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DeepSeekDeepResearch让科研像聊天一样简单

.阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所有包含“春运2025|X月X日,全社会跨区域人员流动量完成X万人次”的网址进行去重、筛选,合并成网址列表2.撰写python脚本,基于步骤1输出的网址列表提取所有网址内容“截至目前 2025 年春运(2025年1月14日到2月8日)相关数据(如日期、全社会跨区域人员流动量、铁路客运量、公路人员流动量、水路客运量、民航客运量等)”完成数据提取并写人文件“2025春运数据.txt”

  • 2025-02-24
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大模型概念、技术与应用实践

在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,大模型如同一颗璀璨新星,强势崛起并迅速成为科技领域的焦点。从最初的理论探索到如今在各个行业的广泛应用,大模型正以惊人的速度重塑着我们的生活与工作模式。它不仅是人工智能技术发展的重大突破,更是推动经济增长、提升社会治理效能、促进科技创新的关键力量。本报告将深入剖析大模型的核心概念、原理特点以及丰富多元的应用实践案例,旨在让大家全面了解大模型这一前沿技术,明晰其在当下及未来发展中的重要地位与深远影响 ,共同探索如何借助大模型的力量推动社会各项事业迈向新的高度。

  • 2025-02-24
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清华大学DeepSeek与AI幻觉

某头部银行利用DeepSeek构建因果归因网络,识别小微企业违约的隐性因素(如上下游账期错配),针对性设计“供应链票据贴现+账期保险”组合产品,不良率下降4.2个百分点。

  • 2025-02-24
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考虑新能源出力的孤岛微网储能配置优化方法

提出考虑新能源出力的孤岛微网储能配置优化方法。考虑新能源出力及孤岛微网储能系统的容量,基于储能设备的输出功率,计算储能配置优化参数,并建立目标优化函数,计算多目标优化函数适应度值,由此求得最优配置方案。实验结果表明:所提方法有利于提高孤岛微网系统的能源利用效率,保证供电稳定性。

  • 2025-02-21
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基于VMD的SOFC电堆密封失效泄漏故障诊断

固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)在高温下长时间工作时,由于反复启停循环以及长时间运行后电堆容易发生密封失效,会导致泄漏故障发生,进而引发电堆的热失控和损坏,严重影响系统运行稳定性。针对此故障,根据实验获得的电堆温度及电压信号,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)的诊断方法。采用该方法,通过实验研究了SOFC电堆密封失效泄漏故障,研究结果表明:利用基于VMD和HT方法的电堆泄漏故障诊断方法,可以判断在电堆开路状态是否存在泄漏问题;通过采集电堆的温度和电压信号,可以发现温度信号能够更快地反映电堆的泄漏故障;通过对比基于集合经验模态分解方法和VMD方法的电堆泄漏故障诊断方法,发现后者能够提前100 s检测电堆的泄漏故障。

  • 2025-02-21
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DeepSeek:全球AI影响(应用)

若宏观经济波动,产业变革及新技术的落地节奏或将受到影响,宏观经济波动还可能对 A1投入产生负面影响,从而导致整体行业增长不及预期。 技术进步不及预期。若 A| 技术和大模型技术进步不及预期,或将对相关的行业落地情况产生不利影响。

  • 2025-02-21
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智慧医疗建设解决方案

智慧医疗以市民电子健康信息(人口信息、电子病历、健康档案)为基础,以服务市民为核心,构建城市级智慧医疗信息共享平台,创新管理和服务手段。使医疗卫生管理和服务向集约化、互联网化、整体化方向发展,实现两个目标:

  • 2025-02-21
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DeepSeek自学手册

DeepSeekV3 是一个强大的MoE语言模型(非推理型模型)。它在数学、代码等任务上吊打其它开源模型,甚至能和闭源大佬 GPT-40、Claude-3.5-sonnet掰手腕,但训练花的钱还不到 600 万美元。

  • 2025-02-21
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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