360、搜狗、腾讯搜搜和微 软 bing 等。上述搜索引擎的发展为基于搜索引擎 的传染病监测预警提供了支撑。 2 利用搜索引擎开展的几种常见传染病监测预警 对基于搜索引擎开展的传染病监测预警研究 进行归纳与分类后，发现目前此类研究较多关注的 传染病为流行性感冒（流感）、登革热、艾滋病等。传 基金项目：浙江省医药卫生科技项目（No. 2016KYB056） 作者单位：1. 宁波大学医学院，浙江 宁波 315000；2 用搜索引擎开展研究报道最多的传染病。2008 年， 美国 Polgreen 等 ［3］利用雅虎搜索引擎筛选收集 2004 年 3 月至 2008 年 5 月间的流感数据，并与实 验室确诊病例数和流感及肺炎死亡数分别进行拟 合，发现与两者均呈一致性，分别比常规报告时间 提早了 1 ~ 3 周和 5 周。随后，Ginsberg 等［4］在 2009 年提出了谷歌流感趋势（google flu trends，GFT）的 概念：其构建的模型纳入了 室确诊病例数进行相关分析，皮尔逊相关指数分别 为 0.94 与 0.72。在加拿大，Eysenbach［6］通过追踪 谷歌流感相关搜索词与 2004－2005 年度监测数据 比较研究，发现搜索词点击量与第二周流感病例数 相关性高达 0.91；Malik 等［7］在加拿大发现 2009 年 H1N1 流感暴发期间，谷歌流感相关检索词的搜索 量与卫生部门的数据具有一致性，但关键词的搜索 峰值较实验室确诊病例数据提前 2 周。在瑞典，

系统立即触发告警机制，通过短信、邮件或专业运维管理平台通知运维人员。 例如，当 CPU 温度过高时，可能是散热风扇故障或服务器负载过大，及时发现 并处理可以避免 CPU 因过热而损坏。 （2）. 监控与告警处理方面，熟悉监控工具，通过监控数据发现服务器运行异常 并处理告警，确保服务器的高可用性。 （3）. 对于故障诊断，采用大数据分析与机器学习算法。收集服务器历史故障数 据和对应的硬 存储设备性能监控与优化： （1）. 利用存储设备自带的管理工具或第三方监控软件，对存储设备的性能进行 实时监控。监控指标包括读写速度、IOPS、响应时间等。通过性能监控数据的 分析，及时发现存储性能瓶颈。例如，如果发现存储设备的读写速度逐渐下降， 可能是存储设备老化、磁盘碎片过多或存储网络出现问题。 （2）. 针对性能瓶颈，采取相应的优化措施。对于磁盘碎片问题，进行磁盘碎片 整理；对于存储网络 RAID 级别，在保障数据安全性的同时，提升存储 性能。 2.2.7 网络设备运维 2.2.7.1 网络拓扑管理与优化： （1）. 清晰的网络拓扑结构是保障网络稳定运行的基础。通过网络拓扑发现工具， 自动发现并绘制网络拓扑图，实时展示网络设备（如路由器、交换机、防火墙 等）之间的连接关系。定期对网络拓扑进行梳理和优化，根据业务发展需求， 调整网络设备的部署位置和连接方式。例如，当数据中心新增业务区域时，合

