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7月8日，川金诺发布2025年半年度业绩预告显示，在报告期内，公司预计实现营业收入16.5亿元至18.5亿元，同比增长21.02%至35.69%；归属于上市公司股东的净利润预计为1.68亿元至1.88亿元，同比增长幅度在152.25%至182.28%之间。同时，报告中指出，扣除非常规性损益后，归母净利润预计达到1.57亿元至1.77亿元，相比去年同期增长约9724.3万元，同比增长率预计在162.62%至196.07%区间内。关于上半年业绩变动的原因，公司在公告中解释称：今年上半年，受益于市场需求持续回暖
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7月29日，小米汽车科技有限公司公开了一项名为“通勤提醒方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品”的新专利。根据天眼查披露的信息，该专利于2025年4月27日提交申请，现已正式进入公布阶段。此举标志着小米汽车在智能出行技术领域的持续深耕，致力于通过智能化手段优化用户的日常通勤体验。小米汽车据专利摘要描述，该技术基于预设的通勤提醒规则，整合通勤起点、终点、计划出发与到达时间等关键信息，实时监测并分析目标路线的交通状况，进而向用户推送分层级的提醒服务。系统会根据不同路况匹配相应的提示内容，使用户能够更清晰地掌
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掌握通灵义码的高级功能需学习自定义命令、脚本编写及与其他软件集成。1)学习编写自定义命令，需熟悉语法和逻辑结构。2)编写简单脚本，定制工具。3)了解与其他软件集成，提升工作效率。
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北京时间7月10日，在比原定时间延迟一个小时之后，埃隆·马斯克正式发布了其xAI团队研发的全新大型语言模型——Grok4。然而，这场备受关注的发布会却伴随着一系列负面消息。就在活动开始前不久，xAI的首席科学家IgorBabuschkin意外宣布离职，再加上此前Grok旧版本因生成种族主义内容而引发的巨大争议，使得公众对xAI未来的发展充满疑虑。马斯克对Grok4寄予厚望，他将其形容为“智能大爆炸”时代的开端，并表示团队甚至“已经找不到新的测试题来挑战它”。根据官方介绍，Grok4的目标是与Ope
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DeepSeek处理地理信息主要通过自然语言理解和智能文本生成辅助GIS工作。一、其原理是利用大语言模型解析非结构化数据、编写脚本、结合RAG技术实现知识检索，如提取土地利用报告关键信息并分类汇总。二、应用场景包括智能数据处理、地图制图辅助、空间查询解释及知识管理系统，如黑龙江测绘局部署DeepSeek构建问答平台。三、上手准备需具备GIS基础、准备地理数据、搭建本地化环境、接入API或编写脚本，可从自动标注等简单任务开始实践。
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使用豆包AI撰写创投BP大纲的核心答案是：将其作为高效初稿生成器和结构梳理工具，而非替代战略思考；2.具体操作需先输入详细背景（项目名称、行业赛道、融资阶段、投资人类型、关键要素、语言风格），如明确指令可得结构化大纲；3.后续通过对话式迭代优化各部分内容，补充细节、数据来源或强化技术壁垒等个性化信息；4.优势在于提升效率、提供完整检查清单、克服写作障碍、启发新思路；5.局限在于缺乏深度洞察与独家数据、内容易模板化、存在数据“幻觉”，应对策略为人工注入灵魂、核查数据、强化差异化、规避敏感信息；6.最终转化需
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7月9日，海马汽车发布2025年H1业绩预告称，上半年预计营收2,767万元，同比下降36.02%；预计归属于上市公司股东的净利润为639万元，比上年同期下降40.45%；预计归属于上市公司股东的净资产为72,863万元，比上年同期增长0.88%。公司持续专注汽车主营业务，正充分利用现有资源和条件，推陈出新、坚持转型，探索符合自身特点的发展路径。同时，公司也在积极寻求外部合作机会，如有相关进展将按规定及时披露信息。目前，公司首款面向B端市场的新能源汽车产品已成功进入产品公告目录，获得量产上市所需的前置许可
