过程控制系统是指DCS吗

目前暂时没有关于如何用一个摄像头记录卷子，并通过 AI 来识别做作业过程中的知识点理解偏差、给出改正措施并记录到错题本的相关内容。但从理论上讲，要实现这个目标，大致需要以下步骤： 首先，需要通过摄像头获取清晰的卷子图像。这可能需要合适的摄像头位置和光线条件，以确保图像质量。 其次，利用图像识别技术对卷子内容进行识别和分析。这需要训练有素的 AI 模型，能够准确识别题目、答案和书写内容。 然后，通过与预设的知识点和正确答案进行对比，判断知识点的理解偏差。 最后，根据偏差情况，利用相关的教育算法和知识储备，给出改正措施，并将相关内容记录到错题本中。 但要实现这一整套流程，还面临着许多技术挑战和实际操作的困难，例如图像识别的准确性、知识点的精准分析等。

在使用 AI 过程中，确保信息保密性可以从以下几个方面入手： 1. 数据处理环节：将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理，针对每个环节优化 AI 性能，同时便于发现和修正问题。 2. 提问方式：对于复杂问题，采用逐步深化和细化的方式提问。先提出宽泛问题，再根据回答进一步细化或深化。 3. 提供学习内容：为 AI 系统提供大量高质量的数据和示例，包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等，同时编写详细的流程和知识（knowhow）。 4. 利用专业术语引导：在 Prompt 中使用专业领域术语，如法律术语，引导 AI 回答方向，使其更精准地提供所需信息。 5. 验证与反馈：大模型的语料存在滞后性，使用 AI 回答后要进行交叉验证，确保信息准确性。同时结合自身专业知识进行引导，筛选和判断回答是否符合相关要求。 6. 数据隐私保护： 应通过内置保护措施防止滥用数据，用户对自身数据的使用有决定权。 设计选择应确保默认包含隐私保护，包括确保数据收集符合合理预期，只收集特定情境下严格必要的数据。 系统开发者应寻求用户许可并尊重其关于数据收集、使用、访问、转移和删除的决策，无法做到时应采用替代的隐私保护措施。 同意应仅在能适当和有意义给予的情况下用于证明数据收集的合理性，同意请求应简洁、易懂，并赋予用户对数据收集和使用情境的决定权。 对敏感领域（如健康、工作、教育、刑事司法和金融）的数据和推断应加强保护和限制，对青少年相关数据应优先保护。 应避免不受检查的监视，监视技术应受到加强监督，包括对其潜在危害的预部署评估和范围限制，以保护隐私和公民自由。 7. 政府监管： 要求最强大的 AI 系统开发者向美国政府分享安全测试结果和其他关键信息。 制定标准、工具和测试，以确保 AI 系统安全、可靠和值得信赖。 为防止利用 AI 制造危险生物材料，制定新的生物合成筛选标准。 建立检测 AI 生成内容和验证官方内容的标准和最佳实践，以保护美国人免受 AI 导致的欺诈和欺骗。

要通过程序代码调用 Coze 的 API，大致步骤如下： 1. 创建一个插件： 填入插件名和插件描述。 选择云侧插件作为创建方式。 选择 Python 作为 IDE 运行时。 点击【在 IDE 中创建工具】。 在创建工具面板里： 填入工具名称。 填入工具介绍。 2. API 接入相关操作： Glif 允许通过 API 调用平台上的应用，API 接入：https://docs.glif.app/api/gettingstarted 。 去创建一个新的 Token 并复制备用。 将自己发布的 glif 链接上的 id 复制备用。 3. 在 Coze 的 IDE 中： 引入依赖和编写 handler 方法。 代码中对应的数据字段在元数据 Tab 中设置： 填写入参字段和描述，对完整链接要写清楚。 填写出参字段。 左侧的依赖包添加【requests】。 填入测试数据运行，测试通过后即可发布。 4. 创建一个 Bot，挂载新创建的插件，在 Prompt 中做一些对入参的校验和约束。 5. 测试从 Coze 调用 Glif 功能跑通，发布 Coze。 另外，获取 Coze 的 accessToken 和 botid 时，需要了解以下内容： 1. OAuth 授权的范围控制： 个人空间：访问个人创建的 bot。 团队空间：可以跨账号授权，比如让其他团队成员访问你创建的 bot。 2. 跨账号授权流程： 用户 A 在用户 B 的团队空间创建了 bot。 用户 A 要使用这个 bot，需要： 先让空间所有者安装这个 OAuth 应用。 然后用户 A 才能获取授权码访问其在该团队空间创建的 bot。 3. OAuth 和 PAT的主要区别： OAuth token 有效期更短，安全性更高。 OAuth 可以实现跨账号的授权。 PAT 只能访问个人的资源。 在 Coze 中用现有服务创建自己的 plugin 时： 1. 进入 Coze，在个人空间中选择插件，新建一个插件，起名并填写描述。 2. 在插件的 URL 部分，填入 Ngrok 随机生成的 https 的链接地址。 3. 配置输出参数。 4. 测试后发布插件。 5. 创建 Bot 并接入创建的插件，在 prompt 中设置调用插件的相关要求。

