于机器人移动履约系统的仓储物流评估：充电策略与半开放网络下的效率优化", 机器人移动履约系统 评估仓储物流中机器人运作效果，考虑充电和电策略 我复现了这篇lunwen 关键词: 排队论 闭合网络 半开放网络 仓储物流 机器人移动履行系统 ,关键词：机器人移动履约系统；排队论；仓储物流；充电策略；换电策略；闭合网络；半开放网络。,《机器人移动履约系统评估与优化策略》 随着现代科技的飞速发展，仓储物流行业正在经历一场深刻的变革。机器人移动履约系统作为其中的重要组成部分，正逐渐替代传统的手动和半自动物流操作，为行业带来高效、准确和低成本的解决方案。该系统的运作依赖于精确的算法和策略来管理机器人在仓库内的移动、定位、货物抓取和运输等任务。其中，充电换电策略是确保机器人在长时间运行中不会因电量耗尽而停止工作的重要管理策略，直接关系到机器人移动履约系统的效率和可靠性。 充电换电策略的设计和实施需要考虑多方面因素，如机器人的工作周期、仓库空间布局、工作任务的紧急程度以及能耗等。合理的充电策略可以最大限度地减少机器人的闲置时间，同时确保在高需求时段有足够的机器人完成任务。换电策略则更加关注于当电池电量不足时，能迅速更换电池以继续完成任务，保证物流的连续性和效率。 除了充电换电策略，半开放网络与排队论在机器人移动履约系统中的应用也是提高仓储物流效率的关键。半开放网络是指在特定条件下，系统可以接受外部任务输入，并且在资源允许的情况下完成这些任务。排队论是研究等待行列和资源分配的数学理论，它能够帮助我们更好地理解在特定任务到达率和处理率下系统的行为和性能，指导我们在复杂仓储环境下进行有效的资源规划和调度。 在评估机器人移动履约系统的过程中，研究者们通常会建立相应的数学模型，运用排队论和网络理论来模拟和分析机器人的运作情况。通过这些模型，可以预测系统在不同工作负载和策略下的性能表现，从而找到最佳的机器人运作模式和充电换电方案。此外，通过评估，可以发现现有系统中存在的瓶颈和不足，为系统的优化和升级提供理论依据。 机器人移动履约系统在仓储物流中的应用是一个复杂的系统工程，需要综合考虑多种因素和策略。充电换电策略、排队论和网络理论的应用对于优化系统性能至关重要。通过这些方法的应用，可以极大地提升机器人的工作效率，降低运营成本，增强仓储物流行业的竞争力。

机械臂技术在自动化和机器人领域占据重要地位，它们能够执行多样化的任务，从简单的抓取和放置到复杂的操作。在本文件内容中，涉及机械臂的关键技术领域，即使用强化学习中的PPO（Proximal Policy Optimization）算法进行轨迹规划，并在仿真环境中对机械臂进行训练和评估。同时，CR5避障夹爪作为机械臂的一个组成部分，展示了在执行任务时具备避障能力的重要性。 PPO算法是一种先进的强化学习方法，旨在提高策略的稳定性和性能。在机械臂的轨迹规划中，PPO算法通过优化决策策略来指导机械臂的运动，以便更有效地完成任务。轨迹规划是机器人学中一个核心问题，它涉及到规划出一条从起点到终点的路径，同时考虑到机械臂的动力学限制和可能的障碍物。一个良好的轨迹规划算法能够确保机械臂运动的连贯性、稳定性和避障能力。 仿真训练评估是验证机械臂算法性能的一个重要步骤，它可以模拟机械臂在真实世界中的操作，并对策略进行细致的调整。这种训练方式可以在不损耗实际硬件的前提下，进行大量的试错和优化，这对于开发复杂的机械臂系统尤其重要。 CR5避障夹爪作为机械臂的末端执行器之一，它的设计必须能够适应不同的任务环境。避障功能是评估一个机械臂系统是否先进的重要指标，因为它涉及到机械臂在执行任务时对外界环境变化的反应能力。避障夹爪的加入，无疑增强了机械臂在复杂环境中的适应性和安全性。 文件内容中还包含了“简介.txt”，这可能是对整个项目的概述，提供项目背景、目标、关键技术和预期成果等基本信息。而“DRL_Motion_Planning-master”部分则可能是包含项目主要代码、算法实现和相关文档的文件夹。在“机械臂_PPO算法_轨迹规划_仿真训练评估_CR5避障夹爪”文件中，可能是对整个项目的详细说明，包含仿真实验的设置、测试结果和分析等。 从这些信息可以看出，整个项目是一个高度集成的研究工作，它不仅关注算法的理论研究，也关注实际应用中可能遇到的工程问题。在自动化领域，这样的研究有助于推动机器人技术的发展，特别是在工业自动化、医疗、太空探索等领域。 此文件内容涉及了机械臂设计与控制的关键技术，以及如何通过先进的算法和仿真技术来提高机械臂性能。通过PPO算法优化轨迹规划，结合避障夹爪的设计，整个项目展示了机械臂技术在多个层面的进步，并提供了一个评估和优化机械臂系统的全面框架。

