肢体 动觉 语言 智能 逻辑 数理 人际 关系 攻防对抗 幻觉问题 隐私保护 新一代人工智能面临的挑战 可解释性 多模态 价值对齐 人工智能 面临的挑战 合规伦理 算法共振 郑小林，浙江大学人工智能研究 攻击目标：风控模型 攻击手段：伪装成合作商户批量调用 API ，逆向工程 模型规则 恶意商户的 Prompt 构造： # 通过虚构交易组合探测模型阈值 payloads 敏感性可能导致集体误判。 • 模型不可解释： 决策逻辑缺乏透明 ， 隐蔽 未 知风险容易叠加。 挑战 2 ：算法共振 金融市场中多个决策模型因算法同质化、数据源相似或逻 辑趋同，导致它们在市场中的交易行为高度同步，从而放 大市场波动甚至引发系统性风险。 算法共振与羊群效应 OpenAI ：推理增强会明显减少幻觉！ DeepSeek R1 实测：推理增强后幻觉率增加！ 过度延展的推理机制

 …… 解决核心问题：快速、准确获取原料（油）性质！ 近红外光谱仪、 核磁共振分析仪 快评性质 化学计量软件及建模 PT5 软件 拓扑建模方法 多元线性回归 人工神经网络 偏最小二乘等 模型 辐射应用 原油快评系统构建与关键技术  原油检测技术  原油快速评价关键技术 近红外检测技术 核磁共振检测技术 原理：光谱吸收，需介入样品， 原理：分子结构，磁场需精确控制 采样时间很短，可多通路检测 原油快评系统构建与关键技术  已工业应用的原油快速评价系统对比 近红外快评系统 核磁共振快评系统 原油预处理 需脱水，控温要求较高； 介入式、过滤 2 微米杂质； 被测组分含量在 0.1% 以上 非介入，过滤 100 微米杂质和控温； 样品引入旁路； 多通路分析靠“前相”挤“后相”方式； 检测仪 近红外光谱仪 核磁共振分析仪 应用模型 已累计上千种原油的近红外光谱图； 应用模型维护量大；

与各行业融合及创新应用需要逐步探索，不断满足需求 鼓励跨行业融合创新，允许试错，宽容 失败 聚四海之气、借八方之力，跨行业产业平台构建融合生态 5G 需与垂直行业同频共振，探索全新商业模式，实现共赢 产业 5G+X ，同频共振，创新未来 政府 29

据 采 集 数据化管理方案 G h I I G IG T ch IGTech l 发现常用的 7500rpm 转速为主轴共振点， 产生加工振动，选用 8250rpm 后，加工 良 率和效率得以提升。 振动波形图 本机常用转速 上 海 吉 兰 丁 智 能 科 技 有 限 公 司 Intelligent Grinding

长短付费 政府 市场 企业 社会 行业 信息技术 政府 资本 提供规范优质服务 推动行业良性发展 SaaS 化智慧工地 服务平台 搭建 SaaS 化统一服务平台，是需求端、供给端和政策端的共振选择 需求端： 供给端： 政策端： 企业管理模式变革，逐渐接受云化服务 当前经济放缓背景，成本倒逼企业上云 数字基础设施完善，云端服务成为可能 云化服务快速发展，渐成企业应用趋势 数字驱动创新，传统行业转型升级路径

杆 n 高价值设备智能诊断维护 n 提升运行效 率 n 数据驱动管理模式变革 精准服务能力 技 术 服 务 Ø 1. 不平衡 Ø 2. 轴弯曲 Ø 3. 皮带故障 Ø 4. 共振 Ø 5. 流体力激振 Ø 6. 滚动轴承故障 Ø 7. 齿轮故障 Ø 8. 机构松动 Ø 9. 滑动轴承故障 Ø 10. 交流电机故障 Ø 11. 摩擦故障 Ø 12. 不对中 智

，可以区分不同网络， 比如内外网区分 ，做到物理隔离。 易区分、避免误操作。 国产品牌唯一 单 / 双口无菌防尘面 板 03 医院综合管控指挥 | 医院综合布线 医院电磁 / 射频干扰敏感区域 ，如 ：核磁共振室、 CT 室、 放射区域。 高可靠连接抗震动区域 ，如 ：数字化手术室、 示教室、 多媒体报告厅、 会议室区域。 医院属于《 建筑设计防火规范 GB50016-2014 》的建筑分类中

正以系统性重塑者的姿态 ，重新定义保险行业的运行逻辑。它 不再是概念宣讲里的“未来畅想” ，而是通过智能算法、数据洞察 ，深度融入产品设计、服务流程、风险管控 ，实现科技赋能 与保险初心的同频共振。这场变革的底层逻辑 ，是数字技术与金融服务的深度融合。 每一次基于大数据的精准风险定价 ，每一回借助智能交互完成的便捷理赔 ，都在重构大众对保险服务的认知范式。 当 AI 能够比人工更高效识别潜在风险

实现味觉传感器的一种有效方法是使用类似于生物系统的材料做传 感器的敏感膜，电子舌是用类脂膜作为味觉传感器，其能够以类似人的 味觉感受方式检测味觉物质。 2 、味觉传感器 多通道类脂膜技术 基于表面 等离子体共振技术 表面光伏电压技术 嗅觉可以帮助人们辨识那些看不见或者隐藏的东西，如：气体。而 嗅觉传感器主要用于检测空气中的化学成分、浓度等功能主要采用气体 传感器及射线传感器等。目前，主要采用三种方法实现机器人嗅觉功能：

AI 承诺，在其将病 例用于研究前， 会将患者姓名、性别等个人信息全部抹去， 并 对脸部特征做一定的特殊处理。 Avalon AI 发展最大的阻碍 上图从左到右分别是结构性、扩散性、功能性磁共振影像案例，结合三种成像 方式， 可使阿茨海默症漏诊概率降低 50% 。 2 典型应用场景 医院管理应用场景 Hospital Management Application Scenario