订阅推送：对搜索癿分析结果进行订阅推送，通 过邮件癿形式把分析结果发送给用户。 资讯简报 用智慧发现信息价值 Discover information . 用户可以自己定义观察视角，自 定义关注对象、关注领域。 . 同一事物，丌同癿人有丌同癿观 察视角，每个用户可以独立配置 自己癿使用习惯。 . 定义癿关注领域，可以是多层级 癿，用户可以定义具有父子关系 癿多层级领域树。 自定义观察领域树 自定义观察对象

创新的潜能之上，探讨了其在应急管理信息化建设 中的应用前景，针对当前智慧应急中面临的挑战以 及业务系统智能化水平的局限，提出了基于大语言 模型技术重构智慧应急的知识管理模式以及应急大 脑的概念框架，为应急管理信息化建设提供了新的 视角和技术路径。 1 大语言模型原理 大 语 言 模 型 通 过 词 嵌 入（word embedding）[3]、 Transformer 架构和注意力机制[1，4]、端对端神经网络 训练等方法和技术学习文本数据中的语义和语法规 言描述的关于世界的知识，从而让机器具有理解和生 成自然语言的能力，让人与机器在知识层面的有效交 互成为可能。基于大语言模型技术的人机协同创新 模式，将人的认知优势与计算机的计算与存储优势整 合起来，让人可以在更高层次、更广泛视角研究外部 环境，加深对客观世界规律的认识，并在人机交互中 将知识转移到机器上，提高机器智能 [18]。 2 智慧应急面临的挑战 应急管理信息化建设通过促进信息技术与应急 管理业务深度融合，为应急管理实战提供支撑保障。

等视觉基础模型则以低于前两者的模型 量级提供跨越图像与文本鸿沟的能力, 为进行实时 的开放词汇的视觉检索提供了可能. 这一系列的进 展不仅展示了基础模型的强大潜力, 也为其与具身 智能的融合提供了新的视角和可能性. 文献 [19] 将 上述在大规模数据集上进行训练并能适应广泛任务 的模型统称为基础模型, 意即可作为大量下游任务 训练基础的模型 (目前一般认为基础模型即大模型, 后文将不对二者作区分) 在地图中索引目标. Act3D[92] 则提出了一种基于 Transformer 的 3D 特征场模型, 使用大规模预训练的 2D 特征提取 器 (如 CLIP[17] 或 ResNet50[104]) 来处理多视角的 RGB-D 图像, 并将提取的 2D 特征通过特征金字塔 网络 (Feature pyramid network, FPN)[105] 提取多 尺度视觉词, 语言指令则使用预训练的语言编码器 来处理 神经辐射场 (Neural radiance field, NeRF)[106] 是一种用于 3D 场景表示和视图合成的深度学习方 法, 通过深度神经网络对场景的连续体积密度和颜 色进行建模, 能够从任意视角渲染出高质量的图像. 在文献 [107] 中研究人员提出了蒸馏特征场 (Dis- tilled feature field, DFF) 的概念, 通过将 2D 特征 映射到 3D 体积中, 结合来自

问题，测试大模型的基础能力，同时针对部分主要典型的应用能力设计 了保险业务场景设定及问题，以测试大模型的实际应用能力。区别于以底层专业性能指标为评测维度的大模型评测报告， 《报告》以应用场景的视角和维度进行测评，向保险行业呈现更为实用和直观的信息，更具现实层面的指导意义。 本报告评测结果经专家组进行谨慎的综合论证形成，但考虑到大模型迭代速度日新月异，评测结果仅代表测试期间所呈现的 效果

美国：全面立法与强制执行的双重策略 在全球数字化浪潮的推动下，保险行业的数智化转型已成为行业发展的重要趋势。中 国保险行业在这一转型过程中表现出了独特的发展脉络和驱动因素，同时也面临着一系 列的挑战和机遇。本章将从全球视角出发，深入探讨中国保险业在数智化转型中的进展、 特点及未来的发展方向。 首先，中国保险业的数字化转型是行业发展的必然选择。随着保费增速放缓、产品利 润空间逐步压缩，保险机构迫切需要依托数字化手段升级创新、控制成本、增加收入，以实 保险业数智化转型进展 �� 上化改造，为实现可持续发展，监管着力推动保险行业数字化转型。 再次，保险行业数字化转型的落地指南强调了战略、业务、技术三个维度的环环相扣。 保险公司需要站在全局视角进行长期统筹规划，由点及面实现从局部业务的优化升级到 全域数字化的整体进阶。这包括顶层数字化规划、数字化实践洞察以及底层技术支撑建设。 此外，保险行业的数字化转型也面临着数据合规问题、数字化发展不均衡和所需成本 公平公正 S-Eval注重保持中立和客观的测评理念，评测过程完全自动化，避免了人为评估带来 的不确定性，确保了评测结果的准确性和公正性。 ② 契合保险行业大模型实际应用需求 通过构建多维度、多视角和多层次的评测体系，S-Eval真实模拟了保险行业中大模型 的应用场景，全面考察了大模型的保险专业能力。此外，S-Eval还构建了多轮对话场景，更 深入地评估了大模型在真实多轮对话中的表现，全面考察了上下文理解、记忆和对话

raw beauty of the coast and the rugged landscape ofthePacific Coast Highway. 提示词：俯瞰无人机视角，海浪拍打着 比克瑟尔加雷岬海滩的崎岖悬崖。湛蓝 的海水激起白色的浪花，而落日的金色 光辉照亮了岩石海岸。远处有一个带灯 塔的小岛，悬崖边缘覆盖着绿色的灌木。 公路到海滩之间的陡峭落差极具戏剧性，