2025年中国人工智能计算力发展评估报告-浪潮信息-45页.pdf

内容概要：本文详细介绍了利用Matlab和ATP（Alternative Transients Program）进行10kV、35kV电力线路的防雷仿真建模方法及其应用场景。主要内容涵盖直击雷和感应雷的耐雷水平计算、雷击跳闸率仿真、以及基于风险评估的差异化防雷治理方案。文中强调了关键参数如土壤电阻率、雷电流波形参数、地形系数等对仿真精度的影响，并提供了具体的代码实例来解释这些参数的设置方法。此外，还讨论了常见的仿真陷阱，如绝缘子闪络判据的正确设置。 适用人群：从事电力系统保护与控制领域的工程师和技术人员，尤其是关注中压输电线路防雷设计的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要对10kV、35kV电力线路进行雷击风险评估和防雷措施优化的企业和机构。主要目标是提高电力系统的可靠性和安全性，降低雷击引起的故障率，同时确保防雷设计方案既经济又有效。 其他说明：文章不仅提供了理论指导，还结合实际案例展示了如何避免常见错误，确保仿真的准确性。对于希望深入了解电力线路防雷设计的技术人员来说，这是一份极具实用价值的参考资料。

Nessus是一款流行的漏洞扫描工具，它不仅可以对网络潜在的安全风险进行扫描，还能够提供详细的报告，帮助用户管理和修补发现的安全漏洞。Nessus的用户界面友好，功能强大，而且它是开源的，受到了信息安全界的广泛支持。与昂贵的商业漏洞扫描工具相比，Nessus在性能上并不逊色，而且它还支持快速的漏洞发现到修补的流程。 Nessus利用通用漏洞披露的机构体系，促进了安全工具之间的交联连接，这意味着它可以与其他安全工具协同工作，提供更加全面的安全防护方案。Nessus的管理是通过Nessus攻击脚本语言（NASL）来实现的，这种语言允许安全专家用简单的脚本语言来描述攻击，从而创建自定义的扫描策略。 Nessus可以在多种操作系统上运行，包括Linux、Unix和FreeBSD系统。尽管其核心扫描服务基于Unix系统，但是Nessus不仅可以扫描Unix系统，还支持包括Windows系统在内的多种操作系统的漏洞扫描。NASL描述语言能够处理各种不同操作系统的安全漏洞，使得Nessus即便在纯Windows环境下的性能也不打折扣。 安装Nessus的过程相对简单，尽管文档中提到由于OCR扫描技术原因，可能有识别错误或遗漏，但大体上可以理解为，Nessus的安装和配置应该不会给用户带来太大的困难。一旦安装成功，用户就可以使用Nessus工具进行漏洞扫描，发现系统中的安全问题。 Nessus的具体使用方法包括运行系统扫描，配置扫描，以及如何管理扫描产生的大量数据。由于扫描过程中开放式连接会消耗服务器的内存，可能会影响到整个网络的运行，因此在企业环境中使用Nessus需要特别注意这一点。为此，用户可以利用电子数据表格等方式来简化Nessus安全扫描的程序管理，保证扫描过程的高效和安全。 Nessus还可以在SANS Top 20中运用，这表明它可以有效地识别和报告当前网络中最常见的安全漏洞。通过对这些常见漏洞的扫描和管理，用户可以针对最新的安全威胁作出快速反应，增强网络的安全性。 此外，Nessus在数据管理方面也有很好的表现，它通过生成的报告帮助用户更加直观地了解网络中存在的安全漏洞。对于那些对Nessus的具体应用和管理有疑问的用户来说，该指南还涉及如何简化Nessus安全扫描，以及如何利用Nessus进行企业级的漏洞扫描。 总而言之，Nessus是一款非常实用且功能强大的漏洞扫描工具，不仅适合信息安全专家使用，也非常适合那些初学者以及对风险评估有需要的人士。通过本指南的学习，可以掌握Nessus的基本安装、配置和使用方法，进而有效地进行网络安全风险评估和漏洞管理。

