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大模型备案材料全攻略｜4-10个月通关秘籍，避坑指南附清单
做生成式AI的都懂，大模型备案就是合规的“通行证”！但流程能拖4-10个月，90%的驳回都是因为材料没备对！ 自研或微调模型+面向公众服务要“完整备案”，只调用API的只需要“登记备案”，敏感行业别瞎报完整备案会直接驳回！ 第一类：核心必备材料（6大件缺一不可）1. 这步错了直接核验失败：基础信息：模型名、版本号、企业全称要和营业执照、域名持有者完全一致，统一社会信用代码别填错服务范围：别写“提供AI服务”这种废话！ 30%要重新备案材料格式：所有电子件转PDF，命名规范（“1-营业执照.pdf”），纸质件全盖公章最后提醒：备案周期4-10个月，建议预留缓冲时间！ #大模型备案#大模型备案代办
86110编辑于 2025-12-05- 来自专栏AI掘金志
华人企业医学影像 AI 产品获 FDA 认证，可将 PET 成像速度提高 4-10 倍
据了解，深透医疗目前可以做到用AI技术加速MRI和PET成像过程4-10倍，并保证诊断级别的精确度。 这项技术解决的另一个痛点是安全性。PET这种分子影像的扫描需要注射放射试剂，对于人体会有较高辐射。 深透医疗的技术可以提高影响质量，从而降低临床PET影像4-10倍放射性试剂计量，对病人、操作人员以及医院都有好处。
73750发布于 2019-08-29 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习4-10 找出最小值
练习4-10 找出最小值 本题要求编写程序，找出给定一系列整数中的最小值。 输入格式： 输入在一行中首先给出一个正整数n，之后是n个整数，其间以空格分隔。
1.2K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题4-10 猴子吃桃问题
习题4-10 猴子吃桃问题 一只猴子第一天摘下若干个桃子，当即吃了一半，还不过瘾，又多吃了一个；第二天早上又将剩下的桃子吃掉一半，又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半加一个。
57240发布于 2020-09-15 - 来自专栏腾讯云开发者社区头条
原创分享计划10月特别激励活动
59 赛段2：10月18日00:00-10月31日 23:59 首发原创发文量排名第2 腾讯祥龙Q系列抱枕毯 首发原创发文量排名第3 腾讯QQfamily手持风扇苔绿色 首发原创发文量排名第4- 首发原创发文量排名第1 1009455 Windows技术交流 首发原创发文量排名第2 1371154 bowenerchen 作品影响力 单篇文章综合得分排名第1 7363958 蛋先生DX 网页也能跑大模型 单篇文章综合得分排名第2 2820638 lealc CEF源码构建及问题解决 单篇文章综合得分排名第3 1048585 Yellowsun H20测试指导文档V8 单篇文章综合得分排名第4-10 Yiwenwu 赛段2 作品影响力 单篇文章综合得分排名第1 1307425 amc SQL 稍复杂一点语法的学习笔记 单篇文章综合得分排名第2 9087485 百川AI 【多干预多响应】Uplift模型如何做因果推断结果分析 单篇文章综合得分排名第4-10 2764308、7348459、1150478 杜争斌、岳涛、solu 恭喜以上获奖作者，礼品将于赛段2结束后的15个工作日内回收地址信息及发货。
85910编辑于 2024-10-09 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
机器学习(4) -- 神经网络
图4-6 从偏移单元角度理解的神经元模型 4.3 Forward Propagation 4.2节已经学习了神经网络的最基本成分-神经元模型，下面将介绍如何用神经元搭建多层前馈神经网络(multi-layer 一个没有隐藏层且输出层只有一个单元的神经网络就相当于线性的Logistic模型。 ? ); a XNOR b = NOT (a XOR b) = (a AND b) OR ((NOT a) AND (NOT b)) 既然我们用神经网络实现了与或非门，那么也有理由可以实现异或和同或门，图4- 图4-10 实现同或门 4.5 Multi-class classification 对于多分类问题，在2.6节已经用Logistic回归模型讨论过了。现在用神经网络来处理。 所以我们设计如图4-10所示的神经网络。由于一共有4类，所以该神经网络有4个输出单元，分别将其标号为1，2，3，4，对应行人，汽车，摩托车，卡车。每次预测输出的是一个4维向量。
