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### **资源描述** #### **内容概要** 《清华大学第七弹：实用DeepSeek赋能家庭教育》是由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心团队编写的综合性指南，聚焦如何利用AI工具DeepSeek提升家庭教育效能。文档涵盖以下核心内容： 1. **DeepSeek的入口与模式**： - 提供多平台接入方式（硅基流动、纳米AI、微软Azure等），对比基础模型（V3）、深度思考模型（R1）、联网模型的适用场景，如基础知识巩固、复杂问题探讨、研究性学习。 2. **家庭教育方法论**： - **基础原则**：目标导向、引导式互动、情境化学习。 - **互动策略**：递进式对话、多元反馈、兴趣激发。 - **场景模板**：知识探索型、问题解决型、创意激发型对话框架。 3. **学科学习辅助**： - **语文**：阅读理解提升（修辞分析、错题复盘）、作文辅导（主题生成、素材优化）。 - **科学**：物理概念透视、错题巩固、实验设计。 4. **情感与价值观教育**： - 应对校园欺凌、社交焦虑、亲子沟通僵局（生成趣味话题库）。 - 培养批判性思维、学术诚信、信息甄别能力。 5. **全年龄段覆盖**： - 婴幼儿（身体信号解读）、学龄前（语言与情绪管理）、小学（价值观引导）、初高中（青春期教育、职业规划）。 6. **工具联动与创新应用**： - 与XMind（思维导图）、剪映（视频制作）、豆包（方言讲解）等工具结合，实现课件生成、实验记录、学习成果展示。 7. **伦理与风险应对**： - 防范AI幻觉（历史错误、科学混淆）、内容监管、心理健康支持。 --- #### **适用人群** - **家长**：需科学

内容概要：本文档详细介绍了中国计算机学会（CCF）编程能力等级认证（GESP）的标准，涵盖C++和Python两种编程语言，旨在为青少年提供编程能力的学业验证平台。GESP分为八个级别，每个级别设定了明确的考试目标和知识点，从计算机基础、编程环境到复杂算法及数据结构，逐步提升难度。具体知识点包括但不限于计算机组成、编程语言特性、数据类型、控制结构、算法设计、数据结构、文件操作、异常处理等。每个级别的考核目标明确，旨在帮助学生掌握编程基础知识，培养编程思维，解决实际问题。 适用人群：适合中小学阶段的青少年编程学习者，特别是希望提升编程技能并通过认证获得认可的学生。 使用场景及目标：①作为编程教育的参考标准，指导教师和学生系统化学习编程知识；②为学生提供明确的学习路径，帮助他们逐步掌握从基础到高级的编程技能；③为学校或培训机构提供编程课程设置的依据；④为青少年在升学、进修等方面提供编程能力水平的证明。 其他说明：每个级别都设有单选题、判断题和编程题，考试时间为120分钟（五级及以上为180分钟），确保全面评估学生的理论知识和实际编程能力。通过逐级认证，学生不仅能掌握编程技术，还能提高逻辑思维和问题解决能力。

内容概要：《清华大学第六弹-AIGC发展研究3.0版》由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心及人工智能学院双聘教授沈阳团队发布，聚焦AIGC（人工智能生成内容）的最新进展。报告详细探讨了AIGC在文本、图像、音乐、视频等领域的应用及发展，涵盖了技术进步、模型对比、应用场景、社会影响等多方面内容。此外，报告还分析了AIGC在各行业的应用前景，如医疗、教育、文化创作等，并提出了AI与人类协作的未来发展方向。特别强调了AI在艺术创作中的应用，如AI艺术生成、AI音乐创作等，以及AIGC在伦理、隐私和数据安全方面的挑战。 适合人群：对人工智能及其应用感兴趣的科研人员、工程师、产品经理、政策制定者及相关行业从业者。 使用场景及目标：①了解AIGC技术的最新进展和应用场景；②探讨AI与人类协作的未来发展趋势；③分析AIGC在各行业的应用潜力；④研究AIGC带来的伦理、隐私和数据安全挑战。 其他说明：报告提供了丰富的图表和案例，帮助读者更直观地理解AIGC的发展现状和未来趋势。团队成员来自多个高校和研究机构，确保了研究的权威性和广泛性。报告还提及了多项国家级科研项目的支持，体现了AIGC研究的国家战略意义。

内容概要：本文由清华大学新媒沈阳团队博士后张家铖讲解，深入探讨了DeepSeek与AI幻觉。首先定义了AI幻觉的概念及其成因，包括数据偏差、泛化困境、知识固化和意图误解。接着介绍了DeepSeek在金融领域的应用案例，如某头部银行通过构建因果归因网络降低小微企业不良率，国信证券利用DeepSeek提供个性化投资建议并降低数据泄露风险。随后，文章详细分析了AI幻觉的评测方法和潜在风险，如信息污染、信任危机和安全漏洞。最后，阐述了AI幻觉的创造力价值，如在蛋白质设计、文艺创作、娱乐游戏和技术创新中的应用，并提出通过推理增强、联网搜索、双AI验证和提示词工程等方式应对AI幻觉。 适合人群：对AI技术、特别是AI幻觉及其应用感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及相关从业者。 使用场景及目标：①了解AI幻觉的成因、评测方法及其潜在风险；②掌握DeepSeek在金融等行业的具体应用场景；③探索AI幻觉在科学发现、文艺创作和技术革新中的创造力价值；④学习应对AI幻觉的技术方案和策略。 其他说明：本文不仅提供了关于AI幻觉的理论知识，还结合了实际案例和应用，旨在帮助读者全面理解AI幻觉的本质及其对社会和科技的影响。同时，文章强调了AI幻觉的双刃剑特性，既带来了挑战，也为创新提供了新的思路。

