数据进行处理分析，实时监控设备运行状态，并可通 过模式识别算法检测数据中的异常，预测可能出现的 故障或发现故障甚至给出修复建议，便于运维人员及 时实施预测性维护或故障修复，减少停机时间，提高 设备的可靠性和生产效率。 • 质量管理：产品缺陷检测是质量管理的重要一环，尤 其是对于金属等高反光产品、薄膜产品的划痕、裂 纹、凹坑、气孔、污染等非常难检出的外观缺陷，利 用传统视觉算法，对工业相机采集到的图像经过预处 和小尺寸形态要求的 SKU • 五年产品供应和软件支持 • 多种操作系统支持，包括 Linux、Windows client、 Windows 10 LTSC • 转为嵌入式使用设计的 SKU 满足更高的可靠性要求 • 定期、稳定的驱动程序发布 • 支持 PCIe 4.0，适用于 PCIe 和 MxM • 提供带有现代软件用户界面的控制软件 • 高性能选项（功率 195W – 225W）可提供最高 Pipeline，提供了是一套全面的指南和示例代码，旨在优化英特尔® 平台上计算机视觉算子和整体系统 Pipeline 的性能。CVOI 是一个强大的工具，可以提高计算机视觉软件和系统的效率和可靠性，释放它们的全部潜力。 英特尔® CVOI 包含： • 适用于英特尔® 第 12/13 代及以后的平台的性能优化最佳实践方法 (BKMs)。客户可以参考该流程和方法论，自行进行 优化。 • 在

行管理  教师能够更加关注学习结果。  教育者开发并使用工具。  降低成本  集中化设施更加易于维护；  软件易于升级维护  基本可以放弃桌面端的支持需求。  提高可靠性、利用性和产出。  有能力运行最新的应用  控制、安全、集中放置。  当出现错误时可以无缝连接到空闲设备上；  教育者不必在纠结于技术问题 集中式架构 为在客户端和服务器之间提供

等模型下游和赋能应用兴起，确保模型AI系统准确应对不确定性，考虑物理规律下的人 类价值观对齐至关重要 ➢ 在复杂动态环境中不仅要短期安全，还要确保长期行为的安全性，例如对操作环境造成影响。 ➢ 通过形式化验证和RL，提升AI系统的可靠性与处理复杂推理问题的能力。通过构建形式化数学数据库， 建立高度严谨的推理模型。 个体安全 ≠ 群体安全， 行为安全 ≠ 价值安全 安全复杂性和维度超出传统方法 ➢ 内生价值安全性：AI系统不仅需

模型训练数据存在偏差、 不完整或错误 ， 导致在学习过程中引入了不准 确 的信息； 模型基于概率分布生成内容 ， 在某 些情 况下会选择一些看似合理但实际错误的路 径。 大 模型幻觉会影响信息的准确性和可靠性 ， 在信息 传播、 学术研究等领域可能带来不良影响。 因此， 在使用大模型时 ， 需要对其输出内容进 行仔细验 证和甄别。 3.6.3 主流大模型“幻觉”评测 3.7 大模型的应用领域 厦门大学大数据教学团队作品