、身心健康（情绪管理） 。 3. 系统内容 显性教育 学科辅导 、技能训练（编程 / 乐器） 、规则制定（作息时间） 。 隐性教育 家庭文化（餐桌礼仪） 、情感联结（亲子共读） 、价值观渗透（家长以身作则） 。 4. 系统方法 沟通方式 对话与倾听（非暴力沟通） 、非语言互动（拥抱鼓励） 。 激励与约束 正向强化（积分奖励） 、负向反馈（暂停特权） 。 参与模式 共同活动（家庭运动日） 、自主探索（提供实验工具） 作业进度跟踪 、辩 论观点攻防训练 反馈滞后导致的认 知固化 跨学科创造力培 养 多模态生成技术（文 本 / 音频 / 图像协 同） 古诗改编歌曲 、思 维导图创作 学科割裂限制创新 思维 实证思维训练 大数据验证与实验模 拟系统 科学实验漏洞分析 、 对照实验设计 被动接受知识缺乏 批判性 亲子协作新范式 第三方智能中介平台 知识的传播速度加快，新的知识和信息 不断涌现，家长的知识储备可能无法满 足孩子对前沿知识的需求。 • 家长不再是孩子获取知识的唯一来 源 ，需要从“传授者 ”转变为“ 引 导者 ”，帮助孩子筛选和辨别信息。 • 家长需要与孩子一起学习，共同探 索新知识，成为孩子的学习伙伴。 学习方式变得 更加个性化 • 每个孩子的学习风格 、兴趣爱好和学习

resources.×Q 译文： 进人翻泽页面 专家估计，租用训练模型所需的硬件成本约 为 600 万美元，而 Meta 的 Lama 3.14058 则 需要 6000 万美元以上，而后者使用的 计算 资源是前者的 11 倍。 A 为你提供母语级高精翻译 免费体验》 ind, V3,which e that it Ipwards 蒸馏模型，能力稍弱 实际上是增加了推理能力的 Qwen 模型和 Llama 模型， 严 格 来 讲 不 能 称 为 DeepSeek 模 型 ( 市场上 有 误 解 ， 厂 商 有 误 导， Ollama 工具的模型选 项中也有误导 ) DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B Qwen2.5-Math-7B HuggingFace ModelScope DeepS Transformers 来快速验证模型能力，使用 VLLM 框架借助 PagedAttention 技术实现 24 倍于 Transformers 的吞吐量实现大模型的高效推理，针对不同企业场景，则提供 不同 的企业级部署方案。 · 其他方式：近期出现的 KTransformer s 、 Unsloth 等多套低成本动态量化模型的 DeepSeek 部 署 解决方案。目前暂不够成熟。

文 案创作、 逻辑推理、 多模态理解、 多语言支持的能力。 通义千问这个名 字 有“通义”和“千问”两层含义 ， “通义”表示这个模型能够理解各种语 言 的含义 ， “千问”则表示这个模型能够回答各种问题。 通义千问基于深 度 学习技术 ，通过对大量文本数据进行训练 ，从而具备了强大的语言理解 和生成能力。 它能够理解自然语言 ，并能够生成自然语言文本 n ，为用户提供高质量、高效率、高个性化的内容服务 5.1.1 什么是 AIGC 大模型与 AIGC 之间的关系可以说是相辅相成、 相互促进的。 大模型为 AIGC 提供了强大的技术基础和支撑， 而 AIGC 则进一步推动了大模型的发展和应用 大模型和 AIGC 的结合 ， 也带来了广泛的应用前 景 AIGC 的需求也推动了大 模型的发展 大模型为 AIGC 提供了丰 富的数据资源和强大的 计 i nd 软 件 ， 通 过 文 件 - 导 入 - Ma rkdow n 进 行 文 件 的 导 入 ， 最 后 就 能 马 上 渲 染 出 一 个 非 常 完 美 的 思 维 脑 图 。 将 我 们 准 备 好 的 电 子 书 上 传 到 Dee p Seek ， 并 输 入 提 示 词 ： 现 在 我 需 要 做 一 个 x m i nd 思 维 导 图 ， 请 帮 这 份 文 档 输

食 智慧导览场景 应用场所及功能 应用于企业、政府大楼、学校、 医院、展厅、商场、机场等公 共场所，提供接待、讲解、商 务查询、导航、娱乐互动等服 务，满足各类场景下的多元化 需求，节省人力成本，有效提 升服务质量和客户满意度。 准备 · 定制人设 · 自动到岗 ·5G/Wifi 双连接 C 迎宾 · 模式设置 · 路线规划 导览 · 语音播报 翻译、握手、引 导等服务。 机器人联动：根据场景需求， 通过平台对接，实现对大堂灯 光场景控制、空调控制等。 01 Al 机器人应用场景 中国电子院 | A 奥意建筑 · 验证访客信息：身份核对 · 通知接待：通知被访人出迎 · 问询回复：回答访客咨询 · 导览服务：有接待需求时， 导览介绍。 · · 楼层指引：告知访客楼层 · 联动梯控：通过对接电梯系 统，联动预设目的楼层。 食 智慧迎宾接待场景 接待导览 · 迎宾： VIP 客户迎宾、握手等 · 导览：引导参观、介绍 · 高管日程安排及提醒 · 重要信息检索与回答 · 多语种翻译等 商务助理 · 联动控制设备：通过平台对接，控制 灯光、窗帘、空调、大屏、电视等 · 服务场景：送水、咖啡，按摩 吧台服务 · 清洁：清洁吸尘

