【PPT下载】徐工集团的工业大数据之路

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从锅炉工到AI专家(8)

也就是说，我们搭建好模型，就可以用来对图片进行识别预测；三则是这是真正广泛应用的模型，在吻合的领域完全可以直接用于商用化。 vgg.py: #这个程序相当于一个库，不会直接执行， #所以开始没有用于脚本模式的标志 # -*- coding=UTF-8 -*- import tensorflow as tf import numpy relu5_3', 'conv5_4', 'relu5_4', 'pool5', 'fc6', 'relu6', 'fc7', 'relu7', 'fc8' /usr/bin/env python # -*- coding=UTF-8 -*- import vgg import os,sys import numpy as np import scipy.misc n02130308 cheetah, chetah, Acinonyx jubatus Problity=0.024339 注意这个网络比较深，训练数据集也很大，因此执行这个程序建议至少是16G内存8核以上

2017年网工必备8大技能

网络工程师目前的平均工作职责正在随着时间的推移不断增加，网络工程师曾经是相对静态的角色，负责管理从A点到B点的传输帧和分组，现在已经发展成为负责网络，服务器和存储基础设施的管理人员。2017年，网络工

助力工业物联网，工业大数据之工单事实指标需求分析【二十】

1：工单事实指标需求分析 目标：掌握DWB层工单事实指标表的需求分析 路径 step1：目标需求 step2：数据来源 实施 目标需求：基于工单信息统计等待分配工单数量、完成工单数量、处理工单数量、响应时长 wo_num 工单单据数量 one_make_dwd.ciss_service_workorder back_num 退回工单数量（如果工单没有被退回，数量是0） one_make_dwd.ciss_service_workorder 待派工数量 one_make_dwd.ciss_service_workorder、eos_dict_type、eos_dict_entry派工单状态：待派工（status=4） alread_complete_num 已完工工单数量（已完工、已回访） 派工单状态：已完工、已回访（status=5 || 6） processing_num 正在处理工单数量（待离站、待完工） 派工单状态：待离站、待完工（status= 3 || 4） people_num 工单人数数量（一个工单由多人完成） one_make_dwd.ciss_service_workorder、ciss_service_workorder_user默认为

十问农业大模型的当前和未来

例如可以一段话提出某农产品供需方面的需求，通过大模型来寻找和推荐供应商。四、农业大模型落地关键点、如何解决幻觉问题？刘桂才：农业大模型训练的数据要准确。 周取辉：惠农网不会自研底层大模型，而是选择与头部AI模型团队联合，通过私有化部署大模型的方式，结合行业场景及行业大数据, 沉淀出行业大模型。行业大模型的核心是平台积累的丰富行业数据。 如果整体做一个农业大模型来解决农业全产业链的问题，是最理想的，但是谁来做？目前大企业对农业大模型较为关注，每个单位在做自己擅长的。 九、是否需要出台支持农业大模型的政策、标准或规划？许世卫：行业内对农业大模型较为关注，但由于大模型尚在发展中，不同单位认知不一致，大家还在寻找落地案例。 刘桂才：目前尚无农业大模型方面的政策，随着农业行业大模型产品的逐步推出和使用，后续需要出台，例如隐私保护方面。标准也需要在逐步成熟后制定。

携手AIIA，助推行业大模型安全高效落地

中国信通院联合腾讯云等行业头部企业，启动“人工智能基础平台工作组”，着眼于全技术栈维度（硬件/软件）和全流程维度（AI开发、部署、服务、运营全生命周期），旨在解决当前AI基础平台面临的技术和产业挑战，并依托工信部重点实验室进一步推动大模型时代下 一直以来，腾讯云积极迭代大模型产品技术，参与行业大模型标准建设，助力实体产业高质量发展。我们依托腾讯云TI平台，打造行业大模型精选商店，提供MaaS一站式服务，助力客户构建专属大模型及智能应用。 此外，我们联合生态伙伴，将大模型技术与20多个行业结合，提供超50个行业大模型解决方案，帮助客户提质增效。内容创作领域对大模型的生成速度、理解能力要求高，是最能验证大模型场景广度的领域之一。 不断为千行百业打造行业大模型解决方案的同时，腾讯云一直以来还在积极参与大模型标准建设。 在金融领域，腾讯云作为推动行业大模型发展的核心单位，联合信通院发布国内首个金融行业大模型标准，为金融行业智能化的高质量发展提供了重要支撑，为全面促进大模型安全合规和可信发展提供了重要保障；前不久，腾讯还联合信通院