点区域甚至流动监控。为了实现这一目标，采集设备的布置应符合 以下原则：  覆盖范围：确保采集设备能覆盖所有危险区域和人流密集的场 所，自然形成监控网络。  角度调节：设备应具备云台功能，支持远程或自动调整视角， 以优化监控视野。  设备数量：依据覆盖区域的大小和监控需求合理配置采集设备 数量。 此外，视频数据采集还需支持实时数据传输和存储，并能满足 大数据量下的高并发需求。具体要求如下：  识别人群密度，触发警报并实时向指挥中心发送数据 异常运动 对于超速、逆行等行为进行识别并发起告警 遗留物品 识别可疑遗留物品，自动标记并发送至安保人员查验 突发事件 人员奔跑、动态聚集等情况，自动触发全局告警并锁定摄像头视角 系统在进行实时分析时，应结合 AI 大模型，实施深度学习算 法以提升对复杂场景的识别能力。特别是，通过训练模型识别不同 光照条件、天气变化等外部环境对视频图像的影响，从而增强系统 的适应能力。 质和功能上有所限制。通常适用于对视频质量要求不高、预算有限 的场合。 云台摄像头的特点在于其可以进行自动或手动的 360 度旋转， 能够覆盖大面积区域，适合于交通枢纽、公共广场等场合的动态监 控。其常见特点包括：  全方位视角：可实现水平和垂直的全方位旋转，适应复杂的监 控场景。  自动巡航功能：通过设定路径，实现自动巡视，提高监控效 率。 此外，热成像设备在公共安全领域也扮演越来越重要的角色， 尤其适用于夜间监控和低能见度环境。其特点有：

供应链，每年需投入营收的0.9%。这项投资将成 为关键的差异化优势。一些企业将由此进入持续 改进的良性循环，而另一些企业则可能因财务能 力所限而陷入停滞不前的恶性循环。为有效分配 资源，供应链高管应采用“以终为始”的视角，构 想其AI赋能技术栈的理想未来状态，并回答“何 为卓越？”，从而明确团队应如何协同达成这一 目标。 我们的研究显示，企业普遍将网络安全、云计 算与SaaS平台、RFID与物联网等先进传感器，以及

床信息、实验结果及治疗反馈，为算法的精准性和科学性提供 支持。 4. 患者问卷和自我报告数据：通过设计合理的问卷，收集患者对 病情、治疗效果的主观评价和自我感受，这些数据能够为模型 提供患者视角的补充信息。 外部数据来源同样不可忽视，主要包括： 1. 公共卫生数据：依托国家或地区的数据共享平台，获取公共卫 生机构发布的健康统计数据、疾病流行病学信息等。 2. 学术研究成果：通过医学文献数据库获取相关领域内的研究成 转化过程。 最后，应重视 AI 生成式大模型的全球化视角。在不同文化背 景和医疗资源分配的国家和地区，AI 的应用场景和效果可能差异很 大，未来的研究应关注如何让这些先进技术能够被广泛接受并有效 实施。 综上所述，AI 生成式大模型在医疗领域的未来发展应聚焦于定 制化、可解释性、个性化、伦理法律框架的确立、跨学科合作及全 球化视角，这些方向将有效促进其在实际应用中的落地与发展。同

其次，行业报告和白皮书是另一个重要的外部数据来源。许多 咨询公司、研究机构和行业协会定期发布行业研究报告，涵盖从技 术趋势到市场分析的多维度信息。这些报告通常基于大量调研数 据，能够为知识库提供最新的行业动态和专家视角。通过合法授权 或公开获取的方式，可以将其纳入知识库的范畴。 此外，互联网上的公开信息也是外部数据的重要组成部分。包 括新闻网站、社交媒体、论坛、博客等平台上的文本、图片、视频 等内容。通过 是随机交换句子中词语的位置，增强模型对语序变化的适应性。 对于图像数据，常见的增强方法包括几何变换（如旋转、缩 放、平移、翻转）、颜色变换（如亮度、对比度、饱和度调整）以 及噪声添加等。几何变换可以模拟不同视角下的图像，增加模型对 视角变化的鲁棒性；颜色变换则可以帮助模型适应不同光照条件下 的图像；噪声添加则可以提高模型对噪声的抵抗能力。此外，还可 以采用混合增强策略，如 MixUp 和 CutMix，通过混合不同样本的