内容概要：本文介绍了清华大学、北京航空航天大学及人文与社会科学高等研究院联合发布的DeepSeek+DeepResearch平台，旨在简化科研流程并提升科研效率。该平台针对现代科研面临的挑战，如跨学科复杂性、数据管理难度、科研周期长、信息过载和资源分配问题，提供了协同共创、提效加速、智能检索、数据清洗、数据可视化、优化设计、模式识别、决策支持和自动实验等功能。此外，文章还对比了DeepSeek R1与其它模型（如Open AI o3mini、Claude 3.5 sonnet、Kimi k1.5）在数据处理、文件读取、文本集成、数据分析、数据挖掘和数据可视化等方面的表现，强调了DeepSeek R1在数据完整性和逻辑严谨性方面的优势。 适用人群：科研人员、数据科学家、高校师生及其他从事科研工作的专业人士。 使用场景及目标：①简化科研流程，提高科研效率；②解决科研中的复杂问题，如跨学科研究、大数据管理和长时间的创新过程；③通过智能检索、数据分析和可视化等功能，帮助科研人员快速获取关键信息，提升科研成果的质量和影响力；④支持科研人员在不同领域（如金融、医疗、教育、法律和工业）进行深度研究和应用开发。 其他说明：DeepSeek+DeepResearch平台不仅在技术层面提供了强大的支持，还在成本和开源策略上展现了优势，极大地降低了科研的门槛。通过开源策略，平台鼓励全球研究者和开发者共同参与，推动AI技术内容概要的普及和发展。：本文介绍了清华大学此外，文章还新闻与传播学院探讨了DeepSeek、人工智能学院双聘教授团队发布的在不同应用场景中的潜力，如教育DeepSeek+Deep、金融、医疗Research平台，该平台旨在简化科研等，并展望了未来的技术发展方向，流程，使科研如通用能力提升工作像聊天一样简单。文章详细、优化提示工程、解决语言混探讨了科研面临的杂问题等。挑战，如跨学科性、数据管理、科研周期长、知识碎片化及资源分配等问题。针对这些问题，DeepSeek+DeepResearch平台提供了一系列解决方案，包括协同共创、提效加速、智能检索、数据清洗、数据可视化、优化设计、模式识别和支持决策等。平台通过多种模型（如DeepSeek R1、Claude 3.5 Sonnet、Open AI o3 mini和Kimi k1.5）的不同优势互补，实现了从数据采集到可视化的全流程优化。此外，平台还在多个应用场景中展现了其强大功能，如中文数据处理、创意写作生成、法律文本分析、医疗数据分析、金融风险预测、文学创作辅助、广告创意生成及中小企业AI定制化服务等。 适用人群：科研人员、高校师生、企业研发部门及相关领域的专业人士。 使用场景及目标：①简化科研流程，提高科研效率；②解决科研中的复杂问题，如跨学科研究、数据管理和资源分配等；③提供智能检索、数据分析、可视化呈现等功能，帮助用户更好地理解和展示研究成果；④支持多领域应用，如中文数据处理、法律文本分析、医疗数据分析等。 其他说明：DeepSeek+DeepResearch平台通过多种模型的协同工作，实现了从数据采集到可视化的全流程优化。平台不仅提高了科研效率，还为用户提供了丰富的应用场景和解决方案，推动了AI技术在科研领域的普及和发展。测试结果显示，不同模型在不同任务中各有优势，用户可根据具体需求选择合适的模型组合，以达到最佳效果。

1、Abstract写作常用句型及句式 2、Discussion写作常用句型及句式 3、Introduction写作常用句型及句式 4、Results写作常用句型及句式 5、SCI写作中用来表示目标目的的句型 6、医学论文写作时关键词、标题的写法 7、用来描述Table和Figure的句型

SCI写作高大上句型1000例+SCI写作常用句型200例

中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录(CCF目录）

共22章：机器学习和统计学习、感知机和统计学习方法总结、K-J近邻算法、贝叶斯分类器、决策树、Logistic回归、SVM及核函数、adaboost、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场、无监督学习概论、聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡洛法、潜在迪利克雷分布、PageRank算法、无监督学习方法总结

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课程地址：https://www.coursera.org/course/ml 本课程广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别。主题包括：（一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。（二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。（三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。 本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（Web 搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。本课程需要 10 周共 18 节课，相对以前的机器学习视频，这个视频更加清晰，而且每课都有 ppt 课件，推荐学习。

可以作为VFP初学者的示例程序

快速入门JAVA，人民邮电出版社