以落地考验价值，大模型的产业大考来了

更多行业大模型的发布彰显出百度文心大模型践行自身产业级特性的决心，无论是从如今行业大模型的数量还是覆盖行业范围而言，百度显然已经初步形成自身大模型产业化落地的行业布局。 以百度联合吉利发布的知识增强的汽车行业大模型 ——吉利 - 百度 · 文心为例，它基于文心 NLP 大模型 ERNIE 3.0，结合了吉利汽车专业领域行业数据（汽车领域媒体知识、客服工单、法律法规以及汽车售后维修手册 从开启先河到体系初成，文心行业大模型内外两手抓 随着业界越来越认可行业大模型的发展模式，趋同在所难免，因此发展自己的核心竞争力尤为重要。 在百度看来，行业大模型是结合行业落地过程中非常重要且有效的方式，今年以来陆续发布的 11 个行业大模型即是最好的例证。 此次文心大模型在产品与社区层又收录了 2 个大模型应用产品，分别是文心一格和文心百中。 文心一格是基于文心大模型的业界首个 AI 艺术和创意辅助平台，于今年 8 月推出。

2023金融业大模型报告重磅发布 | 附全文下载

11月9日，在2023金融街论坛“构建数实融合新模式，助力产业数字金融新发展”分论坛上，中国银保传媒与腾讯研究院联合发布《2023金融业大模型应用报告》，深入解析大模型发展趋势，建立金融业大模型应用体系化蓝图 在金融领域，行业大模型为金融市场带来了前所未有的机遇，从精准营销、客户服务、代码生成等多个场景，助力金融机构在服务和管理方面实现“效率革命”。 大模型领域持续发展衍生出两个概念，“通用基础大大模型”和“垂直行业大模型”。基础大模型的定位是通用的技术底座，行业大模型的定位是在不同的专业领域推动行业数字化再升级、进入到智能化的引擎。 以基础大模型作为技术底座的时候，更多的是考虑它的通用性，但是相对来讲它的专业度可能会欠佳。行业大模型会更加专业、更加聚焦，成本也更低。基础大模型的关键词是创造性、体验式，更强调体验。 在将大模型应用到行业之前，需要对技术成熟度、需求频次和场景价值三个方面进行思考。通过对金融机构、大模型服务商、腾讯内部技术团队的调研，本报告形成了金融业大模型应用体。

Patterns | FoodSky：面向食品营养领域的专业大语言模型

然而，通用大语言模型在处理多样化的食品主题和跨文化背景时面临挑战。为此，研究者提出了FoodSky，一个专门为烹饪与营养领域设计的领域特定大语言模型。 受医学、教育、金融等领域专用大语言模型成功的启发，开发食品领域的基础模型成为可能。 提出了基于主题的选择性状态空间模型和分层主题检索增强生成算法，以增强模型对细粒度食品语义的理解和上下文感知的文本生成能力。 其核心贡献在于证明了领域特定大语言模型在专业任务上超越通用模型的潜力，特别是在通过权威职业资格考试方面。 图8 FoodSky、InternLM2和ChatGPT-3.5的问答可视化定性实验结果。虽然Intern和ChatGPT的输出相对冗余且缺乏重点，但我们的FoodSky的答案更加准确和简洁。

腾讯云公布行业大模型最新进展

今天，腾讯云披露行业大模型方案进展，并公布MaaS（Model-as-a-Service）能力全景图。 我们希望“大模型”更懂行业、更易落地，帮助企业打造出专属的行业大模型。 1 “量体裁衣”打造专属模型 基于企业痛点和需求，依托腾讯云TI平台打造的行业大模型精选商店，提供涵盖模型预训练、模型精调、智能应用开发等一站式行业大模型解决方案。 内置多个高质量行业大模型，涵盖金融、传媒、文旅、政务、教育等多个行业场景。兼容支持多模型训练任务，企业可以按需取用。 “ 生态共建是AI发展的有效路径，腾讯将坚持生态开放，为企业提供高质量模型服务，同时支持客户多模型训练任务，加速大模型在产业场景的创新探索。 未来，腾讯云将继续和伙伴们一起推动行业大模型的生态共建，让AI为产业带来更多的创造力。

坚持做行业大模型，竹间智能给大模型造了一座「模型工厂」

国金证券曾做过初步测算，由 8 块 A100 组成的 AI 服务器可为规模达 2,000 人的中大型企业提供 AI 服务，离线部署方案每年的推理算力成本约为 33.2 万元，若采用云计算方案则每年需花费约 而另一方面，海量场景又需要不断切换和更新、训练、运维模型，那么，中间层会变得很重。「管理数据，管理模型、训练模型、微调模型，评测模型，推理运维，让模型持续迭代就会成为一个非常重要的产业。」他认为。 如果仅需 1-8 个GPU，一年订阅价格 99 万。超过 8 个 GPU，一年的套餐价格 149 万。具体情况，依据不同行业、不同企业部门要求不同。 当然，如果预算比较富裕，企业也希望数小时就能训练好，8 个 GPU 可能不够用，可以升级到 149 万元的套餐。 「相比花 2000 万买个行业大模型，还冒着走弯路的风险，我们的产品用起来比较安心」，简仁贤认为，「你只用花 99 万，就可以定制出适合你的模型，而且没有限制模型数量，并可以立刻在现实应用中看到它的价值

