新增 Python 和 JavaScript 代码执行组件，支持动态数据处理（如脚本调用、API 集成）。支持知识库和聊天模块的中英文混合检索，提升多语言场景下的搜索精度（如中文-英文知识库）。新增 OAuth2 和 OIDC 认证（如 GitHub 登录），支持 CSRF 防护。分块后的 Markdown 文件可展示内嵌图片（由 @Woody-Hu 贡献）。Agent 流程调试器支持知识库输入（

其目的是将这些技术结合起来，实现更加高效、智能化的图像识别和处理，提升人机交互的用户体验。两者的应用场景有所不同，但都是人工智能领域的重要技术。在智能安防领域中，AIGC可以通过图像识别技术实现人脸识别、车辆识别等功能，提升安全监控的效率和准确性。AIGC的商业应用场景非常广泛，例如智能安防、医疗影像分析、虚拟现实、游戏制作、智能驾驶等领域。在游戏和虚拟现实领域，AIGC可以实现高度逼真的图像渲染

6. 遥感数据的未来发展趋势：遥感技术将逐渐向高空间分辨率、高光谱分辨率、高时空分辨率、多源数据融合和机器学习等方向发展，从而实现更精确、更细致、更全面的监测和观测。5. 遥感数据应用场景：遥感数据应用于农业、林业、水利、城市规划、环境监测、气象预测、地质勘查等领域，可用于制定决策、分析变化、评估效果等。4. 遥感数据的处理流程：遥感数据处理流程包括影像解译、特征提取、分类和监测等步骤，可以进行地

行为分析的基本原理是通过采集和分析用户的行为数据，如点击、浏览、搜索、购买等，来发现用户的需求、兴趣和行为模式，从而预测用户未来的行为。行为分析需要考虑数据的来源、数据的质量、数据的维度等因素，同时还需结合机器学习、深度学习等技术，对数据进行处理和分析，发现用户行为数据中的规律性和趋势性。行为预测算法可以快速、准确地预测用户的行为，从而实现个性化推荐、精准营销等目的，提高营销效果和用户体验。常见的

做为数据分析师，如果能够学会把AI工具应用到实际的数据分析工作当中，可以把一些重复性很强的工作交给AI来完成，这样数据分析师在提升效率的过程中能够去有更多的时间考虑具有创意的工作。数据分析师可以根据罗列出来需要优化掉的步骤，去考虑针对性的选择使用某些AI工具（这里需要注明：有些重复工作并不是只有AI能够完成，能够减少重复工作的都是可以整理使用）。小公司永远是最多的，而这些小公司的数据分析工作是由公

其中最核心的技术是“液态计算”，它是将大量的神经元按照一定规则排列在一起，并用随机扰动来控制信号的传递，这样可以让液态神经网络在处理具有时间因素的任务时呈现出良好的性能表现。液态神经网络的优势主要体现在处理具有时间因素的任务方面，如语音识别、动作识别、运动控制、序列预测等。液态神经网络的劣势在于其训练过程相对较为复杂，并且由于液态神经网络结构的特殊性质，需要较多的计算资源来支持训练和测试。液态神经

8. Newton Mail：一款能够处理多个电子邮件账户的人工智能邮件应用程序，能够帮助用户节省时间。4. Evernote：一种多功能笔记和日历应用程序，能够组织学习和工作材料。9. Otter.ai：一种语音识别应用程序，能够自动转录会议、讲座、采访等。10. Kuriobot：一种机器人教育应用程序，让用户学习编程和机器人技术。2. Duolingo：一款免费的AI语言学习应用程序，适合学

模式识别技术可以应用于人脸识别、手写体识别、图像识别、语音识别、声纹识别、文本分类、行为分析、医学诊断、工业控制等多个领域。模式识别是一种通过分析数据特征、模型、算法等手段，从数据中寻找规律、发现隐藏的模式或结构的技术。通常是从某些对象、场景、过程等方面入手，对数据进行处理，以便于对这些对象、场景、过程进行分类、检测、识别、分割、分析等目的。7. 行为分析：通过分析行为模式的规律、节奏、频率等特征