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  • pdf文档 基于大模型的具身智能系统综述

    基于大模型的具身智能系统综述 王文晟 1 谭 宁 1 黄 凯 1 张雨浓 1 郑伟诗 1 孙富春 2 摘 要 得益于近期具有世界知识的大规模预训练模型的迅速发展, 基于大模型的具身智能在各类任务中取得了良好的 效果, 展现出强大的泛化能力与在各领域内广阔的应用前景. 鉴于此, 对基于大模型的具身智能的工作进行了综述, 首先, 介绍大模型在具身智能系统中起到的感知与理解作用; 的具身智能系统面临的挑战与发 展方向进行讨论与总结. 关键词 大语言模型, 大型视觉模型, 基础模型, 具身智能, 机器人 引用格式 王文晟, 谭宁, 黄凯, 张雨浓, 郑伟诗, 孙富春. 基于大模型的具身智能系统综述. 自动化学报, 2025, 51(1): 1−19 DOI 10.16383/j.aas.c240542 CSTR 32138.14.j.aas.c240542 Embodied 惊讶的理解、判断和行动能力. 随着大模型的发展, 近年基于大模型的具身智 能工作已经成为研究热点, 各类试图将二者结合的 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
    20 积分 | 19 页 | 10.74 MB | 1 天前
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  • ppt文档 人工智能赋能医院智慧实验室的建设方案(50页 PPT)

    忠于原文语义与结构;  注重语言的美学表达。 文献翻译 / 解 读  为医护打造的检验科 RAG ;  降低不合格标本比例;  医检沟通的好伙伴。 “ 问问同检”医护版 专业文献综述撰写  内置提示词工程 (promptengineering) 优化撰 写水平;  基于上传的个性化文献知识库 生成  大语言模型 + 机器人(未来);  新时代的陪诊师。 “ 问问同检!“ - 文献翻译总结 场景六:贴合检验专业的文献综述撰写 自动化科研文章生成器 对于检验科的科研工作者来说,撰写高质量的文献综述是一项必不可少的任务。“问问同检! " 可以基于大量的文献数据,自动提取出与检验相关的研究趋势、技术发展、成果总结等信息, 并根据特定主题生成文献综述。例如,在撰写关于某类疾病检测方法的综述时,“问问同检! " 可 以自动归纳该领域内的重要研究成果, 以自动归纳该领域内的重要研究成果,整理出相关的检测技术和方法,帮助科研人员迅速完成综述报告、 论文书写。 “ 问问同检”在实验室中的应用实例 “ 问问同检”构建中的提示词工程 提升模型输出的准确性 核 心 重 要 性 医 疗 提 示 词 的 通 用 模 板 提示词工程——优化大语言模型输出的关键手段 收窄输入问题域,通过反复迭代,达到模型输出精确匹配使用需求的目的 优化模型的行业适配性 提高医疗服务效率 症状咨询回复模板
    30 积分 | 50 页 | 31.76 MB | 1 天前
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  • pdf文档 电子书 -教师的AI助手:AIGC辅助教育与教学

    AI辅助文献综述 110 在撰写学术论文或进行深入研究时,文献综述是一个必不可少的环节。然而,手动 整理和分析大量的文献资料不仅耗时,而且容易出错。随着AI技术的飞速发展,越 来越多的学者和研究人员开始尝试利用AI技术来辅助完成文献综述的工作。AI技术 能够通过智能分析和归纳整理,帮助教师快速完成文献综述。它不仅能够提取文献 中的关键观点和论据,还能自动生成结构清晰、逻辑严密的综述报告,极大地提高 提高 了文献综述的质量和效率。 表5-4列出了一些可以帮助教师完成文献综述的平台。 表5-4 AI辅助工具合集 以Kimi平台为例,如果你是一名小学数学老师,此时正在进行一项基于核心素养的 小学数学校本课程设计与实践的课题研究,跟随以下步骤,你就能轻松完成课题论 文的文献综述部分。 1)打开Kimi网站,单击右上角的“登录”按钮。 2)输入指令“你是一名小学数学老师,此时正在进行一项基于核心素养的小学数 4)在充分阅读相关文献后,我们可以输入指令获取文献综述的大纲。 指令示例: 现在你需要书写一篇展示本课题成果的论文,请根据以上推荐的文献列出论文中文 献综述部分的大纲。 若对生成的内容不满意,我们可以输入修改的方向让Kimi继续生成大纲。如图5-51 所示,Kimi生成文献综述大纲。 113 图5-51 Kimi生成文献综述大纲 5)确定了文献综述的大纲之后,输入指令“请你根据以上的大纲,参考前面相关
    10 积分 | 232 页 | 11.13 MB | 1 天前
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  • pdf文档 网络安全主动防御技术 策略、方法和挑战

