在金融领域中，随着技术的发展，风控面临着一系列新的问题和挑战。其中，欺诈手段的层出不穷以及团伙作案的隐蔽性提高，使得现有的风控系统难以应对。黑产和中介攻击手段的升级，如设备更换、联系人变化和不同作案场所等，进一步增加了风险识别的难度。此外，AI欺诈手段如换脸、换声等技术的使用，使得不法分子可以利用高逼真的生成式AI技术绕过摄像头采集，实施攻击。这些挑战导致了模型性能出现瓶颈，传统的建模方法难以应对日益高明的AI欺诈手段。 为应对这些挑战，王小东提出了基于大模型的多模态智能风控解决方案。大模型结合了自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）的能力，可以对结构化和非结构化的数据进行分析处理。生成式大模型主要进行文本、视频、图像的生成，而其他非生成式大模型则以概率输出，能够在金融领域参与策略决策和应用。通过融合这些技术，金融机构可以更好地识别和预防各种新型风险。 文章中提到了一系列具体应用案例，包括身份证风控。不法分子利用各种手段对身份证进行造假，如脏污、字体造假、贴纸等，甚至进行拼接和人像替换，以绕过风控系统。此外，攻击手段还包括3D面具、电子头、AI换声等高技术含量的伪造行为。这些攻击手段的多样化和逼真性，使得金融机构必须提高其风控技术的水平。 在风控技术方案中，生成式大模型可以通过对话问答生成标签实现风控，而非生成式大模型则通过训练模型概率来实现。大模型结合小样本微调可以快速开发出针对性的风控策略。方案强调需要积累大量的正负样本，并且模型主干网络需要统一，而Head层可以不一致。 文章还探讨了大模型在金融风控中的可行性，提出将大模型与音视频通讯能力、智能客服、智能催收等多方面技术结合的可能性。例如，MaaS（Model as a Service）智能客服和智能营销能够提升客户服务效率，而RTC（Real-Time Communication）技术则可以实现实时风控。 金融风控正面临前所未有的挑战，而多模态智能风控方案的落地实践，特别是结合大模型的技术，提供了新的解决方案。这些方案不仅提高了模型性能，也拓宽了风控策略的应用范围。未来，金融风控技术将更加注重与人工智能技术的结合，以应对更加复杂和多变的风险挑战。

基于物联网智能门窗设计系统 本文档为一篇毕业设计论文，主题为基于物联网智能门窗设计系统。论文首先介绍了物联网的概念、原理和核心技术，然后对智能门窗系统的设计和制作进行了阐述。 1. 物联网概念 物联网（Internet of Things，IoT）是指通过信息感知、识别技术，将各种物品与互联网连接，使其实现智能化、自动化的技术。物联网的概念包括感知层、网络层和应用层三个部分。感知层主要通过各种感知设备，例如传感器、RFID 等，来收集和识别物品的信息。网络层主要通过无线通信技术，例如 Wi-Fi、Bluetooth 等，将感知层的信息传输到服务器上。应用层主要通过数据分析和处理，来实现智能化和自动化的应用。 2. 物联网核心技术 物联网的核心技术包括传感器、信息汇聚、通信、运营和应用技术五大部分。传感器技术是物联网的基础，用于感知和识别物品的信息。信息汇聚技术是指将感知到的信息进行汇聚和处理。通信技术是指将信息从感知层传输到服务器上的技术。运营技术是指将信息进行处理和分析的技术。应用技术是指将物联网技术应用于实际生产和生活的技术。 3. 智能门窗系统的设计和制作 智能门窗系统是基于物联网技术的典型应用。该系统可以通过感知器感知门窗的状态，并实时将信息传输到服务器上。门窗的状态可以通过智能手机 APP 进行实时监控和控制。该系统可以实现智能化的家居自动化和安全保护。 4. 单片机技术在智能门窗系统中的应用 单片机技术是智能门窗系统的核心技术之一。单片机可以作为智能门窗系统的控制中心，来控制和调节门窗的状态。单片机技术可以实现智能门窗系统的智能化和自动化。 5. 智能门窗系统的优点 智能门窗系统可以实现智能化的家居自动化和安全保护。该系统可以实时监控和控制门窗的状态，提高家居的安全性和舒适度。该系统还可以实现智能化的家居自动化，例如自动开关门窗、自动控制照明、自动控制温度等。 6. 物联网技术在智能门窗系统中的应用前景 物联网技术在智能门窗系统中的应用前景非常广阔。随着物联网技术的发展和成熟，智能门窗系统将会变得更加智能化和自动化。该系统可以实现智能化的家居自动化和安全保护，提高家居的舒适度和安全性。 本文档为一篇关于基于物联网智能门窗设计系统的毕业设计论文。论文详细介绍了物联网的概念、原理和核心技术，然后对智能门窗系统的设计和制作进行了阐述。该系统可以实现智能化的家居自动化和安全保护，提高家居的舒适度和安全性。

