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附加GPT3模型约束的网络RTK模糊度快速固定方法
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作者 束远明 魏振威 +2 位作者 方荣新 乔璐璐 丁咚 《导航定位学报》 北大核心 2026年第1期71-83,共13页
针对网络实时动态定位(RTK)基准站间模糊度难以快速准确固定,限制了其在形变监测中进一步应用的问题,提出一种附加全球气压温度三代(GPT3)模型约束的模糊度固定方法:利用GPT3模型提供的高精度对流层延迟信息约束参数估计过程,以提高基... 针对网络实时动态定位(RTK)基准站间模糊度难以快速准确固定,限制了其在形变监测中进一步应用的问题,提出一种附加全球气压温度三代(GPT3)模型约束的模糊度固定方法:利用GPT3模型提供的高精度对流层延迟信息约束参数估计过程,以提高基准站间模糊度固定的效率;然后利用自研的网络RTK服务端软件及中国香港连续运行参考站(CORS)数据评估所提模糊度固定方法及监测站定位性能。结果表明:所提方法能够有效提高对流层延迟与L1模糊度参数的估计精度与收敛效率,L1模糊度首次固定时间平均为2 min,固定率平均为88.4%,与传统方法相比可分别提升65.0%和7.6%;监测站定位精度随静态解算时长的增加而提高,15 min时定位精度达厘米级,且2 h时水平方向精度达毫米级,垂直方向精度优于3 cm,能够满足高精度的形变监测应用需求。 展开更多
关键词 网络实时动态定位(RTK) 模糊度固定 全球气压温度三代(gpt3)模型 对流层延迟 形变监测
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深度学习在恶意软件检测中的应用:GPT-4、BERT与CNN-LSTM的集成框架
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作者 钱丽萍 黄楠楠 +2 位作者 丛林 崔雨婷 陈艳鹏 《科学技术与工程》 北大核心 2026年第6期2502-2513,共12页
随着恶意软件的快速增长和复杂化,传统的恶意软件检测方法已难以满足当前的安全需求。提出了一种基于深度学习的集成框架,该框架结合了GPT-4、BERT和CNN-LSTM,以提高恶意软件检测的准确性和效率。首先,利用GPT-4生成解释性文本,为恶意... 随着恶意软件的快速增长和复杂化,传统的恶意软件检测方法已难以满足当前的安全需求。提出了一种基于深度学习的集成框架,该框架结合了GPT-4、BERT和CNN-LSTM,以提高恶意软件检测的准确性和效率。首先,利用GPT-4生成解释性文本,为恶意软件的API调用提供上下文信息,增强了模型对未知或变异恶意软件的识别能力。接着,通过BERT模型对这些解释性文本进行编码,提取深层次的语义特征。最后,采用CNN-LSTM网络作为下游分类器,以处理序列数据并捕捉时间依赖性。在mal-api-2019数据集上的测试显示,该方法实现了准确率97.53%,精确率96.80%,召回率97.50%,F_(1)分数97.15%的优异性能,显著优于现有最先进技术。为了验证模型的泛化能力,在VirusShare数据集上做了实验,结果也优于现有技术。本文方法通过创新的深度学习集成框架,有效地提高了恶意软件的检测率,为网络安全领域提供了一种高效的技术解决方案。 展开更多
关键词 恶意软件检测 动态分析 深度学习 gpt-4 CNN-LSTM分类器
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大语言模型(GPT-4)简化肺癌影像学报告提高医患沟通效率的研究
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作者 杨雄雯 黄建 《中国胸心血管外科临床杂志》 北大核心 2026年第2期231-240,共10页
