内容概要：本文介绍了由清华大学新媒体研究中心元宇宙文化实验室团队推出的DeepSeek人工智能平台。作为一个专注于通用人工智能（AGI）的中国科技公司，DeepSeek提供了开源的推理模型DeepSeek-R1，擅长处理复杂任务，可免费用于商业。文章详细描述了DeepSeek的功能和应用场景，如智能对话、文本生成、代码生成等，并探讨了推理模型与通用模型的区别，强调了模型选择与提示语设计的重要性，同时涵盖了任务分解和质量控制机制等内容。 适合人群：有兴趣了解先进AI技术和大模型应用的研发人员、科技爱好者及需要利用AI优化工作的专业人士。 使用场景及目标：①为企业或个人提供强大的智能化工具，在多行业中助力自动化和智能决策；②帮助研究人员和技术开发者更好地理解和应用大型预训练模型，特别是在自然语言处理领域；③教导用户根据具体的任务需求设计合理的提示语和选择适合的AI模型，最大化其潜力。 其他说明：DeepSeek作为一项前沿科技成果，致力于打破国外技术垄断，为国内乃至国际用户提供高效便捷的人工智能解决方案，体现了清华团队在科技创新方面的积极探索与不懈追求。同时，文章提及的提示语策略、推理逻辑链的应用等内容，也为深入了解并充分利用这类智能平台提供了宝贵指导。

人工智能在农业领域的应用越来越广泛，特别是在害虫检测这一细分领域。本资源便是围绕这一需求精心打造，具体而言，它专注于利用深度学习技术中的yolov5模型进行害虫图像的识别与检测。yolov5（You Only Look Once version 5）是一种先进的实时对象检测系统，以其高速度和高准确率著称。在农业害虫检测的场景中，它的应用可以极大地提高检测的效率和准确性，从而帮助农民及时发现并处理害虫问题，减少作物损失。 本资源包括了一系列经过精心挑选的害虫图像数据集，这些数据集经过预处理，适用于yolov5模型的训练。资源的设计初衷是为那些从事AI害虫检测研究的学者、开发者或农业工作者提供便利，使得他们无需从零开始收集和处理数据，能够迅速上手并开始训练自己的模型。这对于推动AI技术在害虫检测领域的应用，以及智能农业的进一步发展具有重要的促进作用。 在yolov5模型的训练过程中，会用到诸多深度学习的概念和技术。例如，卷积神经网络（CNN）是深度学习中处理图像数据的核心技术之一，它通过模拟人类视觉系统的工作方式，能够自动提取图像中的特征，并对特征进行层次化的学习和表示。这一技术是yolov5能够实现快速准确害虫检测的关键。 此外，yolov5的训练还包括了数据增强、模型优化、损失函数的选择和反向传播等重要环节。数据增强是指通过旋转、缩放、裁剪等方式人为地扩充数据集，这有助于模型更全面地学习害虫在不同条件下的表现，从而提高模型的泛化能力。模型优化则是指通过调整模型参数来提升模型性能的过程，这可能包括更改网络结构、调整学习率等。损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差异的数学表达，优化损失函数能够帮助模型更快地收敛到最优解。反向传播是深度学习中用于计算梯度，进而更新模型参数的重要算法。 除了这些技术层面的内容，本资源还涉及到了模型部署方面的知识。当yolov5模型经过训练和验证，证明其在害虫检测任务上具备良好的性能之后，下一步便是将模型部署到实际的应用场景中。这可能涉及到将模型集成到移动设备、无人机或者农业监控系统中，使其能够实时地对田间情况进行分析，及时发现害虫，从而为精准施药或采取其他防治措施提供依据。 本资源通过提供经过预处理的害虫数据集，结合yolov5模型的强大性能，以及配套的技术说明和模型部署指南，为研究者和从业者提供了一条快捷高效的害虫检测AI模型开发之路。这不仅有助于提升农业生产效率，也体现了人工智能技术在解决实际问题中的巨大潜力和价值。