工程搜索优化算法是解决复杂问题的关键工具，尤其在面对多目标、非线性或约束条件下的优化问题时。这些算法通常模拟自然界中的生物进化过程或物理现象，通过迭代和适应性来逐步逼近最优解。本资料包聚焦于智能算法和智能寻优方法，主要采用MATLAB语言实现。 在MATLAB环境中，我们可以看到以下文件： 1. `Section_3_2_1_PD_VanderPol.m`：这可能是一个关于Pendulum-Damped Van der Pol振子问题的优化实例。Van der Pol振子是一个非线性动力学系统，其优化可能涉及到找到最小能量路径或者寻找特定条件下的平衡点。 2. `Section_3_1_8_Tubular_Column_Problem.m`：该文件可能是关于管状柱的结构优化问题，比如最小化材料使用量同时保持结构稳定性。这类问题通常涉及力学和材料科学的结合，使用优化算法寻找最佳截面形状。 3. `Section_3_3_2_Run_test_functions_3_comparison.m`：这是一个对比不同测试函数性能的脚本。测试函数用于评估优化算法的效果，例如Rosenbrock函数、Sphere函数等，比较不同算法在求解这些函数时的效率和精度。 4. `Section_3_2_3_2DoF_Manipulator.xlsx`：这可能包含了一个两自由度机械臂的参数数据。机械臂的优化问题通常涉及运动规划和控制，目标可能是最小化能耗或最大化工作空间。 5. `Section_3_1_1_Himmelblaus_Problem_2_30Runs_2_free_loops.m`：Himmelblau's函数是一个经典的二维多峰优化问题，2个自由度和2个循环可能意味着该脚本进行了多次实验以探索解的空间。 6. `Section_3_3_2_Run_test_functions_1_simple.m`：这是另一个运行简单测试函数的脚本，可能用于初步评估算法的基础性能。 7. `Section_3_3_1_Test_Function_f2.m`：f2可能是自定义的测试函数，用于检验优化算法在特定问题上的表现。 8. `Section_3_1_4_Spring_Problem.m`：这个文件可能与弹簧系统有关，优化可能涉及到找到最佳弹簧系数或设计以达到特定动态响应。 9. `license.txt`：标准的许可证文件，包含了软件的使用条款。 10. `Section_3_3_2_General_32_test_functions_info.m`：这个文件可能提供了32个通用测试函数的信息，帮助理解它们的性质和优化难度。 这些MATLAB代码示例涵盖了各种优化算法的应用，如遗传算法、粒子群优化、模拟退火等。通过分析和实践这些例子，学习者可以深入理解如何在实际问题中应用智能算法进行智能寻优，并掌握评估和比较不同算法性能的方法。同时，也可以从中了解到如何处理非线性优化、多目标优化以及有约束条件的优化问题。

朝阳医院2018年销售数据分析是一项具体的数据项目，其通过运用Python这一编程语言，结合人工智能和web自动化技术对特定年度的销售数据进行深入分析。Python语言在数据分析领域内具有显著优势，它拥有强大的数据处理库，如Pandas、NumPy和Matplotlib等，这些库支持从数据清洗、整合、处理到数据可视化等一系列操作。项目可能涉及的分析内容包括但不限于销售额趋势分析、产品销售排行、销售区域分析、客户行为分析等。 在这一项目中，Python源码的编写是为了实现自动化的数据处理和分析。源码可能包括数据获取、数据预处理、数据分析和结果展示等步骤。使用Python编写自动化脚本可以减少人力需求，提高数据处理的效率与准确性。