1.3K60发布于 2018-04-04 - 来自专栏机器学习与自然语言处理
Stanford机器学习笔记-4. 神经网络Neural Networks (part one)
图4-6 从偏移单元角度理解的神经元模型 4.3 Forward Propagation 4.2节已经学习了神经网络的最基本成分-神经元模型，下面将介绍如何用神经元搭建多层前馈神经网络(multi-layer 一个没有隐藏层且输出层只有一个单元的神经网络就相当于线性的Logistic模型。 ? ); a XNOR b = NOT (a XOR b) = (a AND b) OR ((NOT a) AND (NOT b)) 既然我们用神经网络实现了与或非门，那么也有理由可以实现异或和同或门，图4- 图4-10 实现同或门 4.5 Multi-class classification 对于多分类问题，在2.6节已经用Logistic回归模型讨论过了。现在用神经网络来处理。 所以我们设计如图4-10所示的神经网络。由于一共有4类，所以该神经网络有4个输出单元，分别将其标号为1，2，3，4，对应行人，汽车，摩托车，卡车。每次预测输出的是一个4维向量。
1.3K110发布于 2018-03-13 - 来自专栏网络日志
JS中数组、对象相互转换实现方式
那么这个键名会被转成字符串，再作为对象的键名） const arr1 = [{ label: '昨天', value: '4-09' },{ label: '今天', value: '4- 二维数组转对象 (Object.fromEntries()实现) const arr2 = [['昨天','4-09'], ['今天','4-10'], ['明天','4-11']] // 二维数组转obj 二维数组转对象 (map实现) const obj_a = {a: 1} const obj_b = {b: 1} const arr3 = [['昨天','4-09'],['今天','4-10'],[
78910编辑于 2024-06-28 - 来自专栏啄木鸟软件测试
更正以前风险调整中的一个缺陷
于是得到表4-10。 表4-10 风险级别调整（一） 模块 高级 中级 低级 合计 % 级别 用户登录 2×5=10 5×3=15 16×1=16 10+15+16=41 14.7% 1 用户注册 3×5=15 6×3=18 于是得到表4-10。 表4-10 风险级别调整（一） 模块 高级 中级 低级 合计 % 级别 用户登录 2×5=10 5×3=15 16×1=16 10+15+16=41 60 4 用户注册 3×5=15 6×3=18 31
52800编辑于 2025-01-22 - 来自专栏A周立SpringCloud
理解Eureka的自我保护模式
进入自我保护模式最直观的体现，是Eureka Server首页输出的警告，如图4-10所示。 图4-10 Eureka Server自我保护模式界面 默认情况下，如果Eureka Server在一定时间内没有接收到某个微服务实例的心跳，Eureka Server将会注销该实例（默认90秒）。
1.3K70发布于 2018-04-02 - 来自专栏IT技术订阅
什么是抽象类？怎样定义抽象类？
下面通过一个案例学习抽象类的使用，如文件4-10所示。 文件4-10 Example10.java //定义抽象类Animal abstract class Animal（ //定义抽象方法shout () abstract void Dog dog=new Dog(); //创建Dog类的实例对象 dog. shout() ; // 调用dog对象的shout ()方法 } } 在文件4-
90120编辑于 2022-06-23 - 来自专栏量子位
谷歌让机器训练机器，用大语言模型定制专属于你的家务机器人
更关键的是，利用大语言模型，不需要大量数据，也无需场景化学习，几句话就能轻松调教。 这款整理机器人名为TidyBot，由谷歌与美国多所高校联合打造，通讯作者来自普林斯顿大学。 在每个场景中，容器的数量为2-5个，已知操作方式的物品数量为4-10个，未知物品数量与已知相同。 这96个场景涵盖了客厅、卧室、厨房和储藏室四种房间类型，每个类型24组。 △测试使用的真实场景 每个场景各包括10件物品、2-5个容器和4-10条已知信息。 △测试中使用的容器和未知物品 每个场景都进行了重复测试，最终各测试了3次，即一共10*8*3=240次操作。