OpenAI 为首的美国 公司持续引领潮流，其 GPT-5 模型在多个基准测试中排名第一，采用了能为不同任务匹配最适模 型的“Router”架构，并投入数十万 GPU 进行训练与推理。Google 则凭借其强大的生态系统， 将 Gemini 2.5 Pro 等自研模型深度整合进搜索、Gmail 等全线产品，并通过包含多项 AI 服务的订 阅套餐实现商业价值提升。此外，xAI 的 Grok 4 模型通过投入 （Scale-Up）的超节点范式，但其实现路径各具特点。NVIDIA 的路径是以 NVLink 等专有硬件为核心， 通过极致的垂直整合，将整机柜的 GPU 打造成一台逻辑上的“巨型单机”。而以华为昇腾为代表的 国内企业，则通过“面向超节点的互联协议”创新，将大带宽低时延的互联范围从单机内部延伸至整 个集群，实现跨主机的内存直接访问。2024 年 9 月的华为全联接大会上首次发布了昇腾 384 超节点 以及超节点集群 是超节点区别于简单硬件堆砌的本质特征。 超节点发展报告 14 技术特征方面，超节点的技术特征体系可划分为基础特征与扩展特征两大层次。其中，基础特征 作为超节点产品的核心必备要素，构成产品运行的基石与核心竞争力；扩展特征则聚焦于产品能力 的优化与延伸，涵盖可增强产品能力、及未来潜在扩展的技术特征，旨在通过持续技术创新提升超 节点产品的功能完整性与市场适应性。 一、超大带宽和超低时延互联 超节点能够提供大带宽、低

复 杂 等 问 题 ,这 导 致 防 御 者 常 常 陷入 被 动 、劣 势 的 局 面 ,无 法 有 效 应 对 当 前 存 在 的 网 络 安 全 问 题 [１]. 为了扭转网络空间“易攻难守”的被动局面,创新防御机 制,学术界积极推动研发主动防御技术.２０１１年１２月,美国 ２３１１００１３２Ｇ１ 国家科学技术委员会 NITRD 提出了“改变 游 戏 规 则 ”的 革 命 性 技 现有的主动防御相关综述主要介绍了一种技术的策略或 方法,同时也对３种技术进行了一定程度的比较:文献[２]中 提出欺骗防御是移动目标防御的一部分;文献[３]在对欺骗防 御分类时,将移动目标防御当成欺骗防御的一部分;文献[４] 中则提出移动目标防御系统可以看作拟态防御系统的一个特 例,它通过一些拟态变换使系统具有动态性特征,但是并没有 应用异构冗余架构;文献[５]中也表达了相似的看法,即拟态 防御思想是将移动目标防御的思想与异构冗余执行体相结合 更充分考虑了攻防双方行 动的非同时性,双方采用实时行动进行攻防博弈,更加符合实 际网络攻防场景.其中较为常见的是通过信号收发进行行动 选择的信号博弈,以及参与者决策、收益都可由微分方程描述 且连续可导的微分博弈. Liu等提出一种 信 号 博 弈 模 型,使 用 博 弈 模 型 和 最 优 求 解算法选取最优策略,并结合容器调度方法进行容器迁移,增 强了云环境下的容器安全性[６０].Sun等为了在时间连续、高

具备智能性。虽然自主性和智能性在某些方面有重叠，但它们仍然是 两个不同的概念。自主性是指物体或系统具有独立决策和行动的能力， 能够在没有外部干预的情况下执行任务，这种能力通常基于预设的规 则和指令，虽然可以在一定程度上应对环境变化，但并不一定具备真 正的理解和适应能力。智能性是指物体或系统具有类似人类的智慧、 学习和适应能力，智能体能够感知环境、进行决策并采取行动，同时 不断学习和 机构的研发训练阶段 2 应用 领域 个人 /家 用服 务领 域 目前常用于个人陪伴。 公共 服务 领域 目前主要应用于零售 商超、酒店、餐厅、银 行大厅等场所，为用户 提供问询、递送、导览、 商品分拣、娱乐表演等 服务。 11 工业 领域 目前通常被用于汽车、 电子等生产线上的装 配、操作、维护和检测 等 1.2 人形机器人发展历程 人形机器人的探索始于 20 世纪 《先进制造业合作伙伴计划 （AMPP）机器人技术发展（2023 年）》 2023 年 为人形机器人发展提供资金援助、技术创新、 标准化工作和国际合作等资源 欧洲 《欧洲机器人技术民事法律规 则》 2022 年 通过制定有效的伦理指导框架、成立欧盟统一 的机器人技术和人工智能的监管机构、明确损 害赔偿的严格责任、建立适用于智能机器人的 强制保险制度、建立赔偿基金、为复杂自动化 机器人创设“电子人”的法律地位等内容

