本文探讨了Pre-Act方法如何通过多步骤规划改进LLM代理的性能。与ReAct的单步推理不同，Pre-Act在每次思考时都会生成包含"已完成步骤"和"后续计划"的全局规划，并通过迭代优化来提升长期任务表现。该方法采用特定的系统提示设计，引导LLM按照结构化格式(Thought/Action/Observation)进行推理，支持工具使用和连贯工作流程。论文

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本文探讨了AI技术在企业业务中的实践应用，涵盖图像差异比对、目标检测、动作识别、图片分类、关键信息抽取和语音识别等多个领域。通过具体案例展示了技术实现方案，如在质量检测中运用YOLOv8模型，在工序动作识别中采用3D CNN等技术。研究表明，AI技术能显著提升业务效率、优化产品质量并降低成本。随着AI技术的持续发展，企业应积极推动智能化转型，以实现可持续发展。

人工智能在血常规细胞分检中的应用 本文介绍了基于深度学习的目标检测与分类算法在血常规检测中的应用方案。针对传统人工镜检效率低、主观性强的问题，项目采用YOLOv8框架进行细胞检测，通过改进特征提取层和动态卷积技术提升小目标识别能力。分类任务选用NASNet模型实现白细胞五分类，准确率达95%以上。针对红细胞分割，采用BisNet处理粘连问题，并计算相关形态参数。系统集成了数据预处理、模型训练和结果

人工智能在血常规细胞分检中的应用 本文介绍了基于深度学习的目标检测与分类算法在血常规检测中的应用方案。针对传统人工镜检效率低、主观性强的问题，项目采用YOLOv8框架进行细胞检测，通过改进特征提取层和动态卷积技术提升小目标识别能力。分类任务选用NASNet模型实现白细胞五分类，准确率达95%以上。针对红细胞分割，采用BisNet处理粘连问题，并计算相关形态参数。系统集成了数据预处理、模型训练和结果

通过前端实现对长时间不操作的页面进行一个锁屏弹窗

当下，深度学习已成为人工智能领域的热门研究方向之一，吸引了大量研究者和工业界从业者的关注和投入。深度学习是机器学习的一种特殊形式，它通过建立多层神经网络模型，实现对复杂数据的高效表征和处理。

当今世界上，人工智能已经成为各行各业的热门话题。从智能家居到自动驾驶，从语音助手到医疗诊断，人工智能的应用场景越来越广泛。同时，越来越多的人开始关注学习人工智能的方向和方法。本文将探讨人工智能的应用和学习方向。

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