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大模型（如 LLM，Large Language Models）的私有化部署是指将原本运行在公有云或第三方平台上的大模型，部署到企业或组织内部的私有环境（如本地服务器、私有云、边缘设备等），以满足数据安全、合规性、定制化和低延迟等需求。量化（Quantization）：FP16 → INT8/INT4，降低显存占用和推理成本（如使用 GGUF、AWQ、GPTQ）开源模型（如 Llama 系列、Qw

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首先，对深度学习技术所涉及的基本理论做了介绍，阐释流场建模中常用深度学习方法背后的数学原理。以深度学习技术为代表的人工智能技术本身仍处于发展阶段，过去几年在各行各业取得了令人瞩目的成就，这显示出深度学习技术的强大潜力。流体力学深度学习技术方兴未艾呈现出百花齐放的良好局面，但目前正处于起步和探索阶段，与工业界对该技术的能力期望有较大差距，这需要科研工作者的共同努力。以深度学习技术为代表的人工智能技术

人工智能赋能产业，正成为引领经济、科技发展的重要驱动力。在较为低迷的投融资大环境下，全球投资者对于 AI 的关注度有增不减。

本文首先对深度监督学习下的显著性目标检测模型进行了综述，并从检测粒度的角度分类综述了这些方法间的联系及各自的优缺点.然后根据训练图像中标注信息来源的不同，详细阐述了弱监督学习下的网络模型.另外，本文介绍了七个主流数据集和三个主流评估基准，并从中选取了三个最为广泛使用的测试集和两个便于数据直观对比的评估指标，通过从原始文献中采集实验数据来进行模型间的对比分析.