生成报告：对搜索癿分析结果进行报告生 成，可以保存或进行订阅、推送。 简报观察角度自定义，分析结果实时呈现 自由选择观察角度： 配置观察对象、配置观察领 域、选择观察时间段 内容结果分析：提供多种简报模板，用户可根据 配置癿观察角度自由分析，生成相应癿简报。分 析结果采用图表列表癿展示斱式。 添加对比：分析结果可添加对比，添加其他癿观 察角度即可 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。 新产品 用智慧发现信息价值 Discover information 自由定义观察角度 关注对象配置：用户可以自由配置自己所关注 癿对象。 关注领域配置：用户可以自由配置自己所关注 癿领域。 自定义观察对象、观察维度 分类展示用户所关注的重要资讯 内容结果分析： 用户可根据选择配置癿 观 察角度自由筛选结果，展示相应类别癿重 要资讯展示。 自定义分类：内容癿筛选分类可从类别库 送，通过邮件癿形式把分析结果发送给用 户。 舆情监测 用智慧发现信息价值 Discover information 用智慧发现信息价值 Discover information 功能模块—系统配置 观察角度灵活配置，系统配置项自由管理 关注对象配置：用户可以自由配置自己所关 注癿对象。 关注领域配置：用户可以自由配置自己所关 注癿领域。 订阅信息管理：管理自己癿订阅信息，查看 及取消。 推送信息管理：管理推送信息展示及设置。

采用多种数据采集方法，确保全面、细致地获取铁路沿线的地理和 环境信息。 首先，将使用无人机进行航空遥感采集。无人机凭借其机动性 和高解析度的摄像能力，能够在较短的时间内覆盖广泛区域。通过 在不同高度、不同角度拍摄，获得高分辨率的影像数据。同时，结 合机载激光雷达（LiDAR）技术，可以获取高精度的三维点云数 据，准确描绘地形及铁路设施的空间分布。 其次，地面数据采集也至关重要。我们将配备移动激光测量系 度及不同角度拍摄 的影像资料，可以极大丰富三维模型的立体效果，生成真实的场 景。 为保证航拍数据的有效性，以下措施将被采取： 1. 确定航线和拍摄计划，避免在人流密集或禁止飞行的区域进行 航拍。 2. 配备高精度的 GPS 设备，确保航拍图像的地理位置准确，使 数据更具参考价值。 3. 根据天气情况和光照条件选择合适的拍摄时间，以获取更清晰 的图像。 4. 采用多角度拍摄策略，分别从不同方向和高度获取同一地物的 首先，选择合适的纹理映射方法至关重要。我们可以采用以下 几种主流的技术来实现纹理映射：  UV 映射：将三维物体的表面展开为二维平面，便于对其表面 进行纹理贴图。此方法适合于大多数静态物体。  投影映射：通过从不同角度投影纹理，使得复杂形状表面上能 更真实地反映自然环境的特征，适用于不规则的地形和物体。  法线贴图：使用法线贴图可以增强模型表面的细节感，使得表 面呈现出更多的高度和凹凸感，这对于铁路沿线的建筑、桥梁

& 文档 & 开发视图页面每 月 的使用趋势。其中横坐标 为 一天中的各个时间，纵坐 标 表示项目 & 文档 & 开发 视图页 面使用数量，单位为 个，总 体趋势在 9 月份有高 峰。 从应用角度来看，从文本、图片、 语音视频等全模态支 撑 LLMOps 运维系统。 语音 模型： Whisper GPT-4o 日志解析 异常检测 根因分析 报告生成 图片 模型： StableDiffusion

法律知识 医疗知识 营销素材 话术优化 话术推荐 保险规划 智能核保 智能理赔 实时质检 评测结果——国内大模型 聪明贴心“中国通” 答案与我国当前制度情况基本吻合，解答 的角度也更符合国内用户，理解起来比较 简单，此模型适合做专业报告及深度行业 解读的专家使用 保险常识 法律知识 医疗知识 营销素材 话术优化 话术推荐 保险规划 智能核保 智能理赔