Con北京站聚焦技术落地与前沿趋势，核心方向包括： ​​AI工程化​​：端侧推理、RAG增强、多模态生成成为主流； ​​云原生深水区​​：混合云治理、湖仓一体架构、可观测性技术持续迭代； ​​安全与效能​​：大模型安全防御、研发流程标准化、平台工程价值凸显； ​​行业融合​​：物流、金融、社交等领域的技术跨界创新案例丰富。 大会为开发者提供了从理论到实践的全景视角，推动技术向生产力转化。 在当前AI+时代，图数据库的智能化探索与应用已成为技术发展的热点之一。图数据库以其独特的数据结构，能够有效地表达和管理复杂的关系和实体，为处理大规模数据和实现高效率的查询提供了新的途径。在本次技术分享中，我们从多个维度深入了解图数据库在智能化探索中的应用与实践。 图数据库在大数据时代下，为复杂关系的表达与管理提供了极为便利的手段。图数据库的基本元素是顶点和边，其中顶点表示实体或概念，边则表示实体或概念之间的关系。这种结构使得图数据库非常适合于表达复杂网络结构，如社交网络、推荐系统、知识图谱等应用场景。例如，员工信息表、好友关系表、参项关系表等都能被图数据库以直观的形式表示出来，便于实现复杂关系的查询和分析。 随着技术的不断演进，图数据库的应用场景也在不断扩展。例如，在消费金融、安全风控、数据血缘、关系网络和智能营销等领域，图数据库都发挥着重要作用。企业级图数据管理平台如TuGraph Platform不仅能够通过Restful/RPC、命令行、Java/Python SDK等多种形式接口为用户提供服务，还支持国际标准图查询语言ISO-GQL，为数据集成工具如MySQL、Oracle提供了良好的支持。 在技术的不断迭代中，图数据库的性能与功能也在不断提升。以TuGraph为例，作为一项性能世界领先、规模世界领先的企业级图数据管理平台，其提供了包括图构建、图查询、图分析、图运维等多种功能。TuGraph DB提供了在线图数据库引擎和近/离线流式图计算引擎；TuGraph Analytics则提供了实时监控引擎内核，具有分布式架构和毫秒级响应时间。同时，TuGraph Learn提供了图学习框架，支持时序图计算、图仿真、GNN训练和全图推理等高级功能。 在智能化方面，图数据库的探索也在不断深化。GraphRAG（Graph Retrieval-Augmentation-Generation）作为图数据库智能化探索的典型案例，克服了传统RAG方法中的一些缺点，通过抽取并存储文本件结构化信息（如节点、三元组、路径或子图），理解并利用文本间的结构关系。这样的改进不仅提高了信息检索的准确性，也加强了对全局信息的理解和利用。 此外，图数据库还与AI技术相结合，推动了图数据库智能化进程的发展。例如，Chat2GraphAgent（图数据智能体）能够提供图数据智能体服务，DB-GPT-Hub/Text2GQL（图语言微调）对图语言进行微调，AI DB-GPT/GraphRAGInfra（图检索增强生成）进行图检索增强生成等。这些技术的结合大大提升了图数据库的智能化水平，使其在大数据分析和人工智能领域中展现出更大的应用潜力。 安全与效能方面，图数据库也在不断强化自身能力。在数据安全方面，图数据库能够通过图谱的形式，帮助开发者和企业更好地理解和管理数据安全风险。例如，在安全风控场景中，图数据库能够通过全图风控技术，实现对安全威胁的快速识别和响应。在效能方面，图数据库通过优化图数据管理和分析流程，提高了数据处理的效率和准确性。 图数据库在智能化探索中的应用已经渗透到各个行业和领域。随着技术的不断进步，未来图数据库有望在智能化的道路上走得更远，发挥更大的作用。无论是从理论研究到技术实践，还是从单机版到分布式架构，图数据库都在不断证明其在处理复杂关系和大数据方面的强大能力。

