随着信息化社会的快速发展，大数据与先进人工智能（AI）技术的结合应用日益广泛，尤其在电力系统领域。电力系统作为现代社会的基础设施之一，其稳定运行直接关系到国民经济的发展和人民生活的质量。因此，运用大数据和先进AI方法来提高电力系统的可靠性、安全性和经济性，已成为当下技术革新的一个重要方向。 在电力系统应用中，大数据分析的引入能够帮助管理者更加精准地预测电力需求和生成调度计划。通过实时收集和分析各种电力设备运行数据、气象数据以及用户负荷数据，结合先进的数据挖掘技术，可以为电力系统的优化运行提供数据支持，比如需求侧管理、电网状态监测和故障预警等。 AI技术，特别是机器学习和深度学习模型，在电力系统中的应用同样令人瞩目。例如，通过神经网络模型可以对电网负荷进行精准预测，对电力设备进行故障诊断，或是对可再生能源的发电量进行预测。这些应用不仅能提升电力系统的运维效率，还能帮助实现智能调度和自愈电网的目标。 大语言模型在电力系统的智能化应用中也展现出巨大的潜力。在电力系统运行中，大量的日志记录、操作手册、技术文档以及用户反馈等文本信息，都可能成为优化电力服务的重要资源。大语言模型可以高效地处理和分析这些文本信息，从而提炼出有价值的知识，辅助决策和优化用户体验。 以ChatGPT等先进的AI语言模型为基础，可以构建电力系统的智能交互平台，实现与用户的自然语言交流，提供问答、故障报修、用电咨询等服务。这不仅能够增强用户的使用体验，同时通过用户的反馈信息进一步优化电网服务。 此外，Deepseek等深度学习模型在图像识别上的应用，可对电力系统中的关键设备进行视觉监测，通过实时分析设备的图片或视频资料，及时发现设备异常或潜在的安全隐患，从而提高电力系统的安全运行水平。 结合以上技术，电力系统的运行和管理将变得更加智能化和精细化。然而，要实现这一目标，数据质量和数据安全是需要特别关注的问题。数据质量的高低直接影响到大数据分析和AI模型预测的准确性，而数据安全则关系到整个电力系统的稳定和用户隐私保护。 大数据和先进AI方法在电力系统中的应用能够带来诸多益处，从提高供电效率到增强系统可靠性，从提升用户体验到保障数据安全。随着这些技术的不断成熟和发展，未来电力系统将会更加智能化，为社会经济发展提供更加坚实的能源支撑。

人工智能（AI）作为一种模拟人类智能行为的技术，其在制造业的应用为该行业带来了前所未有的变革。AI技术涵盖了从机器学习到深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，每一项技术都在制造业中找到了独特的应用场景。本篇内容将详细介绍AI技术的分类、应用场景，特别聚焦于制造业，探讨AI的8大应用领域，以及在此过程中可能遇到的风险，并对制造业智能化转型后的人才培养需求转变进行分析。 AI的核心在于计算机系统模拟人类的智能行为，包括学习、推理、问题解决、感知、语言理解和生产决策等。根据AI的智能化程度，可将其分为三个阶段：计算智能、感知智能和认知智能。计算智能主要依赖于算法对数据的处理，感知智能则通过传感器实现对环境的感知，而认知智能则需要机器具备理解、共享知识、行动协同等人类思维的核心特征。 在制造业中，AI的应用场景十分广泛。从智能分拣设备、健康管理、智能自动化产线、缺陷检测到智能决策，AI技术正逐步渗透到每一个生产环节中。例如，在智能分拣场景中，结合机器学习和计算机视觉技术的智能分拣设备能够自动识别、分类和定位物品，极大提高分拣的准确性和效率。再如，在智能决策方面，云计算和物联网（IoT）技术的结合能够实时采集生产数据，为智能决策提供数据支持，提高整个生产流程的优化水平。 然而，随着制造业AI技术的深入应用，也带来了一系列风险。这些风险包括但不限于技术故障、数据安全、隐私保护等问题。此外，智能化转型还对制造业的人才培养提出了新的要求。人才需要从传统的技能型向技术型和创新型转变，以适应智能化生产的新环境。 在制造业智能化转型的过程中，企业的组织结构、运营模式以及人员配置都将发生根本性的变化。为此，企业需要制定相应的人才培养计划和策略，不仅要培养具备AI技术应用能力的人才，还要培养能够与AI系统进行有效协作的人才。这样的转变对于企业来说是一个长期而系统的过程，需要企业从战略高度进行长远规划。 AI技术在制造业的应用正在开启一个新的时代，它不仅为制造业带来巨大的生产效率提升，还带来了全新的挑战和机遇。面对这一变革，制造业企业和相关人才必须进行适应和准备，以确保能够在这个充满变革的时代中持续发展和壮大。