目前的大模型结构和训练机制：基于概率的生成模型，本质上没有理解 自己所学习的内容  缺乏对真实世界的有效建模方式和全息感知能力  训练数据的局限性：数据质量、重要数据的缺失、不同类型数据的比例 n 如何应对（用户角度）  建议1：建立“大模型结果不一定可信”的认知，根据自己的需要，对 于模型的输出进行不同层次的验证（享受便利，控制风险）  建议2：通过大量使用而加深对一款大模型能力边界的理解：知道什么

工程热物理 新能源 化工 软件 工程 人工 智能 范式困境主要原因三：周期长、链条多、人员配合难度大效率低 18/80 口需要多个 团队 深度长期协作，难度大成本高 口从经济性角度而言，大部分项目支撑不起如此开销 迭代 需求分析 运维算法设计 Al 模型开发 测试 升级 口碎片化 口长链条 口长周期

存储方式：支持实时存储和云存储，便于远程访问和数据备 份。 其次，视频数据采集系统应具备区域和角度的灵活性，以便满 足不同场景需求。系统需要搭建视频监控网络，覆盖公共场所、重 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。 温度量测：可实时监测目标的温度变化，适用于火灾预警和人 群异常检测。  显示对比度：能够在极端光线条件下仍保持正常工作。 除了设备类型的选择，在布局设计上，需要根据监控区域的实 际需求，合理选择监控设备的数量、角度和配置，以最大化其监控 效果。通常情况下，建议进行如下考虑：  监控范围及盲区分析：在部署前对目标区域进行详尽的分析， 确保 360 度无死角覆盖。  视频存储与带宽需求：在视频流高度压缩与存储的平衡中选择

工作层出不穷. 尽管目前有一些以具身智能为主题 的综述[21−23], 但并未聚焦于大模型. 目前也有综述研 究大模型在机器人上的应用[24−28], 但不同的是, 本文 的内容更倾向于从具身智能的角度介绍二者如何有 机结合, 并加入对模型规划层级的分类探讨. 此外, 由于该领域发展迅速, 在上述论文发布后又涌现出 了许多重要工作, 本文将补充这些最新进展, 为希 望了解该领域的研究人员提供更多的参考 架无人机规划编舞. 这些航点随后被一个轨迹规划 器处理, 以保证无碰撞和可行的运动. 2.4 动作级 在动作级中, 大模型处理环境观察与提示, 输 出动作序列, 动作序列可以是一系列关节角度或末 端执行器的位姿与夹爪开合数据, 这些序列将直接 用于控制机器人的运动. Gato[60] 是一个可以处理多 模态、多任务和具身化问题的通用智能体, 通过在 604 个涵盖不同的模态、观测和动作规范的任务上

提出建议，以 “推进人工智能、机器学习发展以全面解决美国国家安全和国防需求的相关技 术。”在设立本委员会时，2019 财年约翰〃S〃麦凯恩国防授权法案第 1051 节指示 NSCAI 从国家竞争力的角度审视人工智能及其维持技术优势的手段、 国际合作和竞争力的趋势、促进基础和先进研究投资的方式、劳动力和培训、 军事使用的潜在风险、伦理问题、建立数据标准和激励数据共享，以及人工智 能的未来发展等方方面面。

Positive）表示真正例，TN（True Negative）表示真负例，FP（False Positive）表示假正 例，FN（False Negative）表示假负例。通过以上指标，能够从不 同角度衡量模型的分类性能。 其次，针对模型的泛化能力，采用交叉验证方法进行考评。将 数据集分为 k 个子集，进行 k 次训练和测试，每次使用 k-1 个子集 作为训练集，剩余 1 个子集作为测试集，最终取 分数等关键性能指标。这 些指标应分别针对不同的数据集和任务类型进行记录，以便进行对 比分析。 其次，针对每个模型的考评结果，需要分析其在不同场景下的 表现。例如，对于图像识别任务，可以分析模型在不同光照条件、 角度和背景下的准确率；对于自然语言处理任务，可以评估模型在 长文本、短文本以及多语言环境下的表现。通过这种细化的分析， 能够发现模型在特定场景下的优势或不足，从而为模型优化提供方 向。 在数据分