《体检人群骨关节健康蓝皮书》是基于人工智能技术对体检人群骨关节健康状况进行全面评估的权威报告。本报告深入分析了当前体检人群的骨关节健康状况，并预测了未来几年的发展趋势，特别是在2025年及以后。报告详细探讨了各种骨关节疾病的发病情况，包括骨质疏松症、关节炎、骨关节炎等常见疾病，并针对这些疾病提出了相应的预防措施和治疗建议。同时，报告还涉及了人工智能在骨关节健康评估中的应用，如何利用AI技术对骨关节健康进行更加准确的评估和预测。 报告不仅关注于疾病的诊断和治疗，还着眼于通过改善生活习惯和医疗保健措施来提高体检人群的整体骨关节健康水平。在健康生活方式方面，报告提出了包括合理膳食、适度运动、良好生活习惯等在内的全面健康管理建议。在医疗保健方面，报告强调了定期体检的重要性，并倡导针对不同人群制定个性化的体检方案。 此外，报告也着重于未来医疗服务的发展趋势，预测了到2030年骨关节健康服务的方向和变革。其中包含对医疗机构服务模式的更新、对医疗资源的重新配置以及对新型医疗技术的应用等内容。同时，报告也关注了人工智能在提高医疗服务效率和精确性方面的潜力，以及如何通过技术革新来满足人民群众日益增长的健康需求。 在预防和控制骨关节疾病方面，报告提出了多项策略和措施。这些措施涵盖了从社区健康教育、疾病早期筛查、健康风险评估到疾病管理的全方位方案。报告还提到了如何通过政策引导和医疗资源优化，提高整个社会对于骨关节健康问题的认识和重视。 《体检人群骨关节健康蓝皮书》是一份涵盖广泛、内容深入、观点前瞻的健康评估报告。它不仅为医疗专业人士提供了宝贵的数据和分析，也为普通公众提供了关于如何维护骨关节健康的重要指导。通过人工智能技术的应用，这份报告展示了未来骨关节健康管理的新视角和可能的变革。

南京理工大学人工智能课程删减非考点内容后ppt，提供本校学生预习、复习。非本校同学也可以学习一下。如果觉得好的话，可以给个好评鼓励一下哈

"应用人工智能在微电网控制环境中的技术和未来展望" 微电网控制环境是指一个分布式能源系统，通过多个微电网的集成、协调和控制来管理能源转换。传统的控制技术不足以支持动态微电网环境，人工智能（AI）技术的实施似乎是一个有前途的解决方案，以加强控制和运行的微电网在未来的智能电网网络。 人工智能技术在微电网控制环境中的应用可以分为几个方面： 1. 分层控制：微电网控制需要多个控制层，包括单一和网络化的微电网环境。人工智能技术可以应用于实现分层控制，提高微电网控制的可靠性和灵活性。 2. 机器学习（ML）和深度学习（DL）：ML和DL模型可以根据输入的训练数据进行监督或无监督，以实现更安全、更可靠的微电网控制和运行。 3. 网络化/互联/多微电网环境：人工智能技术可以应用于实现网络化/互联/多微电网环境，提高微电网的可靠性和弹性。 4. 控制策略：人工智能技术可以应用于实现微电网控制策略，包括预测控制、神经网络、支持向量机、人工神经网络、深度强化学习等。 微电网控制环境中的人工智能技术应用还可以分为几个领域： 1. 微电网控制：人工智能技术可以应用于实现微电网控制，以提高微电网的可靠性和灵活性。 2. 能源管理：人工智能技术可以应用于实现能源管理，以提高能源的利用率和效率。 3. 分布式能源：人工智能技术可以应用于实现分布式能源，以提高能源的可靠性和灵活性。 4. 智能电网：人工智能技术可以应用于实现智能电网，以提高电网的可靠性和灵活性。 微电网控制环境中的人工智能技术应用的未来展望： 1. 增强微电网控制的可靠性和灵活性。 2. 提高能源的利用率和效率。 3. 实现智能电网的发展。 4. 提高微电网的可靠性和灵活性。 人工智能技术在微电网控制环境中的应用可以提高微电网的可靠性和灵活性，提高能源的利用率和效率，并推动智能电网的发展。但是，微电网控制环境中的人工智能技术应用还需要解决一些挑战，如数据质量、计算能力、安全性等问题。 人工智能技术在微电网控制环境中的应用可以带来许多好处，但同时也存在一些挑战和限制。因此，需要进一步的研究和开发，以满足微电网控制环境中的需求和挑战。