目的探讨GPT-4简化肺癌影像学报告以提升患者理解与医患沟通效率的效果。方法收集2024年9—12月来自两家医院的362例非小细胞肺癌原始影像学报告(original radiology reports,ORRs),利用GPT-4生成解释性影像学报告(interpretive radiolo... 目的探讨GPT-4简化肺癌影像学报告以提升患者理解与医患沟通效率的效果。方法收集2024年9—12月来自两家医院的362例非小细胞肺癌原始影像学报告(original radiology reports,ORRs),利用GPT-4生成解释性影像学报告(interpretive radiology reports,IRRs),并比较ORRs与IRRs在专家一致性评分及志愿者阅读时间、理解评分和模拟医患沟通时间方面的差异。结果ORRs平均字数(459.83±55.76)字,IRRs为(625.42±41.59)字,两者长度差异有统计学意义(P<0.001);专家一致性评分在图像解读准确性、报告细节完整性、解释深度与洞察性以及实用性与可操作性等维度的差异均无统计学意义(P>0.05)。与阅读ORRs相比,志愿者(模拟患者)阅读IRRs速度更快[(346.88±29.15)s vs.(409.01±102.40)s],理解评分更高[(7.83±1.04)分vs.(5.53±0.94)分],医患沟通时间更短[(317.31±57.81)s vs.(714.20±56.67)s],差异均具有统计学意义(均P<0.001)。结论GPT-4生成的IRRs在保证医学专业意义准确性的同时,能够显著提升患者对肺癌影像学报告的理解水平,并缩短阅读和医患沟通时间,为优化影像学报告与提升医疗服务质量提供新思路。 展开更多
关键词 gpt-4 大语言模型 肺癌 影像学报告 医患沟通 患者教育 可读性 人工智能辅助诊断
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大语言模型能否胜任学校教学?——GPT-4对教师岗位技能的覆盖潜力与异质性特征分析
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作者 王思宇 陈恺哲 +1 位作者 刘进 吕文晶 《远程教育杂志》 北大核心 2026年第1期31-41,50,共12页
大语言模型(LLMs)能否胜任学校教学,是推进教育智能化进程中亟须解决的现实问题。研究以大语言模型对教师岗位技能的覆盖潜力为切入点,从GPT-4参加全美各级各类学校测验表现,锁定其在学校教学领域能够胜任的知识技能,再将这些技能投射... 大语言模型(LLMs)能否胜任学校教学,是推进教育智能化进程中亟须解决的现实问题。研究以大语言模型对教师岗位技能的覆盖潜力为切入点,从GPT-4参加全美各级各类学校测验表现,锁定其在学校教学领域能够胜任的知识技能,再将这些技能投射到依托美国招聘大数据构建的全样本教师岗位技能词域中,来评估其教学能力潜力。研究发现,被定义为GPT-4优胜的技能,对教师岗位技能词域的总体覆盖率达到25.2%,且被覆盖技能集中呈现为可编码性较强的任务;反之,难以被GPT-4胜任的技能则表现出明显的弱可编码特征。进一步回归分析显示技能覆盖潜力的差异化分野:其一,在学科维度,STEM学科教师的岗位技能更易被GPT-4覆盖,但STEM与非STEM教师的技能覆盖率差距正在缩小;其二,在学段维度,学段越高,教师岗位技能越易被GPT-4覆盖,各学段的覆盖率由高到低依次为大学(含研究生)、高中、初中和小学、学前或幼儿;其三,在任务类型维度,广博通用型即对技能数量要求越多的岗位,越易被GPT-4覆盖,而越是精深专长型即对技能掌握程度要求越高的岗位越难被覆盖。综上,大语言模型对教师岗位技能的总体覆盖潜力揭示出以可编码性为动态界限的未来教育技能光谱,其在精深型任务与复杂育人实践上的能力盲区,明确了未来教师专业化发展进路,而大语言模型覆盖教育技能的时序特征,亦为重新审视及调整学校教育节律提供技术可能性。 展开更多
关键词 大语言模型 gpt-4 美国招聘大数据 技能覆盖 人机协同 智能教学 教师专业发展
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探究基于Transformer架构的GPT的发展现状
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作者 于丰泽 《消费电子》 2026年第1期11-13,共3页
