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PowerBI数据可视化模板和样例包括客户利润分析、人力资源分析、财务分析、销售机会分析、市场和销售分析、零售门店分析、供应链可视化分析。模板和样例数据都在资源包里面，下载一个PowerBI客户端就可以打开，可以根据这个套用自己公司的数据。

大模型安全关键词库与安全测试题库是当前人工智能领域中为了确保技术发展与应用安全而特别设计的工具，旨在通过关键词的过滤与安全问题的测试来预防和减少可能的风险和漏洞。大模型评估采集表则是在进行模型安全评估时所使用的数据收集表格，它帮助相关人员按照既定标准对大模型进行全面的评估。大模型备案信息采集表和备案表模板是用于大模型开发者在向监管机构进行备案时需要提交的信息与文件，确保了大模型开发的合规性。 网信办监督检查是国家网络信息办公室对互联网信息服务相关活动进行的监管活动，这包括但不限于人工智能领域的技术开发与应用。通过这样的监管，可以确保大模型的应用符合国家的法律法规，保障网络空间的安全和用户权益。 AI种类的多样性是目前人工智能发展的重要特征之一。从简单的机器学习算法到复杂的深度学习网络，再到强大的大模型，不同种类的AI在处理信息、学习能力以及应用场景上各有千秋。随着技术的进步，AI的种类还在持续扩展，例如生成对抗网络（GANs）、强化学习模型等。 法律法规是人工智能发展的框架和指南。无论是数据隐私保护、算法歧视、知识产权，还是人工智能伦理，都需要相应的法律法规来规范。目前，众多国家和国际组织都在积极制定和完善与人工智能相关的法律法规，以适应快速发展的技术现状，并对未来可能出现的问题做出预防。 在上述领域中，开发者和企业需要不断关注最新的监管动态和技术进展，以确保其产品和服务的安全合规，同时也能够在合法范围内实现技术的最大潜力。为此，各类大模型相关的安全措施和备案流程就变得尤为重要，它们是推动人工智能技术健康发展的重要保障。

### 数据探索与理解 在数据分析的初期阶段，数据探索与理解至关重要。它涉及对数据集基本结构的评估，关键变量的分布分析，潜在的数据质量问题识别，以及初步的洞察和模式发现。具体请求可能包括提供数据集的基本统计摘要，如均值、中位数、标准差等，检查并报告数据中的缺失值，分析数值变量的分布情况，探索关键变量之间的相关性，以及识别任何异常值或异常模式。输出格式通常要求提供文字描述的主要发现、关键统计指标和建议的下一步分析方向。 ### 数据清洗与预处理 数据清洗与预处理的目的是确保数据集的质量，为后续的分析和建模打下良好基础。在清洗过程中，需要处理缺失值、识别并处理异常值、标准化或归一化数值特征、编码分类变量以及处理日期时间格式，并在必要时创建派生特征。具体指导涉及缺失值处理策略、异常值的定义标准、保留的原始特征和需要创建的新特征。输出要求包括清洗步骤的详细说明、数据状态前后比较、关键决策点及理由和清洗后数据的质量评估。 ### 探索性数据分析（EDA） 探索性数据分析（EDA）是数据分析中一个重要的步骤，目的是全面分析数据集以发现其内在结构、模式和关联。分析背景可能包括业务领域的描述、分析目的和核心问题的列举。EDA需求涉及单变量、双变量、多变量分析，以及在适用的情况下进行时间序列分析。分析重点可能包括关注变量、假设检验、分组比较和特定模式。可视化需求包括创建分布图、关系图、分组比较图和时间序列图。输出期望是对关键发现的摘要、支持发现的统计证据、有洞察力的可视化、对业务问题的初步回答和进一步分析的建议。 ### 统计分析与假设检验 统计分析与假设检验是验证数据中某些声明的科学方法。分析背景通常包括研究问题、数据集特征和先验知识。假设陈述包括零假设和备择假设以及显著性水平。分析需求可能涉及选择和应用适当的统计检验方法，验证统计检验的假设条件，计算检验统计量和p值，并解释结果。具体统计方法可能包括t检验、ANOVA、卡方检验、相关性分析、回归分析和非参数检验。输出要求涉及检验方法选择的理由、假设条件验证结果、详细的统计结果、结果的置信区间、结果的实际意义解释和潜在的局限性讨论。 ### 预测建模与机器学习 预测建模与机器学习是数据分析中应用算法以预测未来结果或未标记数据的分类的步骤。项目背景描述业务问题和预测目标，以及模型成功的标准。数据情况涉及可用特征、目标变量及其类型和分布。预测建模请求可能包括选择合适的模型算法，训练和验证模型性能，评估模型的准确性和泛化能力，并提供业务问题的解决方案。这通常需要对算法进行调整和优化，以获得最佳的预测性能。

