企业级数据架构:核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建
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这是一本能指导企业在数字化转型和数据要素时代通过数据架构用好数据、管好数据、充分发挥数据价值的著作。 从0到1讲解了数据架构的技术栈、方法论与落地实践,揭示了数据架构的底层逻辑,总结了数据架构的核心要素和架构模型,阐述了数据治理、数据资产管理以及数据平台的搭建等全方位的内容,是作者10余年数据工作经验的总结。 本书主要分为五部分: 第一部分:架构基础,对企业架构的组成要素以及流行的企业架构框架行了总览性质的介绍,数据架构是重; 第二部分:数据架构基础,详细讲解了数据架构的组成、数据存储、数据调度与消息传输、Lambda架构和Kappa架构以及数据架构的辅助资源组件; 第三部分:数据架构模型,首先介绍了企业内部数据区的划分与内部数据的流向,然后讲解了数据模型的建模策略、步骤和方法,以及维度建模的详细内容; 第四部分:数据管理,讲解了数据架构的核心内容,包括元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据治理和数据资产管理等的方法和实践; 第五部分:数据架构实践,通过离线计算和实时计算两大场景中的综合案例,对前面的内容行了融合,手把手教读者行数据架构实践。 本书内容通俗易懂,注重实践,不仅浓缩了作者在日常工作中的思考、解决问题的思路,还融了该领域优秀同行的经验和实践,相信对读者会有一些帮助。
Python自然语言理解:自然语言理解系统开发与应用实战
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本书的目标是为Python发人员提供坚实的NLU基础知识。本书将深探索自然语言理解相关实用技术,并帮助读者创建各种新颖实用的自然语言理解应用程序。本书共分为三部分:第1部分介绍了NLU的背景以及如何始一个NLU项目;第二部分探讨了完成NLU任务所需要使用的Python工具和相关技术;第三部分讨论了在管理和部署NLU应用程序时应该考虑的因素,以及对NLU未来的展望。
深入浅出SSD测试:固态存储测试流程、方法与工具
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这是一本涵盖了基础知识、原理、工具、全流程(从产品立项到生命周期维护)测试管理方法、行业发展趋势、创新技术等所有从事SSD测试知识的专业指导书。这是继《深浅出SSD》之后,由《深浅出SSD》部分核心作者联合SSD测试专家撰写的又一部经典之作。本书延续了“深浅出SSD”系列图书的行文风格,内容从浅深,讲解透彻,目的是帮助读者快速建立SSD测试知识体系,可以独立针对SSD测试项目或者难题制定解决方案。本书不仅可以作为SSD测试门书,还可以作为置于案头随时供查阅的工具书。 无论是存储方向的门者、在校学生、爱好者,还是从事SSD及存储系统研发或测试工作的专业技术人员,都可以通过阅读本书获得想要的知识,提升自身能力,解决工作中的问题。 本书的主要内容如下。 SSD测试概述(第1章),介绍SSD和SSD测试相关的基础知识,包括什么是SSD测试、SSD测试的目的和重要性、对SSD测试从业者和团队的基本要求等重内容。 SSD产品测试(第2~5章),首先基于立项、计划、设计与发、执行、总结这几个阶段介绍SSD测试的主要工作内容及对应实现方法,然后分享SSD测试的分类以及不同类型测试的设计与实现方法,最后解读SSD的通用测试平台、测试软件和专业测试平台。 主控芯片测试(第6章),剖析用于主控芯片测试的主要软硬件平台,及在对应平台上行主控芯片测试的方法。 闪存测试(第7章),深分析闪存的失效模式,以及闪存测试的主要方法。 测试认证(第8章),完整解读业界主要的SSD认证测试项目,包括PCI-SIG、UNH-IOL、WHQL以及国内测试标准等。 仪器与设备(第9章),重介绍用于SSD测试的仪器设备,包括RDT可靠性测试设备、协议分析仪等。