随着自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术的发展,生成式预训练Transformer(Generative Pre-trained Transformer,GPT)成为推动人工智能(Artificial Intelligence,AI)发展的关键。文章旨在系统分析GPT的发展过程。GPT的... 随着自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术的发展,生成式预训练Transformer(Generative Pre-trained Transformer,GPT)成为推动人工智能(Artificial Intelligence,AI)发展的关键。文章旨在系统分析GPT的发展过程。GPT的算法核心基于Transformer架构,该架构采用分布式学习的多头注意力机制,利用残差连接归一化处理,有效提升模型表征能力。此外,Transformer技术在创作、医疗、教育、商业等多个领域显示出了重要的应用价值。然而,GPT仍存在幻觉问题、算力需求增加、隐私伦理等问题。未来,可以通过提高训练数据的质量、引入多维并行计算等措施进行改进。文章可以为GPT的进一步发展提供理论支撑。 展开更多
关键词 gpt 人工智能 模型
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生成式图书馆GPT-Lib:大模型时代智慧图书馆新范式 被引量:3
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作者 刘柏嵩 豆洪青 《高校图书馆工作》 2025年第1期45-52,共8页
以生成式人工智能(如ChatGPT、DeepSeek)为代表的大模型技术正推动智慧图书馆从资源数字化向知识服务智能化的范式跃迁。研究聚焦“GPT-Lib”这一新型智慧图书馆架构,通过整合大模型技术与图书馆业务场景,提出其核心特征为全域数据感知... 以生成式人工智能(如ChatGPT、DeepSeek)为代表的大模型技术正推动智慧图书馆从资源数字化向知识服务智能化的范式跃迁。研究聚焦“GPT-Lib”这一新型智慧图书馆架构,通过整合大模型技术与图书馆业务场景,提出其核心特征为全域数据感知、多模态交互及服务无感化等,并系统构建“业务数据化—数据治理—数据向量化—数据增值—服务场景化”的实现路径。研究发现,GPT-Lib通过人机协同模式重构图书馆生态,但需应对数据伦理治理和馆员角色转型等技术与社会层面的双重挑战。本文为图书馆数智化转型提供理论框架与实践参考,亦为AI驱动的知识服务研究开辟新视角。 展开更多
关键词 智慧图书馆 人工智能 gpt-Lib Chatgpt DeepSeek 数智赋能
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基于GPT模型的医疗知识图谱构建方法 被引量:1
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作者 宋海涛 陈达 +2 位作者 高军礼 宋俊 钟慧 《信阳师范大学学报(自然科学版)》 2025年第3期289-296,共8页
提出一种基于GPT模型构建知识图谱的方法,以电子病历为语料文本,通过提示设计引导GPT模型实现结构设计、知识提取、关系限定以及格式转换等目标,从而对应完成知识图谱构建过程中的本体构建、知识处理以及知识填充等任务,并最终将结果整... 提出一种基于GPT模型构建知识图谱的方法,以电子病历为语料文本,通过提示设计引导GPT模型实现结构设计、知识提取、关系限定以及格式转换等目标,从而对应完成知识图谱构建过程中的本体构建、知识处理以及知识填充等任务,并最终将结果整合为医疗流程知识图谱。结果表明:(1)提示能引导GPT理解任务内涵并自动构建本体模型,但本体在准确性和一致性上存在不足;(2)GPT在命名体识别任务中获得0.847的F1值,与当前主流深度学习模型性能相近;(3)GPT在同义词识别、缩写词替换和隐藏关系推理中具备优势。此外,探讨了该方法与传统知识图谱构建方法的工作效率,为大语言模型背景下知识图谱的构建工作提供了有益探索。 展开更多
关键词 智慧医疗 知识图谱构建 gpt模型 提示工程
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恢复GPT分区的研究与实现 被引量:1