内容概要：本文详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 进行Sentinel-2卫星数据处理与分类的全流程。首先，通过筛选特定区域（AOI）、时间范围和云覆盖度的数据，去除云层和阴影干扰，并计算云掩膜后的图像中值以提高质量。接着，对图像进行分割并选取关键波段和聚类信息，准备训练数据集，包括多种地表覆盖类型（如非正式定居点、植被、裸地、水体等）。然后，使用随机森林算法训练分类器，并对分割后的图像进行分类。此外，还进行了像素级别的分类作为对比。最后，将分类结果导出到Google Drive，并评估了模型的训练和验证精度。 适合人群：遥感数据分析人员、地理信息系统（GIS）从业者以及对地球观测数据处理感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①掌握Sentinel-2数据的预处理方法，如去云、降噪等；②学习基于GEE平台的地物分类流程，包括样本准备、模型训练、结果评估等；③理解不同级别（对象级与像素级）分类的区别及其应用场景。 其他说明：本教程侧重于实际操作步骤，提供了完整的Python代码示例，帮助读者快速上手GEE平台上的遥感影像处理任务。同时，通过比较对象级和像素级分类的效果，可以更好地选择合适的分类方法。

TinyExpr TinyExpr是用于数学表达式的非常小的递归下降解析器和评估引擎。 当您想在运行时增加对数学表达式求值的能力而又不给项目增加麻烦时，它非常方便。 除标准数学运算符和优先级外，TinyExpr还支持标准C数学函数和变量的运行时绑定。 特征 C99没有依赖项。 单个源文件和头文件。 简单快捷。 实现标准运算符优先级。 公开标准C数学函数（sin，sqrt，ln等）。 可以轻松添加自定义函数和变量。 可以在评估时绑定变量。 根据zlib许可发行-几乎免费使用。 易于使用并与您的代码集成 线程安全，前提是您的malloc是。 建造 TinyExpr是独立的，包含两个文件： tinyexpr.c和tinyexpr.h 。 要使用TinyExpr，只需将这两个文件添加到您的项目中。 简短的例子 这是在运行时评估表达式的最小示例。 # include "

内容概要：本文详细介绍了基于IEEE 118节点系统模型的电力系统分析方法，特别加入了新能源风机和光伏元素。涵盖了潮流计算、最优潮流、短路计算、暂态稳定性分析、小干扰稳定性分析、电压频率稳定分析以及电能质量分析等多个方面。文中提供了具体的Python代码示例，利用Pandapower库实现了潮流计算、最优潮流和短路计算等功能。此外，还提到了复杂动态分析所需的高级工具如PSSE和DIgSILENT。 适合人群：从事电力系统分析的研究人员和技术人员，尤其是对新能源接入电力系统感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电力系统分析方法及其应用的专业人士，旨在提高对电力系统运行的理解和优化能力。具体应用场景包括但不限于电力系统规划、运行监控、故障诊断等。 其他说明：本文不仅提供理论知识，还附带实际操作代码，便于读者动手实践并加深理解。同时强调了新能源在现代电力系统中的重要作用，展示了如何将传统电力系统模型扩展以适应新的能源形式。