关键词： 人工智能   大模型   知识蒸馏   专业出版   DeepSeek  

摘要： 大模型的生成、推理和泛化能力推动了人工智能技术的快速发展。但在专业出版领域,通用大模型因成本、时效性和专业性等问题,并不能完全满足优质出版内容的创新应用需求。垂直大模型作为一种专注于特定领域的轻量化解决方案,能够很好地解决通用大模型在专业知识领域中应用的弊端。作为DeepSeek所采用的重要技术之一,蒸馏是构建垂直大模型的有效手段。它通过将通用大模型的知识迁移至特定专业领域,在显著降低模型训练的算力和技术成本的同时,也能够有效地解决通用大模型在知识更新效率、专业权威性、用户体验以及“AI幻觉”等方面的问题。文章详细阐述了蒸馏的原理及构建方法,并以DeepSeek作为教师模型,给出了利用蒸馏技术构建垂直大模型的应用实践,为专业出版领域的人工智能应用提供参考。

关键词： 金融科技   银行不良贷款   精准处置   大数据   人工智能  

摘要： 随着金融市场的不断发展与变革,银行不良贷款问题日益突出,对金融稳定与银行自身的发展构成了严重的威胁。本文运用金融科技对银行不良资产的精确处置进行了深入的研究,拟基于大数据、人工智能、区块链等金融科技手段,研究金融科技在不良资产识别、评估、处置方案制定等环节的作用机制,揭示金融科技在银行不良资产精准管理与高效处置中的作用机制。此外,还深入剖析了金融科技应用过程中面临的挑战与风险,并提出了相应的应对策略,以期为实现银行精准处置不良资产提供理论支持与实践指导。

关键词： 企业标准化   智能制造   工业自动化仪表   智能产品   先进制造技术   人工智能   专家咨询组   融合应用  

摘要： 3月6日,国家智能制造标准化总体组2025年度第一次工作会议在北京召开。来自机械工业仪器仪表综合技术研究所、中国信通院、中国标准化研究院、上海工业自动化仪表研究院、通用技术机床研究院等副组长单位,汽车、机床、轨道交通、钢铁、家电等14个重点行业的标委会代表,以及华为、中车、海尔、思谋等企业标准化负责人近40人与会。会议期间,专家咨询组专家们围绕“打造智能制造标准化升级版”展开深度研讨,一致呼吁要加快人工智能融合应用类标准研制,强化智能产品、先进制造技术及产业模式创新等方向的标准布局,积极培育标准化推进机构等。14个行业标委会结合产业实践提出针对性建议,凸显出标准与场景深度融合的迫切性。

关键词： 人工智能   电子商务   机器人技术   RFID标签   机器学习   大数据   仓库管理   配送流程  

摘要： 智能物流系统集成了人工智能、物联网(IoT)、自动化和机器人技术,极大地推动了物流行业的变革,并显著提升了电子商务的效率和效能。人工智能和机器学习在智能物流中主要负责大数据的高效处理和分析,用于预测需求变化和优化库存管理。物联网技术通过传感器和RFID标签实现货物的实时监控和追踪,确保安全、及时交付,同时优化整体物流操作。自动化和机器人技术在仓库管理和配送环节中发挥了关键作用,提高了作业效率和准确性。智能物流在电子商务中的应用,尤其体现在库存管理和配送流程的革新,通过AI技术的应用提升了整体运营效率和市场竞争力。

关键词： 人工智能   舞蹈编创   应用实践  

摘要： 随着现代科技的更新迭代,人工智能也在各个行业得到了广泛应用,并取得了显著成果。将人工智能与舞蹈编创有机结合在一起,能够有效拓展舞蹈艺术的演出场景,为观众提供更加个性化、多元化的舞蹈体验,满足观众的视觉审美和体验需求。文章论述了人工智能与舞蹈编创的创新融合实践,分析了人工智能舞蹈编创案例,提出了人工智能在舞蹈编创中应用的注意事项,以期为相关编创人员提供参考。

关键词： 人工智能   开源战略   技术创新   生态协同   DeepSeek  

摘要： 本文通过分析DeepSeek在开源生态构建、技术扩散、产业链协同等方面的突破性成果,论证开源战略对于打破技术垄断、降低应用门槛、促进全球协作的关键作用。开源已成为我国人工智能发展的重要战略抓手,通过制定国家级开源战略、打造开源联盟、参与国际协作、强化安全治理等举措,推动形成自主可控的人工智能生态,加速技术普惠与产业升级,在人工智能国际竞争中赢得先机。

关键词： 学情数据   学业质量   动态监测   “人工智能+教育”新生态  

摘要： 大学生学业质量评价是高校教育质量建设的关键。传统高校学业质量监测工作中存在手动处理、反馈周期长、评价主观性强、缺乏科学决策等问题。通过对人工智能技术融入高校大学生学业质量监测工作必要性以及对融入的技术路线和功能模块的介绍得出目前工作面临的挑战。通过加强数据安全保障、优化数据采集、加快高校人工智能技术人才的培养、建立符合高校办学特色和发展目标的大学生学业质量监测机制等策略,实现人工智能技术融入大学生学业质量动态监测,从而加快构建“人工智能+教育”新生态。

关键词： 知识产权保护战略   智能创新集聚   试点示范城市政策   人工智能  

摘要： 落实知识产权保护战略是中国形塑战略性资源发展优势与提升国际竞争实力的核心要义。设立2008—2023年为研究时段,选取276个城市面板数据,以国家知识产权试点示范城市政策为一项准自然实验,构建双重差分模型与中介效应检验模型,实证考量知识产权保护战略、智能创新集聚的关系以及二者间作用的链式传导机制。主要研究结论:基准回归结果显示,知识产权保护战略对智能创新集聚具有正向影响效应,且这个结论经过模型有效性与稳健性检验后依然成立。作用机制识别结果显示,知识产权保护战略以促进技术市场规模扩张、降低非主动式技术创新溢出损失两条传导路径促进智能创新集聚。异质性分析结果显示,相较于胡焕庸线西北地区、创新环境一般地区,知识产权保护战略对智能创新集聚的积极助推作用在胡焕庸线东南地区、创新环境优良地区更为显著。

关键词： 食品工程   人工智能技术   冷链物流   温度   预测模型  

摘要： 食品冷链物流作为保障产品质量与安全的关键环节,其温度控制精度直接影响食品保鲜效果与货架寿命。传统温度监测手段多依赖固定阈值报警与人工巡检,难以应对运输途中复杂环境变化带来的温度波动风险。人工智能技术的引入为解决这一行业痛点提供了创新方向,其核心价值在于构建具备自主学习能力的预测模型,实现温度变化的超前预判与动态调控。这种技术路径的突破性在于将被动响应式管理转变为主动干预模式,为冷链物流的精准控温开辟了新思路。通过特征自提取机制捕捉变量间的隐性关联,尤其对于突发性温度异常事件,时序预测模型能够结合历史数据模式与实时传感器读数,生成具有前瞻性的温度变化曲线。

关键词： 数据建模   人工智能   机器学习   自动化决策  

摘要： 随着人工智能和机器学习技术的快速发展,数学建模在其中的应用越来越广泛。通过数学建模,可以建立复杂的机器学习模型,对大量数据进行处理和分析,实现自动化决策和预测。首先,对数学建模进行了概述;其次,对数学建模在人工智能与机器学习中的应用价值进行了分析;最后,对数学建模在人工智能与机器学习中的具体应用进行了深入细致的研究。以期为数学模型在解决实际问题中的应用提供参考价值。