内容概要：本文介绍了DeepSeek公司及其大模型在数据分析领域的应用。DeepSeek是一家由幻方量化孕育而生的创新型科技公司，专注于开发大语言模型（LLM）。公司自2023年成立以来迅速崛起，发布了多个版本的大模型，如DeepSeek R1和DeepSeek V3，以其高性能和低成本著称。DeepSeek不仅在全球大模型排名中名列前茅，还通过开源策略和低成本部署方案，推动了AI技术的普及。文章详细描述了DeepSeek的使用方式，包括API调用、本地部署和个人使用建议。此外，重点介绍了DeepSeek在数据分析中的应用，如数据清洗、分析洞察和数据可视化，展示了其在提高效率和准确性方面的优势。 适合人群：对大语言模型和AI技术感兴趣的开发者、数据分析师以及企业管理者。 使用场景及目标：①利用DeepSeek进行高效的数据清洗，减少人工干预，提高数据质量；②通过DeepSeek进行深入的数据分析，快速定位问题根源，提供决策支持；③借助DeepSeek生成高质量的数据可视化图表，便于管理层理解和决策。 其他说明：DeepSeek的使用方式灵活多样，既可以通过API调用集成到现有系统中，也可以通过本地部署满足特定的安全和性能需求。个人用户可以选择直接使用或本地部署小型模型，企业则可以根据自身需求选择合适的部署方案。DeepSeek的开源特性使得开发者能够快速构建垂直领域应用，推动协同创新。

内容概要：本文围绕智能评阅算法的效果展开综合评价，背景为中国将人工智能确立为核心发展领域，特别是在教育考试的人才选拔方面，提出了智能评阅系统的创新模式。文章详细介绍了某实验室采用“一人工+双AI”协同机制进行评分的研究成果，即通过两种智能算法背对背评分并与人工评分交叉验证，以确保评分质量和效率。基于附件提供的具体数据，要求建立数学模型来分析不同评阅方式的数据分布特点，构建智能评阅算法的评价指标体系并设计综合评价模型，同时针对不同学科维度展开评阅效果的对比分析。最后，根据给定的误差阈值等条件，设计并评估了两类人工智能算法的应用方案。; 适合人群：对教育信息化、智能评分系统感兴趣的教育工作者、研究人员以及相关领域的研究生或高年级本科生。; 使用场景及目标：①理解智能评阅系统的最新进展及其在教育领域的应用；②掌握如何基于实际数据构建评价模型和指标体系；③学习如何设计并评估智能评阅算法的具体实施方案。; 其他说明：本文不仅提供了理论指导，还附带了具体的数据集（附件1、2、3），便于读者进行实证研究和模型测试。建议读者在学习过程中结合附件数据进行实践操作，以加深对智能评阅算法的理解。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种前沿的计算机科学技术，其核心目标是通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识，并利用深度学习、机器学习等算法，使计算机能够从数据中学习、理解和推断。 在实际应用中，人工智能体现在诸多领域：如机器人技术，其中机器人不仅能执行预设任务，还能通过感知环境自主决策；语言识别和语音助手技术，如Siri或小爱同学，它们能理解并回应用户的语音指令；图像识别技术，在安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析；自然语言处理技术，应用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。 此外，专家系统能够在特定领域提供专业级建议，物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式，从工作场景到日常生活，智能化正以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量，同时也在挑战伦理边界与社会规则，促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。

一、说明 SparkAi系统使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到AIGC系统！ 二、使用安装教程 环境安装 Nginx >= 1.19.8 MySQL >= 5.7或者MySQL 8.0 PHP-7.4 PM2管理器 5.5 Redis 7.0.11 Node版本：>=16.19.1 在代码中我们提供了基础 环境变量文件配置文件env.example，使用前先去掉后缀改为.env文件即可

这是一本介绍AI的书，如有侵权请通知我下架 Over the past few years, a growing community of engineers and researchers have quietly rewritten the rules for how computers interact with the physical world. The result, a technology known as “edge artificial intelligence,” promises to upend a century of computer history and touch the lives of every human being. With a tiny software update, edge AI technology can grant cheap, energy-efficient processors— already inside everything from dishwashers to thermostats 《AI at the Edge》这本书揭示了边缘人工智能（Edge AI）这一新兴领域的理论与实践，它在计算机与物理世界交互方式的革新中起到了关键作用。边缘AI技术通过微小的软件更新，赋予了从洗碗机到恒温器等各种设备中的廉价、节能处理器以智能，预示着计算机历史的一次重大变革，并将触及每一个人的生活。 边缘AI是机器学习（Machine Learning）的一个分支，它将AI算法部署在数据生成的源头，即设备端，而非将数据传输到云端进行处理。这种方式减少了延迟，保护了隐私，同时降低了对网络带宽的需求。书中详细介绍了如何在构建边缘AI应用时克服挑战，帮助读者理解并解决实际问题。 作者Daniel Situnayake和Jenny Plunkett深入浅出地讲解了复杂的技术概念，使读者能够轻松理解和应用。这本书涵盖了从基础概念到最新硬件和软件工具的广泛主题，提供了从构思到部署的实用指南，适合初入该领域的人士阅读。书中的实例贯穿始终，让读者可以动手实践，加深理解。 书中还引用了多位专家的评价，他们一致认为，《AI at the Edge》为边缘AI领域提供了一个易懂且全面的入门教程。前YouTube视频分类团队负责人Aurélien Geron称赞其提供了深入的洞察力和清晰的思维框架。而嵌入式系统专家Elecia White则认为，这本书是创建更智能设备的绝佳指南，它结合了现代AI技术和嵌入式系统。 通过《AI at the Edge》，读者不仅可以了解到边缘AI的基础，如神经网络、传感器融合、实时数据处理等，还能掌握如何选择合适的硬件平台、优化模型以适应资源有限的边缘设备，以及如何进行有效的测试和调试。此外，书中可能还会探讨数据采集、模型训练、模型压缩、低功耗设计、安全性及伦理问题等关键议题。 《AI at the Edge》是面向工程师、研究人员以及对此感兴趣人士的一本宝贵的资源，它不仅提供了理论知识，还强调了实践应用，旨在帮助读者解决现实世界的复杂问题，推动边缘AI技术的发展。

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