    Defense 计算机科学, 2024, 51(11A): 231000005-6. https://doi.org/10.11896/jsjkx.231000005 基于深度学习的个性化学习资源推荐综述 Survey on Deep Learning-based Personalized Learning Resource Recommendation 计算机科学, 2024, 51(10): 速 并 日 趋 成 熟 ,在 产 出 大 量 科 研 成 果 的 同 时 ,广 泛 应 用 于 云 环 境 、区 块 链 、智 能 电 网 等 科 学 、工 业 领 域 . 现有的主动防御相关综述主要介绍了一种技术的策略或 方法,同时也对3种技术进行了一定程度的比较:文献[2]中 提出欺骗防御是移动目标防御的一部分;文献[3]在对欺骗防 御分类时,将移动目标防御当成欺骗防御的一部分;文献[4] 尽管3种主动防御 技术之间没有明确定义的从属关系,但它们之间却有着紧密 的联系. 现阶段,有关主动防御方面的综述性文章大多是针对单 种技术的,如文献[2,6G11]是移动目标防御方面的综述,文献 [3,12G21]是欺骗防御方面的综述,文献[4G5,22G27]是拟态防 御方面的综述.很少有文章对 3种主动防御 技 术 进 行 系 统 的 归 纳 总 结 ,所 以 本 文 试 图 弥 补 这
    10 积分 | 14 页 | 2.83 MB | 1 天前
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  • pdf文档 中国AI医院信息化行业概览:大模型赋能医院智慧化转型(摘要版)

    者服务分别为第二到第五位,比例依次为 71.28%、65.16%、57.82%和46.42% www.leadleo.com 400-072-5588 ©2022 LeadLeo Chapter 1 中国AI医院信息化行业综述 q 定义与分类 q 发展历程 q 信息化重要性 q 市场缺口 q 核心痛点 q 市场规模 中国AI医院信息化行业 行业概览 | 2023/08 www.leadleo.com 400-072-5588 4 医院信息化总体框架设计有4个核心要素,即基础支撑、技术应用、 业务功能和数据服务,随着5G、大数据、移动物联网、云计算等 信息技术的创新发展,为医疗信息化带来更多机遇 中国AI医院信息化行业综述——定义与分类 来源:CNKI,头豹研究院 医院信息化功能与技术框架 业务目标 管理目标 建设目标 业务功能 互联网服务 便民服务 医 疗 管 理 临床应用 护理应用 药事应用 未知 5 院端的新应用技术及辅助设备应用最广的为门诊发药机、住院包药 机和医学影像AI,但地区差异明显,经济发达地区应用率为其他地 区的2倍以上,AI赋能将实现地域普惠 中国AI医院信息化行业综述——市场缺口(2/2) 来源:中国医院协会信息专业委员会(CHIMA),头豹研究院 中国医院新应用技术及辅助设备应用状况,2021-2022 n 新应用技术及辅助设备应用状况区域差异明显,AI
    10 积分 | 26 页 | 1.81 MB | 1 天前
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  • pdf文档 2025年智能之光:⼈机协作的经济管理研究新时代报告-北京大学中国经济研究中心

    付费,捆绑支付, DRG,按人头付费等。 如果使用 DeepResearch 进行深度思考,就可以得到一份较为全面的信息检索报告。根据这一检索报告, 可以进一步要求大模型制作 PPT、撰写文献综述等等。 在深度检索应用中,由于模型自带思考和迭代能力,我们并不需要通过思维链提示来规定大模型的思考 方式。除了基本的问题之外,我们可以在提示词中进一步规定检索的重点来源,以及希望大模型回答的具体问 family economics. Do you think this paper might be inspiring for me? 深化文献理解 文献综述是研究者入门一个领域的指南。本部分例子展示了如何从文献综述入手,利用大模 型解读文献综述,并辅助理解整个文献的脉络和关联。 提示词 5.12(贡献人:林轶凡) (上传 PDF 文件) Here is a review article titled literature discussed in the entire article. 大模型也可以帮助我们进行批判性思考,指出自身理解不足的部分。我们可以将自己的想法写出,并要求 大模型根据文献综述内容进行补充和纠正。 提示词 5.13(贡献人:林轶凡) My understanding is that the preferences discussed in Section 3.1 pertain
    0 积分 | 62 页 | 2.45 MB | 1 天前
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  • pdf文档 北京大学:DeepSeek在教育和学术领域的应用场景与案例

