2024年上半年，中文大模型取得了显著的进展，国内外大模型之间的差距进一步缩小，国内开源模型表现突出，端侧小模型在部分任务中表现优异。SuperCLUE团队发布的基准测试报告详细评估了各类大模型的性能和发展趋势。 核心结论 国内外大模型差距缩小：OpenAI的GPT-4o模型依然表现最佳，但国内大模型已将差距缩小至5%以内。 国内开源模型崛起：Qwen2-72B-Instruct模型在SuperCLUE中登顶，超过了众多闭源模型。 各任务表现：GPT-4o在文科、理科和Hard任务中综合最佳，Claude-3.5在Hard任务表现突出，Qwen2-72B在文科任务表现优异。 端侧小模型表现惊艳：部分小尺寸模型表现好于上一代大模型，提升了落地可行性。 5. 优秀模型案例介绍 5.1 Qwen2-72B-Instruct 5.2 SenseChat5.0 简介：商汤科技的大模型，参数量高达6000亿。 适合应用：汽车、工业、金融、医疗等垂直专业场景。 5.3 山海大模型4.0 简介：云知声的大语言模型，参数量未公布。 适合应用：医疗、教育等垂直专业场景。 5.4 AndesGPT ### SuperCLUE中文大模型基准测评2024年上半年报告 #### 核心结论概览 2024年上半年，中文大模型领域的研究与发展取得了显著的进步。本报告旨在全面总结和评估这一时期内的关键技术成果与趋势变化。核心结论包括： 1. **国内外大模型之间的差距进一步缩小**：OpenAI的GPT-4o模型虽然仍然是全球表现最佳的大模型之一，但中国研发的大模型已经将差距缩小到5%以内。 2. **国内开源模型崭露头角**：Qwen2-72B-Instruct作为一款开源模型，在SuperCLUE基准测试中表现出色，超越了许多国内外闭源模型。 3. **各任务领域表现各异**：GPT-4o在文科、理科以及Hard任务中表现最优；Claude-3.5则在Hard任务中脱颖而出；而Qwen2-72B在文科任务方面有着卓越的表现。 4. **端侧小模型展现出惊人的能力**：部分小尺寸模型的性能甚至优于上一代大模型，这大大提高了它们在实际应用场景中的可行性。 #### 技术趋势分析 - **国内外大模型差距的缩小**：随着中国企业在人工智能领域投入不断加大，自主研发的技术能力不断提升，国内外大模型之间的性能差距正在逐步缩小。这种趋势表明，中国在人工智能领域的竞争力日益增强。 - **国内开源模型的崛起**：开源模型的兴起为中国乃至全球的人工智能开发者提供了更多的选择，有助于促进技术创新和知识共享。Qwen2-72B-Instruct的成功证明了开源模型不仅能够达到高质量标准，还能够在国际竞争中占据有利位置。 - **任务特异性表现差异**：不同模型在不同任务上的表现各有特点，反映出特定场景下的优势和局限性。例如，GPT-4o在综合性任务中表现出色，而Claude-3.5在Hard任务中更胜一筹，这些差异对于用户根据具体需求选择合适的模型至关重要。 - **端侧小模型的发展**：端侧小模型因其体积小巧、易于部署的特点，在资源受限的设备上展现出巨大的潜力。这类模型的发展不仅推动了人工智能技术的普及，也为边缘计算和物联网技术的应用开辟了新的可能。 #### 优秀模型案例介绍 - **Qwen2-72B-Instruct**：作为国内开源模型的代表，Qwen2-72B-Instruct在SuperCLUE基准测试中取得了优异的成绩。该模型通过深度学习技术训练而成，具备强大的语言理解和生成能力，适用于多种自然语言处理任务。 - **SenseChat5.0**：由商汤科技开发，是一款参数量高达6000亿的大模型。SenseChat5.0专为汽车、工业、金融和医疗等垂直专业场景设计，能够提供精准的专业咨询和服务。 - **山海大模型4.0**：云知声研发的一款大语言模型，虽然参数量未知，但在医疗和教育等垂直领域有着广泛的应用前景。 - **AndesGPT**：OPPO发布的这款模型在特定领域也展现出了不俗的能力。 #### 结论 2024年上半年的中文大模型发展呈现出多元化的趋势，不仅国内外差距缩小，而且国内开源模型展现出强大的竞争力。此外，端侧小模型的进步也预示着人工智能技术在未来更加广泛的实用化前景。随着技术的不断发展和完善，中文大模型将在更多领域发挥重要作用。

