权 重 来 实 现[9-10]。优势在于从数据中学习的能力，善于处理复 杂的、模糊的问题。 1.1.2 主动学习 与传统结构化的知识获取方式相比，大模型采 用自监督学习方法，主动捕捉训练文本中更深层次 的特征和规律，而非在预设知识结构下的信息抽 取[11]，从而具有突破已有认知局限实现创新的潜能。 1.1.3 数值计算过程 模型通过优化其预测下一个单词（如 GPT）或填 充缺失单词（如 BERT）的能力，来调整多层神经网络 识，从而具有能够适应新环境并解决复杂问题的能力。 按照过去信息化建设经验，提升系统智能化水 平有两条路径：1）依靠对智能化应急装备设施的不 断更新换代；2）引入更多更强大的模型和算法对数 据进行更深层次的挖掘。前者的问题在于依靠设备 设施更新更多解决的是业务系统的效率问题，并且 技术进步如果仅仅是“穿新鞋走老路”的模式，终将 面临发展的瓶颈[23]。后者的问题在于模型算法更适 用于解决问题路径清晰的应用情景，而问题本身模 11卷 指 挥 与 控 制 学 报 满足不同利益相关者的需求，提供定制化、个性化 的知识输出[27]。 3.1.3 跨学科知识创新与应用 知识创新是对已有知识的深度挖掘、整合和创 新之上，实现更深层次的知识洞见和理解，这一过 程也称知识生产。应急管理领域知识创新涉及到管 理学、社会学、心理学、工程学、信息科学等多个学 科知识的交叉融合，是一种应用情境中的跨学科知 识生产，具有强烈社会弥漫性特点[24-25]。与单学科或

放射科医生 进行诊断。这一过程不仅提高了诊断的效率，还能减少人为错误的 可能性。 以下是 AI 生成式大模型的主要特点总结：  大规模学习：通过在海量数据上训练，生成式大模型能够学习 到深层次的模式和关系。  多模态能力：支持文本、图像、音频等多种数据类型的生成与 处理。  灵活性：根据具体需求进行调整，能够针对不同的应用场景提 供解决方案。  高效性：在某些情况下，生成的内容能够达到或超过人类专家 大模型作为人工智能领域的重要创新，其优势在多个方面体现 出其在医疗场景应用中的巨大潜力。 首先，大模型展现出卓越的学习能力，能够有效分析和处理海 量数据。与传统模型相比，大模型在训练过程中利用更深层次的网 络结构，提高了特征提取的多样性和准确性。尤其是在医疗领域， 模型能够整合不同来源的数据，包括病历、影像、基因组信息等， 形成全方位的患者画像。这种整合能力对于个性化医疗和精准治疗 具有重要意义。 AI 背景的医疗专业人员，讲授 AI 基础知 识，机器学习及深度学习原理，以及 AI 在医疗领域的应用案 例，帮助他们建立对 AI 技术的基本认知。 2. 专业技能培训：对已有基础的团队成员进行更深层次的技能培 训，包括数据处理、模型训练与优化、AI 模型的评估和部署 等内容，确保他们掌握关键的实用技能。 3. 定期进修与研讨：建立定期的技术研讨与进修机制，邀请行业 专家进行讲座，组织团队成员参加相关的学术会议和技术论

通知。首先，通过部署在铁路沿线的传感器、摄像头及无人机等设 备，收集包括气象条件、车速、列车运行状态、地面情况、设备状 况等多种数据。这些数据将通过边缘计算进行初步处理，再通过无 线网络发送至中央处理系统中进行更深层次的分析。 接下来，系统将利用机器学习算法，对采集的多维数据进行分 析。具体的评估指标包括但不限于：  轨道高程变化  隧道湿度和温度  路基和轨道的磨损程度  自然灾害（如山体滑坡、洪水）的实时监控

等方面都取得了显著进展，这些进展为保险行业的可持续发展奠定了坚实基础。未来，保 险行业需要在坚持战略导向的同时，不断深化业务和技术的融合，加强数据合规和安全建 设，以及提升基础设施的数字化水平，推动保险行业的数字化转型向更广覆盖、更深层次、 更系统性的方向发展。通过这些努力，保险行业将能够在国民经济和社会生活全面数字化 的历史转折期迎来新的发展机遇。 �� �� 不同的应用场景，其复杂程度和核心诉求都有差异。例如，面向员工的行政知识问答