46020编辑于 2023-05-24 - 来自专栏音乐与健康
多巴胺通路与大脑关键区域
多巴胺能神经元可以分为多个亚群，不同亚群的DA神经元可以通过五条神经投射通路向大脑的各个不同脑区进行投射（图4-10）：黑质--纹状体DA通路；中脑--边缘DA通路；中脑--皮质DA通路；结节--漏斗DA 它产生于多个位点，包括中脑导水管周围灰质、腹侧中脑、下丘脑各核和臂旁外侧核（图4-10）。它的功能仍在研究中，但可能通过将信息通过丘脑传递到皮层和其他大脑区域而参与睡眠和唤醒机制。 更复杂的模型见图4-13B~F所示的“直接”通路和“间接”通路。 go）通路的阶段性激活，本质上是告诉它“go more”四、中脑边缘多巴胺通路中脑边缘DA通路从脑干（即中脑）VTA中的DA细胞体投射到腹侧纹状体中的伏隔核，伏隔核是边缘系统（即中脑边缘）的一部分（图4- 中脑皮质DA通路主要是从中脑VTA多巴胺神经元向PFC进行投射（图4-10）。DA通过调控该区域中间神经元和局部中间神经元的内在兴奋性和突触可塑性，从而影响这些重要的认知功能和情绪调控。
50410编辑于 2026-02-27 - 来自专栏【计网】Cisco
操作系统 | 添加系统调用
依次输入以下命令如图4-8至图4-10： cd /usr/src/linux-2.4.22 make clean make dep make bzImage make install /test 1.4 实验过程 图4-1 图4-2 图4-3 图4-4 图4-5 图4-6 254行ni改成xxx学号 图4-7 编译内核 图4-8 图4-9 图4-10 重启 图4-11 图4-12 图
50210编辑于 2024-02-20 - 来自专栏腾讯云开发者社区头条
原创分享计划6月特别激励活动
59 赛段2：6月17日00:00-6月30日 23:59 首发原创发文量排名第2 小米无线鼠标+社区定制桌面收纳盒 首发原创发文量排名第3 腾讯蓝鹅公仔+社区定制卫衣 首发原创发文量排名第4- 单篇文章综合得分排名第1 无线蓝牙耳机-黑橘色吕布+腾讯毛绒公仔 单篇文章综合得分排名第2 小米无线鼠标+社区定制纸巾抽 单篇文章综合得分排名第3 腾讯蓝鹅公仔+社区定制卫衣 单篇文章综合得分排名第4- 首发原创发文量排名第1 1009455 Windows技术交流 首发原创发文量排名第1 1460359 imroc 首发原创发文量排名第3 1039840 望天 首发原创发文量排名第4- 单篇文章综合得分排名第2 1105100 记得程序有解 前端LangChain中Chains用法 单篇文章综合得分排名第3 8687029 Luoyger 入门树莓派及NAS软件安装 单篇文章综合得分排名第4-
62800编辑于 2024-06-03 - 来自专栏腾讯云开发者社区头条
原创分享计划4月特别激励活动
赛段2：4月17日00:00-4月30日 23:59 首发原创发文量排名第2 户外折叠箱+社区定制运动水杯 首发原创发文量排名第3 青春系列毛绒公仔+社区定制办公桌垫 首发原创发文量排名第4- 单篇文章综合得分排名第1 雷神有线游戏机械键盘+怪企鹅腰枕 单篇文章综合得分排名第2 户外折叠箱+社区定制运动水杯 单篇文章综合得分排名第3 青春系列毛绒公仔+社区定制办公桌垫 单篇文章综合得分排名第4- Agent：赋予 LLM 行动力的神秘力量 单篇文章综合得分排名第3 8885832 KunkkaWu 深入理解去中心化身份DID (Decentralized ID) 单篇文章综合得分排名第4- 单篇文章综合得分排名第2 2279629 深蓝studyzy 符文Runes协议技术详解 单篇文章综合得分排名第3 1026806 研究僧 关于技术写作过程的思考与总结 单篇文章综合得分排名第4-
89510编辑于 2024-04-01 - 来自专栏生信开发者
variant calling还在用GATK？deepvariant又快又准
，base quality，mapping quality，strand of alignment，read supports variant，base differs from ref）作为基本训练模型 This reduces errors by 4-10% for Illumina WGS and WES model.
