内容概要：本文详细介绍了DeepSeek大模型及其在企业中的应用实践。文章首先阐述了大模型的基本概念和发展历程，强调了大模型在参数规模、训练数据量和计算资源需求上的特点。接着，文章分类介绍了大模型的不同类型，如语言大模型、视觉大模型和多模态大模型，并列举了国内外知名的大模型产品，如OpenAI的GPT系列、DeepSeek、通义千问等。随后，文章深入探讨了DeepSeek大模型在客户服务、个性化推荐、教育与培训、医疗与健康、金融与投资等领域的具体应用场景，并分析了大模型与其他技术（如RPA、知识图谱、物联网等）在企业中的融合应用。此外，文章还讨论了企业部署大模型的方案、成本和面临的挑战，并通过具体案例展示了大模型在医疗、制造业、电商等行业的实际应用。最后，文章展望了大模型未来的发展趋势，包括多模态融合、推理能力提升、生成式AI与具身智能的结合、小模型的崛起以及端侧大模型的应用。 适合人群：具备一定人工智能基础，对企业数字化转型和AI技术应用有兴趣的管理人员和技术人员。 使用场景及目标：①了解大模型的基本概念和发展历程；②掌握DeepSeek大模型在不同行业中的应用场景和实践；③评估企业部署大模型的方案和成本；④探讨大模型与现有技术的融合应用；⑤预测大模型未来的发展趋势。 其他说明：本文不仅提供了大模型的技术背景和应用案例，还为企业部署大模型提供了实用的指导和建议。通过阅读本文，读者可以全面了解大模型在企业中的应用潜力和实施路径。

【8个实战项目】学完江科大STM32后必看，含FreeRTOS嵌入式开发物联网单片机Linux智能垃_23-STM32_Project.zip

内容概要：本文探讨了电动汽车（EV）充放电调度过程中电动汽车响应率的重要性及其计算方法。电动汽车响应率是指车主对接收到的充放电调度指令的响应程度。文中指出，尽管放电可以带来奖励，但由于奖励机制不完善或其他原因，部分车主仍不愿参与放电。为此，作者提出了一种基于数学模型的响应率计算方法，利用Matlab、YALMIP和CPLEX等工具进行了建模和求解。通过这段代码展示了如何计算响应率，并强调了这种方法对于提高系统效率的关键作用。此外，还提出了未来的研究方向，如考虑车主的充电需求和电网的负荷情况。 适合人群：从事智能电网研究的技术人员、电力系统工程师、电动汽车相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电动汽车充放电调度机制及其优化策略的人群。目标是帮助相关人员掌握电动汽车响应率的概念及其计算方法，进而提升智能电网的整体性能。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还包括具体的代码实现，有助于读者更好地理解和应用所介绍的方法。

在当前科技快速发展的背景下，人工智能（AI）技术的融合应用成为推动社会发展的重要力量。2025 AI原生多模态数据智能解决方案白皮书详细探讨了人工智能技术在处理和分析多模态数据方面的前沿进展和实际应用问题。白皮书强调，随着类人脑计算能力的崛起，非结构化数据的价值正在被逐渐挖掘，但企业在落地实施时仍面临诸多困境。 文档指出，人工智能在处理复杂问题时表现出色，尤其在数学和科学领域，这使得AI具备了解决多模态数据的潜力。多模态数据指的是同时涉及文本、图像、音频和视频等多种类型的数据形式。白皮书中提及，AI原生的解决方案强调与传统方法的区别，在处理数据时更加高效和精确，能够同时处理多种数据类型并提供综合的分析结果。 在GenAI时代，数据挑战主要体现在数据处理的规模和复杂性上。数据的种类繁多，来源广泛，且包含大量的非结构化信息，这对数据分析技术提出了更高的要求。白皮书提出，多模态数据智能解决方案能够针对不同行业的特定需求，提供定制化的数据处理和分析服务。例如，金融机构可能需要使用多模态数据分析来识别风险和欺诈行为；而医疗领域则可能运用此技术来分析病例图像和患者历史记录，以提高疾病诊断的准确性。 文档中还讨论了AI在典型行业场景落地时遇到的难题。在医疗领域，AI解决方案可以协助医生进行更准确的诊断和治疗规划，但这需要大量的高质量数据作为支撑，同时也要克服隐私和安全上的挑战。在教育领域，AI能够提供个性化的学习计划，但需要考虑到教育内容的多样性和学习者个体差异。此外，在娱乐和媒体行业，AI技术被用于内容推荐和创作辅助，但其内容创造的深度和质量仍是一个挑战。 白皮书还强调，AI技术的应用需要跨越语言和文化差异，以实现在全球范围内的推广。这包括对多种语言的理解和处理能力，以及对不同文化背景下的数据的适应能力。此外，AI技术还应考虑到数据的隐私保护和合规性问题，确保在推动技术进步的同时，也能够保护用户的隐私权益。 文档最终提出了实现AI原生多模态数据智能解决方案的关键要素：强大的计算能力、高效的算法、多样化的数据处理能力和不断进步的AI学习能力。这些能力的结合，将有助于推动AI技术的进一步发展和应用，为社会带来更多的便利和进步。

