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  • ppt文档 基于智能体的虚拟电厂技术方案(48页 PPT)

    感知环境、分析数据并作出决策, 为用户提供了更加便捷、智能的 生活体验。 经海量数据训练而成 大模型经过海量数据的训练 和优化,能够捕捉到数据中 的细微规律和潜在联系。 具备语言理解生成力 大模型具备卓越的语言理解 和生成能力,能够流畅地进 行自然语言交互。 可处理多样复杂任务 大模型具有高度的灵活性和 可扩展性,能够处理多样且 复杂的任务。 大模型如百科全书 大模型是人工智能领域的璀 璨明珠,其知识库广泛而深 智能体在学习到模型内部知识 不够时,利用调用外部 API 的 方式,通过获取外部实时信息、 访问专有的信息知识库等方式 更新信息。大语言模型擅长文 本处理、意图理解等,但是对 于计算等操作能力较弱。因此 需要使用工具提升大语言模型 的操作能力,常用工具包括模 块化推理、知识和语言。 01 规划 规划主要是对子目标的管理和 拆解,将大的任务拆解为小的 子任务,并对这些子任务进行 组织化建模、协作式模拟 、高级团 队 Al 应用。 https://creWAllnc/crewAl Microsoft Semantic Kernel (1) 提供轻量级 SDK, 支持多种编程语言; (2) 强调安全性、合规性和多步骤任务管理。 为企业软件提供 Al 能力增强。 https://microsoft/semantic-kernel Microsoft AutoGen (1)
    30 积分 | 48 页 | 17.03 MB | 22 天前
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  • pdf文档 【规范】福州溪源溪小流域(溪源水库)数字孪生建设项目技术规范书

    是一个平台独立的,低耦合的,自包含的、基于可编程的 web 的应用 程序,可使用开放的 XML(标准通用标记语言下的一个子集)标准来描述、发布、发现、 协调和配置这些应用程序,用于开发分布式的互操作的应用程序。 Web Service 技术, 能使得运行在不同机器上的不同应用无须借助附加的、专门的 第三方软件或硬件,就可相互交换数据或集成。 依据 Web Service 规范实施的应用之间,无论它们所使用的语言、 平台或内部协 3 米超宽软膜,包含龙骨、压边、安装。 4 双色灯带 1、白色、暖色、可调光; 2、可根所需的场景灯光调节; 3、提供编程代码接入中控。 4、包含控制器及相关配件、辅材及安装。 5 氛围灯 1、白色、暖色、天蓝色; 2、可根所需的场景灯光调节; 3、提供编程代码接入中控; 4、包含控制器及相关配件、辅材及安装。 6 窗帘盒 轻钢龙骨扎架,木板打底,石膏板饰面 7 强排系统 1、排烟风管;
    10 积分 | 40 页 | 534.77 KB | 22 天前
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  • pdf文档 鲸哨:2025年未来课堂AI智慧教室教学装备产业发展报告

    指在IT基础设施、基础软件、应用软件、信息安全等领域实现自主可控的国家战略,在教育领 域表现为国产芯片、操作系统等的应用。 大模型 指参数量巨大(通常在十亿级以上)的深度学习模型,具备通用能力,如语言理解、逻辑推理 等。LMM特指大型多模态模型。 垂直大模型 针对特定行业(如教育、医疗)的专业数据进行深度训练和微调的大模型,比通用大模型更具 专业性和准确性。 AI Agent AI Agen 产业发展报告研究定义与方法 21 研究定义 《2025未来课堂AI智慧教室教学装备产业发展报告》 研究定义聚焦于AI教室装备领域。这类装备特指深度 集成了人工智能(尤其是教学大模型)、自然语言处 理、计算机视觉及AR/VR等前沿技术的软硬件一体化 系统。研究的核心不再是传统的硬件销售,而是将装 备视为教育大模型价值的窗口,其核心价值在于向教 学全过程提供智能化的知识服务。 具体 标准、 以及推动市场应用落地,产业发展的宏观驱动力提供 决策依据。 核心技术路径与创新应用 在技术层面,本研究将深入剖析驱动AI教室装备革新 的核心技术,包括但不限于:教学专用大语言模型、 自然语言处理、语音识别与评测。本产业发展报告重 点分析这些技术如何具体赋能于教学场景,如实现个 性化学习路径规划、智能化的作业批改与学情分析、 沉浸式互动教学体验等,同时,研究也将涵盖支撑这
    20 积分 | 90 页 | 22.08 MB | 22 天前
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  • word文档 某企业级省大数据平台工程建设方案(636页 WORD)

    集群式的高可用运行环境:一个服务器 或服务器集群,集群大小没有限制。高可用性功能包括检测失 败的流程元素、重新查找、重新启动和可选的重新存储状态的 能力。  支持预测模型语言和挖掘算法  Streams Studio 支持图形化拖拽编程模式,可与 DACP 无缝集 成实现统一开发管理。 数据共享: 数据开放共享采用基于 HTTP 协议 REST 风格的 OpenAPI 完成同步处理与基 于消息队列(MQ)完成异步处理,实现类 化 数 据 , 其 基 本 原 理 是 将 HQL 语 言 自 动 转 换 成 MapReduce 任务,从而完成对 Hadoop 集群中存储的海量数据进行查询和分 析。  通过 HQL 语言非常容易的完成数据提取、转换和加载(ETL)  通过 HQL 完成海量结构化数据分析  灵活的数据存储格式,支持多种文件存储格式,并支持自定义扩展 Hive CLI/Beeline JDBC/ODBC kpi1Data=aiKpiTool.getKpiData({ZBCODE:'K1001',from:'20110101',toDate:' 20120202',city:'HB,HB.*'});