我是一名港口行业国有企业职工培训专员，想结合当前AI技术应用，出一份既涵盖管理人员序列、职能人员序列，又包括技能操作序列职工的，可直接执行的年度培训计划文案，字数不超过1000字。

时间序列模型是用于分析和处理随时间变化的数据的一类模型。 例如，在评估 GPT4V 对时间序列和视频内容的理解时，会考虑其对现实世界中随时间展开的事件的理解能力，像时间预测、排序、定位、推理和基于时间的理解等。 在视频生成方面，如 Video LDM 模型，先训练图像生成器，再微调添加时间维度以生成视频。 总的来说，时间序列模型旨在理解和预测数据在时间上的变化规律和趋势。

以下是为您整理的关于大模型时间序列相关的图的信息： 2023 年 7 月 10 日，在“一图胜千言”中更新了几张图，包括一张 LLM 很重要的图，其背后是一篇必读论文《Language Models are FewShot Learners》，还有大型语言模型（大于 10B）的时间轴，这背后也是一篇论文，85 页盘点 LLM 发展史，附最详细 prompt 技巧。此外，还有 datacamp 出品的“生成式人工智能工具全景图”和“盘点数据和人工智能相关工作所需的主要服务”。 中文大模型基准测评 2023 年度报告中，国内大模型关键进展大致分为三个阶段，即准备期（ChatGPT 发布后国内产学研迅速形成大模型共识）、成长期（国内大模型数量和质量开始逐渐增长）、爆发期（各行各业开源闭源大模型层出不穷，形成百模大战的竞争态势）。 Sora：大型视觉模型的综述中，基础模型用于低分辨率视频生成，然后通过级联扩散模型进行细化以提高分辨率。基础视频和超分辨率模型采用 3D UNet 架构，以时空可分离的方式使用。该架构将时间注意力和卷积层与空间对应物结合起来，以有效捕获帧间依赖性。还包括通过插入学习将帧对齐成时间一致序列的时间层，将预训练的 LDM 转变为视频生成器等内容。

很抱歉，目前知识库中没有关于 10 碱基长度序列如何进行比对的相关内容。但一般来说，进行碱基序列比对可以使用专门的生物信息学软件和算法，常见的方法包括基于动态规划的算法（如 NeedlemanWunsch 算法和 SmithWaterman 算法）、基于哈希表的快速比对方法等。同时，还需要考虑碱基的相似性计分规则、空位罚分等因素。如果您需要更详细准确的信息，建议查阅专业的生物信息学教材或咨询相关领域的专家。

以下是为您提供的关于将 AI 作为培训技术手段建立和制作港口企业各类人员培训课程的一些建议： 首先，参考相关法律法规，如《2020 年国家人工智能倡议法案》，其中提到要为人工智能研究和发展提供持续、一致和协调的支持，包括通过拨款、合作协议、测试平台以及获取数据和计算资源等方式。 对于港口企业管理人员、职能技术专业人员、技能人员以及理货、驾驶、起重人员的培训课程制作，可以利用以下方法： 1. 支持开发自愿性的标准、最佳实践和基准，以确保培训课程的质量和有效性。 2. 为各级教育项目提供支持，在正式和非正式的学习环境中，让员工能够使用和与人工智能系统互动，并适应其对社会和经济的潜在变革性影响。 3. 支持跨学科的研究、教育和培训项目，促进学生和研究人员学习人工智能的方法和系统，培养跨学科的视角和合作，涵盖计算机科学、数学、统计学、工程、社会科学、心理学、行为科学、伦理学、安全、法律学术等相关领域的专家。 需要注意的是，在实际操作中，应根据港口企业的具体需求和人员特点，有针对性地设计和优化培训课程。