Piper是一个专为树莓派4优化的快速、本地化神经网络文本转语音(TTS)系统，支持多种语言和声音。它基于VITS模型，通过ONNX格式实现高效运行，适用于嵌入式设备。Piper提供高质量的语音合成，支持流式音频输出、JSON输入、多说话人模型和GPU加速等高级功能。广泛应用于智能家居、辅助技术和语音交互等领域。Piper开源免费，易于安装和使用，开发者还可训练自己的语音模型。 Piper是一个为树莓派4量身定做的文本转语音系统，它采用了VITS模型作为核心算法，由于使用了ONNX格式，这保证了它在嵌入式设备上运行的高效率。Piper的本地化特性使其支持多种不同的语言和声音，满足了多语言环境下用户的需求。该系统不仅能够进行高质量的语音合成，而且还支持流式音频输出，这意味着它可以实时处理文本并转换为语音，提高了用户的交互体验。 Piper还支持JSON输入，这种数据交换格式的使用，让系统能够处理各种结构化的文本数据，并且能够灵活地进行语音输出。此外，Piper还集成了多说话人模型，这意味着它可以根据不同的说话人进行语音的合成，进一步提高了语音合成的自然度和多样性。借助GPU加速，Piper在处理复杂模型时的计算效率大大提升，这对于需要快速响应的应用场景尤为重要。 Piper的应用场景相当广泛，它在智能家居控制、辅助技术和语音交互等领域的实际应用中表现出色。智能家居领域，Piper可以作为家庭自动化系统中的人机交互界面，用户可以通过语音指令控制家中的各种智能设备。在辅助技术方面，对于有视觉障碍的用户，Piper能够提供一种全新的信息获取方式，即通过听觉来接收文本信息。语音交互则是Piper的另一个重要应用领域，它能够为各种应用程序和服务提供更为人性化和自然的交流方式。 Piper的开源特性使其对于开发者而言非常友好，它不仅易于安装和使用，还允许开发者根据自己的需求训练特定的语音模型。这为开发者提供了极大的便利，他们可以创建符合特定场景或行业需求的定制化语音服务。整体来说，Piper为树莓派平台的语音交互应用提供了一个强大的解决方案，它的多语言支持、高性能以及丰富的功能特性，使其成为了该领域的重要工具。

随着互联网企业对精细化运营的不断追求，数据分析已经成为行业中不可或缺的一部分。在本案例中，我们将深入探讨Python在数据分析领域中的应用，特别是在滴滴出行所进行的AB测试和城市运营分析中所发挥的作用。AB测试，也称作分割测试，是评估产品改动对用户行为影响的一种科学实验方法。它通过随机分配实验组和对照组，比较不同版本之间的用户行为数据，以确定最优的设计方案。 滴滴出行作为国内领先的一站式移动出行平台，其业务覆盖范围广泛，不仅包括打车服务，还包括共享单车、汽车租赁、货运等。在如此庞杂的业务体系中，如何确保每一次产品迭代或运营策略调整都能达到预期效果，同时对用户体验的影响最小化，是滴滴出行不断努力的方向。数据分析和AB测试在此过程中发挥了关键作用。 通过Python，数据分析工程师可以轻松地处理大量数据，运用各种统计模型和机器学习算法，对用户行为数据进行分析。在这个过程中，工程师会重点关注几个方面：数据预处理、特征工程、模型训练与验证、结果评估以及决策制定。数据预处理涉及数据清洗、数据整合等，旨在保证数据质量，为后续分析打下坚实基础。特征工程则是指从原始数据中提取有用的特征，提高模型的预测能力。模型训练与验证包括选择合适的算法，通过交叉验证等方法来训练和测试模型性能。