因渠道的参数与逻辑变更，让企业低成本的实现与所有渠道的高质量对接，公平公正地 监测每个渠道实际带回来的流量。珠宝品牌可以通过获客分析模块评估线上广告在不同 渠道的投放表现，精准识别高效渠道。例如，在婚庆季推广婚戒新品时，可以快速发现 搜索引擎或社交媒体的流量贡献占比，从而优化预算分配，实现广告投入产出的最大化。 · 客户分析：包含融合分析、属性分析、标签分析和个体分析，提供全域、全场景的客 户洞察。它支持查看某个用户的360画像，以及查看他的行为轨迹、查看 复购预测：通过客户的偏好与习惯信息，以及最近的行为信息，预测客户未来一段时 间将可能购买某种商品，并通过多种方式呈现在客户面前以刺激客户购买，提升复购率； · 流失预警：基于客户生命周期曲线，与客户历史行为数据，综合判断，发现即将流失 的客户，以便通过各种营销手段，挽回客户； · 后续还会陆续推出更多专家模型应用。 17 · 看板管理：看板订阅可满足用户个性化的数据监测需求，下载功能便于数据的离 线使用与存档， 流转分析深入洞察 流量与用户行为的关键趋势。通过渠道价值分析可比较社交媒体、搜索广告和线下活动 的流量质量，调整推广预算的分配。通过用户流转分析： 全面追踪客户从浏览到售后的 全生命周期行为，发现潜在的运营突破点，优化用户体验。 通过增长分析模块，珠宝企业能够实现从用户洞察到业务优化的全链路数据赋能，提升 客户满意度，驱动销售增长，为智能运营的进一步深化奠定基础。 基于增长分析的成果，

效的治疗方法，为癌症治疗提供新的思路。 此外，DeepSeek 技术在远程医疗和健康管理方面也有广泛的 应用前景。通过智能设备和传感器收集的实时健康数 据，DeepSeek 可以实时监控患者的健康状况，及时发现异常并提 供预警，帮助患者和医生更好地管理慢性病和术后康复。 综上所述，引入 DeepSeek 技术不仅能够提升医疗服务的效率 和质量，还能在个性化医疗、资源优化、临床研究和远程医疗等多 个 在远程医疗和健康监测领域，DeepSeek 技术同样表现出色。 通过可穿戴设备和移动应用程序，DeepSeek 可以实时监测患者的 生理参数，如心率、血压、血糖等，并结合历史数据分析患者的健 康状况。一旦发现异常，系统会自动预警并通知医生进行远程干 预。这种模式不仅提高了医疗服务的效率，还使得患者能够在家中 进行长期健康管理，减少了频繁前往医院的需求。 在医疗资源优化方面，DeepSeek 技术可以帮助医院进行智能 断的准确性和效率。通过深度学习算法，DeepSeek 能够快速处理 和分析大量的医学影像数据，如 X 光片、CT 扫描、MRI 等。其核 心优势在于能够自动识别和标注出影像中的异常区域，帮助医生更 早、更准确地发现病变。 首先，DeepSeek 可以应用于肺癌筛查。通过对大量肺部 CT 影像的学习，系统能够自动检测出肺结节的存在，并评估其恶性概 率。相比传统的人工筛查，DeepSeek 不仅大幅缩短了诊断时间，

高模拟精度，以解决模拟系统精度低且计算 成本高的挑战。随着技术的发展和数据规模 的增长，出现了数据密集型科学的研究范式。 这一范式利用机器学习方法，自动从数据中 发现统计关联，一定程度上避免了提出科学 假设，但无法发现因果关系，且难以分析低 质量数据和发现复杂系统中的规律。当前的 科学研究主要面临系统复杂性的挑战，相互 关联的自然、技术和人类系统受到跨时间和 空间尺度作用力的影响，导致复杂的相互作 信息神经网络 3。 人工智能创新重塑传统科学研究过程， 加速科学发现。人工智能通过融合数据和先 验知识的模型驱动、假设生成与验证、自动 与智能化实验以及跨学科合作等方式，加速 科学发现。传统科学发现以实验观察和理论 建模为核心，提出科学假设并归纳一般规律， 如物理定律。人工智能则采用模型驱动的方 式，从大规模数据中自动发现隐藏的规律， ©️diyun Zhu / Moment / Getty 面寻找突破路径： 利用生成式模型生成高质量科学数据， 补充数据稀缺领域的样本多样性。通过预训 练跨领域基础模型，结合小样本学习技术， 快速适应新任务或学科场景 2.2.3 如何利用 AI 拓展科学发现的创新 边界 AI 目前仍局限于已有知识的重组与推 理，主要通过对已有数据的模式识别和重组 来生成结果，而缺乏真正的创造性思维。科 学研究往往涉及跨学科的知识和数据，AI 模 型在整合不同领域的知识时存在困难。如何