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主要研究该产品行业的产能、产量、销量、销售额、价格及未来趋势。重点分析主要厂商产品特点、产品规格、价格、销量、销售收入及主要生产商的市场份额。历史数据为2018至2022年，预测数据为2023至2029年。 全球与中国玻璃通孔（TGV）衬底市场现状及未来发展趋势的研究主要集中在以下几个关键知识点上： 1. **市场规模与增长预测**：根据2024版的报告，全球玻璃通孔（Through Glass Via，简称TGV）衬底市场的规模预计在2029年将达到4.4亿美元，这表明市场具有显著的增长潜力。年复合增长率CAGR预计为24.5%，这样的高增长率预示着未来几年内TGV衬底技术在电子行业应用的强劲需求。 2. **市场增长驱动因素**：TGV衬底技术的主要驱动力可能来自于其在微电子封装、射频（RF）和微波组件、传感器以及高速信号传输领域的广泛应用。随着电子设备小型化、高速化和高性能化的需求增加，TGV技术因其优异的电性能和热稳定性而备受青睐。 3. **市场竞争格局**：2021年，全球TGV衬底市场由Corning、LPKF、Samtec、KISO WAVE Co., Ltd.等几大厂商主导，它们占据了约51.0%的市场份额。这表明市场集中度较高，但仍有新进入者和竞争者的空间，尤其是在技术创新和成本优化方面。 4. **主要厂商分析**： - **Corning**：作为全球知名的玻璃制造商，Corning可能凭借其在玻璃材料科学领域的深厚积累，在TGV衬底市场占据领先地位。 - **LPKF**：这家公司在激光加工技术方面有专业优势，可能在提供定制化解决方案和快速原型制作服务方面表现出色。 - **Samtec**：以其广泛的电子连接器解决方案而知名，Samtec可能在TGV衬底的集成和互连解决方案上具有竞争力。 - **KISO WAVE Co., Ltd.**：可能专注于特定的应用领域，如高频通信或高性能电子产品，以满足特定市场需求。 5. **地区分布**：虽然报告没有详细列出各地区的市场份额，但可以推测北美、欧洲和亚洲，特别是中国，是TGV衬底市场的主要消费地区，因为这些地区的电子制造业高度发达，对先进封装技术和材料的需求旺盛。 6. **行业报告价值**：此类行业研究和市场调研报告对于投资者、企业决策者以及产业链上下游参与者来说具有极高的参考价值，可以帮助他们了解市场趋势，制定战略规划，并在竞争激烈的市场环境中做出明智的商业决策。 总结来说，全球玻璃通孔（TGV）衬底市场正在经历快速发展，主要受到技术进步和市场需求的推动。关键参与者通过不断创新和扩大生产能力来抓住市场机遇，而未来的增长将依赖于对更高性能和更小尺寸电子产品的持续需求。