AI产品社2025年DeepSeek在金融银行的应用方案147页.pdf

小狐狸AI创作系统源码 V3.1.2版本 无授权开心版 小狐狸3.1.2版本源码，新增Deepseek接口 文件夹说明： 1、后端：文件夹是后台文件 5、.sql文件是数据库文件 ==================== 后台安装步骤： 1、在宝塔新建个站点，php版本使用7.4，将“后端”文件夹里的文件上传到站点根目录，运行目录设置为/public 2、导入数据库文件，数据库文件是 /db.sql 3、修改数据库连接配置，配置文件是/.env 4、正式使用时，请把调试模式关闭：/.env文件第一行，true改成false 5、超管后台地址：http://域名/super 初始账号密码：super 123456 及时修改 6、后台地址：http://域名/admin 初始账号密码：admin 123456 及时修改 ==================== 小程序 使用微信开发者工具打开wxapp 修改siteinfo.js中的域名

DeepSeek小白从入门到精通教程,可以自学也可以直接用来教学

1、前端环境 node（14.21.3） VueCli 2 element-ui（^2.15.14） axios node-sass（^4.14.1） sass-loader（^7.3.1） js-md5（^0.8.3） 2、后端环境 Maven JDK8 springboot

该手册由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队编写。 内容涵盖DeepSeek的基础功能、提示词设计、高阶应用及人机协作策略等，共104页，被多个平台称为“保姆级教程”或“权威指南” 该手册由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队编写。 内容涵盖DeepSeek的基础功能、提示词设计、高阶应用及人机协作策略等，共104页，被多个平台称为“保姆级教程”或“权威指南”该手册由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队编写。 内容涵盖DeepSeek的基础功能、提示词设计、高阶应用及人机协作策略等，共104页，被多个平台称为“保姆级教程”或“权威指南”该手册由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队编写。 内容涵盖DeepSeek的基础功能、提示词设计、高阶应用及人机协作策略等，共104页，被多个平台称为“保姆级教程”或“权威指南”该手册由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队编写。 内容涵盖DeepSeek的基础功能、提示词设计、高

一个包含网络钓鱼邮件数据的集合。网络钓鱼邮件是一种欺诈性的电子邮件，通常伪装成合法的通信，目的是诱骗收件人透露敏感信息，如用户名、密码、信用卡信息等。这个数据集可能被用于研究、开发和测试反钓鱼技术，帮助识别和防范网络钓鱼攻击。是一个综合性的网络钓鱼邮件数据集，由研究人员整理而成，旨在帮助研究者分析网络钓鱼邮件的特征并改进检测方法。该数据集整合了多个来源的电子邮件数据，包括Enron、Ling、CEAS、Nazario、尼日利亚诈骗和SpamAssassin等数据集，涵盖了邮件的正文、主题、发件人和收件人信息等内容。 最终的数据集包含约82,500封邮件，其中42,891封为钓鱼邮件，39,595封为合法邮件。这些数据可用于训练和测试机器学习模型，以提高对网络钓鱼邮件的识别能力。数据集的结构清晰，每封邮件都有明确的标签，方便研究人员进行分类和分析。此外，该数据集还被用于开发基于BERT的自然语言处理模型，以实现高效的网络钓鱼邮件检测。

deepseek AI学术工具公测版update_20250212

基于miniGo的幻影围棋AI，2019中国计算机博弈大赛幻影围棋组冠军