图算法:行业应用与实践
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内容简介这是一本全面讲解当下主流图算法原理与工程实践的著作,旨在帮助读者在分析和处理各种复杂的数据关系时能更好地得其法、善其事、尽其能。全书共10章:第1~3章主要介绍图的思维方式、图算法基础以及如何评估图算法的效率;第4~9章主要讲解6类经典图算法,包括中心性算法、相似度算法、连通性和紧密度算法、传播与分类算法、拓扑预测算法、图嵌算法等,一共20余种算法,详细讲解了这些算法的原理、参数以及行业应用。第10章以案例的方式讲解了图算法在金融、生物医药等领域的深度应用,旨在为广大图数据库的使用者、发者提供启发性思考。本书概念清晰、内容丰富、实用性强、语言流畅,深浅出、重突出,既适合门读者阅读,又适合有一定图数据库基础的阶人员阅读。
计算机系统开创性经典文献选读与解析(双色版)
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本书精心选择了计算机系统领域的14篇创性经典文献,并用中文准确翻译,结合编者自身的理论研究和工程实践,针对14篇文献给出了独到的分析和评论。全书涵盖了人工智能、可计算理论、计算机体系结构、虚拟化、并行计算等细分角度和方向,采用考据考证和文本细读的方法,在每篇内部、篇篇之间先分析后综合,形成一个有机的整体,对于追溯本源、行原创性基础研究具有重要意义。 本书可作为计算机专业大学生和研究生的教材、教辅读物,也可供非计算机专业的学生、信息技术在职研究人员和工程师参考使用。
物联网系统开发:从0到1构建IoT平台 第2版
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本书是一部从技术原理、工程实践、设计模式和最佳实践等多个维度详细讲解物联网系统和产品发的著作。它涵盖物联网应用发80%的场景,能指导读者零基础的读者从0到1构建一个功能齐备的物联网平台,并附有代码和解释。本书既有作者在物联网行业多年实操经验的总结,也结合了作者在高校的多年教学实践经验,是一本既适合高校学生、物联网初学者,也适合有经验的物联网发者和架构师阅读的佳作。 本书第1版是物联网系统发领域的畅销书,几乎零差评。第2版新增了全面解析MQTT 5.0协议特性的内容,同时,为了适配EMQX最新版本,对书中的相关代码和配置均行了更新。 全书共14章,分为三大部分: 第一部分(第1~2章)物联网基础 介绍物联网基础知识,涵盖物联网的概念和常用协议。 第二部分(第3~6章)MQTT协议详解与实战 详细讲解MQTT协议,通过详尽的示例代码对物联网的核心协议——MQTT协议的规范和特性行讲解。内容包括MQTT 3.1.1和MQTT 5.0。 第三部分(第7~14章)实战:从零始搭建一个IoT平台 物联网平台发实战,讲解如何使用源组件从0到1构建一个功能完备的物联网平台。
Python 跨平台应用软件开发实战
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这是一本讲解如何使用Python基于工具化流程行跨平台应用软件发的书籍。《Python 跨平台应用软件发实战》从简单的计算器软件手,通过一系列由浅深的工程案例,让发者一步步掌握应用软件的发流程和设计方法,熟悉常用的界面控件、功能组件和包工具,并在这个过程中同步掌握PyMe的可视化发流程,而有能力基于Python语言行跨平台软件的发工作。本书结构紧凑,内容由浅深,是学习掌握可视化流程行Python应用软件发的实战型书籍。 《Python 跨平台应用软件发实战》为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频,读者可以直扫描二维码观看。 《Python 跨平台应用软件发实战》适合Python初学者、希望使用Python行应用软件发的工程师、希望快速提升Python发能力的初级程序员,以及在校相关专业师生阅读。
图计算与推荐系统