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1.构建高质量知识库；2.定义输出目标；3.精细化提示词工程；4.人工审核修正；5.集成与反馈优化。夸克AI大模型在企业知识输出和培训资料创建中的核心价值在于通过智能化方式聚合、理解并重构企业内部的“沉睡知识”，使其结构化、易于消化，从而提升知识管理与传播效率。要实现这一价值，需遵循五个关键步骤：首先，构建包含规章制度、技术手册、项目报告等在内的高质量知识库，并进行清洗和结构化处理，确保数据准确有效；其次，明确输出目标，如新员工入职指南、技术文档或销售手册，不同目标决定不同的提示词策略；第三，进行精细化提
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要优化Claude在医疗问答中的应用，关键在于结构化接入权威医学知识库、提升理解能力与设计风险提醒机制。1.通过将UpToDate、MedlinePlus等资料结构化接入并以向量数据库形式在推理阶段提供上下文，增强回答的准确性和专业性；2.结合医学数据集微调模型，并设计专用prompt模板，提高对术语和临床场景的理解力及输出条理性；3.引入多轮交互确认用户信息，自动生成风险提示语，引导严重情况就医，从而降低误判风险并提升系统安全性。
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使用通义千问进行AI写作和配图工具生成图文内容的步骤如下：1.给出具体主题或关键词并明确写作风格，要求分段落、加小标题；2.使用通义万相为每段文字配上贴合内容的图片，保持风格和尺寸统一；3.用Markdown或Word整理图文，标题、正文、图片依次排列，添加说明和总结句，注意节奏感。整个流程注重细节，配合写作与配图，能显著提升图文制作效率。
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豆包可通过梳理色彩需求、整理配色方案、优化提示词表达三步辅助AI绘画。首先用豆包明确画面风格方向，生成关键词列表减少试错；其次借助其整理主题配色方案，提升色彩准确性与统一性；最后利用其润色提示词，增强AI对画面描述的理解精准度，从而整体提升绘画美感。
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GeminiAPI密钥泄露的主要原因包括代码提交到公共仓库、客户端代码暴露、日志文件泄露、钓鱼攻击、权限管理不当等。要避免泄露，应使用环境变量或密钥管理工具存储密钥、后端调用API、日志脱敏处理、提高安全意识、限制密钥权限。安全存储方式包括环境变量、密钥管理工具、加密配置文件、HSM硬件模块。监控方法有查看API控制台指标、分析日志、使用SIEM系统、编写自定义监控脚本、设置提醒。密钥轮换最佳实践包括制定策略、自动化轮换、平滑过渡、记录历史、进行测试。密钥泄露后应立即撤销旧密钥、生成新密钥、检查API使用
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PerplexityAI在学术资料查询中具备一定辅助价值，但需结合具体需求使用。其支持实时信息搜索、跨平台整合开放资源、自动引用来源及中英文混合检索，适合快速获取背景信息或初步文献线索；然而它无法替代专业数据库，在处理复杂问题时可能出现信息不完整或逻辑跳跃的情况。使用建议包括：核对原始资料、谨慎采纳非权威来源、通过多次提问细化结果。适合用于前期调研、综述撰写或寻找研究方向，但最终判断仍需依赖专业知识。
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多模态AI在遥感中的应用是指结合图像、文本、气象等多源数据进行综合分析，例如灾害监测中融合卫星图、天气数据和现场报告。其处理步骤包括：1.数据预处理确保输入质量；2.特征提取分别解析图像与文本；3.跨模态融合实现联合建模；4.决策输出用于土地分类、估产等。实际挑战包括数据获取难、模态不对齐、计算资源大及标注成本高。选择方案时需明确目标、确定可用数据、灵活选模、关注可解释性，从而构建高效稳定的多模态AI系统。
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要实现AI模型材料选择工具与豆包的有效协作，核心在于构建标准化的数据交换协议和智能化的交互逻辑。首先，AI工具需提供稳定API接口，接收用户需求参数并返回结构化材料推荐结果；其次，豆包需具备意图识别能力，将自然语言转化为API参数，并解析结果以用户友好的方式呈现；此外，还需建立错误处理机制，提升系统鲁棒性；最后，通过定义“中间数据契约”实现数据格式的翻译与标准化，确保双方理解一致；在交互设计上，豆包应优化Prompt策略，增强对话引导与结果展示能力；集成过程中可能面临数据同步、API稳定性、复杂查询映射等
