人工智能正从辅助工具转变为业务核心引擎，通过“乘数效应”实现生产力跃升。AIAgent作为智能化落地的关键，需突破“最后一公里”的体验与成本矛盾，聚焦代理体验（AX）、结构化理解、可预测决策框架及四大战略机遇（AI原生内容、工具市场、监测平台、协作协议）。未来竞争将围绕Agent信任体系展开，需构建人机协作、伦理规范与新职业生态，实现从“争夺注意力”到“赢得AI信任”的范式转变，推动智能化普惠。

AI大模型名称中的b代表十亿级参数量，如7b表示70亿参数。大模型生命周期包含训练、微调和推理三阶段，各阶段显存需求不同：训练阶段显存需求最高（如7b模型需约200GB），需多块高端GPU；微调分全量（需120GB）和高效（20GB）两种；推理阶段显存需求最低（7b模型仅需7GB），可通过量化优化。参数量级直接决定了硬件配置需求，理解这些参数有助于合理规划和购置计算存储资源等。

Vision Pro只是专业化的MR硬件设备，后续在油气行业的应用落地，还需要结合网络通信、专业软件、人工智能、数字孪生、知识图谱、数据互联互通等技术进行整体考虑。。

信息安全概念最大，也是最早的概念，甚至在没有计算机就已经出现了，网络安全和数据安全是并行的概念，网络安全和基础设施安全是通信链路与基础设施的安全，网络安全需要建立在基础设施安全的基础上开展，因此统称为网络安全，数据安全是最近随着数据转变为生产要素才提出的，主要围绕数据的全生命周期（采集、存储、利用、加工、传输、提供和公开等）开展的安全防护与监测控制工作。总体来说，信息安全包含数据安全、网络安全，网

​本文继续基于上一篇文章，深入研究基于图谱的各类算法，相比传统的关键词搜索，关系关联查询，全文检索等，基于知识图谱的算法将充分利用知识图谱的实体关系及其属性权重等信息，为大数据分析做支撑，使得数据分析和知识洞察更直观，可解释和快速解决应用诉求，并可快速落地实施。

本文介绍了一个基于大模型和Agent技术的简历筛选系统实现方案。该系统通过自动化流程实现简历解析、评估和筛选，解决了HR人工筛选费时费力的问题。系统支持PDF、DOCX等多种格式简历，提供两种解析方式（文档提取器和自定义代码），并采用LLM模型进行简历评估。工作流程包括简历解析、文本提取、条件分支处理和智能评估等环节，最终输出符合岗位要求的筛选结果。开发者可根据实际需求调整提示词，并加入知识库，支

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Win10 PE+Dism++

数据因业务开展而产生，后续数据收集汇总后，数据需要用来分析和使用，进而形成分析服务，用于支持企业的战略决策和价值挖掘，用于商业决策，而分析数据需要不同类型数据的融合关联，以及提供数据挖掘的分析基础设施环境，否则数据就还是以原始数据方式存放，没有合适的信息和工具供数据科学家或用户便捷使用，因此提出了数据湖仓，他综合了数据仓库的数据结构和数据管理特性，同时借鉴了数据湖的低成本存储和支持多种类型数据的组

随着全球各行业的数据治理、数字化转型智能化辅助的引入发展，机器学习（包括深度学习）在逐步深入到各行各业，所以，有必要对机器学习的常见术语，经典算法及应用场景进行一次总结，其实机器学习兴起目的是为了解决人类的各种各样的分类回归问题，通过人类智能化的设计，实现机器的自动化或智能化，而且机器主要学习人类解决问题的归纳和综合逻辑方法，但目前还无法实现演绎逻辑。特别是一些数据量密集，准确性要求快捷及时的场景