以相关性、趣味性为评估指标 任务型对话 闲聊 问答型对话 帮我订张机票 我好无聊啊 什么是人工智能？ s 种不同的对话类 型 知识库 基于知识库的智能问答 知识库由若干个知识点组成， 每个知识点都包含若干个 语 义相同的问题，这些问 题可 以被同样的答案来回 答。 问答机器人将用户的问题匹配 到知识库中最相近的知识点上， 用该知识点的答案回答用户。 如何成为会员 • 怎么注册会员 训练分类器 分类结果 用户问题 • 检索 • 以知识库中的问题为粒度建立索引，每 个 问题都对应一个知识点 • 对用户问题进行分词、去停用词、同义 词 扩展等操作 • 返回知识库中若干个相关性最高的问题 对 应的知识点 • 排序 • 通过一个语义匹配模型计算用户问题和 检 索返回问题的语义相似度，选择语义 相似 度最高的问题对应的知识点 基于检索和排序的问答系统

政府机构 文件名称 发布时间 具体内容 上海市经 济和信息化 委员会、上海 市发展和改 革委员会等 五部门 《上海市推动人工智能大模 型创新发展若干措施 （2023-2025 年）》 2023 年 10 月 实施大模型创新扶持计划。支持引进高水平创新企业，支持本市创新主体打造 具有国际竞争力的大模型，鼓励形成数据飞轮，加速模型迭代，对取得重大成 亿元，新增算力券支持企业购买符合杭州 市规划布局的智算中心以及纳入算力撮合的合作伙伴所供给的智能算力。 广 东 省 人 民 政府办公厅 《广东省关于人工智能赋能 千行百业的若干措施》 2024 年 6 月 到 2025 年，全省算力规模超过 40EFLOPS，人工智能核心产业规模超过 3000 亿元。到 2027 年，全省人工智能产业底座进一步夯实，算力规模超过 6

对于人群密度的具体数据收集，系统将通过以下方式进行有效 整合与分析：  人流量计数：基于视频流中的人像识别技术，统计单位时间内 经过特定区域的人数。  区域划分：根据需要监测的地点，将场地划分为若干小区域， 以便于更精确的密度分析。  模式识别：应用机器学习技术，对不同场景下的人群行为进行 模式识别，产生更精准的预测模型。 系统的运行示例如下： 通过上述步骤，可以高效实现人群密度的监测与管理，有效提 基础上，为社会安全提供新的解决方案。未来，随着技术的不断进 步，智能化的公共安全体系将进一步扩展应用场景，形成更加完善 的安全防护网。 9.3 未来可能的技术创新 在公共安全领域，AI 大模型视频智能挖掘技术的持续发展将引 领若干关键技术创新方向，以应对日益复杂的安全问题。首先，可 以预见的是更多的跨模态学习技术的融合，通过结合视觉、音频和 文本数据，为安全监控提供更加全面的理解。例如，利用自然语言 处理技术对监控视频

已收集的反馈总结； 2. 针对高优先级反馈的初步解决方案讨论； 3. 针对迭代结果的评估标准设定。 确定改进方案后，开发团队需迅速推进迭代开发。建议采用敏 捷开发模式，将大的改进任务拆分为若干小的迭代周期（如 Sprint），并在每个周期结束时进行评审。这样可以确保团队在短 时间内能够验证改进效果，并根据实际情况进行调整。 在每次迭代完成后，需进行用户测试与反馈收集。可以通过以 下方式进行： 一个知识库，将每次 迭代的学习与经验进行归档，为未来的改进提供参考与借鉴，形成 良好的知识传承。 9. 结论 在对人工智能行业大模型 SaaS 平台的设计方案进行深入剖析 后，我们可以得出若干关键结论，以便为平台的实施和运营提供指 导。 首先，该平台应当具备灵活的架构设计，以支持多种不同类型 的 AI 大模型，例如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。通 过采用微服务架构，平台可以实现高可用性和易扩展性，确保用户

到2026年，将有超过1000家企业参与到标准的宣贯和实施推广中，标准服务企业创新发 展的成效将更加显著，同时我国在国际标准制定中的参与度也将大幅提升。 2024年9月11日， 《国务院关于加强监管防范风险推动保险业高质量发展的若干意 见》指出，保险业应提高数智化水平。加快数字化转型，加大资源投入，提升经营管理效率。 鼓励运用人工智能、大数据等技术，提高营销服务、风险管理和投资管理水平。加强网络安 全防护和数据安全管理， ，各地形成了激烈的“政策竞赛”。 2.2.1.2.1 地方政策 �� 在北京出台政策方面，4月27日，北京市发展改革委在2024中关村论坛年会上发布了 《关于加快通用人工智能产业引领发展的若干措施》。 《措施》聚焦人工智能5个领域，提出 10条措施。其中，3条措施关于算力，4条措施关于大模型，1条措施关于投融资，1条措施关 于技术创新，1条措施关于国际合作。7月26日，北京市发展改革委，市经济和信息化局，市

术指标等。为了提升模型的训练效果，需要对数据进行标准化处 理，例如使用 Z-score 方法对特征值进行归一化。此外，为了提高 模型的时序预测能力，通常会将数据按时间序列进行切片，形成滑 动窗口样本，每个样本包含过去若干天的数据作为输入，未来的股 价走势作为标签。 接下来是模型选择阶段。根据交易策略的需求，可以选择不同 类型的机器学习模型，如线性回归、支持向量机、随机森林或深度 学习模型（如 LSTM、Transformer

我们可以最大程度地 发挥该技术在医疗健康中的潜力，从而实现更加精准、高效和人性 化的医疗服务。 10.1 研究总结 在对 AI 生成式大模型在医疗场景中的应用进行可行性研究 后，我们得出了若干重要结论。本研究明确了 AI 生成式大模型在 医疗领域的广泛应用潜力，同时也识别出其在实施过程中面临的挑 战与机遇。整体来看，AI 生成式大模型能够为医疗服务的智能化、 个性化和高效化提供重要支持，尤其是在临床决策支持、病历撰

2.2 人工智能算法应用 在铁路沿线实景三维 AI 大模型应用方案中，人工智能算法的 应用至关重要。这些算法不仅提升了数据处理的效率，也为实际的 安全监测和管理提供了强有力的支持。以下将详细讨论若干关健的 人工智能算法及其在铁路沿线的具体应用。 首先，图像识别和处理算法是铁路沿线监测的重要组成部分。 通过计算机视觉技术，监控摄像头捕获的图像可以被自动化分析， 从而识别出潜在的安全隐患，如轨道上的障碍物、设备损坏、人员