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这是一本*讲解图计算、知识图谱及其在推荐系统领域应用的专著,为读者基于神经网络构建推荐系统提供了详细指导,是作者在相关领域10余年经验的总结。掌握本书内容,读者可开发出能处理多模态数据的推荐算法系统,提供更丰富和准确的推荐体验。 本书主要内容分为两篇。 *篇 图数据以及图模型(第1-3章) 对图数据、图神经网络、知识图谱的基础知识进行了梳理,帮助读者掌握着3项技术的关键原理与算法,为后面的学习打下基础。 第二篇 推荐系统(第4-9章) 首先介绍了推荐系统的架构,包括逻辑架构、技术架构和数据建模,以及基于GNN的推荐系统架构;然后详细讲解了如何基于GNN构建推荐系统,以及基于图的推荐算法;再接着讲解了知识图谱在推荐系统中的应用以及相关的算法模型;*后,探讨了推荐系统领域当前的热点问题、研究方向以及工业级推荐系统领域的核心难题 本书注重实战,故理论知识简练且极具针对性,包含大量实战案例,图文并茂,易于阅读。
大模型驱动的研发效能实践
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内容简介这是一本从实践角度深探讨如何利用大语言模型提升软件交付全生命周期效率与效能的实战性著作。全面细致地讲解了研发和运维人员需要掌握的大语言模型及其相关技术的原理,重讲解了如何借助大模型实现DevOps、SRE、平台工程三大领域的智能化实践,覆盖发、测试、运维、监控、安全、项目管理等软件发全流程和全场景,通过丰富的实例展示了其在实际工作场景中的具体应用。本书的独特之处在于它不仅涵盖了基础理论知识,如Transformer模型的基本原理及GPT系列模型的发展历程,更注重于实践应用,提供了从预训练到微调的完整方法论。书中特别强调了大语言模型在降低IT人员认知负荷方面的作用,通过集成多种工具和技术,帮助企业构建更加高效、智能的软件交付体系。此外,本书得到了来自企业级、学术界和研究机构近20位专家的一致好评。通过阅读本书,你将:?了解大语言模型的发展和起源?了解ChatGPT的相关内容,包括GPT模型的结构和完整实现?了解Transformer模型的基本原理?深了解大语言模型的微调技术,软件交付的三大底座以及RAG的基本原理?探索大语言模型在运维场景中的实践?探索大语言模型在编程场景中的实践?探索大语言模型在测试场景中的实践?探索大语言模型在安全场景中的实践?触前沿的技术趋势,了解实践中的具体方法,清晰看懂实践后的数据和数据
骨伤运动医学(全国中医药高等教育中医骨伤科学专业院校规划教材)
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骨伤运动医学是中医骨伤科学的一门医学与体育运动相结合的交叉学科,是中国运动医学的重要组成部分。该学科应用骨伤科基础理论、临床技能及中国式强身健体方法,整合现代医学科学中运动损伤先治疗理念和运动防护知识,主要研究各种骨与关节运动相关疾病及损伤的诊治及预防,对运动生物学基础、运动损伤、运动康复、运动保健等诸多学科理论行阐述,达到监督和指导体育运动训练、防治运动损伤及促全民健康的作用。
大模型应用落地:实战AI搜索
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本书基于大模型成功赋能AI搜索经验总结,系统梳理AI搜索的实现原理、核心技术、关键工具及模块化实现,带你从0到1搭建专属AI搜索应用,跑通全流程;配套全流程源码,降低发门槛,轻松构建专属AI搜索应用。 本书共8章。第1章从多个维度分析大模型技术,帮助读者理解其技术变革与应用的本质,最后分析了大模型落地难,让读者对大模型有全面认知。第2章梳理AI搜索从关键词匹配到语义理解的发展路径,并以LeptonSearch为例解析源码实现,帮读者构建AI搜索的初步认知框架。第3章全面解析查询理解、规划执行、答案内容优化以及答案缓存优化等AI搜索的关键技术,旨在帮助读者深理解AI搜索系统的内部运作机制与实现。