此外，人工智能的介入可能意味着在分析过程中采用了机器学习等技术来预测销售趋势或者识别潜在的销售机会。 Web自动化技术在数据分析项目中的应用，可能体现在自动化收集网络上的相关销售数据，或者自动化发布分析结果等方面。例如，通过编写自动化脚本抓取朝阳医院官网或其他电子商务平台上的销售数据，实现数据的快速收集，而后进行进一步的分析。 从文件压缩包的命名来看，该项目专注于2018年的销售数据。这可能意味着项目的研究有特定的时间跨度，或者是为了解决某个特定年度的业务问题。通过对2018年销售数据的分析，可以为朝阳医院在产品采购、销售策略调整以及市场定位等方面提供数据支撑。 由于项目是基于Python的源码开发，这意味着源码需要被合理组织和结构化，以便于团队成员阅读、使用和维护。此外，源码的版本控制也非常重要，这能确保项目开发的可持续性和团队协作的高效性。 朝阳医院2018年销售数据分析项目是一个结合了Python编程、人工智能技术和web自动化手段的综合性数据分析项目。通过该项目，可以实现对医院销售数据的深入理解，并为医院的销售决策提供数据依据，最终提升医院的销售业绩和市场竞争力。

《基于SpringBoot+Vue的企业级智能通用报表调度平台管理系统详解》 在当今信息化时代，企业对数据处理和报表管理的需求日益增长，而高效且智能化的报表系统成为了企业运营的重要工具。本项目“SpringBoot+Vue 企业级 智能通用报表 调度平台 管理系统”正是针对这一需求，结合现代Web技术栈，为学生提供了一个全面理解软件开发流程的学习平台。通过该项目，学生不仅能深入理解SpringBoot和Vue.js的技术原理，还能体验到完整的系统开发过程，包括需求分析、系统设计、编码实现和测试部署等环节。 SpringBoot作为Java领域的轻量级框架，以其简化微服务开发的特性，被广泛应用于后端服务构建。它集成了大量的Spring生态系统组件，如Spring MVC、Spring Data JPA等，同时提供了自动配置功能，大大减少了开发时的配置工作。在这个系统中，SpringBoot负责处理HTTP请求，与数据库交互，实现业务逻辑，提供RESTful API接口。 Vue.js作为前端的主流框架，以其易学易用、高性能的特点受到开发者喜爱。在本系统中，Vue.js用于构建用户界面，通过其响应式数据绑定和组件化特性，可以方便地创建出复杂的UI交互。Vue Router用于管理应用的路由，Vuex作为状态管理库，使得全局状态的管理和更新更加有序。 报表系统的智能通用性体现在其能够处理各种类型的数据，支持多种图表展示，并具备自定义报表设计的能力。可能包含的组件有：数据源配置、数据集设计、报表设计、定时任务调度等。SpringBoot后端可以提供API接口，允许前端通过调用来获取或更新报表数据，Vue.js前端则负责将这些数据可视化呈现。 在系统设计阶段，需要考虑如何合理划分模块，定义清晰的接口，确保前后端的解耦合。编码实现阶段，需要遵循良好的编程规范，注重代码的可读性和可维护性。测试部署环节，包括单元测试、集成测试以及生产环境的部署，确保系统稳定可靠。 这个“SpringBoot+Vue 企业级 智能通用报表 调度平台 管理系统”项目，不仅是一个实战练习平台，也是一个学习资源，帮助学生从理论到实践，全面提升软件开发能力。通过实际操作，学生可以深入理解Java后端开发与前端Vue.js的应用，以及如何构建一个高效、智能的报表管理系统，为未来的职业发展奠定坚实基础。

基于西门子S7-200PLC的智能楼宇中央空调系统设计与实现：详解PLC IO表、电路图及MCGS组态仿真画面，附完整说明书。,基于西门子S7-200PLC的智能楼宇中央空调系统设计与实现：包含PLC IO表、电路图详解，MCGS组态画面仿真展示及用户手册,基于西门子S7-200PLC的楼宇中央空调的设计，PLCIO表，电路图，MCGS组态画面，可仿真，另有说明书 ,核心关键词： 西门子S7-200PLC; 楼宇中央空调设计; PLC IO表; 电路图; MCGS组态画面; 可仿真; 说明书,西门子S7-200PLC驱动的楼宇空调系统设计与仿真