以下是关于 DeepSeek 的培训课程信息： 课程名称：第三期「AI 实训营」手把手学 AI【第三期：尝鲜阿里云上的 DeepSeek 玩法】 讲师：许键 时间：2025.02.25/26 日两天，每晚 20:00 课程内容： 第一节：用 DeepSeek 搭建智能体 第二节：全网最简单的 DeepSeek 的部署和蒸馏手把手教程 飞书会议链接：https://vc.feishu.cn/j/254331715 共学文档链接： 具体课表： 02/25 20:00：阿里云百炼篇：用 DeepSeek 搭建智能体，包括阿里云百炼满血版 DeepSeek 介绍、基于阿里云百炼的 DeepSeek 智能体搭建，课程文档： 02/26 20:00：人工智能平台 PAI 篇：本地部署满血版 DeepSeek，包括 DeepSeek R1 技术原理、解锁 DeepSeek 的不同玩法（问答助手、蒸馏、微调）、实战演练：DeepSeek R1 满血版快速部署&蒸馏训练，课程文档： 阿里云百炼地址:https://bailian.console.aliyun.com/ 开通满血版 R1 模型：模型广场找到 DeepSeekR1，授权。在这个页面上可以看到免费的 100w 额度和已经使用量，每个人都会免费送 100w 额度，过期了就亏了。这个 deepseekr1 模型是阿里云自主部署的，并且在阿里强大的技术实力下做了推理优化，强过 99.99%的市面上教的满血版本地部署的性能。用完还有免费的蒸馏版的 R1 模型，也是 100w token。这些模型都可以在“首页”或者“直接体验”直接使用，或者直接模型效果对比，也可以用 API 调用，比如 chatbox 直接使用。

以下是关于 DeepSeek 培训的相关信息： 课程安排：分两天进行，第一天讲阿里云百炼，第二天讲派平台，重点包括智能体搭建、快速使用 DeepSeek 等，第二天还会讲本地化部署中的蒸馏数据等线下未讲的内容。 课程优势：对电脑配置要求低，适合硬件资源投入少的人，且是手把手教程，难度不大。 社区情况：是全国最大的开源 AI 知识库社区，用户量达 138 万多，首页访问次数超 200 万，强调共同学习、共创的价值观。 关于 DeepSeek R1 的介绍与爆火原因分析： 模型功能：包括自然语言处理、翻译与转换、文本生成与创作、知识和推理等，可用于多种场景，如文本摘要、格式转换等。 爆火原因：能力强，在竞赛题等方面表现出色；国内能用，效果惊艳；开源免费，成本低；突破算力封锁，能在国内短缺 GPU 情况下训练出超一流模型。 课程内容： 第一节：用 DeepSeek 搭建智能体。 第二节：全网最简单的 DeepSeek 的部署和蒸馏手把手教程。 相关链接： 飞书会议链接：https://vc.feishu.cn/j/254331715 共学文档链接：

以下为您介绍一些免费的数字人培训制作软件： 1. HEYGEN： 优点：人物灵活，五官自然，视频生成很快。 缺点：中文的人声选择较少。 使用方法： 点击网址注册后，进入数字人制作，选择Photo Avatar上传自己的照片。 上传后效果如图所示，My Avatar处显示上传的照片。 点开大图后，点击Create with AI Studio，进入数字人制作。 写上视频文案并选择配音音色，也可以自行上传音频。 最后点击Submit，就可以得到一段数字人视频。 2. DID： 优点：制作简单，人物灵活。 缺点：为了防止侵权，免费版下载后有水印。 使用方法： 点击上面的网址，点击右上角的Create vedio。 选择人物形象，你可以点击ADD添加你的照片，或者使用DID给出的人物形象。 配音时，你可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 最后，点击Generate vedio就可以生成一段视频。 打开自己生成的视频，可以下载或者直接分享给朋友。 3. KreadoAI： 优点：免费（对于普通娱乐玩家很重要），功能齐全。 缺点：音色很AI。 使用方法： 点击上面的网址，注册后获得120免费k币，这里选择“照片数字人口播”的功能。 点击开始创作，选择自定义照片。 配音时，你可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 打开绿幕按钮，点击背景，可以添加背景图。 最后，点击生成视频。 此外，在剪映中也可以制作数字人： 在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取一位免费的、适合的数字人形象，比如“婉婉青春”。选择数字人形象时，软件会播放其声音，可判断是否需要，点击右下角“添加数字人”将其添加到当前视频中。剪映会根据提供的内容生成对应音视频并添加到轨道中，左下角会提示渲染完成时间，然后可点击预览按钮查看效果。 为让视频更美观，可删除先前导入的文本内容，为视频增加背景图片。点击左上角“媒体”菜单并点击“导入”按钮，选择本地图片上传。选择图片后点击右下角加号将其添加到视频轨道上（会覆盖数字人）。此时书架图片会在视频轨道下方添加新轨道，为让图片在整个视频播放时都显示，可点击轨道最右侧竖线向右拖拽至视频最后。