    提供无障碍信息获取和交互方式 平等地参与学习获取知识 高等教育适配场景 专业课程开发与优化:前沿精进 深度专业知识整合与前沿教学内容生 成、教学评估与持续优化 个性化学习与科研支持:科研赋能 个性化学习辅导、 文献综述与前沿分析、 研究方法支持、论文写作辅助 就业与创业支持:职创无忧 基于AI的就业指导和智能匹配系统, 根据学生专业和能力推荐就业机会 高等教育系统集成:因材施教 • 与科研管理平台对接,支持学术研究全流程 学术研究资源获取不便,文献综述和论文润色工作量大。 • 国际交流中多语言环境支持不足。 实现功能 • 助学:AI抽取教学视频知识点,构建知识图谱,支持学生课前课中学习课后复习。 • 助教:自动生成教学资源,提供不同难度级别的出题功能及自动纠错。 • 助管:关联校内业务系统,快速完成操作和数据调取,自动分析并生成统计图表。 • 助研:对接学术资源查询,辅助文献综述生成、研究实验自动完成、论文翻译润色。 合理使用社交媒体'。请帮我设计演讲稿大纲,并提供3- 4个有说服力的论据和真实案例。 我正在写一篇关于'社交媒体对青年政治参与影响'的学术 论文。已经收集了10篇相关文献,但不知如何组织文献综 述。请帮我设计文献综述的框架结构,并指导如何有效归 纳不同观点、识别研究缺口。 请帮我润色以下文本内容,使其更加专业、流畅并具有说 服力。在润色过程中,请注意以下几点: 1. 改进语法和表达,使文本更加清晰连贯 2. 优化词汇选择,替换重复或不精确的词语
    20 积分 | 251 页 | 26.07 MB | 1 天前
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  • ppt文档 智慧税务大数据分析平台整体解决方案(104页 PPT)

    智慧税务 大数据分析平台解决方案 目录 智慧税务大数据分析平台综述 1 智慧税务大数据分析平台总体架构 2 智慧税务大数据分析平台演进路线 3 智慧税务大数据分析平台一期实施重点 4 智慧税务大数据质量管理平台 5 6 Page 3 智慧税务管理分析类应用建设现状基本分析 关注的内容 存在的问题 基本的现状  集团数据仓库累积数据没有充分利用  缺乏面向整个智慧税务大数据的统 通过数据平台实现数据集中,确保智慧税务大数据各级部门均可在保证数据隐私和 安全的前提下使用数据,充分发挥数据作为企业重要资产的业务价值 1. 实现数据共享 Page 10 目录 大数据分析平台综述 1 大数据分析平台总体架构 2 大数据分析平台演进路线 3 大数据分析平台一期实施重点 4 智慧税务大数据质量管理平台 5 6 Page 11 大数据分析平台总体架构 历史数 据查询 Distcp HQL+Load Distcp HQL+Load Sqoop Sqoop Sqoop MR 流 程 调 度 平 台 流 程 调 度 平 台 Page 41 目录 大数据分析平台综述 1 大数据分析平台总体架构 2 大数据分析平台演进路线 3 大数据分析平台一期实施重点 4 智慧税务大数据质量管理平台 5 6 Page 42 大数据分析平台演进路线 以基础平台搭建为主,配合智慧
    10 积分 | 104 页 | 15.61 MB | 1 天前
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  • pdf文档 基于物联网的智慧园区信息平台的设计与实现

    ··················································································4 第 2 章 智慧园区相关技术综述····················································································· 7 2.1 物联网技术的 压力测试、性能测试、通讯成功率等,得出结论:智慧园区信息平台所设计的功能 基本实现; 结论:本文的总结及其展望。 河北科技大学硕士学位论文 6 第 2 章 智慧园区相关技术综述 7 第 2 章 智慧园区相关技术综述 2.1 物联网技术的发展现状及关键技术 物联网是应用在互联网基础之上,通过现代网络传输技术、信息处理技术、认 知学习等技术实现物体的自动识别、数据自动传输和信息资源共享的技术,这项技 据、视频 监控摄像头传来的数据、地理信息系统数据、GPS/北斗定位数据等等,实现标准化 的“同构”处理,综合利用融合信息技术、机器学习技术、计算机技术和各类模型、 第 2 章 智慧园区相关技术综述 9 算法等,使数据层能够模拟人脑神经网络进行自主学习、分析和处理,为园区业务 层、管理层和决策层提供不同层次的信息决策支持。 2.2.2 海量无线传感器灵活组网的设计 智慧园区中的重要一
    20 积分 | 87 页 | 3.04 MB | 1 天前
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  • pdf文档 金融业AI大模型智算网络研究报告

    大模型发展趋势及挑战 ............................. 1 (二)金融领域应用规划 ................................... 4 二、智算网络方案综述 ......................................... 5 (一)智算网络技术需求 ................................... 5 (二)业界智算网络方案 展报告》,分析人工智能技术发展与金融创新应用情况,以加快 人工智能与金融应用深度融合。2023年8月,发布《金融数据中 心人工智能算力建设指引》,给出了算力与网络协同的指导意见。 二、智算网络方案综述 (一)智算网络技术需求 根据业界论文的推论,AI 大模型训练端到端理论时间计算 公式如下: X N P T t   _  8 E 其中 T 为训练数据的 token 数量,P 为模型参数量,N
    10 积分 | 33 页 | 1.70 MB | 1 天前
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