故障点人工恢复 统一变更入口 工具建设 集团+省分 几百套系统 跨系统全链路 定界诊断 主动预防 集团+分子公司 整体态势感知 混沌工程 故障自愈 变更追踪 变更管控 体系建设 故障发现 与诊断 故障恢复 与应急 故障预防 故障调度 体系演进 分布式架构挑战 运维生态挑战 数智运维挑战  端到端稳定性保障体系缺失，自动化、智能化故障处理能力不足  故障处理过多依赖专家经验，故障没有沉淀为有效的资产 上海站 稳定性保障工具建设历程 一个目标，依托四大保障，聚焦研运流程中四个阶段，对应十五项核心工作，严格把控七个关口，将安全生产 稳定性保障左移，在入网控制时介入，对入网控制、发布上线、故障预防、故障发现、故障定位，故障恢复、 故障改进提供端到端工具支撑。 核心业务链路深度治理 做实安全生产，提升IT系统稳定性 架构设计 研发测试 生产变更 运营支撑 稳 定 性 架 构 设 计 版 本 管 2、系统容量隐患深度分析 3、统一隐患闭环治理 告警、诊断、自动化作业能力组合贯穿‘监’与 ‘控’，实现多场景故障自愈 1、全链路读、写压力测试、评估链路容量水位 2、接口、UI自动化巡检及时发现业务异常 变更追踪与管控 故障自愈 隐患管理 稳定性测试 故障管理 GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站 可观测性建设：指标 实现涵盖业务、前端触点、应用、云平台、组件、基础

轻量化的程序实体所具备的“即用即走、无需安装卸载、持续更新”的特征，也推动了 App 基于搜索下载的“人找应用”的传统分发向“服务找人”的智慧分发的演进。App 遵 循“搜索、下载、安装、使用”的模式，用户主动发现的成本高，拉新、促活、召回的全生 命周期流程相对被动。轻量化的程序实体具有即用即走的体验，可通过各类终端的系统级智 慧入口进行分发，甚至可以在生态应用中分发，依托无所不在的入口流量和标签化识别，向 合适的设备上便捷使用。元服务是支撑可分可合，自由流转的轻量化程序实体，帮助开发者 的服务更快触达用户。具备如下特点：  触手可及：元服务可以在服务中心发现并使用，同时也可以基于合适场景被主动推 荐给用户使用，例如用户可在服务中心和小艺建议中发现系统推荐的服务。  服务直达：元服务无需安装卸载，“秒开体验”，即点即用，即用即走。  服务卡片：支持用户无需打开元服务便可获取服务内重要信息的展示和动态变化， 云测试/调试 快速获取目标机型，便捷远程测试，零脚本、低成本，通过自动化 测试快速发现应用的兼容性、性能、稳定性、功耗、安全等问题， 出具详细报告，复现与修复应用问题。 邀请测试 可以让开发者的应用在正式发布给所有用户前，面向特定用户群组 发布测试版本。参与测试的用户可以向开发者反馈，帮助开发者及 时发现技术问题或用户体验问题，以在应用/元服务正式上架前完 成改进，从而在此过程中尽可能地降低对用户的影响。