以下是关于 DeepSeek 在办公领域提升效率的原理及操作阐述： 原理方面： 1. 强化学习和联网搜索能力改变信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。 2. 利用“专家混合”和“多头潜在注意力”技术，展现了高效的算力利用。 3. 其开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。 操作方面： 1. 飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合，实现批量处理信息，如批量转换文风、快速回复消息，甚至利用 AI 生成文案，操作简单、便捷，普通人无需编程知识也能轻松使用。 2. 有手把手指导在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 此外，DeepSeek R1 赏析分享会专为非技术人群设计，通俗易懂地介绍了 R1 和 V3 的技术亮点，深入探讨了业界的困惑与 DeepSeek 的解决方案。同时，也有相关文章通过虚构故事结合真实案例，讲述 AI 在日常工作中的效率提升作用，如分析意图、生成任务说明，并拆分复杂任务成结构化内容，强调最终成果需人工审核、拼接，并以人类主导全流程。

以下是关于 DeepSeek 的相关信息： 1. 获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法： 包含火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程。 API 使用方式有飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。 可以使用邀请码 D3H5G9QA，邀请链接为 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA ，邀请可拿 3000 万 tokens，畅享 671B DeepSeek R1，火山引擎活动最新升级，即日起至北京时间 20250218 23:59:59，所有用户均可在方舟享受 DeepSeek 模型服务的价格优惠。 操作指引为点击邀请、复制邀请链接、复制链接/邀请码 D3H5G9QA 或下载邀请海报分享给好友。 昨天下午发现火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档更新，上线 DeepSeek 系列模型，DeepSeekR1、V3 模型分别提供 50 万免费额度和 API 半价活动。 2. 2 月 7 日社区新闻速递：《》是清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南，详细阐述了 DeepSeek 的功能，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。 3. 2025 年 2 月 6 日【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek： DP 模型的功能包括能进行自然语言理解与分析、编程、绘图，如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 使用优势是可以用更少的词让模型做更多事，思维发散，能给出创意思路和高级内容，但存在思维链长不易控制，可能输出看不懂或胡编乱造的内容，增加纠错成本的问题。审核方法可以用其他大模型来解读 DP 模型给出的内容。使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程，避免被模型冲刷原有认知。使用场景包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面。 关于音系学和与大模型互动的分享：对音系学感兴趣，通过对比不同模型的回答来深入理解，如 bug 和 DIFF SIG，探讨语言概念在音系学下的心理印象等。与大模型进行多轮对话来取队名，通过不断约束和披露喜好，最终得到满意的队名及相关内容。 Deepseek 文档分享：在 3 群和 4 群分享了 Deepseek 的相关文档，也可在 v to a gi 的飞书知识库中搜索获取。介绍了 Deepseek 的模型、收录内容、提示词使用技巧和好玩的案例等。未来活动预告：明天后天在摩纳社区提供免费算力资源带大家学习炼丹，周一晚上学习多维表格中接入 Deepseek。

如果您想要入行 AI 产品经理但感到焦虑，以下是一些建议： 1. 合理规划时间：在本职工作之余，制定一个合理的学习计划，将学习 AI 产品经理所需的知识和技能分解为小目标，逐步实现。 2. 明确学习重点：根据行业需求，例如参考 AI 提示词工程师的岗位技能要求，包括本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景；熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验；熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理；负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法；了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）；对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策；具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案；对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注；具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成；具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。明确自己需要重点学习和提升的方面。 3. 掌握算法知识：理解产品核心技术，了解基本的机器学习算法原理，有助于更好地理解 AI 产品的核心技术，从而做出更合理的产品决策；掌握一定的算法知识，可以帮助与开发团队进行更有效的沟通，减少信息不对称带来的误解；在产品规划阶段，能够评估某些功能的技术可行性；了解算法前沿可以帮助更好地把握产品的未来发展方向；了解算法可以帮助发现产品的独特优势，提出创新的产品特性，从而提升产品的竞争力；掌握相关知识可以提升数据分析能力。 4. 借鉴他人经验：可以参考身边 AI 产品经理的工作内容和经验，例如从 01 打造产品、完成 LLM 评测体系的搭建等。 5. 调整心态：认识到学习和成长需要时间，不要过分焦虑，保持积极的心态，逐步积累和进步。

