主机钓鱼检测 辅助驾驶 零信任平台 数据安全平台 检测类大模型 运营类大模型 其他类大模型 …… 检测大模型 模型 安全 GPT 检测大模型 数据 流量日志 代码 溯源报告 恶意样本 安全知识 情报 公开漏洞 IOA 日志 代码理解能力 <%@page import=” <%@page import=”java ... 安全常识理解能力 Shell 俗称壳（用来区别于核）， 88 98.55 利用大模型重做 Web 安全检测： • 仅百亿级参数大模型，训练两周， 效果超越持续优化 4 年的语义分析引擎 • 12 类无样本攻击类型， 其中 9 类超越了现有语义分析引擎 • 5000w+ 实际流量样本测试，大模型优化后呈现高检出、低误报特性 【题目示例】请问以下流量是否恶意： GET /easportal/tools/appUtil.jsp?EAS_ 月共收录了 35 个漏洞。 厂商样本互测 背景：深信服和某 SOC 厂商各出 40 个样本互测 操作步骤：将深信服样本在某 SOC 进行回放， 将 SOC 厂商样本 在 深信服安全 GPT 进行回放 结果： 1 ） SOC 平台回放深信服 40 个样本， 检出 5 个， SOC 平台检 出率 12.5% 2 ） 安全 GPT 回放 SOC 厂商 40 个样本， 检出 38 个， 安全

BIM 产品 和 技术 BIM 标准 指 南模板 资金和技术 BIM 服 务 | 25 1. 28.1% 的企业样本不参与有 BIM 应用要求 的项目投标 2. 26.8% 的企业样本有 BIM 部门 3. 25.4% 的企业样本有一两个会用 BIM 的人 45.1% 的虚拟设计建 造项目由总包牵头 JBKnowledge 施工技术报告 2017 （ Level 2 的 样本下降了 2. 要求大部分项目（ 50% 以上）达到 BIM Level 2 的样本增加了 3. 要求一部分项目（ 50% 以下）达到 BIM Level 2 的样本有所增加 4. 要求用 BIM ，但不要求达到 BIM Level 2 的样本有所增加 5. 2018 年出现少量样本的要求比 Level2 更高 更高 6. 一半以上的样本不要求用 BIM 和其 他 情况 资料来源： CIOB BIM Plus 2018 BIM 年度调研报 告 英国 BIM 应 用 | 29 英国 BIM 应用 应用 BIM 的企业总体呈增长趋势， 2018 年仍有 26% 的样本还没开始应用 BIM 。 | 30 英国调研报告的信息 《英国 BIM 报告 2018-NBS National

多人在线样本的深度学习分析能力，兼容多种深度学习网络。 模型训练 无人机智能解译样本集 样本管理系统 构建多时相、多尺度等多区域适应的飞行器智能解译样本集 飞行要素模拟样本集 航路规划样本集 多任务负载样本集 应急模拟样本集 GISTC

关系错综复杂 状态瞬息万变 AI 知识图谱 02 03 在线自学习 AI 训练 现网数据增量训练， 最高 97% 故障主动预测 数据挖掘与建模 大数据采集 30+ 年运维资产 千万级数据样本 01 增强图嵌入故障模糊推理算 法 90% 故障自动推理 创新传播关系学习算法 1000+ 关系挖掘，独家 5 维建 模 04 华为独家 AI 知识图谱，故障预测实现从 0->90% 突破 ：缺乏足够样本，模型训练不充分 1 、获取样本 自身积累样本 设备 1 设备 n 十亿级 DNS 请求、 WEB 请求、爆破事件 千万级 网站攻击事件 百万级 恶意文件、恶意流量样本 200+ APT 攻击组织监测信息 云端 AI 数据 模型 开发 安全智能中心 威胁情报中心 情报提取 签名生产 AI 辅助生产情报 样本训练 AI 模型 AI 从样本提取文件签名 19.5)=175 J(14,7)=1 J(17,18)=90 85 % 海外 A 97% 华为 CDE • 威胁检出率，领先海外 A 友商 12% • 每天 20~80 万 VT 样本跟踪测试， PE 恶 意文件近 10 天误报率 <0.05% • 线上线下联邦学习，威胁检测准确率 >96% • 模型优化时间从 60 天 6 天，情报生产效 率大幅提升 人工辅助 4

知识融入到大模型中能够提升其常识推理任 务 的精度的结论。 [1] CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn 大模型精确性提升思路：少样本提示 ③ 精 准 可 解 释 ④ 医 疗 应 用 ⑤ 数 基 生 命 ② 剖 析 大 模 型 ① 关 于 预 训 练 参考： 1 https://blog.csdn.net/Tgq 中存在的某些局限性，这可能导致 ChatGPT 在 回答一些问题时存在时效性、事实性以及 内容 不合规等情况。 [1] 少样本提示：尽管大型语言模型展现出惊人的 零样本能力（泛化能力），但在复杂的任务中 使用零样本设置时仍然表现不佳。为了提高模 型的性能，我们可以采用少样本提示技术来启 发上下文学习。这种技术可以通过给模型提供 示例演示来引导其生成更好的响应。演示作为 后续示例的条件，可以有效地提高模型的准确 ：使用“动态 prompt” 来构 建具有相似诊断报告的“动态上下文” 环境； 对 生成的报告进行评估，利用评估结果来指导 ChatGPT 生成增强的响应，让 ChatGPT 能够 从 好样本和坏样本中学习到相关内容。 [1] ChatCAD ：设计了三种不同的 Prompt ，将 视 觉模型得到的结果通过 Prompt 更好的让语 言模 型理解，通过 ChatGPT 与 CAD 结合，得

