本研究基于MindSpore框架，采用ResNet50模型实现花卉图像分类任务。通过数据预处理、模型构建、训练与评估等流程，验证了ResNet50在图像识别中的优异性能，并展示了MindSpore在计算机视觉领域的应用效果。重点介绍了ResNet50通过残差网络结构解决深度网络退化问题的创新设计，该模型在ILSVRC2015竞赛中取得第一名，实验表明其能有效提升深层网络的训练效果。研究为深度学习模

数据采集技术是获取原始数据的关键环节，其核心在于确保数据的完整性、准确性、时效性和可用性。主要围绕四个维度展开：首先明确采集目标与业务场景；其次区分主动采集（如API接口、网络爬虫）和被动采集（如日志采集、埋点）两类技术方法；然后通过准确性、完整性、时效性和安全性等质量指标评估采集效果；最后针对反爬限制、数据异构、高并发等挑战提出应对策略。最终目标是选择合适方法，严控数据质量，为后续分析应用奠定基

训练阶段：从老数据，一般叫训练集中挖掘规律，构建算法规则，然后进行推理，即把规律作用于新数据（测试集），这种经过训练推理的方法适用于规则比较模糊的场景，特点是执行速度慢，对计算机性能的要求很高，需要大量的数据与算力，对算法工程师的要求低，执行效果的鲁棒性特别好，泛化能力极强，但解释性差。人工智能的算法代价很高，它不能解决所有问题，所有的智能都需要通过野蛮的数据计算来置换，从工程应用的角度来说，优先

1）如何将柱状图和饼图显示在同一个图例中？我们需要在echarts中的series中写多个元素，还需要调整饼图的位置，这样才能正确又美观的展示我们的图例。2）编写可视化后台处理程序，按照三个数据统计图表的数据格式进行数据封装，并将封装后的数据传递到Jinja2模板的自定义变量中。2）当横坐标元素过多，会显示不全，这是由于echarts默认的配置导致，所以我们需要手动配置echarts的相关参数。3

训练阶段：从老数据，一般叫训练集中挖掘规律，构建算法规则，然后进行推理，即把规律作用于新数据（测试集），这种经过训练推理的方法适用于规则比较模糊的场景，特点是执行速度慢，对计算机性能的要求很高，需要大量的数据与算力，对算法工程师的要求低，执行效果的鲁棒性特别好，泛化能力极强，但解释性差。人工智能的算法代价很高，它不能解决所有问题，所有的智能都需要通过野蛮的数据计算来置换，从工程应用的角度来说，优先

本质上，三定律强调机器人必须保护、服从人类，这事实上定义了人与机器之间的主从关系：人是主宰，机器人是人类的工具，必须也只能服从人类，一切以人类的利益为中心。例如，2024年诺贝尔物理学奖得主、“人工智能教父”杰弗里·辛顿在同年 12 月接受 BBC 采访时坦率地表达了自己的观点：“我们从未与智力超过我们的物种打过交道，而你可能也很少见到一个高智商的物种会屈从于低智商的物种。1985 年，阿西莫夫在

国内主流低代码平台各具特色：普元专注于企业级复杂系统开发，提供全栈技术支撑；钉钉宜搭依托阿里生态，侧重协同办公；金蝶云融合ERP优势，适合大型集团；得帆云擅长系统集成，在政务领域优势突出；轻骑兵支持代码级定制，服务500强企业；织信Informat融入AI技术提升开发效率；炎黄盈动专注金融流程管理；氚云深耕教育医疗垂直领域；活字格通过汽车电子认证，聚焦工业物联；网易数帆集成大数据能力，在新零售表现

然而，这种“创新”也伴随着潜在风险，因为我们无法确保这些方案与人类的价值观一致，也无法预知它们是否会对人类造成不利影响。为了达成这一目标，它可能会采取更隐蔽、复杂的手段操纵市场，比如与其他AI 形成默契，共同攫取财富，从而扰乱金融体系的公平性和稳定性。现今主流的深度神经网络往往包含数亿甚至上百亿参数，其决策过程极其复杂，即便知晓它的所有计算步骤，人类也难以真正理解它如何做出某种决策。总的来说，随着

然而，这种“创新”也伴随着潜在风险，因为我们无法确保这些方案与人类的价值观一致，也无法预知它们是否会对人类造成不利影响。为了达成这一目标，它可能会采取更隐蔽、复杂的手段操纵市场，比如与其他AI 形成默契，共同攫取财富，从而扰乱金融体系的公平性和稳定性。现今主流的深度神经网络往往包含数亿甚至上百亿参数，其决策过程极其复杂，即便知晓它的所有计算步骤，人类也难以真正理解它如何做出某种决策。总的来说，随着

（2）人类作者需有足够贡献；还有研究者利用AI 大段生成论文或图书内容，却不做仔细核查地快速发表，可能污染人类的知识源头，形成恶性循环。随着人工智能的功能日益强大，人们对其依赖度也不断攀升：文秘人员用 AI 撰写文稿，教育工作者用 AI设计课程，科研人员用 AI 润色论文，学生用 AI 解答作业⋯⋯然而，过度依赖 AI 可能带来严重问题。在科研领域，科研人员可以用人工智能协助思考解决方案或润色论文