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建立数学模型的三个步骤

​​建立数学模型的核心步骤可提炼为：明确问题目标、构建数学框架、验证与优化模型。​ ​ 这三个环节环环相扣，既需要逻辑严谨的数学思维，也依赖对实际问题的深刻洞察。以下是具体展开： ​​明确问题目标​ ​ 建模的第一步是精准定义问题边界和核心目标。例如，预测电商用户购买行为需明确目标是提升转化率还是识别关键影响因素。目标不同，模型的选择与数据需求也会差异显著。同时需提出合理假设

2025-05-02 人工智能

数学模型三大要素

‌数学模型的三大核心要素是变量、参数和关系式 ‌，它们共同构成了描述现实问题的数学框架。变量反映系统中可变化的量，参数代表固定属性，而关系式则通过方程或不等式将变量和参数联系起来。掌握这三大要素，能有效提升建模的准确性和实用性。 ‌变量 ‌ 变量分为自变量（输入）和因变量（输出），用于量化问题的动态特征。例如，在人口增长模型中，时间作为自变量，人口数量作为因变量

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东方集团2025会退市吗

东方集团已锁定2025年退市，主要因股价连续低于1元面值及财务造假双重风险触发强制退市机制，最后交易日为4月14日，正式退市流程预计在第三季度完成。 退市原因 东方集团因连续四年财务造假虚增营收160亿元被***调查，同时股价自3月14日起持续低于1元，截至4月1日收盘价仅0.52元，即使后续涨停也无法满足20交易日高于1元的条件，直接触发交易类退市规则。 时间节点 4月14日为股票最后交易日

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高中数学的三种模型

​​高中数学的三种核心模型是概率模型、函数模型与几何模型，它们分别从概率计算、函数性质与图形特性三个维度解决数学问题，是高效解题的关键工具。​ ​ 概率模型基于事件发生次数与总可能性的比例公式，广泛用于统计、预测等场景，其核心是通过分子与分母的精确计算得出结果，尤其适用于排列组合、独立事件等题型。函数模型则依赖单调性、周期性等性质，涵盖指数、对数、幂函数等多种形式，可解决方程、不等式及优化问题

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中国最大的智能模型是什么

中国最大的智能模型是 悟道2.0 ，其核心信息如下： 模型规模与地位 悟道2.0参数规模达1.75万亿，是全球首个、规模最大的万亿级智能模型，是美国OpenAI GPT-3的10倍，打破了谷歌1.6万亿参数的纪录。 技术突破与性能 该模型通过4.9TB图像和文本训练，在9个基准测试中超越最先进水平（SOTA），接近通用人工智能（AGI）和人类思维能力

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什么叫大模型人工智能

AI大模型（Large AI Models）是指具有数以亿计甚至数万亿参数 和复杂结构的人工智能模型，基于深度学习技术，能够处理海量数据并从中学习复杂的模式和关系。 特点 巨大的参数量 ：大模型通常包含数十亿到数万亿的参数，使其能够处理更复杂、更精细的任务。 强大的表征学习能力 ：通过预训练，大模型具备广泛的通用能力，能够胜任从文本生成、翻译到图像识别等多种任务。 通用性

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2025年涨幅最大的股票

​​2025年涨幅最大的股票主要集中在科技、半导体、新能源及AI算力领域，其中捷捷微电(002085)以391%的涨幅领跑，寒武纪-U(688256.SH)和宏景科技(800000.SH)分别以371.27%和367.32%的涨幅紧随其后。​ ​这些企业的共同特点是​​技术突破、政策红利与市场需求共振​ ​，如第三代半导体国产替代、AI大模型算力爆发、人形机器人产业链放量等核心驱动因素。

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大模型方向就业前景

大模型方向的就业前景整体呈现广阔但竞争激烈的特点，具体分析如下： 一、行业需求与薪资水平 需求激增 2024年大模型岗位招聘需求显著增长，基座大模型研发、衍生应用（如RAG、Agent）、端侧模型优化等方向尤为热门，薪资溢价明显。 高薪但竞争激烈 资深大模型工程师年薪可达百万级别，但千亿参数模型训练等高技术岗位竞争激烈，需顶尖论文或项目经验。 二、细分领域发展 基座大模型研发 作为技术核心

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大模型有啥用

​​大模型凭借强大语言理解、跨模态生成及专业场景定制能力，正在重塑各行各业，涵盖内容创作、商业决策、医疗诊断等领域，同时驱动产业智能化升级与个性化服务创新。​ ​ 大模型最广为人知的功能是自然语言交互，它能生成高质量文案、解答复杂问题并实现跨语言翻译，显著提升内容生产效率与沟通效果，尤其在智能客服、广告营销等场景中表现突出。多模态大模型可同步处理文本、图像、视频，支持图像识别

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2025年重组的五大股票

2025年重组预期最强的五大股票分别是‌宁德时代（新能源电池龙头） ‌、‌中国中免（免税行业整合者） ‌、‌京东方A（面板技术升级） ‌、‌三一重工（智能装备转型） ‌和‌恒瑞医药（创新药国际化） ‌。这些企业因行业集中度提升、政策扶持或技术突破，被市场普遍视为重组潜力标的。 ‌宁德时代 ‌：全球动力电池市占率超35%，2025年将加速整合上游锂矿资源，同时与车企合资建厂模式可能引发股权重组。