内容概要：《deepseek科学研究类提示词模板25个.pdf》提供了25个科学研究类提示词模板，涵盖从研究问题构思、文献综述规划到科研成果可视化的全流程指导。每个模板针对具体的科研环节，详细列出了背景信息、需求描述、期望输出等内容。例如，在“研究问题构思与优化”模板中，帮助研究人员评估和优化研究问题，提供创新性和可行性的建议；在“文献综述规划与框架”模板中，设计全面的文献综述框架，确保综述的系统性和完整性；在“研究方法设计与评估”模板中，为研究人员提供适合其研究问题的方法设计，并进行优缺点比较分析。此外，还包括实验设计优化、数据分析方法选择、研究结果解释与讨论、研究论文摘要优化、基金申请书框架、科学海报设计、同行评议回应策略、研究伦理申请文件准备、学术演讲稿框架设计、研究合作提案框架、科研数据管理计划、研究进度报告模板、科研成果转化路径分析、研究团队建设与管理计划、跨学科研究框架设计、科研项目风险评估与管理、开放科学实践计划、科研影响力提升策略、科研项目评估框架、科研伦理问题分析框架、跨文化科研合作框架、科研成果可视化设计框架等多个方面的指导。 适合人群：从事科学研究的人员，包括但不限于高校教师、研究生、博士生以及企业研发人员等。 使用场景及目标：适用于科研工作的各个阶段，从最初的选题构思到最后的成果展示与推广。目标是提高科研工作的效率和质量，确保研究过程的严谨性和科学性，同时增强研究成果的影响力和社会价值。 其他说明：该PDF文档为科研工作者提供了一个系统化的工具箱，帮助他们更好地规划和执行科研项目，解决实际工作中遇到的问题。每个模板不仅提供了详细的指导，还强调了实践中的注意事项和可能面临的挑战，有助于研究人员在各个环节做出明智的选择。

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AcWing算法基础课是一套针对算法初学者的系统性教学内容，涵盖了算法理论、常见算法题目的解法以及相应的代码实现模板。该课程通常被用来帮助初学者构建扎实的算法基础，提供丰富的题目和详尽的解答，使其能够轻松上手并在算法竞赛或技术面试中应用。 快速排序和归并排序是两种常用的排序算法，它们在解决数据处理问题时扮演着重要的角色。快速排序通过分而治之的策略，利用一个基准值将数组分成两部分，一边的元素都比基准值小，另一边的元素都比基准值大，然后递归地对这两部分继续进行排序，直到整个数组变得有序。快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn)，最坏情况下为O(n^2)。归并排序则是一种稳定性排序，通过将数组分成更小的部分，对每一部分进行排序，然后再合并它们。归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，且可以保证排序的稳定性。 逆序对的数量是指在一个有序序列中，前面的元素大于后面元素的对数。这个概念在归并排序中可以被自然地统计出来。在归并排序的过程中，每当我们从左右两个有序数组中取出一个元素放入临时数组时，如果左边的元素大于右边的元素，则意味着左边数组中剩余的每个元素与右边这个元素都会形成一个逆序对。这个特性可以被用来解决一些特定的算法问题。 二分查找是一种在有序数组中查找特定元素位置的算法。它通过不断将查找区间缩小一半来快速定位目标元素。二分查找的时间复杂度为O(logn)。在整数二分查找中，我们通常需要关注如何设置查找区间的上下界，以及如何根据当前的中间值来判断应该继续查找左半部分还是右半部分。 AcWing算法基础课通常会通过图文并茂的方式，用简洁易懂的语言，提供每种算法的模板代码。同时，课程内容还会涉及每个算法题目的详细解答和讲解，帮助学员们不仅学会如何使用模板，还能理解背后的算法逻辑。这些内容对于算法初学者而言是极其宝贵的资源，有助于快速提升编程和算法解题能力。

全国大学生物联网设计竞赛是一项面向在校大学生的科技创新活动，旨在鼓励学生结合物联网技术，设计出创新且实用的作品。本次提供的文件内容涉及一款智能小冰箱的设计，该设计团队由队长李荣晓带领，成员包括马叆琳、李柏辉等，他们的指导老师是吴红海和张高远。该设计作品旨在解决现代生活中人们因忙碌而忽略冰箱内食品新鲜度的问题，提出了一款能自动提醒食物过期、智能控制温度和湿度的冰箱，以确保食品安全并维持营养。 设计摘要中指出，智能冰箱通过内置传感器和云端连接技术，能够有效监测食品的新鲜状态，及时通知用户冰箱内过期食品的情况。利用CC3200作为核心处理平台，智能冰箱能通过超文本传输协议（HTTP）、模数转换器（ADC）采集和定时器中断等技术，与压力传感器和计时器结合，实现食物状态监测和智能温湿度调节。此外，该智能冰箱还支持通过手机网页远程查询冰箱内食物状态，帮助上班族等忙碌人群实时掌握冰箱内食品情况，避免因工作忙碌而忽略食品保存情况。 本智能冰箱的设计需求分析、特色与创新、功能规划、硬件构成等详细内容在文件中都有具体介绍。设计团队深入分析了市场需求，将设计重点放在提高用户体验和食品安全上。创新点包括智能食品过期提示、远程查询功能以及智能温度和湿度控制等，这些创新旨在让智能冰箱更加智能化，更好地适应现代生活节奏。 智能冰箱的设计涉及多个技术要点，包括传感器技术、物联网技术、云计算技术、单片机技术以及移动互联网技术。通过这些技术的集成应用，实现了智能冰箱的高效率、高便捷性、高安全性特点，确保用户能够实时监控食品的新鲜度和保存状态，从而提高生活质量。 在竞赛中，此类设计不仅需要技术上的创新和突破，还需要考虑设计的实用性和市场前景。设计团队必须对目标市场进行充分调研，了解消费者需求，以此指导设计的方向和功能的开发。同时，团队也需要考虑产品的成本、可制造性和可持续性，确保设计的商业可行性。 总结来看，全国大学生物联网设计竞赛是一个极佳的平台，让学生们在实践中学习和运用物联网技术，同时通过创新设计解决实际生活中的问题。本智能小冰箱的设计案例展示了大学生在科技竞赛中的创新能力和对未来科技趋势的深刻理解。通过这样的竞赛，学生不仅能够锻炼实践能力，还能为未来的职业生涯奠定坚实的基础。

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