餐饮服务与数字化运营 CATERING SERVICE & DIGITAL OPERATION MANAGEMENT 模块一 行业认知 思维导图 项目三 菜品、饮品基本知识认知 ● 知识目标 1. 掌握中餐菜肴特点及其分类。 2. 掌握西餐菜肴特点，熟悉主要西餐菜式特点。 3. 掌握酒精饮料和不含酒精饮料基本知识。 ● 能力目标 ● 素养目标 1. 能够进行菜品知识介绍和推荐。 能够进行菜品知识介绍和推荐。 2. 能够进行饮品知识介绍和推荐。 1. 深入理解中国菜深厚的文化内涵，增强民族自豪感和文化 自信。 2. 增强个性化服务意识。 3. 提高信息沟通能力。 任务一 中西菜点认知 小张是中餐厅的一名实习生，经过一段时间的实践学习已基本掌握服务流程。某日晚餐，小张为宾客上 齐所有菜品，礼貌地告知宾客： （ 1 ）你认为一名优秀的服务人员应 该具备哪些专业知识？ 案例导入 能够多渠道、有效、准确的获取中国地方菜信息 3. 深入挖掘中华悠久饮食文化 4.PPT 制作风格符合地方菜文化特色，结构合理，思路清晰 5. 菜品知识介绍条理清晰，产品推介具有感染力 任务二 饮品知识认知 金秋十月，一对老夫妇来到江南一家餐厅用餐，王蕊接待了 他们。两位宾客点菜不多，特别提出要品尝大闸蟹。点完菜后，他 们请王蕊帮忙推荐酒水。王蕊看看菜单推荐道：”叔叔、阿姨，我 推荐你们来一点

体系化数据灾备及可观测性方案 分级数据保护方案 AnyShare 高性能保护方案 爱数，以全域数据能力加速数据驱动智慧校园建设 人 GAny Backup 多云时代 统一数据管理平台 AGI 赋能的 领域认知智能框架 AGI 时代的 智能内容管理平台 云原生时代的 可观测性平台 爱数，以专注、技术创新为本，发挥全域数据能力 数据驱动智慧校园建设｜ 07 KN 领域知识网络 KN Tools 数据处理 Cleaning 数据清洗 Version 版本管理 认知助手 AnyFabric 认知助手 Cognitive Analytics 认知分析 认知层 经济的大模型一体机 混合数据湖 以安全、经济的领域认知智能架构拥抱 AGI 时代，助力智慧校园建 设 知识网络工作台 模型工厂 认知应用工作台 工作台 服务层 工具层 知识层 产品层 KN 知识网络构建 Cognitive App Dev 认知应用开发 Evaluator 大模型评估 Finetune Tool 微调工具 ConceptBases 概念库 RuleBases 规则库 基础层 AnyBackup 认知助手 AnyRobot 认知助手 eQ AnyShare 认知助手 增强 Generative Search

分钟和大家分享的内容： • 01 ：对 AI 技术的认知 • 02 ：对 AI 教育的思考 • 03 ：我们的 AI 教育实践 VUCA 时代， AI 技术日新月异，所有的认知、思考、实践都在迭代 中 …… 主要内容 01 对 AI 技术的认知 n AI 是一种工具，也是一种赋能，更是一种思考范式。 n 我们从三个角度来认知 AI 技术： • 人工智能的本质 • 大模型的能力边界 大模型的能力边界 • 通向 AGI 之路 01 对 AI 技术的认知：人工智能的本质 智能（ Intelligence ）：以模型为核心，是对真实世界的模拟和解释 • 用语言逻辑方法获取理论模型：模糊 • 用解析数学方法获取数学模型：精确 • 用计算数学方法获取数据模型：近似 • 用机器学习方法获取概率模型：复杂 • 用人工神经网络获取网络模型：黑盒 • 3. 要素：机器学习 - 深度学习 • 模型：神经网络模型（分层；单向） • 策略：损失函数定义 01 对 AI 技术的认知：人工智能的本质 人工智能（ ArtificiaI Intelligence ）：第三代，核心是数据智能，以史为鉴 n 从感知智能到认知智能 1. 专用任务模型： NLP 、 CV 、 Gaming…… 2. 通用任务模型： AIGC • Diffusion

代表企业—傅利叶 l 代表企业—慕思股份 l 代表企业—中福康科技 l SWOT分析 l 市场趋势预测 l 市场建议 l 市场需求洞察 l 需求案例—毫米波雷达 l 需求案例—认知障碍筛查软件 l 需求案例—AI陪伴机器人 目录 x x 01 中国适老化智能 科技行业现状 x x x 宏观背景：中国步入深度老龄化社会 Ø 中国正以前所未有的速度迈入深度老 助行机器人 助浴设备 适老化智能家 居 环境传感器 一键呼叫器 毫米波雷达 智能摄像头 红外传感器 紧急联系手环/手表 陪伴机器人 数字疗法产品 智能相框 老年人专用社 交软件 认知障碍筛查与训练软件/游戏 适老化改造 科技赋能 养老产业十二大类 适老化智能科技产品 x x 市场规模：千亿蓝海，蓄势待发 Ø 中国适老化智能科技产品市场规模在过去几年中实现了高速增长，根据亿欧数据，2025年市场规模将 或模糊的指令，进行多轮对话，主动关怀询 问，同时搭配 AI 动态视线追踪系统，确保 用户始终处于视野范围内，避免交互中断。 案例： 智慧养老平台通过长期分析一位老人的 睡眠数据、起夜频率、活动量等，可以提前预 警其潜在的泌尿系统问题或认知能力下降风险， 并建议进行体检 。 感知技术 技术的进步使得健康和安全监测从“有感”走向 “无感”，从“接触式”走向“非接触式”。 连接技术 5G、Wi-Fi 6等通信技术的发展，使得海量智能设