【ESP32 一对多控制基础】 ESP32是一款由Espressif Systems开发的高性能、低成本、低功耗的无线微控制器，集成了Wi-Fi、蓝牙（包括BLE）和双核32位CPU，适用于物联网(IoT)应用。在"基于ESP32 一对多控制 实验程序"中，我们探讨的是如何利用ESP32实现一个主设备控制多个从设备的通信模式。 在物联网系统中，一对多控制是一种常见的架构，其中一台主设备（如ESP32）可以同时管理和通信与多个从设备。这种模式广泛应用于智能家居、智能照明、环境监测等场景，通过一个中心控制器管理各个节点，实现远程控制和数据采集。 ESP32的优势在于其强大的处理能力、丰富的外设接口和无线通信功能，使其能够胜任复杂的控制任务。它支持多种通信协议，如I2C、SPI、UART、TCP/IP、Bluetooth等，这些协议都可以用来实现一对多的控制。 【文件解析】 1. **Makefile**：这是一个构建系统的脚本文件，用于自动化编译和链接过程。在ESP32项目中，Makefile通常定义了编译规则、目标文件、依赖库等信息，帮助开发者快速构建和调试程序。 2. **README.md**：这是项目的说明文档，通常包含项目简介、安装指南、使用方法、开发者信息等内容。在这个实验程序中，README.md可能会详细解释如何设置和运行一对多控制的示例代码。 3. **sdkconfig.old** 和 **sdkconfig**：这两个文件是ESP-IDF（Espressif IoT Development Framework）的配置文件。它们记录了项目中ESP32的硬件配置、无线网络设置、外设接口选项等。sdkconfig是当前项目的配置，而sdkconfig.old是之前的配置版本，便于对比和恢复。 4. **main**：这个文件很可能是项目的源代码主入口，通常包含初始化函数、事件处理循环以及一对多控制逻辑。在ESP32中，`main()`函数是程序执行的起点，这里会进行系统初始化、Wi-Fi连接、设备配对等操作，然后进入一个持续监听和响应事件的循环。 【实现细节】 1. **Wi-Fi和蓝牙连接**：ESP32可以通过Wi-Fi或蓝牙连接到其他设备。在一对多控制中，主设备通常需要建立一个热点或连接到现有的网络，以便与从设备建立无线连接。 2. **多设备通信协议**：可以使用如MQTT、CoAP或自定义的通信协议来实现一对多的数据传输。这些协议允许主设备广播指令，从设备接收并执行，或者从设备将数据上报给主设备。 3. **事件驱动编程**：ESP32的事件驱动模型使得它能高效地处理多个设备的交互。通过注册事件处理器，当特定事件发生时，如接收到新消息或完成某个操作，相应的回调函数会被调用。 4. **内存管理**：在一对多控制中，主设备可能需要处理大量数据，因此有效的内存管理至关重要。ESP32提供了动态内存分配和管理的库，以确保资源的有效利用。 5. **安全性**：考虑到物联网安全，主设备需要验证从设备的身份，防止未经授权的接入。这可能涉及加密通信、设备认证等安全措施。 "基于ESP32 一对多控制 实验程序"旨在教授如何利用ESP32的特性实现一个中心设备控制多个从设备的系统。通过理解并实践这些知识点，开发者可以构建自己的物联网解决方案，提高效率并扩展应用范围。

STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，由意法半导体公司（STMicroelectronics）生产，广泛应用于嵌入式系统设计。本篇主要关注STM32在SPI（Serial Peripheral Interface）通信上的实践，通过两个实验：硬件SPI读写W25Q64和软件SPI读写W25Q64，来深入理解SPI接口的工作原理和编程方法。 1. **SPI基本概念** SPI是一种同步串行通信协议，用于连接微控制器和其他外围设备。它通常包含四个信号线：SCLK（时钟）、MISO（主设备输入，从设备输出）、MOSI（主设备输出，从设备输入）和NSS/CS（片选信号），支持全双工通信。STM32中的SPI外设可以工作在主模式或从模式，提供多种时钟极性和相位配置，以适应不同设备的需求。 2. **硬件SPI与软件SPI的区别** 硬件SPI利用了STM32内部的SPI外设，由硬件自动处理时钟生成、数据传输等细节，减轻CPU负担，提高通信效率。