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04:46 PM · Nov 15 ,2025
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上海拔俗網絡 - AI輔助病歷書寫系統：醫生的“AI速記員”與“智能質控員”

你有沒有想過，醫生一天中除了看病，做得最多的事情是什麼？ 答案是：寫病歷。從問診、查體到開處方，每一個環節都需要被詳細、規範地記錄下來。這項工作繁瑣、耗時，且極易出錯。一位醫生可能要花掉近一半的時間在文書工作上，這無疑擠佔了本該留給患者的寶貴時間。 “AI輔助病歷書寫系統”的出現，就是為了將醫生從這種“文書枷鎖”中解放出來。它不是一個簡單的語音輸入法，而是一位集“速記員”、“翻譯官”

自然語言生成 , NLP , 人工智能 , 自然語言理解 , 結構化

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IT劍客行 - 人工智能每日論文速遞[02.08]

基本信息 標題：RiskNet: interaction-aware risk forecasting for autonomous driving in long-tail scenarios 「RiskNet：長尾場景下自動駕駛的交互感知風險預測」 作者：Qichao Liu, Heye Huang, Shiyue Zhao, Lei

建模 , 自動駕駛 , 前端開發 , 結構化 , Javascript

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玫瑰互動GEO - 騰訊元寶AI搜索GEO優化技巧解析:它如何選擇信息併為你生成答案？

超過65%的用户使用大模型產品來提升工作與學習效率，而AI搜索已成為信息獲取的新入口。當用户轉向直接提問時，背後到底發生了什麼？ 當用户在騰訊元寶搜索“今年的黃金價格為什麼這麼高”時，它能在幾秒鐘內從多個維度進行深入剖析，給出全面而結構化的回答。 相比傳統搜索引擎需要在海量信息中篩選，AI引擎能夠理解用户意圖，直接提供答案。 目錄： 1.騰

GEO優化公司 , 數據 , 騰訊元寶GEO優化 , 搜索 , AI寫作 , aigc , 結構化

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mb61c46a7ab1eee - 多輪智能對話環境架構方案（可實戰）：從基礎模型到自我優化的對話智能體，數據飛輪的重要性

第 1 節：多輪對話系統的架構演進 智能多輪對話系統正在經歷一場深刻的架構變革。為了全面理解現代系統的設計理念，我們必須開始回顧其經典藍圖，並在此基礎上分析大型語言模型（LLM）所帶來的範式轉移。這一演進過程並非簡單的技術替代，而是一種能力的融合與重構，其中經典架構的諸多核心原則在新的範式下依然至關重要。 1.1 經典藍圖：模塊化對話系統的解構 傳統上，

對話系統 , 數據 , Css , 前端開發 , 結構化 , HTML

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玫瑰互動GEO - 360AI搜索的GEO優化的秘訣:如何讓智能引擎更懂你？

當今企業面臨一個全新的搜索挑戰：當用户在各類AI助手提問時，如何確保自家的品牌、產品信息能被準確、完整地呈現？今天，我們就來深入拆解360AI搜索背後的GEO優化邏輯，幫你掌握這個新流量入口的關鍵。 1. 360 GEO優化推理原理 許多朋友可能認為，AI搜索只是簡單地從互聯網抓取信息。這其實是個誤解。根據《AI搜索GEO優化白皮書》的觀點，像360這樣的智能

搜索 , 360 , GEO優化 , AI寫作 , aigc , 解決方案 , 結構化

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wx6466f25322644 - 幾百幾千篇文獻論文自動提取標籤和簡要 NVivo、Zotero 7、Kimi 和 DeepSeek** 對這些文獻進行系統管理和智能分析的完整方案

您提供的這些文章來自 《Journal of Marketing》2024 年各期，涵蓋營銷學多個前沿領域（如醫療健康營銷、AI 影響、消費者行為等）。以下是使用 NVivo、Zotero 7、Kimi 和 DeepSeek 對這些文獻進行系統管理和智能分析的完整方案 ： 1. 文獻收集與整理（Zotero 7） 步驟：

數據 , 生物信息 , rust , 後端開發 , 人工智能 , harmonyos , 結構化

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自由的瘋 - 《日誌與監控：打造可觀測的應用(十五)》

可觀測性是現代應用的核心能力，通過日誌（Logging）、指標（Metrics）和追蹤（Tracing）幫助開發者快速定位問題、優化性能。本文將重點介紹Serilog/NLog 集成、Application Insights 配置和結構化日誌實踐，幫助構建高效、可維護的日誌與監控體系。 1. Serilog/NLog 集成：結構化日誌框架 1.1 Serilo

yyds乾貨盤點 , c++ , 後端開發 , c , 結構化 , Json

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mob64ca1419e0cc - 提示詞（prompt）工程指南（一）：提示介紹_mb618b7a3518a5a的技術博客