随着科技的快速发展，人工智能技术已经经历了几次重大变革，并在2025年迎来了新一代的发展。新一代人工智能技术不仅在算法上取得了突破，更在应用层面展现出前所未有的潜力和广泛的应用前景。这些进步得益于计算能力的增强、大数据的积累、算法的革新以及跨学科融合的深入。新一代人工智能技术的一个显著特点是自主学习能力的提升，它通过不断学习和优化，能够更好地解决复杂的实际问题。 新一代人工智能技术的发展得益于以下几个方面： 硬件设施的进步为人工智能提供了强大的计算支持。随着量子计算、神经网络芯片等前沿技术的发展，人工智能的运算速度和效率得到了极大提升。这种计算能力的飞跃，使得处理大规模数据成为可能，进而推动了人工智能算法的快速发展。 大数据时代为人工智能提供了丰富的训练样本。在互联网、物联网、社交媒体等领域的数据爆炸性增长，为人工智能提供了足够的“营养”。通过分析和学习这些数据，人工智能可以更好地理解世界，并在多个领域中发挥重要作用。 再次，算法的创新是新一代人工智能技术的核心驱动力。深度学习、强化学习、迁移学习等多种机器学习方法的融合，使得人工智能不仅能够模仿人类的认知过程，甚至能在某些领域超越人类的能力。这些算法的进步，不仅提高了人工智能的准确度，还拓展了其应用范围。 跨学科的融合为人工智能的应用打开了新的大门。结合神经科学、认知心理学、语言学等领域的知识，人工智能开始在医疗健康、教育、交通、金融等领域展现出巨大的应用潜力。例如，在医疗领域，人工智能可以通过分析影像和基因数据，辅助医生进行疾病的早期诊断和治疗方案的制定。在交通领域，智能算法能够优化路线规划，减少交通拥堵，提升运输效率。 新一代人工智能技术的发展同时也带来了一些挑战。如何确保人工智能的安全性、可靠性以及道德伦理问题，是当前亟待解决的问题。此外，人工智能技术的普及也需要考虑到就业结构的变化，以及对人才培养和社会政策的调整。 新一代人工智能技术的发展和应用已经成为推动社会进步的重要力量。从理论研究到实际应用，人工智能正在渗透到我们生活的方方面面，其影响深远且广泛。未来，人工智能将继续在不断的创新和探索中前行，为人类社会带来更多的可能性。

人工智能技术自提出以来，经历了长期的发展和多次的技术革新，其对各行各业带来的影响日益显著。在新一代人工智能技术的推动下，我们正面临一场技术革命，它涉及数据、算力、算法等关键要素，并且正深刻影响着我们的生活方式和工作模式。 新一代人工智能技术的定义，源于其能够模仿人类的学习及其他智能行为，包括推理、语言理解、模式识别等。通过引入图灵测试和达特茅斯人工智能暑期研讨会建议书中的研究问题，人工智能确立了其作为独立学科的基础理论框架，涵盖了符号推理、机器学习和自然语言处理等核心研究方向。 在人工智能动力方面，计算技术的发展经历了四个时代：机械计算时代、电子计算时代、网络计算时代和智能计算时代。每个时代都代表着技术上的巨大飞跃，尤其是从物质到“思维”的转变，这是人工智能发展的重大突破点。当前，计算机技术已经达到了能够进行大规模、超大规模集成电路运算，并且在软件方面出现了数据库管理系统、网络管理系统和面向对象语言等重要技术。 新一代人工智能的发展方向主要包括大语言模型、自监督学习、强化学习和Transformer等。其中，大语言模型技术以自然语言处理为基础，不断优化和改进，让机器可以更精确地理解和生成自然语言，从而在与人类的交互中表现得更加自然和有效。例如，像ChatGPT和DeepSeek这样的技术正在改变我们与机器的交互方式，为用户提供更加智能化的服务。 人工智能技术的应用领域也越来越广泛，涵盖了生命科学、教育、科学探索、政务、新质生产力等多个方面。例如，“AI+教育”正在改变传统的教学方法，使学习变得更加个性化和互动。同时，人工智能也在“AI+政务”方面发挥着重要作用，提升了政府工作的效率和透明度。 另外，人工智能正在接替部分职业，取代那些重复性高、程序化明显的任务，从而释放人类从繁琐工作中解放出来，专注于更具创造性和战略性的工作。随着技术的不断进步，人工智能也将在不久的将来承担更多的角色，成为推动社会进步和产业变革的重要力量。 此外，新一代人工智能技术的发展还与数据、算力和算法密切相关。数据是人工智能的基石，没有足够和高质量的数据，机器学习模型就无法有效训练；算力是人工智能的能源，强大的计算能力可以加速模型的训练和推理过程；算法则是人工智能的大脑，决定着机器学习模型的学习效率和决策质量。 新一代人工智能技术的发展及其应用正在引领全球进入一个全新的时代，为人类社会带来了前所未有的机遇和挑战。技术的进步需要我们不断学习和适应，以确保能够充分利用人工智能带来的福祉，同时也要警惕其可能带来的负面影响，确保技术的发展符合人类社会的长远利益。