BIM 智慧建造解决方案 一、 沃土介绍 二、技术背景 三、 BIM 智慧建造解决方案 四、技术样本介绍 CONTENTS 目录 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 城市配套服务商转型 项目背景 沃土项目作为转型城市配套服务商中重要的一环， 旨在从股东、客户、员工 三个 层面支撑战略目标的实现 员工 个人赋能与理念转变， 提升组织绩效 客户 “一个”，丰富、 商 客户录入 机会管理 案场管理 匠心 服 务家 销售系统 销售家 在线家 分享家 客 户 数据洞察 一、 沃土介绍 二、技术背景 三、 BIM 智慧建造解决方案 四、技术样本介绍 CONTENTS 目录 三维数字化的产品设计 高度精细化的过程管理 BIM BIM BIM BIM 绿色智慧新城建设的新思路 BIM BIM BIM BIM BIM 一、沃土介绍 二、技术背景 三、 BIM 智慧建造解决方案 四、技术样本介绍 CONTENTS 目录 ICP 设计 采筑 运维平台 VBIM 平台 业务功能 ICP 工程 匠心 系统 ICP 成本 ICP 采购 服务家 评估 BIM 智慧建造解决方案

月对外发布基于 MaaS ( 模型即服务 ) 架构的电力行 业人 工智能创新平台，依托南网数据优势和场景禀赋，对外提供高水平 AI 服务，带动行业智能化转型。为电力系 统各 领域业务场景提供典型样本集、模型管理、训练环境、业务场景落地等一站式人工智能服务。 电力人工智能场景云端服务 模型推理服务 模型训练服务 模型贡献、上传 人工智能平台—模型即服务 ( 基于 MAAS 框架 ) 模型管理 / 检索 模型下载 模型调优 / 训练 模型推理 模型部署 模型应用 典型开发框架 模型库 样本库 实训框架 文档 / 教程 开发者社区 简单可集成 全模态 高质量全领域 可在线 / 离线 AI 高效学习 贡献活跃 产业金融 金融放货智能评估 电费货智能评估 飞轮。建立“算法识别数据实时汇集→样本重标注→模型再训练”的模型自动更新迭代机制，实现模型应 用效果与样本数据质量的高效循环；对全网算法组件 " 应接尽接 ", 监控和管理全网算力、算法组件 ( 纳管 370 个推 理节点、 633 张推理卡、超 1200 个算法实例，日汇集数据 300 万条，调用 4.6 亿次 ), 支持端侧 Al 装 置算法适配和 语音等数据样本和识别结果；④通过评价、标注

融合多种深度学习模型的航片智能解译技 术 超图低空智能服务引擎 百万级遥感样本 交互式图斑修整 系列通用 Al 模型 分布式快速解译 GISTC P15 海量全国典型地貌区域遥感解译样本集 P16 地类分割样本集 变化检测样本集 建筑物语义分割 道路语义分割 多地类语义分割 无人机航片解译样本模型 面向多领域多场景的系列遥感影像 智能监测模型 GISTC

要根据实际业务场景来选择适合的模型 2 5 多场景数据标注 小样本模型训练 零代码应用编排 全方位智能评测 图像干扰 勾选、手写、背景、印章、打印偏移等 复杂关系 混合版式、表格结构化、多层级关系、勾选框提取、易混淆字段提取、无 Key 字段提 取 智能结构化 版式 5000+ 泛化准确率 90%+ 5 张样本训练准确率 95%+ 大规模多模态预训练 CV 信息、语义信息、 提供更高精度 角度感知文本检测 多角度、多方向、 任意文本形状 泛化准确率 98%+ 500 张样本训练准确率 99%+ 表单、回单、提单、票据、证件照、海运单据、保险许可证、托管对账单 等 检测识别 智能分拣 100+ 业务场 景 100 张样本训练准确率 99.5%+ 实验室数据仅供参考 2 6 产品能力 l 重点行业模型 l 对话：意图理解准确 多种数据接入与处理 l 腾讯云 TI 平台支持多种结构化 / 非结构化数据源及数据存储 的适配，支持配置结构化存储和非结构化存储。平台提供 场景化多种数据标注工具 ，解决用户个人快速小规模样本 试标及团队大规模数据标注的需求。 先进技术架构 l 容器化架构：微服务和容器化架构， 高可用、高弹性。 l 统一 API 网关：遵循腾讯云 API3.0 规范的标准开放方式。 TI-ONE

光谱的测定 取样 参比数据的测定 试验设计 分析项目 样本性质 所需仪器设备 光谱分析是否合适 验证样本的选择 准确性验证 稳健性验证 界外样本识别 样本预测分析 模型维护更新 校正方法选择 校正样本选择 光谱预处理方法选择 波长选择 界外样本点剔除 因子数选择 参比方法选择 参比方法误差 参比方法与光谱之 间的一致性 分析项目 样本性质 所需仪器设备 采用光谱技术是否 合适 样品均匀性与稳定性 人工神经网络 (ANN) 拓扑建模等 其他方法： 基于核函数的非线性校正方法 集成 ( 或共识 ) 的建模策略 多维分辨与校正方法 基于局部样本的建模策略 建模流程概图 原油快评系统构建与关键技术  已工业应用的原油快速评价系统对比 近红外快评系统 核磁共振快评系统 原油预处理 需脱水，控温要求较高； 介入式、过滤 2 微米杂质； 蓝宝石包裹镜头，不黏附重油， 可长周期投用，维护量小  接缝采用航天胶水，防腐抗高温 原油快评系统构建与关键技术  汽油的近红外建模技术  已有研究基础 采集汽油样本 （NIR光谱与化学属性） 对所有NIR谱图进行基线校正 选择训练集样本 选择特征波长 利用PLS算法建立模型 模型现场应用 1000 1200 1400 1600 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8