结果评估则是评估模型对新数据的预测效果，确保模型的泛化能力。根据评估结果制定相应的决策，如优化产品设计、调整运营策略等。 在这个过程中，Python的诸多数据分析库，如NumPy、Pandas、SciPy、Scikit-learn等，为数据处理和模型构建提供了极大的便利。例如，Pandas库能高效地处理结构化数据，支持数据的导入、清洗、转换、聚合等操作；Scikit-learn库则提供了众多简单易用的机器学习算法，方便工程师快速构建、评估和调整模型。 此外，AB测试的实施还涉及到实验设计和测试平台的搭建。在滴滴出行的案例中，会构建一个线上实验平台，将用户随机分配到不同的测试组中，每个组对应不同的产品或运营方案。随后，平台将收集不同组别用户的行为数据，利用上述的数据分析和机器学习技术对数据进行分析，最终评估各个方案的优劣。这一过程需要高度关注实验的公平性和数据的准确性，确保实验结果的有效性。 除了AB测试，城市运营分析也是数据分析在滴滴出行中的一个重要应用。城市运营分析需要考虑到城市的特性、用户群体的差异以及不同时间段的需求变化等。通过分析这些因素，可以为城市运营提供更加精准的策略。例如，可以通过分析用户出行数据来优化司机的分布，确保在需求高峰时段有足够的运力满足用户需求，而在低峰时段则可以通过分析数据来调整司机的运营策略，提高整体运营效率。 通过运用Python进行AB测试和城市运营分析，滴滴出行能够更好地理解用户需求，优化产品功能和提升服务质量。这不仅提高了用户满意度，也为公司带来了更多的商业价值。因此，掌握Python进行数据分析和AB测试技术，已经成为互联网行业中数据分析岗位的核心技能之一。 Python源码在数据分析领域，特别是在滴滴出行AB测试和城市运营分析中的应用，展现了数据分析在产品迭代和运营优化中的巨大潜力。通过Python强大的数据处理能力和丰富的数据分析库，企业能够更加准确地理解用户行为，制定出更贴合用户需求的产品和服务策略，从而在激烈的市场竞争中占据优势。

内容概要：本文档《Goolge AI 提示工程指南（中文版）》详细介绍了提示工程的基础概念与高级技巧。提示工程是通过编写高质量的文本提示，指导大型语言模型（LLM）生成准确、有用的输出的过程。文档涵盖了提示工程的核心要素，如零样本、少样本提示、系统提示、角色提示、情境提示等基本提示技术，以及更高级的技术如退步提示、思维链（CoT）、自我一致性、思维树（ToT）、ReAct（推理&行动）等。此外，还讨论了代码提示、多模态提示、自动提示工程等内容。文档不仅解释了这些技术的原理，还提供了实际应用中的示例和最佳实践，帮助读者理解如何优化提示以获得更好的模型输出。 适用人群：适用于希望提升提示工程技能的数据科学家、机器学习工程师、软件开发者以及任何对大型语言模型感兴趣的技术人员。 使用场景及目标：①帮助用户掌握提示工程的基本原理和技术；②指导用户如何编写高效的提示，以获得更准确的模型输出；③介绍如何通过提示工程解决实际问题，如代码生成、文本摘要、信息提取、问答系统等；④提供调试和优化提示的具体方法，以应对提示不足带来的挑战。 其他说明：文档强调了提示工程的迭代性质，建议读者不断试验、记录和优化提示。同时，文档提供了多个实用的提示模板和示例，帮助读者快速上手。对于复杂任务，文档推荐结合多种提示技术和模型配置，以实现最佳效果。此外，文档还提及了一些外部资源和进一步学习的途径，以支持读者深入研究提示工程。