软件SPI则完全由CPU通过GPIO模拟SPI协议，灵活性更高但速度相对较慢。 3. **11-1 软件SPI读写W25Q64** W25Q64是一款SPI接口的闪存芯片，用于存储大量数据。在软件SPI实验中，需要通过STM32的GPIO模拟SPI信号，逐位发送命令和地址，并接收返回数据。关键步骤包括初始化GPIO、设置SPI时序、发送命令、读取数据等。此实验旨在熟悉SPI协议的软件实现，理解每个信号线的作用。 4. **11-2 硬件SPI读写W25Q64** 使用硬件SPI时，需要配置STM32的SPI外设，包括选择SPI接口、设置时钟源、配置时钟极性和相位、配置NSS信号模式等。然后，同样发送命令和地址，但数据传输由硬件自动完成。硬件SPI实验强调的是如何高效利用STM32的SPI外设，提高系统的实时性。 5. **W25Q64操作指令** 在SPI通信中，需要掌握W25Q64的读写指令，如读状态寄存器、读数据、写数据、擦除扇区等。理解这些指令的格式和作用是成功进行SPI通信的基础。 6. **实验步骤与代码分析** 实验步骤通常包括初始化STM32、配置SPI接口、选择正确的片选信号、发送读写指令、处理响应数据。代码分析可以帮助理解STM32如何通过HAL库或LL库（Low Layer库）来设置和控制SPI外设，以及如何与W25Q64交互。 7. **调试与问题解决** 在实际操作中可能会遇到如通信错误、数据不一致等问题，这需要熟练使用调试工具，如STM32CubeIDE的断点、单步执行、查看寄存器状态等功能，来定位并解决问题。 8. **总结** 通过这两个实验，不仅能掌握STM32的SPI通信，还能深入了解SPI协议、微控制器与外设之间的交互方式，以及如何通过代码实现这些功能。这对理解和应用其他SPI设备，如LCD、传感器等，具有重要的实践意义。

自考本科 计算机科学与技术 02327 操作系统(实践) 实践报告 举例: 实习任务部分： 本课程设计完成一个简单页面置换算法的模拟，加深理解页面置换算个算法对于存储器内存扩展使用的原理以及对于不同置换算法的使用的优缺点。在此次课程设计中完成的只是一个小小的模拟算法，对于操作系统中对于置换算法的选择远远不止这些。 用随机数方法产生页面走向，页面走向长度为L。 根据页面走向，分别采用FIFO和LRU算法进行页面置换，统计缺页率；为简化操作，在淘汰一页时，只将该页在页表中抹去,而不再判断它是否被改写过，也不将它写回到辅存。 假定可用内存块和页表长度 (作业的页面数)分别为m和k，初始时，作业页面都不在内存。 操作系统是计算机科学与技术专业的重要组成部分，而02327操作系统(实践)课程则着重于将理论知识转化为实践操作。本次实习的目标是通过模拟页面置换算法，加深对操作系统内存管理和扩展原理的理解，同时对比不同置换算法的优缺点。实习过程中，学生需要使用随机数生成页面走向，然后应用FIFO（先进先出）和LRU（最近最久未使用）两种算法进行页面置换，计算缺页率。 FIFO页面置换算法是最简单的策略，它按照页面进入内存的顺序淘汰最老的页面。然而，这种方法并不理想，因为它可能频繁地淘汰那些频繁被访问的页面，导致较高的缺页率。例如，当进程访问到一个长时间未被访问的旧页面时，FIFO算法会错误地将其淘汰，即使这个页面接下来可能被频繁使用。 相比之下，LRU算法更先进，它考虑了页面的使用历史。LRU基于“最近的过去”预测“最近的将来”，淘汰最近最久未被访问的页面，以期望减少未来被访问的可能性。虽然这种算法在大多数情况下表现得更好，但它也存在一定的局限性，例如需要额外的硬件支持来跟踪页面的访问时间，增加了系统的复杂性。 实习的基本情况包括了实习的时间、地点，以及实习地概况，这部分内容未提供具体细节，但通常涉及学生在指导老师的监督下，使用个人或实验室的计算机环境进行编程和测试。 