1.8K10编辑于 2023-03-06 - 来自专栏聊点学术
如何确定实验动物用药量？
2.初次试验的剂量 成人 犬类 兔或猴 大鼠 豚鼠 小鼠 剂量倍数 1 2 3 6 4.5 12 初试剂量倍数 1 1-3 2-4 4-10 3-9 8-14 此表也是根据成人剂量（mg/kg）换算而来的动物剂量倍数 举个例子↓ 根据上表，大鼠的剂量倍数是成人的6倍，那么初次试验时可选择给大鼠的剂量为成人剂量的4-10倍，在这个范围内选择一个浓度进行第一次预试验摸索即可，例如选择4倍成人剂量。 像肝肾衰竭动物模型等等就不宜选择较高的初试倍数，而是从低倍数开始。此外，假如口服剂量为50，那么皮注应该在50-100，肌注在12.5-16.6，静注在12.5。 注：此表和公式引自《人类疾病动物模型的复制》第2版（李才、任立群著）。
2.5K10发布于 2020-07-30 - 来自专栏腾讯云开发者社区头条
原创分享计划7月特别激励活动
赛段2：7月18日00:00-7月31日 23:59 首发原创发文量排名第2 雷神有线游戏机械键盘+蓝鹅 首发原创发文量排名第3 极客出行礼包（单肩包+帽子+水杯） 首发原创发文量排名第4- 腾讯视频标准实体年卡+QQ Family毛绒公仔 单篇文章综合得分排名第2 雷神有线游戏机械键盘+蓝鹅 单篇文章综合得分排名第3 极客出行礼包（单肩包+帽子+水杯） 单篇文章综合得分排名第4- 首发原创发文量排名第1 1009455 Windows技术交流 首发原创发文量排名第2 1203298 brzhang 首发原创发文量排名第3 11158113 kwai 首发原创发文量排名第4- ）：混合搜索功能初探与增强 单篇文章综合得分排名第2 159946 被删 项目中的技术债务 单篇文章综合得分排名第3 1350579 Yiwenwu SQL多维分析 单篇文章综合得分排名第4-
59010编辑于 2024-07-05 大规模深度学习中的差分隐私技术突破
差分隐私在大规模深度学习中的应用深度学习模型依赖数据驱动，而训练数据可能包含需要隐私保护的敏感信息。 在深度学习中应用DP通常需要限制每个训练样本对模型参数调整的贡献度，即逐样本梯度剪裁方法。 然而，逐样本梯度剪裁会显著增加深度学习的时间成本，阻碍了大规模DP模型（如具有数十亿参数的GPT语言模型）的发展。 核心优势模型无关性：通过冻结所有权重、仅更新偏置项，可应用于任何模型参数高效性：偏置项仅占模型参数的约0.1%，大幅提升训练速度、内存使用和分布式学习通信效率计算优势：相比DP-LoRA等方法，不需要存储和访问昂贵的激活张量实证结果在 GPT-2-large、ResNet 152等大型基础模型上，DP-BiTFiT在保持最先进精度的同时，实现了4-10倍的速度提升和2-10倍的内存节省。
39500编辑于 2025-09-23
腾讯云开发者
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