第4章介绍OpenAI API、DeepSeek、LangChain、Milvus等技术及其应用,帮助读者降低发门槛。第5章讲解如何从零始构建一个AI搜索系统的后端架构,涵盖后端技术方案设计、基础框架构建,为后续功能发好基础。第6章详解AI搜索系统的五大核心模块(实体、分析器、检索器、生成器、过滤器)的功能定位与代码实现,以构建一个结构清晰、职责分明的AI搜索引擎内核。第7章聚焦于系统的自动化调度设计,如动作类的定义与实现、调度器模块的构建,提升系统的智能化水平。第8章详解应用层(DAO操作层、Service逻辑层、Controller口层)的发流程,最后提供多个口实现示例,并通过3个场景来测试AI搜索效果。
具身智能标准体系与测试方法
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标准体系在提升产品性能与质量、优化供应以及推动产业竞争力方面具有关键作用。本书从原理、方法和场景三个维度,全面剖析具身智能标准体系与测试方法,推动行业迈向高质量发展。 全书共11章,涵盖具身智能的基础概念与产业现状、具身智能与群体智能的标准体系、核心零部件与整机的测试技术,以及未来趋势展望。内容具有以下亮: ?创新性:将前沿理论与实际应用相结合,覆盖工业、医疗、服务等不同领域,可直作为产业实践参考。 ?针对性:聚焦具身智能产品的性能瓶颈,介绍硬件、软件和算法等方面的测试方法,解决行业痛问题。 ?前瞻性:展望未来具身智能技术与产业趋势,指出具身智能领域的发展方向。 本书适合人工智能与机器人等领域的标准化工作者、质量控制和测试工程师、技术研发人员等阅读,为读者提供技术落地的全方位指南。
企业应用架构模式(典藏版)
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本书是一部系统总结企业级软件架构方法、思想和模式的著作,被誉为“软件架构领域最重要的10本书之一”。原书被翻译为葡萄牙语、波兰语、德语、俄语、韩语、日语、简体中文等多种语言,畅销不衰,并曾获得美国《软件发》杂志颁发的“Jolt生产效率奖”。 第一部分(第1~8章)介绍企业应用架构领域需要掌握的关键知识和可能遇到的问题,并给出了这些问题的初步解决方案;第二部分(第9~18章)在对这些解决方案行细化的同时,总结出了51种实用的软件架构模式,每个模式都详细给出了使用场景、解决方案、UML表示等。 这些模式从不同层次、不同侧面展示了什么是好的企业应用架构,以及如何设计好的企业应用架构,不管企业应用发的技术和平台如何变化,这些模式始终能在企业应用架构中发挥重要的作用,是不可或缺的内功心法。
边缘计算:一种应用视角
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本书紧密结合当前边缘计算领域最新的发展趋势与研究成果,本着务实具体、详略得当、启发创新的指导思想,系统、全面地介绍了边缘计算的原理与应用,包括基本概念、架构原理、核心技术、主要研究方向与挑战,以及多个应用的最新研究展。本书从计算卸载、服务部署、视频分析、模型推断、联邦学习等应用视角来阐述边缘计算,可为物联网、人工智能、工业互联网、智慧城市、智能制造等领域相关的科研人员和IT从业者提供创新的应用视角,也可作为相关专业高年级本科生和研究生课程的教材。
OpenCV4应用开发:入门、进阶与工程化实践
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本书专注于介绍OpenCV4在工业领域的常用模块,通过合理的章节设置构建了阶梯式的知识学习路径。化繁就简、案例驱动,注重算法原理、代码演示及在相关场景的实际使用。本书还介绍了深度学习知识与发技巧,拓展OpenCV发者技能。全书共16章,分为3篇。 ● 基础篇(第1~4章):主要介绍OpenCV的简单使用、像素操作、色彩空间、图像直方图。 特色:从如何配置OpenCV发环境始到完成第一个OpenCV代码演示,从图像的表示到基本的像素操作,方便读者全面扎实地掌握基本图像处理知识与函数使用技巧,为深学习下坚实基础。 ● 阶篇(第5~12章):主要介绍卷积操作、二值图像分析、形态学分析、特征提取、视频分析、机器学习、DNN。 特色:结合代码演示学习OpenCV框架中主要图像处理模块的算法原理与相关函数使用,通过多个案例通知识节,学会使用OpenCV传统算法解决实际问题。 ● 高级与实战篇(第13~16章):主要介绍YOLO 5自定义对象检测、缺陷检测、OpenVINO加速与CUDA加速。 特色:面向工程应用,帮助OpenCV发者提升技能,通过实战案例增强OpenCV应用能力,掌握视觉发必*的深度学习知识,以及从模型训练到部署加速的技巧。
全域运营增长12G模型:从0到1构建增长体系,实现可持续增长
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增长12G模型是一套可以帮助大中小不同体量的企业实现高效且可持续增长的方法论,这套方法论来自作者多年一线实践经验的高度凝练。按照这套方法论去落地执行,企业可以构建一个全面、系统、可持续运营和增长的体系,从而实现从0到1的突破,以及从1到100的持续增长。增长12G模型涵盖思维、运营和管理3个维度,定位、用户、产品、传播、私域、自媒体、电商、投放、数据、团队、战略、项目12个增长。本书就是对12G模型的完整解读。 ?基本认知篇:首先深解读增长的规律,帮助读者树立争取的增长观,然后系统介绍12G模型,让读者对这套模型有一个完整认识。 ?底层思维篇:通过解读定位、用户、产品和传播的底层思维,帮助读者形成增长基础,获得持续增长的增长基因,这也是洞察市场、塑造价值,并通过统一的传播策略赢得用户认同的基本逻辑。 ?运营领域篇:深度解读私域运营、电商运营、自媒体运营、投放运营,帮助读者形成覆盖全域的增长矩阵,让业绩不再受限于领域,实现积蓄力量、提高转化、整合资源、放大特权的目标。 ?管理机制篇:管理是增长的保障,也是实现可持续增长的关键,本篇从数据管理、团队管理、战略管理、项目管理4个角度帮企业诊断问题,培养人才,掌控形势,最终支夯实增长体系的基础。 ?总结融合篇:从内到外、从上到下,整体解读12G模型的落地实践,并给出紧跟互联网发展落地方法。
深入浅出存储引擎
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全书分为3篇:1.第1篇首先会详细讲解存储引擎的全貌,让读者能对存储引擎有一个整体的思维框架,介绍存储引擎的两大分支:基于b+树的存储引擎、基于lsm派系的存储引擎,其次对存储引擎部分涉及的一些数据结构、存储介质等概念做一个简要的介绍,为后面内容的深学习做铺垫。2.第二篇主要介绍基于b+树的存储引擎,在理论部分重回答为什么选择b+树做存储引擎索引结构、b+树存储引擎解决哪些问题以及如何解决。在实践部分选择源社区中比较有名的boltdb存储引擎项目来讲解其内部核心源码的实现细节。3.第三篇主要介绍基于lsm派系的存储引擎,理论部分重介绍lsm tree中各组件的功能及作用,并在此基础上扩展介绍其他几类lsm派系存储引擎的实现思路,帮助读者阔视野,实践部分分别以bitcask、moss、leveldb等源项目的核心源码来展,介绍其内部实现细节。通过阅读本书,读者不仅能对存储引擎,尤其是单机的存储引擎有一个整体的框架,而且能对两类存储引擎的实现思路及背后原理有个深刻的掌握,只有深刻理解了存储引擎的背后实现原理,读者不仅可以自己动手发自己的存储引擎,更可以很快掌握关系型数据库或者NoSql这类组件的核心原理,对未来实际应用与发提供参考。
高能效类脑智能:算法与体系架构
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本书主要关注如何构建高能效具有学习能力的脉冲型神经元网络硬件,并且提供建立具有学习能力的脉冲型神经元网络硬件协同设计、协同优化方法。完整地描述从高级算法到底层硬件实现的细节。本书同样涵盖了脉冲型神经元网络中的许多基础知识和关键。 本书从对脉冲型神经元网络的概述始,讨论基于速率的人工神经网络的应用和训练,介绍实现神经网络的多种方法,如通用处理器和专用硬件,数字加速器和模拟加速器。同时展示了一个为能适应神经网络动态编程而建立的高能效加速器,验证脉冲神经网络的基础概念和流行的学习算法,简介脉冲神经网络硬件。后面的章节为读者介绍三个实现前述章节学习算法的设计案例(两个基于传统CMOS工艺,一个基于新兴的纳米工艺)。本书的结尾对脉冲型神经元网络硬件行总结与展望。