Transformer翻译模型是现代自然语言处理领域的一个里程碑式创新，它由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。这个模型彻底改变了序列到序列学习（Sequence-to-Sequence Learning）的方式，特别是机器翻译任务。在本资料"基于TensorFlow的Transformer翻译模型.zip"中，我们将会探讨如何利用TensorFlow这一强大的深度学习框架来实现Transformer模型。 Transformer的核心思想是使用自注意力（Self-Attention）机制代替传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），这样可以并行处理序列中的所有元素，大大提高了计算效率。Transformer模型由多个称为“编码器”（Encoder）和“解码器”（Decoder）的层堆叠而成，每一层又包含多头自注意力（Multi-Head Attention）和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）等组件。 在TensorFlow中实现Transformer，首先需要理解以下几个关键概念： 1. **位置编码（Positional Encoding）**：由于Transformer没有内在的顺序捕获机制，因此引入了位置编码，它是一种向量形式的信号，以独特的方式编码输入序列的位置信息。 2. **自注意力（Self-Attention）**：这是Transformer的核心组件，允许模型在计算每个位置的表示时考虑到所有位置的信息。通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）的内积，然后通过softmax函数进行归一化，得到注意力权重，最后加权求和得到新的表示。 3. **多头注意力（Multi-Head Attention）**：为了捕捉不同位置之间的多种依赖关系，Transformer采用了多头注意力机制，即将自注意力操作执行多次，并将结果拼接在一起，增加了模型的表达能力。 4. **前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）**：在自注意力层之后，通常会有一个全连接的前馈网络，用于进一步的特征提取和转换。 5. **残差连接（Residual Connections）**和**层归一化（Layer Normalization）**：这两个组件用于加速训练过程，稳定模型的梯度传播，以及帮助缓解梯度消失问题。 6. **编码器和解码器结构**：编码器负责理解和编码输入序列，而解码器则负责生成目标序列。解码器还包含一个额外的遮罩机制，防止当前位置看到未来位置的信息，以满足机器翻译的因果性需求。 在JXTransformer-master这个项目中，开发者可能已经实现了Transformer模型的完整流程，包括数据预处理、模型构建、训练、评估和保存。你可以通过阅读源代码来深入理解Transformer的内部工作原理，同时也可以尝试调整超参数，以优化模型性能。这将是一个绝佳的学习和实践深度学习与自然语言处理技术的机会。 TensorFlow为实现Transformer提供了一个强大且灵活的平台，它使得研究人员和工程师能够轻松地探索和应用这一革命性的模型。通过深入研究这个项目，你不仅能够掌握Transformer的理论，还能积累实践经验，这对于在人工智能和深度学习领域的发展是非常有价值的。