游戏AI 使用 Prolog 和 Java 设计的具有人工智能的多米诺骨牌游戏。 这是我大学逻辑课的一个项目，它是为一组使用任何语言制作游戏并使用 prolog 制作人工智能的项目。 我的小组是我，Paiva： : 和 Meireles： : 。 我们决定用 3 个不同级别的 AI 来做一个多米诺骨牌游戏。 我们在项目中使用 Netbeans，在 Java 和 swi-prolog 之间的接口中使用 jpl。 感谢用于旋转多米诺骨牌图像的类。

随着物联网技术的快速发展，智能交通系统正在逐步成为解决城市交通问题的重要工具。智能交通系统(ITS)利用先进的传感器技术、识别技术、定位技术、信息技术、网络技术、自动控制技术、计算机处理技术等，实现对道路和交通工具的全面感知与实时监控，从而提高交通的信息化、智能化水平。智能交通系统不仅能够有效缓解交通拥堵和减少道路事故，还可以改善城市大气污染等环境问题。 物联网技术的核心是将互联网延伸和扩展到任何物品之间进行信息交换和通信，实现物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。这种技术在交通领域的应用，使得车辆控制与安全系统能够通过自动识别道路障碍、自动报警、自动转向、自动制动等功能，提高行车安全性。此外，智能交通系统还能提供车辆周围的必要信息，预警潜在风险，并采取措施防止事故发生。 目前，世界各国都在积极布局物联网技术在智能交通领域的应用。美国提出了“智慧地球”概念，并在经济刺激计划中对物联网相关应用进行支持。欧盟、日本、韩国等也发布了各自的物联网行动方案和战略，将物联网技术定位为关键资源，预计将在经济和社会发展方式上带来巨大变革。 在智能交通领域，物联网技术的发展趋势主要集中在传感技术、通信技术和网络技术的融合。智能交通、智能建筑、远程医疗、智能家居等是目前物联网技术应用较为明确的领域。智能交通系统涵盖了车辆控制与安全系统、交通管理系统、信息管理系统等多个子系统，这些系统相互协作，共同实现交通管理的信息化、智能化。 未来十年，智能交通管理系统的市场规模预计将达到450亿左右。随着物联网技术的不断成熟和应用领域的拓展，智能交通系统将成为未来交通发展的重要方向。这种系统不仅能够提升交通效率，还能增强环保效果，是实现可持续交通战略的关键技术之一。 物联网技术在智能交通领域的应用，为交通管理提供了全新的解决方案。通过信息化、智能化的手段，智能交通系统有望在不久的将来解决交通拥堵、事故多发等城市交通顽疾，为人们提供更加安全、高效、便捷的出行体验。随着技术的进步和政策的支持，智能交通系统将成为推动城市交通发展的重要力量。

海思平台智能电视固件包解包工具是针对海思芯片智能电视开发的一款专用软件工具，主要用于处理和解析海思格式的bin固件文件。在智能电视领域，固件升级是提升设备性能、修复系统问题、增加新功能的重要手段。而海思作为知名的半导体公司，其芯片广泛应用于各类智能电视，因此，对于开发人员和维修技术人员来说，能够有效地解包和分析这些固件包是至关重要的。 这款工具的核心功能包括： 1. **固件解析**：能够对海思格式的bin文件进行深度解析，展示固件内部的结构和内容，包括系统文件、驱动程序、应用程序等各个组成部分，帮助用户理解固件的工作原理。 2. **文件提取**：允许用户从bin文件中提取特定的文件或文件夹，便于单独分析或替换有问题的部分。这对于调试和修复电视系统中的问题非常有用。 3. **数据查看**：提供了一种直观的方式来查看固件中的二进制数据，可以转换为十六进制、ASCII码或其他格式，便于分析和比对。 4. **升级包制作**：支持根据解包后的文件生成新的升级包，用户可以修改固件后，重新打包成可用于电视升级的文件，这在定制化系统或者修复错误时非常实用。 5. **安全检查**：可能包含对固件安全性的检查功能，比如检测是否有未授权的修改，确保升级过程的安全性。 6. **兼容性**：由于是专为海思平台设计，所以工具与海思芯片的兼容性极佳，能有效处理各种基于海思芯片的智能电视固件。 7. **用户界面**：通常会提供直观易用的图形用户界面（GUI），使得非专业技术人员也能相对容易地操作。 8. **日志记录**：在解包过程中，工具可能会记录详细的日志信息，以便于排查问题和分析结果。 在实际应用中，这款工具可能被用于以下场景： - **故障排查**：当智能电视出现无法解决的问题时，可以通过解包固件来查找问题根源。 - **系统优化**：开发者可以分析固件内容，找出性能瓶颈，进行优化。 - **个性化定制**：爱好者或第三方开发者可能希望修改系统UI、添加新功能，这就需要对固件进行解包和重新打包。 - **安全研究**：研究人员可能使用该工具来探索固件的安全漏洞，提高系统的安全性。 "长虹整机厂USB升级包-海思格式bin解包工具.exe"这个文件名表明，这个工具可能是长虹电视制造商提供的，用于处理USB升级固件包的特定版本，适用于海思格式的bin文件。用户在使用时，需确保该工具与电视型号和固件版本相匹配，以防止可能的不兼容问题。同时，注意备份原始固件，以防操作不当导致电视无法正常工作。在进行任何固件修改前，都应充分了解可能的风险，并遵循正确的操作步骤。