x86汇编与逆向工程:软件破解与防护的艺术
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本书以软件反汇编技术为中心,首先带领读者从x86的基础知识始,学习如何读取、编写和构建赋能全球大量计算机的汇编语言;然后介绍如何使用IDA、Ghidra、Olly 等业界最受欢迎的工具对应用程序行逆向工程;着介绍如何利用补丁和密钥生成等技术行软件破解,所有这些都利用了汇编和逆向工程的知识;最后从防御的角度向读者介绍相关技术,使他们能够更好地保护自己的软件。本书将引领好奇的读者深软件破解和计算机的核心,探索其运作机制。深学习x86计算机的运行原理,不仅对逆向工程和软件破解来说至关重要,还能帮助读者在代码优化、效率提高、调试、编译器设置调整以及芯片选择等方面成为更出色的发者。
制造业大模型的构建与实践
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在智能制造和数字化转型的背景下,这是一本讲解大模型融合制造业应用的实战指南。由上市企业的智能化负责人,基于实际项目落地经验撰写。本书主要内容如下:(1)基础篇首先,探讨大模型在制造业中的应用与价值,使读者对二者的关联建立基本认知。然后,介绍大模型的发展历程、核心概念和 Transformer 架构原理。之后,深讨论大模型构建路径,包括数据处理、分词、词嵌和训练等关键步骤。同时,指出预训练模型的局限性,并提出相应的优化策略,如指令微调和混合专家模型。此外,本篇还涉及多模态大模型与 AIGC技术,以及提升大模型性能和安全性的提示词工程。(2)应用篇首先,介绍大模型技术在制造业企业中的应用方法,包括 8 种适用情形、垂直领域微调技术和 RAG(检索增强生成)技术。然后,围绕 AI Agent,介绍其内部原理、应用案例、与 RPA(机器人流程自动化)的关系以及实战工具 LangChain的使用方法。着,详细介绍大模型的云端和边缘部署方案、大模型压缩的常用技术(如蒸馏、量化、剪枝等)以及软硬件适配策略。并且,通过两个实践案例,展示了大模型在工业制造、设备运维等领域的具体应用,涉及智能排产、生产工艺优化、预测性维护等关键知识。最后,综合全书内容,对大模型的技术与应用行梳理和总结,并且对其未来发展趋势行深思考和展望。
大模型应用开发:核心技术与领域实践
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本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写,一本书通大模型的技术原理与应用实践壁垒,深大模型3步工作流程,详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案,全流程讲解6个典型场景的应用发实践。 本书共10章,从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用发实践”三部分。基础知识(第1章)介绍大模型定义、应用现状、存在的问题,以及发展趋势。原理与技术(第2和3章)详细讲解大模型的构建流程、Transformer模型,以及模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术,之后介绍了推理优化、大模型训练、大模型评估、大模型部署等拓展技术。应用发实践(第4~10章)详细讲解大模型插件应用发、RAG实践,以及智能客服问答、学科知识问答、法律领域应用、医疗领域应用、智能助写平台等多领域的实践。

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