在实践内容及过程中，学生首先进行需求分析，理解页面置换算法的概念及其对系统性能的影响。然后，通过编程实现FIFO和LRU算法，生成随机页面走向，模拟内存管理和页面替换。在这个过程中，学生不仅需要编写代码，还需要分析和比较两种算法在相同页面走向下的性能差异，通过统计缺页率来评估算法的效率。 实习活动的目的是提升学生的理论联系实际的能力，增强他们对操作系统核心概念——页面置换算法的深入理解。通过这样的实践，学生可以更好地掌握操作系统的原理，提高解决问题和优化系统性能的能力。这次实习提供了宝贵的实践经验，有助于培养计算机科学与技术专业的学生在未来面对实际操作系统问题时，能够迅速找到解决方案并进行有效的系统优化。

2023 年依然是网络攻击极为活跃的一年。 僵尸网络、蠕虫木马继续横行，借助盗版系统和软件、破解补丁和外挂等广泛传播。虽然很多 C2主机已经失效，但仍有较多年代久远的木马在主机上运行，处于“僵而不死”的状态。 钓鱼仿冒攻击在 2023 年方兴未艾，各种仿冒企业和个人邮箱、银行 APP 和国家政府单位的页面层出不穷，删除邮箱中收到的钓鱼邮件，成为很多人每周甚至每天都要做的工作。 勒索软件在 2023 年第四季度前并未受到太多关注，直到年底勒索巨头LockBit，和新兴的勒索团伙 Rhysida开始活跃，攻击了重要的金融、航空和能源机构后，人们才发现原来勒索软件历久弥新，俨然成为攻击者一种全新的“商业模式”，是网络安全世界最为严峻的挑战之一。

辽宁工程技术大学计算机类专业课程《数据结构》授课PPT课件+实例代码+上机实验+期末复习题（含答案） 内容概要： （1）授课PPT课件（普通版、美化版） （2）李春葆编著的《数据结构教程（第6版·微课视频·题库版）》、《数据结构教程（第6版）学习指导》源代码，及《数据结构教程上机实验指导》源代码 （3）两份与《数据结构教程（第6版·微课视频·题库版）》配套的数据结构考试题（含答案） （4）《数据结构(C语言篇)-习题与解析(修订版)》-李春葆[编著] （5）8个上机实验的实验代码及运行结果截图 （6）期末考试复习题（题库版，含答案）等 适用群体：适用于辽宁工程技术大学软件工程（专升本）、计算机科学与技术（专升本）等计算机类专业学习该课程的同学，有考研打算且需要参加《数据结构》科目考试的同学也可就此学习和参考 说明：2023年11月版

【企业级高校一体化信息系统产品立项可行性分析】 企业级高校一体化信息系统是针对高等教育机构设计的一款集成了数据、界面、身份和流程的技术平台，旨在提升高校信息化水平，整合管理、资源和服务类应用，为师生提供一站式服务。该系统是高校信息化建设的关键组成部分，涵盖了系统集成、应用集成、信息集成和社会集成四个发展阶段。 1.1 市场前景 1.1.1 目标市场规模 目前，我国有500所左右的重点高校是潜在的客户群体。随着"211"和"985"工程的推进，这些高校对提高资源利用效率、降低成本、促进多校区协同工作以及消除信息孤岛的需求日益增长。高校信息化建设的投入也在逐年增加，市场年均增长率有望保持稳定上升态势。 1.2 市场竞争 国内市场上已有一些企业涉足高校信息化领域，但大部分产品仍集中在单一功能或局部集成。本项目的目标是打造一个全面、一体化的解决方案，通过深度整合各类应用，提供竞争优势。同时，随着教育领域的开放，未来可能面临更多的国内外竞争者。 1.3 技术趋势 技术趋势侧重于大数据分析、云计算、人工智能和移动应用的融合，这将推动高校信息系统向更智能化、个性化方向发展。本项目应关注这些技术动态，以保持产品创新力和市场领先地位。 2. 现有条件分析 2.1 管理水平 项目承担单位——江苏金智科技股份有限公司，需具备高效的领导团队、专业的项目经理、健全的管理制度，以确保项目的顺利执行。 2.2 技术实力 公司需拥有高水平的研发团队，掌握核心技术，积极申报知识产权和专利，以保护产品创新成果。 