1 V V H H 2 1    ，其无法写成两个光子各自状态 的直积形式。此时两个光子之间是纠缠的，对其中一个光子进行 H/V 9 测量，如果测量结果为 H，则另外一个光子的状态也是 H。同样测量 到 V，则另外一个光子的状态就变为 V。目前的量子理论认为这种关 联是非局域的。当两个相距很远的光子处于纠缠态，这种关联依然成 立。总体来看，两光子组成的复合系统其实就是一个叠加态，即同时 p(k) = k ψ Mk †Mk ψ =1 � 。以单 量子比特的二能级系统为例子，假设初始量子态为|ψ =α|0 +β|1 ，系 数已归一化。如果测量算子为M0=|0 0|和M1=|1 1|，则测量得到结果 为 0 的概率为 p(0)= α 2，测量后状态为 M0 α |ψ = α α |0 ；测量得到的结果 为 1 的概率为 p(1)= β 2，测量后状态为 M1 β |ψ = 子态。Alice 将测量结果告知 Bob，然后 Bob 根据结果来修正粒子 3 的量子态。如果 Alice 测量结果为  ，则 Bob 不需要对粒子 3 做任 何操作。如果结果是  ，Bob 需要对粒子 3 做 z  操作。而测量结果 是  和  ，则对应操作分别是 x  和 y  。 图 6. 量子隐形传态。ψ为需要从载体 1 传送到载体 3 的量子态。 量子隐形传态

的风险收益特征，投资者需根据自身的风险承受能力、投资期限以 及财务目标，确定各类资产的配置比例。 以风险偏好为例，投资者可以分为保守型、稳健型和进取型。 保守型投资者倾向于低风险资产，如债券和现金；稳健型投资者则 在股票和债券之间寻求平衡；而进取型投资者更注重高收益，可能 将较大比例的资金配置于股票和另类投资。目标设定则包括短期目 标（如购房、教育资金）和长期目标（如退休规划、财富传承）， 不同的目标需要不同的资产配置策略。 35% 1.5 黄金 5% 6% 0.8 现金 5% 4% 0.2 通过 DeepSeek 技术，投资者不仅能够实现更高的收益，还能 有效降低风险。例如，在某次市场波动中，传统的配置模型可能导 致投资组合损失 5%，而 DeepSeek 优化后的方案仅损失 2%，显 著提升了投资组合的稳健性。 未来，随着 DeepSeek 技术的不断迭代，其在资产配置中的应 用将进一步深化。例如，结合区块链技术，DeepSeek 和智能算法，能够帮助投资者设计出科学、全面且可操作的绩效指 标体系。首先，绩效指标应涵盖绝对收益与相对收益的评估。绝对 收益指标包括年化收益率、累计收益率等，用于衡量投资组合的实 际表现；相对收益指标则包括超额收益率和风险调整后的收益，如 夏普比率、索提诺比率等，用于评估组合在风险控制下的表现。 其次，绩效指标设计还应考虑风险管理的维度。常用的风险指 标包括波动率、最大回撤、下行风险等，这些指标能够帮助投资者

光电融合网络能有效降低延迟和抖动，满足这些应用的严格要求。 数据中心等网络设施能耗巨大，传统电交换网络能耗较高。光电 融合网络在光传输部分能耗较低，有助于降低网络整体能耗，符合绿 色节能的发展趋势。 光电融合网络则打破这一壁垒，提升网络资源灵活调度能力、降 低网络架构复杂度，实现面向智算场景的泛在连接能力，其意义主要 体现在： 支撑数字经济：为 AI 训练、算网协同、大数据处理等业务提供 高效、高可用底 光通信目前并无本质区别。针对 ZR 相对较短距离和大容量的需求， 一般使用 DP-16QAM 的调制格式，以及开销比例和编码增益性能适 中的软判决前向纠错码（FEC）。而 ZR+或者更长距离的光接口，则 根据需求会进一步使用 DP-QPSK 调制或者星座概率整形（PCS）。下 面对几种主流的调制技术进行介绍。 (1)DP-QPSK DP-QPSK（Dual-Polarization Quadrature 第一种是光电融合路由器的双 SBI 管理方式，其主要特点是将 光电融合路由器的管理权限在 IP SDN 控制器和光 SDN 控制器之 间进行共享。这种方式要求明确划分两种控制器的权限边界及互通规 则，以避免出现数据库不一致等问题。 第二种是光电融合路由器的单 SBI 管理方式，该方式假定 IP SDN 控制器是唯一直接与光电融合路由器对接的接口，并由其全权 负责所有管理功能的实现。 此外，在