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作者 陈培德 吴建平 《计算机技术与发展》 2021年第7期81-86,共6页
GPT分区是目前硬盘普遍使用的一种分区形式,克服了MBR对分区管理不能超过2.2 TB的缺点。但是由于用户误操作、计算机病毒破坏、突然掉电等因素的影响,使得GPT分区被破坏的情况时有发生,从而导致存储在硬盘中的数据丢失。针对这一情况,... GPT分区是目前硬盘普遍使用的一种分区形式,克服了MBR对分区管理不能超过2.2 TB的缺点。但是由于用户误操作、计算机病毒破坏、突然掉电等因素的影响,使得GPT分区被破坏的情况时有发生,从而导致存储在硬盘中的数据丢失。针对这一情况,该文以Windows 7为平台,WinHex15.08为分析工具,虚拟硬盘为实验对象,提出了重建GPT分区的基本思路、方法与步骤,以解决GPT分区被破坏后难以恢复的技术问题。通过保护MBR模板恢复保护MBR,通过GPT分区表模板来恢复GPT分区表及GPT分区表备份;通过GPT头模板恢复GPT头;通过GPT头备份模板恢复GPT头备份。实验结果表明:当GPT分区被破坏后,计算GPT头、GPT头备份和GPT分区表中的相关参数,通过GPT模板并修改GPT头、GPT分区表和GPT头备份中的相关参数便可成功恢复GPT分区,从而完整恢复各逻辑盘中的全部数据。 展开更多
关键词 gpt分区 保护MBR gpt gpt分区表 gpt分区区域 CRC32校验
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生成式AI大模型的风险问题与规制进路:以GPT-4为例 被引量:9
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作者 王晓丽 严驰 《北京航空航天大学学报(社会科学版)》 2025年第2期17-27,共11页
生成式人工智能的发展为人类社会带来了深层次和颠覆性的挑战。GPT-4在技术更新的同时也引发了底层算法、训练数据、知识产权方面的风险。在底层算法上,尽管GPT-4中潜藏着算法歧视的风险,但算法公开殊无必要,应借鉴类脑研究思路,推动GP... 生成式人工智能的发展为人类社会带来了深层次和颠覆性的挑战。GPT-4在技术更新的同时也引发了底层算法、训练数据、知识产权方面的风险。在底层算法上,尽管GPT-4中潜藏着算法歧视的风险,但算法公开殊无必要,应借鉴类脑研究思路,推动GPT-4走向通用人工智能;在训练数据上,GPT-4背后的海量数据存在较大的合规风险,应设立数据销毁制度,维护意识形态安全,探索中国特色发展方案;在知识产权上,GPT-4带来了一系列侵权风险,引发了生成物的作品属性认定争议,但尚无法构成对人类的作者主体资格的挑战。为更好地应对生成式人工智能大模型技术发展风险,应及时制定合适的规制方案,在元规制理论下,借鉴欧盟《数字服务法》中的制度设计,结合已有算法治理实践,寻求数字时代的自主创新,助力人工智能产业安全发展。 展开更多
关键词 人工智能 gpt-4 大模型 算法歧视 数据安全 知识产权
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基于GPT-4语言模型分析“互联网+护理服务”现状及发展趋势 被引量:1
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作者 郭小妹 邹文娟 +2 位作者 王芹 詹玲 董丽娟 《循证护理》 2025年第4期767-770,共4页
目的:基于GPT-4语言模型分析我国当前“互联网+护理服务”的现状及发展趋势。方法:基于GPT-4语言模型拟定“互联网+护理服务”现状及发展趋势调查问卷,于2023年7月—9月选取护理专业具有副高级及以上职称的18名专家进行2轮德尔菲专家函... 目的:基于GPT-4语言模型分析我国当前“互联网+护理服务”的现状及发展趋势。方法:基于GPT-4语言模型拟定“互联网+护理服务”现状及发展趋势调查问卷,于2023年7月—9月选取护理专业具有副高级及以上职称的18名专家进行2轮德尔菲专家函询,进而分析我国“互联网+护理服务”的现状及发展趋势。结果:2轮专家函询的问卷回收有效率分别为78%和100%;第2轮专家函询的专家权威系数为0.883,表明专家意见协调性较好。最终得出目前我国“互联网+护理服务”的服务项目包括慢性病护理、康复护理、专科护理、健康教育、安宁疗护5个方面,具有便捷、可定制、信息化、资源共享的优点,但也面临护患安全、供需不平衡、服务事故分责、经济需求差异等方面的困难,且存在技术、专业、角色、支持4个方面的阻碍因素。未来应从国家政策支持、增加市场需求、技术创新、加强行业竞争等方面进行改进。结论:目前,虽然我国“互联网+护理服务”仍面临一些问题,但已初见成效,未来应继续进行更深入且广泛的发展。 展开更多