要通过程序调用 Coze 的 API，您需要以下步骤： 1. 获取 accessToken： 在 Coze 界面右侧扣子 API 授权，或者打开链接 https://www.coze.cn/open/oauth/pats 。 找到“个人访问令牌”，添加令牌。设置令牌的名称和过期时间（最多 1 个月），并选择权限。 完成后点击“确定”按钮，一定要点击按钮复制下拉获取令牌，因为该令牌只会出现一次。 2. 获取 botid： 通过工作空间获取，从“工作空间”打开一个 bot，点击商店按钮，查看地址栏中的数字即为 botid。 注意：如果要在前端使用 bot，必须将其发布成为 API，点击发布并选择 API，等审核通过后即可按上述方法拿到 botid。 3. 获取空间 id：进入 Coze 后，左边打开工作空间，找到 url 中的 id 并复制出来。 此外，OAuth 授权的范围控制包括个人空间和团队空间。个人空间可访问个人创建的 bot，团队空间可以跨账号授权。OAuth 和 PAT（个人访问令牌）的主要区别在于 OAuth token 有效期更短、安全性更高且可以实现跨账号授权，而 PAT 只能访问个人的资源。 如果要将 Glif 的功能通过 API 方式接入 Coze，步骤如下： 1. 先创建一个插件： 填入插件名和插件描述。 创建方式选择云侧插件。 IDE 运行时选择 Python，点击【在 IDE 中创建工具】。 在创建工具面板里：填入工具名称和工具介绍。 2. 进行相关设置： 去创建一个新的 Token 并复制备用。 将自己发布的 glif 链接上的 id 复制备用。 在 Coze 的 IDE 中引入依赖（如 requests）和编写 handler 方法。 在代码中对应的数据字段在元数据 Tab 中设置，包括填写入参字段和描述、出参字段等。 3. 填入测试数据运行，测试通过后即可发布。创建一个 Bot，挂载新创建的插件，在 Prompt 中做一些对入参的校验和约束。最后，测试从 Coze 调用 Glif 功能跑通，发布 Coze。

欧盟《人工智能法案》在中国适用过程中的积极影响与不利影响举例如下： 积极影响： 1. 对中小企业的兼顾激励与监管：欧盟的法案顾及到了中小企业在人工智能领域的弱势地位，适当地将对中小企业的合规义务豁免规定以及合规支持规定纳入未来的人工智能立法中，有利于形成健康有序的公平竞争秩序，激发中小企业的科技创新活力，同时防止过度监管。例如，2023 年《AI 法案》折衷草案通过制约单方面强加给中小企业和初创企业的不公平合同条款、促进监管沙盒广泛而平等的参与、降低评估费用等措施降低中小企业的合规成本。 2. 纳入道德伦理和人权考量：《人工智能法案》将人工智能系统对伦理道德和基本人权的影响有机纳入规制框架和评估框架中，我国《科技伦理审查办法》也是将伦理纳入包括人工智能开发在内的科技活动的积极探索。 不利影响： 1. 以风险为基准的管理框架存在不确定性：伦理道德和人权具有高度概括性、抽象性和不确定性，如何将其融入人工智能治理考验立法技术。《人工智能法案》对“不可接受的风险”和“高风险”的人工智能系统的界定和解释存在相当大的不确定性和模糊性，可能难以统一进行风险分类，成效有待进一步观望和研讨。 2. 可能无法完全适应中国国情：中国和欧盟在人工智能发展的阶段、市场环境、企业结构等方面存在差异，欧盟的法案在具体适用时可能需要进行较大的调整和适配，否则可能无法有效发挥作用。

欧盟《人工智能法案》在我国适用过程中的影响主要体现在以下方面： 1. 立法参考：我国与欧盟在人工智能立法工作上“齐头并进”，且立法理念有共通之处，如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则。该法案对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。 2. 市场拓展：若我国的 AI 项目有意拓展欧洲市场，可能因针对不同市场重新训练特有模型效率不高，而不得不根据欧盟法案对产品进行调整。 同时，我国是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家，从 2022 年开始陆续出台全面指南，如今审查机构已介入。我国持续生产 SOTA 模型，由国家互联网信息办公室监督。政府希望模型避免给政治问题提供“错误”答案，发布模型前须提交测试以校准拒绝率。虽然禁止 Hugging Face 等国外网站访问，但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。此外，伦理道德和人权向来是人工智能技术发展绕不开的终极话题，我国《科技伦理审查办法》也是将伦理纳入包括人工智能开发在内的科技活动的积极探索。但由于该《办法》适用于所有科技活动，人工智能的特殊性可能无从得到体现，且如何界定和解释“不可接受的风险”和“高风险”的人工智能系统也面临相当大的不确定性和模糊性。