人工智能项目资料- 【探索人工智能的宝藏之地】 无论您是计算机相关专业的在校学生、老师，还是企业界的探索者，这个项目都是为您量身打造的。无论您是初入此领域的小白，还是寻求更高层次进阶的资深人士，这里都有您需要的宝藏。不仅如此，它还可以作为毕设项目、课程设计、作业、甚至项目初期的立项演示。 【人工智能的深度探索】 人工智能——模拟人类智能的技术和理论，使其在计算机上展现出类似人类的思考、判断、决策、学习和交流能力。这不仅是一门技术，更是一种前沿的科学探索。 【实战项目与源码分享】 我们深入探讨了深度学习的基本原理、神经网络的应用、自然语言处理、语言模型、文本分类、信息检索等领域。更有深度学习、机器学习、自然语言处理和计算机视觉的实战项目源码，助您从理论走向实践，如果您已有一定基础，您可以基于这些源码进行修改和扩展，实现更多功能。 【期待与您同行】 我们真诚地邀请您下载并使用这些资源，与我们一起在人工智能的海洋中航行。同时，我们也期待与您的沟通交流，共同学习，共同进步。让我们在这个充满挑战和机遇的领域中共同探索未来！

标题 "基于ESP32的BLE的智能窗帘，纯Arduino代码" 涉及的主要知识点是使用ESP32微控制器通过蓝牙低功耗（BLE）技术实现对智能窗帘的无线控制。ESP32是一款功能强大的微处理器，具有集成的Wi-Fi和蓝牙功能，非常适合物联网(IoT)应用。在本项目中，开发者选择使用Arduino编程环境，因为其简洁易用，适合初学者和专业人士进行快速原型开发。 描述中提到的"BLE、BH1750、步进电机驱动控制代码"揭示了项目中的具体组件和技术： 1. **蓝牙低功耗(BLE)**：BLE是蓝牙技术的一个版本，专为低功耗设备设计，如传感器和可穿戴设备。在智能窗帘项目中，BLE用于手机与ESP32之间的通信，允许用户通过移动设备远程控制窗帘的开合。 2. **BH1750**：这是一款光强度传感器，常用于测量环境光照级别。在智能窗帘项目中，它可能被用来根据外界光线强度自动调节窗帘的开启状态，提供智能化的光线管理。 3. **步进电机驱动控制**：步进电机是一种能够精确控制角位移的电动机，适合需要精确定位的应用。在这个项目中，步进电机被用作窗帘的驱动装置，通过接收ESP32发送的指令来控制窗帘的开启和关闭。 智能窗帘的整体结构可能包括以下部分： - **硬件部分**：ESP32微控制器，负责处理来自BLE的指令并控制步进电机；BH1750光照传感器，收集环境数据；步进电机及其驱动器，执行实际的窗帘运动。 - **软件部分**：Arduino代码，运行在ESP32上，负责处理BLE连接、解析来自手机的命令、读取和响应BH1750的光照数据，并控制步进电机。此外，可能还包括一个手机应用程序，通过BLE与ESP32交互，用户可以通过这个APP设定窗帘的开关时间和光照阈值。 在实现过程中，开发者可能需要考虑以下几个方面： - **安全性和稳定性**：确保BLE连接的安全性，防止未经授权的访问；同时，步进电机驱动部分需要稳定可靠，避免因失控导致窗帘损坏。 - **能耗管理**：优化代码以降低ESP32的功耗，延长电池寿命；步进电机的驱动方式也会影响整体系统的能耗。 - **用户体验**：设计直观的手机界面，使用户可以轻松设置和控制窗帘；可能还需要加入反馈机制，如状态指示灯或手机通知，让用户了解窗帘的实时状态。 "基于ESP32的BLE的智能窗帘，纯Arduino代码"项目是一个将物联网技术应用于日常生活场景的实例，通过结合蓝牙通信、环境感知和精准机械控制，实现了智能窗帘的自动化和远程操作，提高了生活便利性。

这份文档是浙江大学能源学院赵阳博士于2025年2月发表的学术报告，聚焦大语言模型（如DeepSeek、ChatGPT）在建筑与能源领域的技术突破与应用前景。报告指出，2024年以DeepSeek为代表的开源大模型在数学推理、科学问题解答等任务中实现阶跃式发展，部分能力超越人类专家，为能源行业带来智能化新范式——通过人机协同交互、多源数据深度挖掘、自动化报告生成、智能故障诊断及实时碳排管控等场景，驱动建筑能耗优化、设备运维和工业流程的精细化转型。报告同时展望通用人工智能（AGI）临近技术奇点可能引发的行业颠覆性变革，强调大模型与数字孪生技术的融合将加速能源系统从粗放运行向数据驱动的智慧化升级，助力碳中和目标的实现。