态变化，AI 可以通过不仅限于机器学习力场（MLFFs）、增强采样方法、粗粒化模型等手段大 幅加速分子动力学的研究。例如 AI 2BMD 系统在精度相同的情况下，实现了超过 100 万倍的 模拟加速，并将误差减少了 10 倍以上。 3.小样本强化学习：在有限的实验次数、原材料等条件下，AI 通过机器强化学习以及推理， 使得能够在少量实验数据的基础上，快速学习到如何调整配方和条件以提高反应效率。比如 155 个初始样本，经 7 轮 主动学习迭代，就获得了硬度提升显著的合金。 4.高通量机器人验证：传统化工材料的研发，科学家需要从成千上万种化合物的效果进行筛 选，可能需要研究人员手动对每个化合物进行测试，这不仅耗时耗力，而且可能会因为人为 因素出现遗漏或错误。而高通量筛选技术可以在短时间内对大量化合物进行自动测试，例如 阿姆斯特丹大学开发了一种集成人工智能机器学习单元的机器人 RoboChem，一周内， 可以优化大约 10 到 20 个分子的合成，而对于研究人员手动来说，这通常需要几 个月的时间。 5.产业知识图谱构建： AI 可以自动从互联网、企业数据库等多个数据源中抓取相关的化工 数据。接下来通过机器学习，可以对收集到的数据进行清洗和修复。通过建立数据模型，算 法可以识别出数据中的错误、重复和异常值，并进行自动纠正，找出可能存在错误的记录， 甚至通过推理发现数据之间的逻辑关系，补充缺失的数据。比如潘锋教授团队构建了锂离子

........7 图算法在网络黑产挖掘中的思考....................................................................21 联邦学习与安全多方计算................................................................................36 58 同城风控平台演进 .......113 机器学习中的隐私保护................................................................................. 144 关系图谱在贝壳找房风控体系的应用与实践.............................................162 新一代联邦学习技术及应用实战........ ......................................................... 178 构建端到端的联邦学习 Pipeline 生产服务............................................. 212 风控建模流程：以京东群体感知项目为例............................................

育教学的深度融合” 已经成为共识。随着 “三通两平台” 建设 取得巨大成就，国家数字教育公共服务体系建设日趋完善， 教育信息化基础设施建设已全面覆盖，数字化教育资源得到 极大丰富，师生网络学习空间已达 6,300 多万个 3，中小学 网络接入率达 99.7%，拥有多媒体教室的中小学校比例达 95.2%，已接受过不同程度信息技术应用能力培训的教师人 数也超过 1,000 万 4，基于网络开展教与学的大环境已经基本 未来教育信息化正向智能化方向切换 传统教育 人力驱动 • 课堂场景 • 一对多教学 • 老师板书讲授 • 学生被动接受 • 书面练习为主 • …… • 课堂教学与远程 教学结合 • 数字课件教学 • 多媒体学习终端 • …… • 互动式教学 • 精准化教学规划 • 多对多双师课堂 • AI 教学实训； • …… 信息化教育 技术驱动 智慧教育 数据驱动 9 8 趋 势 篇 趋 势 篇 英 特 ，语音 识别、自然语音理解、深度学习、AR/VR 等前沿技术和相关 教育教学解决方案正在更多场景落地，包括自适应学习系统、 智能导师系统、智能测评系统、基于虚拟现实 / 增强现实的 场景式教学都正在成为现实。而这又推动了以智能技术为代 表的新一代信息技术，更全面深入地渗透到教育多环节以及 教与学模式的融合创新过程之中，为面向未来打造智能型泛 在学习环境，构建智能化、网络化、个性化、终身化的现代

13 2.2 DeepSeek 在金融领域的应用现状....................................................16 2.3 DeepSeek 与机器学习的关系............................................................17 3. 金融贷款评估的传统方法.................. ..................................................................................96 7.2.1 人工智能与深度学习的融合......................................................97 7.2.2 金融科技的创新与应用...................... 。DeepSeek 的应用不仅能够有效降低贷款违约风险，还能优化客户体验，增强 金融机构的市场竞争力。具体而言，DeepSeek 在金融贷款评估中 的应用主要体现在以下几个方面：首先，通过深度学习技术， DeepSeek 能够从海量数据中提取关键特征，构建更为精准的信用 评分模型；其次，该平台支持多源数据的整合与分析，包括社交网 络、消费行为等非传统数据源，从而提供更全面的风险评估视角；

.....................................74 5.1.1 监督学习.....................................................................................76 5.1.2 无监督学习................................................. ................................79 5.1.3 强化学习.....................................................................................81 5.2 特征工程......................................................... 1 超参数调整...............................................................................100 5.4.2 集成学习方法...........................................................................102 6. AI 在钢铁生产中的具体应用

文本预处理及基础特征提取 3 词向量及特征提取 4 深度学习特征提取 5 集成学习建模 大数掘挖掘专家 ，包括分词、去停用词、近义词及错词处理 > 2 、提取基础 NLP 文本相似度特征 ，如编辑距离、 n-garm 距离 > 3 、计算词向量 ，并提取词向量相关特征 > 4 、提取深度学习特征 ，主要通过 LSTM 网络编码 > 5 、构建 Stacking 集成学习分类模型 ，并进行评价 分析方法与过程 大数掘挖掘专家 9 1 背景与挖掘目标 2 文本预处理及基础特征提取 3 词向量及特征提取 4 深度学习特征提取 5 集成学习建模 大数掘挖掘专家