2.3 产品与服务 产品需具备较高的产业化程度，有稳定的订单支持，同时，提供的服务应能满足高校用户的多样化需求。 2.4 开发环境与设备 完善的开发环境和先进的设备设施是保障产品质量和开发速度的基础。 3. 投资分析 3.1 历史财务状况 项目的投资决策应基于公司过去的财务表现，以评估其投资能力和风险承受能力。 3.2 投资规模与资金来源 明确投资总额、资金来源和使用计划，考虑贷款期限和利率，确保项目资金的稳定供给。 4. 经济效益分析 4.1 生产能力 项目实施后，预期的生产能力应与市场需求相匹配，以实现最大的经济效益。 4.2 投资回收期 计算投资回收期，确保项目在合理的时间内能够回本。 4.3 预计产值与利税 预测年产量、品种，估算产值和利税，为公司的持续发展提供依据。 5. 风险分析 除了经济效益，还需评估政策法规、经济环境和自然灾害等因素可能带来的风险，并制定应对策略。 6. 财务报表 提交经审计的财务报表，以验证公司的财务健康状况和项目投资的合理性。 企业级高校一体化信息系统产品立项可行性分析报告应详细阐述市场潜力、竞争格局、现有条件、投资计划、经济效益预期以及风险评估，为项目决策提供全面的依据。江苏金智科技股份有限公司作为承担单位，需充分考虑这些因素，确保项目的成功实施和产业化发展。

标题 "20240506075324313txt-AIGC检测报告-20240506.zip" 暗示这是一个包含有关AIGC（人工智能内容检测）的报告的压缩文件。该文件可能是在2024年5月6日生成的，并在同一天进行了压缩，时间戳为07:53:24。文件名中的"AIGC"是“人工智能内容生成”（Artificial Intelligence Content Generation）的缩写，通常指的是使用机器学习和自然语言处理技术来创建或修改文本内容的过程。 描述 "20240506075324313txt-AIGC检测报告-20240506.zip" 与标题相同，这表明压缩包中包含的文档可能是一个详细的检测分析，用于评估或验证使用AIGC技术生成的内容的质量、准确性和安全性。这类报告通常会涵盖以下几个方面： 1. **AIGC技术概述**：报告可能首先介绍AIGC的基本概念，包括其工作原理、常用算法（如Transformer、BERT等）以及在不同领域（如新闻报道、文学创作、社交媒体等）的应用。 2. **检测标准**：AIGC检测的标准可能包括语法准确性、逻辑连贯性、原创性、情感一致性以及语境适应性等。这些标准用于衡量生成内容的质量。 3. **检测方法**：报告可能详细描述了所采用的检测工具和技术，例如人工评审、自动化工具、文本相似度检测（如N-gram匹配、TF-IDF算法或更复杂的深度学习模型）等。 4. **案例分析**：报告可能包含多个AIGC生成内容的实际案例，对比分析其与人类创作的差异，展示优点和不足。 5. **性能指标**：报告可能会列出各种性能指标，如精确度、召回率、F1分数等，以量化评估AIGC系统的效能。 6. **安全性考量**：AIGC在生成内容时可能涉及隐私问题、误导信息传播和深度伪造。报告会探讨如何确保生成内容的伦理性和合规性。 7. **未来趋势**：报告可能还会预测AIGC技术的发展趋势，如模型的优化、多模态内容生成、自适应学习和更高级的交互式系统。 8. **建议和结论**：报告会总结检测结果，提出改进AIGC系统的建议，以及如何更好地利用AIGC技术以提高内容生成的质量和效率。 由于标签部分为空，我们无法获取更多的上下文信息。而压缩包内的文件名 "AIGC检测报告" 指出，压缩包中唯一的文件可能是完整的检测报告文档，可能以PDF、DOCX或TXT格式存在。这个文档将提供所有以上讨论的详细信息，对于了解和评估特定AIGC系统的性能至关重要。