建设困境以及业务系 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，在此基础上构想能够协同创新、全域感知、 决策支持的应急大脑，从而实现整体业务系统智能化水平从感知智能到认知智能的提升。 关键词 大语言模型，智慧应急，知识管理，应急大脑 引用格式 龚晶，黄欢. 基于大语言模型技术的智慧应急应用：知识管理与应急大脑 [J]. 指挥与控制学报，2025，11（2）：217-224 abili⁃ ties）[5]，不仅能够理解和生成自然语言，还具有抽象 和推理的能力[6]，能在艺术创作、代码编写、科学研 究等多个领域展现出类似人类水平的创造力。这些 能力的涌现，使得知识创新不再受限于个体的认知 和经验，能够打破学科和专业的壁垒，加速知识的 融合和创新，预示着知识生产方式正在经历一场深 刻的变革，将引领我们进入了一个人机协作的知识 生产新模式 [7-8]。 1.1 知识获取 1.1.1 杂的、模糊的问题。 1.1.2 主动学习 与传统结构化的知识获取方式相比，大模型采 用自监督学习方法，主动捕捉训练文本中更深层次 的特征和规律，而非在预设知识结构下的信息抽 取[11]，从而具有突破已有认知局限实现创新的潜能。 1.1.3 数值计算过程 模型通过优化其预测下一个单词（如 GPT）或填 充缺失单词（如 BERT）的能力，来调整多层神经网络 模型的内部大量神经元连接权重参数，实现对知识

与AI认知和DeepSeek对教育行业的影响。第一部分通过深度解析DeepSeek的核 心技术来追溯AI的整体演进，旨在为教育者构建一个适应未来的认知新框架与人才培养视角。第二部分在阐明AI如何引领教育范式 革命的基础上，通过实践案例探索教育者利用新技术进行教学创新的具体路径与普适性方法。 二、DeepSeek与AI认知 此部分从DeepSeek的历史开始，逐步讲解AI的演进及认知： 1 。解析V3、R1等模 型特性，旨在为听众构建对这一前沿技术价值的坚实理解基础。 2. AI技术演进与认知框架：梳理AI从规则系统到大模型的技术演进，探讨AI时代的认知升级与人才观变革。为教育者提供认 知框架，指明人才培养方向，促进技术与教育融合。这部分内容旨在为教育工作者提供一个科学的认知框架，明确未来人 才培养的方向，并搭建起先进技术与教育实践有效融合的桥梁 三、DeepSeek对教育行业的影响 性。 第一天的摘要：DeepSeek技术重塑教育 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第4页 目录 1. DeepSeek解密 2. AI技术演进与认知框架 01 DeepSeek和AI认知 1. 教育行业的AI范式革命 2. DeepSeek的教育应用 02 DeepSeek对教育行业的影响 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第5页

脑机接口技术实现方法 脑感知技术是通过电、磁、光、超声等手段采集和分析大脑信号， 脑机接口技术与应用研究报告（2025 年） 2 从而解码出大脑意图。解码结果可用于揭示脑状态和输出意图，如 揭示疲劳、情绪、认知等状态；还可被转化为控制命令，实现对无 人机、轮椅等外部设备的控制。对大脑意图的解码结果还可以用于 优化对大脑进行刺激的参数，使对大脑的神经调控更加精准，以实现 神经功能的恢复、替代和增强，此类技术可视为脑调控技术。 向聚焦于高通道密 度、便携化及成本优化演进，同时探索量子传感等新型磁探测技术。 光信号感知技术包括功能近红外光谱（fNIRS）无创技术，通过检 测血红蛋白浓度变化间接反映神经活动，已广泛应用于认知科学研 究。创新方向聚焦于 fNIRS 与脑电图（EEG）、MEG 的多模态脑成像 系统融合，以提升时空动态解析能力。 超声信号感知技术通过超声多普勒效应检测血流动力学变化， 脑机接口技术与应用研究报告（2025 2.脑调控技术原理与应用 脑调控技术以“解析脑机制”为基础，通过“干预脑活动”实现 神经功能调控。涵盖电、磁、光、超声、神经反馈等多模态刺激与 信号调制技术。其核心目标包括神经与精神疾病治疗和认知功能增强， 技术路径按侵入性可分为有创调控与无创调控两大类。 神经调控技术在早些年皆为开环调控，严格意义上，并不属于脑 机接口技术，但随技术发展，脑起搏器、人工耳蜗等代表性技术正朝 向感知闭