人工智能是指通过计算机系统模拟人类的智能行为，包括学习、推理、问题解决、理解自然语言和感知等。 大数据指的是规模巨大且复杂的数据集，这些数据无法通过传统的数据处理工具来进行有效管理和分析。 本资源包括重邮人工智能与大数据导论实验课相关实验课：Python 控制结构与文件操作，Python 常用类库与数据库访问，Python 网络爬虫-大数据采集，Python 数据可视化，Python 聚类-K-means，Python 聚类决策树训练与预测，基于神经网络的 MNIST 手写体识别 重庆邮电大学通信与信息工程学院作为一所专注于信息科学技术和工程的高等教育机构，开设了关于人工智能与大数据的导论实验课程。该课程旨在为学生提供实践操作的机会，通过实验课的方式加深学生对人工智能与大数据相关知识的理解和应用能力。 课程涉及到了人工智能的基本概念，这是计算机科学领域中一个非常重要的分支。人工智能的研究包括多个方面，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。其中机器学习是指让计算机通过数据学习，不断改进其性能指标的方法。人工智能技术的应用领域极为广泛，包括但不限于自动驾驶汽车、智能语音助手、医疗诊断支持系统等。 大数据是一个相对较新的概念，它涉及到对规模庞大且复杂的数据集进行存储、管理和分析。这些数据集的规模通常超出了传统数据处理软件的处理能力。大数据的分析通常需要使用特定的框架和算法，例如Hadoop和Spark等。通过对大数据的分析，可以发现数据之间的关联性，预测未来的发展趋势，从而为决策提供支持。 本实验课程具体包含了多个实验内容，涵盖了以下几个方面： 1. Python 控制结构与文件操作：这部分内容教会学生如何使用Python编程语言中的控制结构来处理数据，并进行文件的读写操作。控制结构是编程中的基础，包括条件语句和循环语句等，而文件操作则涉及对数据的输入输出处理。 2. Python 常用类库与数据库访问：在这一部分，学生将学习Python中的各种常用类库，并掌握如何通过这些类库与数据库进行交互。数据库是数据存储的重要方式，而Python提供了多种库来实现与数据库的连接和数据处理。 3. Python 网络爬虫-大数据采集：网络爬虫是数据采集的一种手段，通过编写程序模拟人类访问网页的行为，从而自动化地从互联网上收集信息。这对于大数据分析尤其重要，因为大量的数据往往来源于网络。 4. Python 数据可视化：数据可视化是将数据转化为图形或图像的处理过程，目的是让数据的分析结果更加直观易懂。Python中的Matplotlib、Seaborn等库能够帮助学生创建丰富的数据可视化效果。 5. Python 聚类-K-means：聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象划分为多个簇。K-means算法是聚类算法中的一种，它通过迭代计算使聚类结果的内部差异最小化。 6. Python 聚类决策树训练与预测：决策树是一种常用的机器学习算法，它通过一系列的问题对数据进行分类。在本实验中，学生将学习如何使用决策树进行数据训练和预测。 7. 基于神经网络的 MNIST 手写体识别：MNIST数据集是一个包含了手写数字图片的数据集，常用于训练各种图像处理系统。本实验将介绍如何使用神经网络对这些图片进行识别，这是深度学习中的一个重要应用。 以上内容涵盖了人工智能与大数据领域中一些核心的技术和应用，通过这些实验内容，学生能够更深入地理解理论知识，并在实践中提升解决问题的能力。 此外，报告中还提及了需要学生自行配置环境的部分。这是因为人工智能与大数据处理通常需要特定的软件环境和库的支持。例如，进行深度学习实验时，可能需要安装TensorFlow、Keras或其他深度学习框架。而进行数据可视化实验，则可能需要安装相应的绘图库。 重庆邮电大学的这份实验课报告，不仅让学生了解了人工智能与大数据的基本理论知识，还通过实际的编程实践，帮助学生将理论转化为实际操作技能，为未来在相关领域的深入研究和职业发展奠定了坚实的基础。