2.2 域适应与迁移学习应用..............................................................54 3.3 超参数调优.........................................................................................56 3.3.1 学习率设置策略..... 量参差不齐。项目将建立统一的数据清洗和标注流程，确保训 练数据的准确性和一致性。 2. 模型泛化能力：政务场景复杂多样，模型需具备较强的泛化能 力，能够适应不同的政务任务和场景。为此，项目将采用多种 数据增强技术和多任务学习策略，提升模型的适应性和鲁棒性。 3. 安全性保障：政务数据涉及敏感信息，模型在处理过程中需确 保数据的安全性和隐私性。项目将引入加密技术和访问控制机 制，确保数据在处理和传输过程中的安全性。 数据隐私保护能力：在数据处理过程中，严格遵守隐私保护要 求，确保数据的安全性和合规性。  多语言和多模态支持能力：能够处理不同语言和多种模态的数 据，提供综合性的分析和决策支持。 通过引入深度学习和大模型技术，结合政务场景的具体需求， 可以有效地提升政务文本处理的效率和质量，助力政府部门实现智 能化、精准化的服务和管理。 1.1.2 DeepSeek 模型的现有能力分析 DeepSeek

购买转化、商品推荐、定价、精准 营营销、社交媒体营销 券商股票：智能+量化交易、智能 投顾、机器人理财 银行、保险应用：针对性电话营销、 贷款审批、信用卡欺诈 医学：自动读片、辅助诊断、个性 化诊断、基因排序 教育：学习外语、智能选题 8 人工智能（AI）无处不在的时代 扫地机器人 食堂扫脸付款 门禁刷脸识别 停车场门禁 无人机 自动驾驶 人形机器人 大语言模型 ...... sora文生视频 Stable 1.DeepSeek简介 浙江大学学子 13 DeepSeek是什么 高性能、低成本的、国产开源大模型! • DeepSeek-R1发布开源，擅长处 理复杂且在训练阶段大规模使用 了强化学习技术，在仅有极少标 注数据的情况下，极大提升模型 推理能力。 • DeepSeek-R1在数学、代码、自 然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAl o1正式版。 • 目前大模型主流榜单开源模型 英语单词造句 汇总视频会议要点 学英语 内容简要综述 检查标点错误 英语作文评价 心理咨询 模拟面试 撰写行业调研分析 外文翻译 英语作文改写 虚拟恋爱 做Excel表 设计用户访谈大纲 英文润色 学习计划和课程推荐 问诊疾病 写小说 制作用户体验地图 列出SEO关键词 文本扩充 分析财务情况 论文提纲生成 撰写特性体验测试大纲 图片搜索 个性化护肤品推荐 生成邮件、公文 解释概念 网络舆情分析

基础通信服务 订单管理 产品管理 应用计费 结算管理 定价管理 内容提供商管理 客户管理 运营监控 运营分析 统一认证 统一用户 统一接口 统一客服 统一数据 统一门户 资源学习 课程学习 作业管理 招生报名 。。。 电子备课 网络教研 教师培训 课题管理 网络阅卷 。。。 招生管理 考务管理 网络阅卷 评价报告 教师发展档案 学生成长档案 教育辅助决策 教师空间 学生空间 个人 老师、学生、家长 家校互动 基 础 设 施 域 (I A A S ) 智慧教育概述 教学 学习 新高考 - IDV 云桌面 - 智慧课堂 - 资源共享平台 - 题库管理 - 云教学 - 智慧录播 - 作业管理系统 - 个性化学习 - 教学检测质 量与评价 - 综合素质评价 - 课情分析 - 教师管理 - 学生管理 - 智能 OA - 到学校教室 才能接受教育 上课的时间 才能接受教育 老师在场 才能接受教育 同年学生接受 同等程度的教育 边远地区无法接受 高质量的教育 任何地点 接受教育 任何时间 接受教育 自主学习 个性化学习 优质教育 资源共享 现代教育发展呼唤教育的信息化 1 . 现状分析 校园 网络 应用 内容 管理 终端 远程 教育信息化基础已成体系 烟囱式的系统管理复杂度提升 分散式的系统运维工作量提升

....................................... 53 3.3.1 深度学习模型 ............................................................................ 56 3.3.2 迁移学习策略 ................................................. 数据采集与预处理：利用现有的智能视频监控设备，实时收集 各类场景的视频数据，并进行格式转换、降噪、分割等预处 理，确保数据的质量和可用性。 2. 模型训练与优化：基于收集到的数据，构建深度学习模型，进 行有效的训练与优化。重点针对异常事件的识别，如暴力冲 突、事故发生等，训练模型时需考虑不同场景和光线条件的变 化。 3. 实时监控与预警：通过智能监控平台，实时分析各类视频数 据，并自动识别潜在的安全隐患。一旦监测到异常事件，系统 能够及时发出预警，通知相关管理部门快速响应。 4. 数据存储与回溯分析：对处理后的数据进行有效的存储，形成 可供后续分析与学习的数据库。同时，支持事后回溯，帮助分 析事件的发生原因与发展过程，为未来的安全管理提供依据。 5. 多部门协作与信息共享：建立跨部门的信息共享机制，确保公 共安全管理中各方的有效协作。通过共享视频监控数据、分析