8，模型的训练

根据问题特点选择适当的估计器estimater模型： 分类(SVC,KNN,LR,NaiveBayes,...) 回归(Lasso,ElasticNet,SVR,...) 一，分类模型的训练 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 二，回归模型的训练 ? ? ? ? ? ? ? ? 三，聚类模型的训练 KMeans算法的基本思想如下： 随机选择K个点作为初始质心 While 簇发生变化或小于最大迭代次数： 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇的质心 ? 四，降维模型的训练 PCA主成分分析(Principal Components Analysis)是最常使用的降维算法，其基本思想如下： 将原先的n个特征用数目更少的m个特征取代，新特征是旧特征的线性组合 可以结合FeatureUnion 和 Pipeline 来创造出更加复杂的模型。 ?

企业大模型服务合规指南：深度解析备案与登记​​

同时满足以上三个条件，必须进行算法备案（通常也需大模型登记/大模型备案）。​​​ 大模型备案类型(视具体情况而定)：​​​​自研大模型商用：​​ 企业自主研发的大模型，并将其用于商业经营活动（无论是核心业务还是辅助功能）。​​ 基于开源模型深度微调商用：​​ 企业基于开源大模型进行了显著的二次微调（Fine-tuning），拥有较大规模的、特定的训练数据集，并将调优后的模型用于商业目的。​​ 符合地方网信办要求：​​ 如果企业所在地的省级或市级网信办、工信局等部门明确发文通知或推荐特定范围的企业进行备案，应按规定执行。        这类产品本身没有独立的大模型研发和训练过程，只是利用第三方已有的、且已备案的大模型能力来实现自身的功能，需要进行大模型登记及算法备案。

数据集基础这么弱，还谈什么行业大模型的商用？！

尤其是现在行业大模型盛行，很多企业将行业大模型视为将大模型技术商用的关键。在这样的背景下，我们为什么需要共建行业数据集呢？它怎么就成了构建大行业模型的关键所在？ 没有足够高质量的行业数据，我们怎么可能推动行业大模型的发展呢？ 所以说，现在是时候行动起来了。我们需要放下门户之见，联合起来建立行业数据集。这不仅是为了每个行业自己，更是为了整个社会的进步。 总的来说，不管是国内的《“数据要素×”三年行动计划》，还是国外的各种数据政策，我们都能看到一个共同的趋势——那就是通过政策推动，促进数据的开放和共享，从而为行业大模型的建设提供强有力的支持。 如果用来训练模型的数据质量不过关，那最后得到的结果也是靠不住的。 有了这些数据，各种行业大模型就能运转得更顺畅，不管是在医疗、金融还是制造业，都能搞出不少新意。 这事儿不光是技术上的突破，它还能帮助社会变得更好。

2025年8款最好用的工单管理系统对比

本文对2025年市场上8款最好用的工单管理系统进行了详细对比，包括Zoho Desk、Zendesk、Freshdesk、ServiceNow、HubSpot Service Hub、Jira Service 在2025年，市场上涌现了众多优秀的工单管理系统，每个系统都具备独特的功能和优势。本文将对其中8款最好用的工单管理系统进行详细对比，帮助企业选择最适合自己的解决方案。 五、HubSpot Service HubHubSpot Service Hub是HubSpot旗下的客户服务解决方案，集成了工单管理功能。 DOCTYPE html><html><head> <title>2025年8款最好用的工单管理系统对比</title></head><body>

2025年8款最好用的工单管理系统对比 企业在选择工单管理系统时，需要结合自身需求、预算以及未来发展方向进行综合评估。最终，选择一款适合的工单管理系统将帮助企业提升客户服务质量、优化内部流程，并在激烈的市场竞争中脱颖而出。

百度吴甜提出大模型落地关键路径 业内首发行业大模型

百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜发布飞桨文心最新全景图，提出支撑大模型产业落地的3个关键路径，并在业内首发行业大模型。 在模型层，一次性发布10个大模型，形成了涵盖基础大模型、任务大模型、行业大模型的三级体系，全面满足产业应用需求；配套工具与平台层，发布大模型开发套件、API和内置了文心大模型能力的EasyDL和BML开发平台 文心大模型迎来十大新成员 业界首发行业大模型 本次峰会上，吴甜带来了文心大模型发布以来的最大一次升级，其中最值得关注的是，业界首发的文心 · 行业大模型。 文心 · 行业大模型基于通用数据训练的文心大模型，加上行业应用场景中大量存在着行业特有的大数据和知识，结合行业相关的创新算法设计，将进一步提升大模型对行业应用的适配性。 未来，浦发银行将与百度继续深入合作，在现有金融行业大模型的基础上不断迭代，持续地降低金融AI应用落地的门槛。