关键词 延续性护理 “互联网+护理服务” 德尔菲法 gpt-4语言模型 护理
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医学GPT研发应用之吾见 被引量:3
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作者 白春学 《元宇宙医学》 2025年第1期6-14,共9页
在应对医学GPT技术开发过程中的重重挑战与固有限制时,笔者建议采取全面且深入的革新策略,这要求从数据获取到系统运维的每一个环节都进行精细化重塑。数据的收集不再仅仅是量的积累,而是质的飞跃,意味着要从海量的医疗信息中精挑细选,... 在应对医学GPT技术开发过程中的重重挑战与固有限制时,笔者建议采取全面且深入的革新策略,这要求从数据获取到系统运维的每一个环节都进行精细化重塑。数据的收集不再仅仅是量的积累,而是质的飞跃,意味着要从海量的医疗信息中精挑细选,确保每一份数据都具备高度代表性、准确性和可用性。这一过程不仅需要先进的技术手段支持,更需医学专家的深度参与,以实现数据的精准筛选与价值挖掘。在基座模型的选择上,应摒弃传统的简单问答框架,转而探索构建专家数字人分身的可能性。这样的转变能够让患者仿佛直接面对经验丰富的医生,获得更加个性化、专业化的医疗咨询服务,极大地提升了交互体验与信任度。同时,为了确保医疗信息的安全与准确性,建议应用基于AI的智能质量控制机制来替代过往的盲目依赖,通过算法自动审核与人工复核相结合的方式,严把质量关。此外,模型的训练评估与优化也应更加注重实践经验的融合。在循证医学的基础上,倡导将大医的临床智慧与经验融入模型之中,使医学GPT技术不仅能够依据最新的科研成果,还能结合临床实际,为患者提供更为精准、个体化的诊疗建议。简言之,要实现从数据清洗到精选、从简单咨询到专家分身、从盲目信任到质控把关、从单纯循证到结合大医经验的四大转变。 展开更多
关键词 人工智能 生成型预训练变换模型 医学gpt 自然语言处理 公开证据
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基于感性工学增强的GPT模型在分布式定制化制造方案中的研究 被引量:1
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作者 李志 刘峻江 肖锦葵 《工业工程》 2025年第3期16-27,共12页
针对消费者个性化需求得不到满足,传统制造业对用户自然语言表达分析不到位,以及商家不能准确把握反馈的产业环境等问题,提出一种基于感性工学增强的GPT模型(简称“感性工学GPT”),并基于感性工学GPT进一步提出分布式定制化制造方案。... 针对消费者个性化需求得不到满足,传统制造业对用户自然语言表达分析不到位,以及商家不能准确把握反馈的产业环境等问题,提出一种基于感性工学增强的GPT模型(简称“感性工学GPT”),并基于感性工学GPT进一步提出分布式定制化制造方案。该方案通过研究、微调、训练GPT语言模型,并结合基于感性工学的文字情感挖掘方法,探讨感性词汇的情感量化,根据用户的个性化需求生成定制产品。同时将个性化产品数字原型上传至区块链,通过区块链技术保护用户知识产权和敏感信息。针对分布式制造环境中缺少透明管理机制、设备差异大、用户需求多等问题,提出一种基于多属性逆拍卖和区块链的任务分配及定价机制。最后建立基于感性工学GPT的区块链分布式3D制造管理平台,通过与其他分配方法对比,验证提出的任务分配策略在分布式制造环境中的可行性,证明了基于感性工学GPT驱动的分布式定制化制造方案能有效地在分布式环境中实现用户的个性化需求。 展开更多
关键词 生成式预训练变换器(gpt)语言模型 感性工学 区块链 数字资产 分布式制造 逆拍卖