础设备微小化和保证长久续航等提升能力还要有一定的生 物科技的基础。如果无人机能做到像蚂蚁一般大小且五脏俱 全，相信在未来蚂蚁绊倒大象将不再是戏言。 (二)隐形化 隐形技术是通过降低无人机的信号特征，让无人机难以 被识别、发现、跟踪和破坏的技术，就像变色龙一样能够适 应环境的变化。无人机的信号，以电磁波红外特征最为明 显。 要想隐形， 一要减少电磁波的反射和热量的集聚最大 程度 上，二要减少发动机为喷管和排气口的红外辐射，三要 部分区域防汛工作战线长、面积广，传统人工徒步巡检 效率较低，且存在安全风险。无人机凭借其轻巧便携的特点， 轻松应对多区域转场作业的场景。此外，高质量远距离图传 也为抵近侦察，大范围巡检提供了技术基础，从而实现险情 及时发现、及时处置。 汛情期间，水位持续上升，流速加快，对湖堤构筑、土 基等产生较大冲击，因此汛情期间对于堤坝的巡检尤为重 要，相比传统人工巡检，无人机具备视角灵活、航速较快、 全天候作业、航线复飞等特点，可以实现对重点区域多次、 现的混凝 土蜂窝麻面、露筋甚至裂缝问题，人工检测危险性大、效率 低、难度大，采用无人机搭载自动扫描摄像头，围绕受检体 表面飞行，向地面接收系统回传数据，进行分析，尤其是人 眼不能发现的结构变形检测，系统可以根据数据对比分析， 判断变形程度。与传统人工检测相比，无人机系统检测安 全、 高效，无需架设脚手架、机械设备等，可以大大加快施 工进 度。 三是将无人机与 BIM

基础设施各管自身 集团 + 省分 几百套系统 跨系统全链路 定界诊断 故障自愈 混沌工程 主动预防 变更追踪 变更管控 集团 + 分子公 司 整体态势感 知 体系建设 故障发现 与诊断 故障恢复 与应急 故障预防 故障调度 体系演进 稳定性保障工具建设历程 一个目标，依托四大保障，聚焦研运流程中四个阶段，对应十五项核心工作，严格把控七个关口，将 安全生产 稳定性保障左移，在入网控制时介入，对入网控制、发布上线、故障预防、故障发现、故障定位，故 障恢复、 故障改进提供端到端工具支撑。 GO PS 全 球 运 维 大 会 2 0 2 3 · 上 海 站 做实安全生产，提升 IT 系统稳定性 核心业务链路深度治理 2 、任务流程线上化绘制、管控，统一入口管理调度 3 、技术监督实现变更管控 稳定性测 试 故障管理 1 、全链路读、写压力测 试 、评估链路容量水位 2 、接口、 UI 自动化巡检及时发现业务异常 故障 自愈 告警、诊断、自动化作业能力组合贯穿‘监 ’与 ‘控 ’， 实现多场景故障自愈 稳定性保障工具聚焦 领域 变更追踪与管控

随着AI技术在教育上的应用，教师的角色势必发生显著变化——他们不再仅是知识 的传授者，而是逐渐转变为学生学习过程中的引导者、促进者和合作者。 ❍ 引导者：在AI时代，教师可以利用智能教学平台和教学资源，引导学生主动探 索知识，发现问题并解决问题。教师不再直接告诉学生答案，而是教会他们如何寻 找答案，培养学生的自主学习能力和批判性思维。 ❍ 促进者：AI技术为学生提供了丰富的学习资源和个性化的学习路径，教师可以 根据学生的学 基础和支持。通过智能化的认知过程，我们可以更加高效、准确地获取和处理知 识，为“识”的形成和发展提供有力保障。另一方面，“识”又反过来促进了 “知”的深化和拓展。通过群体智慧和协同创新，我们可以不断发现新知识、创造 新价值，推动“知”的不断进步和发展。 （4）AI时代知识的特征和知识观 随着AI技术的快速发展，尤其是机器学习、深度学习等领域的突破，知识的特征和 知识观也将发生显著变化。 AI时代，知识表现出以下几种新特征。 网状、互联互通的特征。通过链接分析、语义网络等技术，我们可以揭示知识之间 复杂的关联和互动关系，从而形成更加全面和深入的理解。 ❍ 知识创新的加速：AI技术为知识创新提供了新的动力。机器学习算法可以在大 量数据中发现新的规律和模式，为科学研究提供新的思路和方法。同时，自动化和 智能化的生产工具也大大降低了创新的门槛和成本，使得更多人能够参与到知识创 新的过程中来。 17 在AI技术的影响下，人们对知识的观念也在发生变化。知识不再被视为静态的、孤