面壁李大海：行业大模型是历史阶段性产物

我会认为我们一定要做大模型原生的应用，将应用建立于大模型之上，如果没有大模型，应用就不应该存在。 Q：您如何看待 B 端的大模型业务，以及行业大模型发展？ 李大海：B 端业务我们在同步开展，但是现阶段我们更侧重 C 端。 过去半年我们看到很多同行被需求追着走，有很多客户非常希望使用大模型。 现阶段行业大模型可以用更小规模的模型承载垂直领域的应用，所以在成本上更有优势。 并且通用大模型的能力也没有那么强，但是我相信未来一定会产生既能力强，成本也低的通用模型，这个通用模型会把所有的行业模型的空间抹杀。 行业大模型是现在阶段性的产物，我尊重现在的历史阶段。 我们现在的千亿模型是 Decoder-only 网络结构的千亿模型。 值得一提的是，CPM 大模型是面壁智能从零自主研发的预训练大语言模型，其中包括国内首个中文大模型 CPM-1。

【25软考网工】第五章（8）路由协议RIP、OSPF

8.OSPF的router-id选举规则如下: 1)优选手工配置的router-id。 1.OSPF进程手工配置的router-id具有最高优先级。 ：不进行DR/BDR选举 关系建立：直接建立FULL邻接关系 混合网络特殊情况： 广播与P2P混接时可建立FULL状态但无法传递路由 因Hello时间和Dead时间参数一致允许建立基础连接 8. OSPF域外的路由 7类：由NSSA区域的ASBR产生 泛洪范围: 1/2类：仅在所属区域内泛洪 7类：仅在始发NSSA内泛洪，需由ABR转换为5类才能进入Area0 1）例题:BDR选择判断(网工2022 优先级最高) Router B和C优先级相同(均为1)，比较Router ID 192.168.3.1 > 192.168.2.1，故Router C成为BDR 答案: C 2）例题:DR/BDR选择判断(网工2024 Router ID判断 选举优先级： 进程下手工配置（最高优先级） 全局router-id配置 最大环回口IP 最大物理接口IP 配置分析： 进程下已配置1.1.1.1 忽略其他所有候选ID 答案：A 8）

腾讯云推多款行业大模型解决方案，打造模型应用商店

作者 | 冬梅 6 月 19 日，腾讯云在国家科技传播中心召开行业大模型及智能应用技术峰会，首次公布腾讯云行业大模型研发进展，依托腾讯云 TI 平台打造行业大模型精选商店，为客户提供 MaaS（Model-as-a-Service 会上，腾讯云联合 22 家客户正式启动行业大模型共建合作，并携手 17 家生态伙伴共同发起了“腾讯云行业大模型生态计划”，致力于共同推进大模型在产业领域的创新和落地。 因此，选择与具备一站式行业大模型服务能力的云厂商合作，打造企业专属的行业大模型至关重要，好用、易用的同时还能降低企业的成本和时间投入。 基于客户实际痛点和需求，腾讯云全新公布 MaaS 全景图，依托腾讯云 TI 平台打造行业大模型精选商店，为企业客户提供涵盖模型预训练、模型精调、智能应用开发等一站式行业大模型解决方案。 在 TI 平台内置高质量行业大模型基础上，企业加入自己独有的场景数据，就可以快速生成自己的专属模型；同时，也可根据自身业务场景需求，“量体裁衣、按需定制”不同参数、不同规格的模型服务。

大模型应用：医疗行业大模型：从生成前校验到生成后审计的应用实践.73

核心概念1.1 医疗大模型 我们这里所说大的医疗大模型是经过大量医学数据预训练，数据包括教材、指南、病历、文献等，能够理解和生成医疗相关文本和内容的垂直大模型，一般是以个轻量模型为基座，整理行业知识对其进行多轮训练 核心目标：把 “有问题的输入” 挡在大模型门外，减少大模型生成无效、错误甚至违规内容的概率。 安全性约束：要防范恶意输入（如诱导大模型生成虚假医疗广告、违规诊疗方案），也要避免输出内容被滥用，同时确保患者数据全程不泄露。2.2 大模型管控的核心原则1. 隐私信息检测与脱敏 核心目标：识别并处理输入中的患者隐私信息，避免隐私数据进入大模型，尤其是通过api调用的外部大模型，防止泄露。 恶意输入检测与拦截 核心目标：拦截诱导大模型生成违规内容的输入，避免大模型输出过程中被带偏产生胡言乱语。