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基于GPT-4的专利权利要求书自动生成及其评估研究
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作者 李军华 袁倩 +1 位作者 燕翔 吕长红 《科技情报研究》 2025年第1期95-108,共14页
[目的/意义]本研究旨在利用GPT-4模型自动生成权利要求书,降低研发人员的撰写难度,提升专利审查的工作效率和质量。[方法/过程]文章构建了适合自动生成权利要求书的Prompt,并实施了Zero-Shot、Exact-Drafting、Stepwise-Claim和Exact-St... [目的/意义]本研究旨在利用GPT-4模型自动生成权利要求书,降低研发人员的撰写难度,提升专利审查的工作效率和质量。[方法/过程]文章构建了适合自动生成权利要求书的Prompt,并实施了Zero-Shot、Exact-Drafting、Stepwise-Claim和Exact-Step Claim 4种提示策略。将专利说明书和技术交底书输入GPT-4模型,使用Prompt指导其输出,实现权利要求书的自动化生成。同时,使用ROUGE和BERTScore评估指标来评价文本质量,并从权利要求数量、文本长度、高频词、关键词和常用搭配等多个维度,分析生成文本与参考文本的异同。最后,请专家分别从清晰度、一致性、相关性、专业性和完整性5个方面,评估生成的权利要求书的质量。[结果/结论]实证研究结果显示,Exact-Step Claim提示策略能显著提升权利要求书的生成质量。此外,基于专利说明书生成的权利要求书,在权利要求数量和文本长度上与参考文本更为匹配,表明GPT-4模型在自然语言理解和生成领域的应用效果与输入文本质量密切相关。本研究提供了一种高效智能的辅助方法,有助于推动专利文本撰写和审查领域的发展,同时也存在挑战,需要进一步提升模型在理解复杂技术术语和遵循专利法规范中的精确度,并探索如何优化模型对权利要求数量和文本长度的判断能力。 展开更多
关键词 权利要求书 机器阅读理解 gpt-4 提示词 专利
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大语言模型和专病GPT赋能OSA咨询和管理的临床应用效果对比研究方案
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作者 陆俊羽 蔡沁怡 白春学 《元宇宙医学》 2025年第3期25-30,共6页
本研究方案旨在对比大语言模型(如DeepSeek GPT)与专病GPT(如BAIMGPT)在阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)咨询和管理中的临床应用效果。采用多中心真实世界研究设计,纳入1000例OSA患者或高风险人群,通过用户横向评价和第三方专家审核,评估两种... 本研究方案旨在对比大语言模型(如DeepSeek GPT)与专病GPT(如BAIMGPT)在阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)咨询和管理中的临床应用效果。采用多中心真实世界研究设计,纳入1000例OSA患者或高风险人群,通过用户横向评价和第三方专家审核,评估两种模型在便捷性、亲切感、安全感、问题理解准确性、回答准确性、语音交互、视觉赋能及需求程度等方面的表现。研究重点关注两种模型在OSA筛查、诊断准确性和个性化防治中的作用,并探讨其在提升患者教育、医生培训和基层医疗覆盖方面的潜力。研究结果将为人工智能技术在OSA诊疗中的优化应用提供实证依据,推动精准医疗和健康管理的发展。 展开更多
关键词 阻塞性睡眠呼吸暂停 BAIMgpt DeepSeek gpt
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基于小型GPT创设的图书馆学科服务研究——以社会学学科拟剧理论为例
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作者 邱源 王玲 《图书馆学刊》 2025年第12期81-87,共7页