效率的關鍵。想象一下：讓 LLM 生成的 JSON 直接被代碼解析，讓報告自動符合公司模板，讓客服回覆精準匹配品牌調性 —— 這些都得經過 Prompt Engineering 實現對輸出的精確控制。本文將環境拆解控制 LLM 輸出的核心技能，從格式約束到內容雕琢，再到風格塑造，幫你從 "能用" 升級到 "善用" 大模型。就是在大模型應用中，"得到答案"

字段 , 後端開發 , harmonyos , 結構化 , Json

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全棧技術開發者 - 為什麼樹模型在結構化數據上如此有效？為什麼樹模型在結構化數據上比神經網絡更有效？隨機森林的隨機性是如何降低模型方差的？

在機器學習中，人們常常驚歎於深度神經網絡在圖像、語音和自然文本領域的突破性表現。然而，當問題回到表格化的結構化數據時，一種看似“樸素”的模型類型——樹模型（Tree-based Model）——卻長期佔據主導位置。從工業設備故障診斷到電子商務推薦系統，樹模型的表現常常超過複雜的深度學習架構。為什麼這種層級劃分的模型能夠在結構化數據上展現出如此強大的效能？這不僅是一個關於模型選擇的

機器學習 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 神經網絡 , 人工智能 , 結構化

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Geo專家於磊老師 - 知識圖譜時代的內容重塑：Geo優化中“概念-屬性-實例”三元組的設計與實踐

概述：從SEO到GEO，內容生產的範式革命 如果説傳統SEO（搜索引擎優化）是圍繞關鍵詞和鏈接的“狩獵”遊戲，那麼在以大模型和知識圖譜為核心的AI搜索時代，我們正在經歷一場內容生產的範式革命，它被稱為GEO（生成式引擎優化）。這場革命的核心，不再是簡單地堆砌關鍵詞，而是如何讓你的內容被AI“理解”並“信任”，進而被主動引用和推薦。 在AI的認知世界裏，信息不再是扁平的

數字化轉型 , 三元組 , 搜索 , 結構化

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合合信息解決方案 - RAG 技術如何讓大模型更好地處理私有文檔？

2025 年 12 月，OpenAI 正式發佈 GPT-5.2 大模型，以 “職場效率革新” 為核心，推出三版本細分策略，在編程、長文檔分析、多模態處理等專業知識工作場景中實現顯著突破，進一步推動大模型在企業級場景的深度應用。而隨着大模型在科研輔助、金融建模、內部知識庫搭建等私有文檔處理場景的需求激增，RAG（檢索增強生成）技術作為解決大模型私有數據訪問、降低幻覺風險的關鍵方案，

機器學習 , 人工智能 , 文檔解析 , 文檔處理 , 結構化

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wx66ece9f42611c - AI時代流量新戰場：GEO生成式引擎優化，正在重構互聯網規則

打開手機，想找一家靠譜的育兒嫂，你是會打開百度搜索“北京育兒嫂推薦”，還是直接問豆包“我家寶寶6個月，需要有輔食製作經驗的育兒嫂，北京哪家機構靠譜？”？ 越來越多的人選擇後者。當AI大模型成為新的信息入口，傳統搜索引擎優化（SEO）的邏輯正在失效，一場圍繞生成式引擎優化（GEO）的新戰爭，已經悄然打響。 一、什麼是GEO？不止是SEO的“AI升級版” GEO（Generati

seo , GEO , aigc , bard , 生成式 , 結構化

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ghpsyn - 專欄▍數據智能的現在與未來

在當今數字經濟時代，數據早已從“副產品”變成了“核心生產資料”。企業的競爭力，不再單純取決於技術、品牌或資本，而是取決於對數據的理解、整合與使用能力。過去十年間，我們經歷了從數據倉庫（Data Warehouse）到數據湖（Data Lake），再到數據智能（Data Intelligence）的演進。每一次變革，都不僅是技術架構的更迭，更是數據思維的進

大數據 , data , 數據 , 數據結構 , 數據倉庫 , 結構化

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梁正雄的博客 - 6、python模塊與包-2

Python基礎常用模塊 本文系統整理 Python 基礎常用模塊，包含時間處理、隨機數生成、文件操作、系統交互、數據序列化、配置管理及安全哈希等核心功能，每個模塊均配備規範代碼示例與關鍵説明，便於學習與實際應用。 模塊大類 子模塊 / 核心功能 核心用途 關鍵特性 / 適用場景

運維 , 時間戳 , 結構化 , Python

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