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东方集团重组进展详情

​​东方集团重组取得阶段性进展，已进入预重整程序，由哈尔滨中院启动，投资人遴选、资产整合及债务化解工作稳步推进，​ ​后续或面临监管审核与市场波动等不确定性风险。 东方集团的重整始于2024年债权人申请，哈尔滨中院同年7月正式裁定启动预重整，标志着企业债务重组进入法律程序。此后，公司公开招募重整投资人，吸引14家机构报名，其中新疆国资或为核心参与方。2025年4月

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2025年预计盈利最好的上市公司

2025年预计盈利最好的上市公司主要集中在‌新能源、人工智能、生物医药 ‌三大高增长赛道。其中‌宁德时代、百度、药明康德 ‌凭借技术壁垒与全球化布局，被机构普遍视为最具盈利潜力的龙头企业。 ‌核心企业盈利亮点分析： ‌ ‌新能源领域 ‌ 宁德时代：全球动力电池市占率超40%，固态电池技术2025年量产将推动利润率提升至25%+ 隆基绿能：HJT光伏组件转换效率突破26%，海外订单占比达60%

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数学大模型是什么

数学大模型是基于海量数学数据和算法训练的人工智能系统，能够解决复杂数学问题、生成推理步骤，并辅助科研与教育。其核心能力包括符号计算、定理证明和数学内容生成，正在重塑数学研究范式。 核心功能与技术原理 数学大模型通过深度学习框架（如Transformer）处理数学符号与公式，结合自然语言理解技术，将抽象问题转化为可计算的表达。例如，它能够自动推导微积分方程、验证几何定理，甚至发现潜在数学规律

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2025有发展前途的上市公司

​​2025年有望发展的上市公司集中在新能源、人工智能、高端制造及消费领域，​ ​ ​​具备核心技术、产业协同、政策红利及资金支持等关键亮点，部分公司估值处于低位且业绩高增长，​ ​ 如氢能装备供应商英洛华受益于新能源汽车与机器人产业扩张；低空经济产业链上的甘咨询依托算力基础设施与国资云布局；化工材料龙头中钢天源凭借高纯四氧化三锰等稀缺资源占据产业链制高点

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2025年业绩预告最好的上市公司吗

2025年业绩预告最好的上市公司主要集中在半导体、机械、医药生物和军工等板块，这些行业表现出强劲的增长势头，成为市场关注的焦点。 1. 半导体行业表现亮眼 芯动联科预计一季度净利润同比增长超2800%，成为半导体板块的佼佼者。 泰凌微的净利润同比增长894%，同样表现抢眼。 2. 机械行业增长显著 中船防务预计一季度净利润同比增长1005.77%至1200.91%，成为机械行业的亮点。

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最有可能翻十倍的低价股票

​​2025年最可能翻十倍的低价股票具备行业龙头地位、核心技术突破、政策支持与机构资金重仓等关键亮点，其潜力源于估值修复与成长性释放的双重驱动。​ ​ 数字营销与元宇宙领域的跨界整合正重构市场格局，如浙文互联依托DeepSeek-R1大模型抢占AI内容生成赛道，并通过元宇宙生态布局抢占虚拟场景商业化先机；福石控股则以AIGC技术为核心升级智能营销平台，客户资源与市场份额持续扩大

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ai大模型在鲜花市场的作用

‌AI大模型正在通过智能推荐、精准预测和个性化服务三大核心能力，彻底改变鲜花市场的消费模式与供应链效率。 ‌ ‌智能推荐提升消费体验 ‌ AI大模型通过分析用户的购买历史、浏览行为和社交媒体偏好，为消费者推荐最符合其需求的鲜花产品。例如，在情人节或母亲节等特殊节日，AI能快速识别热门花束款式，并结合用户个人风格生成定制化建议，显著提高转化率。 ‌需求预测优化供应链 ‌

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各ai大模型软件的作用

​​AI大模型软件正通过多模态交互、智能决策和行业定制化能力重塑技术应用格局，其核心作用包括提升生产效率、优化用户体验及推动垂直领域创新。​ ​ 从代码生成到医疗诊断，大模型以“通用底座+垂直深耕”模式成为智能化转型的核心驱动力。 ​​效率革命与质量升级​ ​ 大模型通过代码补全、智能测试等工具将软件开发效率提升40%以上，同时降低30%的代码缺陷率。例如GitHub

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生活中有哪些模型

生活中常见的模型包括物理模型（如建筑沙盘）、数学模型（如抛物线轨迹预测）和思维模型（如二八法则），它们以简化形式帮助我们理解复杂现象或解决问题。 物理模型 通过实物缩小或放大模拟真实场景，例如城市规划沙盘展示未来建筑布局，或地震模拟装置演示地壳运动原理。这类模型直观呈现结构关系，常用于教育、工程测试等领域。 数学模型 用公式或图形描述规律，如抛物线预测投掷物轨迹、双曲线分析高炉散热效率

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不同大模型的区别

不同大模型在​​知识覆盖深度​ ​、​​任务处理类型​ ​、​​多模态交互能力​ ​等方面存在显著差异，其核心区别体现在数据处理能力、响应速度、场景适配性及技术架构的多样性上，用户需根据具体需求匹配模型特性以实现**效果。 大模型按任务类型分为生成式、判别式与混合模型，生成式（如GPT）擅长内容创作，判别式（如BERT）侧重分类分析，混合模型则兼具两者优势；按数据模态划分

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