探讨拟剧技术与类GPT模型相融合的技术路线及实现该路线的操作方法。通过分析拟剧理论的核心技术,结合类GPT的技术架构,详细阐述了如何通过算法底座的选择、LangChain框架系统的引入、专业语料投喂、拟剧技术与LangChain的交互操作、预... 探讨拟剧技术与类GPT模型相融合的技术路线及实现该路线的操作方法。通过分析拟剧理论的核心技术,结合类GPT的技术架构,详细阐述了如何通过算法底座的选择、LangChain框架系统的引入、专业语料投喂、拟剧技术与LangChain的交互操作、预训练和微调以及评估校准等技术,提升大语言模型的共情与交流能力。随着新技术和新模式的不断发展,拟剧类GPT应用场景将发生极大的变化,呈现出无限延伸的趋势。 展开更多
关键词 拟剧理论 gpt模型 LangChai问答系统 学科服务
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大语言模型GPT在医疗文本中的应用综述 被引量:5
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作者 田崇腾 刘静 +1 位作者 王晓燕 李明 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第8期2043-2056,共14页
医疗文本是医学知识记录与传递的重要载体,但随着医疗数据的迅猛增长,传统的人工处理方式已难以满足日益增长的效率与准确性需求。近年来,以GPT为代表的大语言模型在自然语言处理领域取得突破,具备强大的语言理解与生成能力,为高效处理... 医疗文本是医学知识记录与传递的重要载体,但随着医疗数据的迅猛增长,传统的人工处理方式已难以满足日益增长的效率与准确性需求。近年来,以GPT为代表的大语言模型在自然语言处理领域取得突破,具备强大的语言理解与生成能力,为高效处理医疗文本提供了新思路。介绍了大语言模型GPT的核心技术原理,并重点分析其在医疗数据处理、辅助医患沟通、医学教育支持、疾病预防管理以及多模态综合应用等五大领域中的实际应用;系统总结了大语言模型GPT在医疗文本处理方面所展现出的信息整合效率高、医学知识储备丰富等方面的优势;深入探讨了其在实际应用中暴露的问题,并给出了具有可行性的解决思路与技术优化方向;结合当前技术发展趋势,展望了大语言模型在医疗领域的未来应用前景。 展开更多
关键词 大语言模型 医疗文本 gpt 自然语言处理
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“物理化学”课程教学中ChatGPT创新应用实践探究
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作者 张恩仁 《化工时刊》 2025年第2期104-107,共4页
探讨了Chat GPT在“物理化学”课程教学中的创新应用与实践效果。Chat GPT强大的语言交互能力和大数据分析能力,可实现“物理化学”课堂教学由单向输出向交流互动模式的转变,增强课堂实效。Chat GPT可根据学生的学习进度和能力提供个性... 探讨了Chat GPT在“物理化学”课程教学中的创新应用与实践效果。Chat GPT强大的语言交互能力和大数据分析能力,可实现“物理化学”课堂教学由单向输出向交流互动模式的转变,增强课堂实效。Chat GPT可根据学生的学习进度和能力提供个性化辅导,优化学习进程,增强学生自主学习能力。Chat GPT通过设计启发性讨论主题,引导学生探索“物理化学”知识与实际应用的关系,促进了学生创新思维的形成。实例展示了Chat GPT人机界面的友好性和多方面助力“物理化学”教学的强大功能。 展开更多
关键词 物理化学 Chat gpt 教学实践
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GPT-4在航天测运控系统运维管理中的应用
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作者 孟景涛 曹钟宝 赵艳昌 《无线互联科技》 2025年第19期98-101,106,共5页