以下是关于学习 AI 的相关内容： 一、AI 工具的操作 要了解并掌握至少一种 AI 工具的基本操作，如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 二、AI 工具在本职工作的应用 思考并提出 AI 工具如何帮助更高效地完成本职工作，包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 三、AI 工具在非本职工作的潜力推演 探索 AI 工具在非本职工作领域，如公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面的作用，思考如何有效利用这些工具以及它们可能带来的改变。 四、学习路径 1. 对于不会代码的学习者： 20 分钟上手 Python+AI，在 AI 的帮助下可以完成很多基础的编程工作。若想深入，需体系化了解编程及 AI，至少熟悉 Python 基础，包括基本语法（如变量命名、缩进等）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（如条件语句、循环语句）、函数（定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间）、模块和包（导入模块、使用包）、面向对象编程（类和对象、属性和方法、继承和多态）、异常处理（理解异常、异常处理）、文件操作（文件读写、文件与路径操作）。 2. 新手学习 AI： 了解 AI 基本概念，建议阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，浏览入门文章。 开始 AI 学习之旅，在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，也可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣的模块深入学习，掌握提示词技巧。 实践和尝试，理论学习后通过实践巩固知识，在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 五、工具推荐 1. Kimi 智能助手：ChatGPT 的国产平替，上手体验好，适合新手入门学习和体验 AI。不用科学网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，对长文理解做得好，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源（如小红书、学术搜索）。 PC 端： 移动端（Android/ios）： 2. 飞书：汇集各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具，助力人人成为效率高手。

以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容，您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充： 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛，正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，使汽车能够自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中，AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能，通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面，AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置，包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求，提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中，AI 用于自动化生产线，优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中，AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据，优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面，AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略，提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合：采用多种传感器，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析，提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策：基于深度神经网络，训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据，让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策，如加速、减速、转向等。 模拟训练：利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中，可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景，加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警：利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据，如车速、加速度、转向角度等，以及外部环境信息，如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时，及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动：基于 AI 的图像识别和距离检测技术，当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时，自动启动紧急制动系统，降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习：通过收集驾驶员的日常操作数据，如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等，利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐：根据学习到的偏好，为驾驶员提供个性化的推荐，如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析：安装各类传感器收集车辆的运行数据，如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析，挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型：建立基于机器学习的故障预测模型，提前预测可能出现的故障，并及时通知驾驶员和维修人员，安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测：利用机器视觉技术和 AI 算法，对生产线上的汽车零部件进行自动检测，识别缺陷和瑕疵，提高产品质量。 生产流程优化：通过分析生产数据，如设备运行状态、生产节拍等，利用 AI 优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。 三、财务分析（可根据情况适当缩减） 1. 初始投资 技术研发费用：包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本：为实现自动驾驶功能，对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用：持续收集车辆运行数据和环境数据，并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本：对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值：配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价，增加销售收入。 服务订阅费用：为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况，进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考，您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。

由于篇幅限制，我无法直接给出一份 10000 字左右的报告，但我可以为你提供一个简要的大纲： 开源大模型的算力、存储要求和部署方案报告 一、引言 （一）背景介绍 （二）目的和意义 二、大模型的算力要求 （一）训练算力需求 1. 数据预处理 2. 模型训练 3. 超参数调整 （二）推理算力需求 1. 数据加载 2. 模型推理 3. 结果输出 三、大模型的存储要求 （一）训练数据存储 1. 数据集大小 2. 数据格式 3. 数据存储方式 （二）模型参数存储 1. 模型大小 2. 模型格式 3. 模型存储方式 （三）推理结果存储 1. 结果大小 2. 结果格式 3. 结果存储方式 四、大模型的部署方案 （一）云平台部署 1. 云计算服务提供商 2. 云计算资源配置 3. 云计算成本估算 （二）本地部署 1. 硬件设备需求 2. 软件环境配置 3. 网络连接要求 五、大模型的优化方案 （一）数据预处理优化 1. 数据清洗 2. 数据增强 3. 数据压缩 （二）模型架构优化 1. 模型压缩 2. 模型剪枝 3. 模型量化 （三）训练算法优化 1. 优化器选择 2. 学习率调整 3. 训练轮数控制 （四）推理加速优化 1. 硬件加速 2. 软件优化 3. 模型编译优化 六、结论与展望 （一）总结大模型的算力、存储要求和部署方案 （二）提出未来研究和发展方向的建议 请注意，以上只是一个简要的大纲，具体内容需要根据实际情况进行详细调研和分析。如果你需要更详细的报告，请提供更多相关信息，我将尽力为你提供帮助。