航天测运控系统作为支撑航天器进出太空、在轨长期管理、空间服务等各类工作的关键设备,其可靠性、可用性和性能的完好性直接决定航天器支持任务能否圆满完成。运维管理是保障测运控系统发挥工作效能的关键工作,随着系统部署套量的快速... 航天测运控系统作为支撑航天器进出太空、在轨长期管理、空间服务等各类工作的关键设备,其可靠性、可用性和性能的完好性直接决定航天器支持任务能否圆满完成。运维管理是保障测运控系统发挥工作效能的关键工作,随着系统部署套量的快速增长、系统集成度的日益提高和功能的日益复杂,传统依赖人工管理方式越来越难以适用。为了适应井喷式增长在轨航天器的测运控需求,文章以大规模测运控系统高效运维管理需求为牵引,研究了现有测运控系统运维管理模式面临的挑战,基于GPT-4能力分析,重点研究了航天测运控系统运维管理的发展方向和须要解决的关键问题,为后续航天测运控系统运维管理研究提供理论参考。 展开更多
关键词 gpt-4 人工智能 航天器 大规模 测运控系统 运维管理
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“四学派”框架下GPT技术在中文论文同行评审中的应用与展望——以中文图情档论文评审GPTs为例
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作者 许舒婷 《情报探索》 2025年第2期84-93,共10页
[目的/意义]GPT技术为同行评审带来新的应用场景、模式融合和伦理难题。同行评审“四学派”框架为GPT技术在中文论文同行评审中的应用提供了设计思路、评估指标和改进方向。[方法/过程]以中文图情档论文评审GPTs为例,设计同行评审GPTs... [目的/意义]GPT技术为同行评审带来新的应用场景、模式融合和伦理难题。同行评审“四学派”框架为GPT技术在中文论文同行评审中的应用提供了设计思路、评估指标和改进方向。[方法/过程]以中文图情档论文评审GPTs为例,设计同行评审GPTs的通用流程,创建专业知识库,运用CO-STAR提示词框架,通过文本相似度分析、统计分析、重叠度指标、伦理对话测试等方法对评审效果展开实测。[结果/结论]GPTs生成的论文总结与原文摘要文本相似度高于80%,具有读懂学术论文的能力。GPTs能够稳定执行评审流程,其评奖等级具有参考价值,并能坚持学术伦理。尽管存在评分较高、评分受顺序影响、对齐程度不同等问题,其仍具有平衡“四学派”各目标的良好执行效果。 展开更多
关键词 四学派 同行评审 gpt技术 gpts
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“系统生活世界”视域下大模型时代的全球秩序——GPT的霸权秩序与DeepSeek的全球协商化构建 被引量:1
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作者 叶文杰 高奇琦 《河海大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第5期137-147,共11页
以GPT和DeepSeek为代表的AI大模型对全球秩序产生了深刻的影响。引入“系统生活世界”理论对大模型进行分析,可揭示闭源霸权与开源协商两种技术路径对全球秩序的不同建构逻辑,实现该理论从现代性批判到全球数字秩序解析的范式拓展。以GP... 以GPT和DeepSeek为代表的AI大模型对全球秩序产生了深刻的影响。引入“系统生活世界”理论对大模型进行分析,可揭示闭源霸权与开源协商两种技术路径对全球秩序的不同建构逻辑,实现该理论从现代性批判到全球数字秩序解析的范式拓展。以GPT为代表的闭源大模型不断加强以美国为中心的全球霸权,企图成为大模型时代的全球“数字系统”;而开源的DeepSeek则成为推动全球协商化构建的新兴技术力量,力图构建全球“数字生活世界”。GPT技术力图构建全球“数字系统”的技术霸权和文化霸权,并消解多元主体间的交往理性,其技术训练路径对数据积累和算力储备提出非常高的要求,形成了一条垄断式的大模型发展之路。同时,AI寡头企业通过GPT推动全球场域内的知识“单向涵化”,并促进知识帝国主义的再生产。以DeepSeek为代表的新兴技术则是一种变革性力量,能够推动大模型的全球“共有、共治与共享”发展,促进全球数字空间的知识“交互涵化”和协商化构建,在技术和文化“双重场域”构筑多主体间的交往理性,并构建全球“数字生活世界”。 展开更多
关键词 大模型时代 gpt DeepSeek 全球秩序 数字治理 系统 生活世界
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