ZJQ的博客

本文介绍了如何通过企业版Google API调用Gemini 3 Pro模型。主要内容包括：1) 前置条件：需企业级服务账号认证、GCP项目开通及Vertex AI API启用；2) 代码实现步骤：从模块导入、密钥加载到客户端初始化；3) 关键参数说明，如vertexai=True表示企业级调用；4) 注意事项：版本要求、密钥安全及常见错误排查。文章提供了可直接运行的Python代码示例，展示了从提示词输入到模型响应的完整流程，适用于需要企业级AI服务的开发者。

摘要：本文介绍了处理LLM返回JSON格式不正确问题的解决方案，建议降低并发访问API数量（如Gemini上限为10个）。提供了代码实现，包括初始化Gemini客户端、调用API进行工单分类的函数，以及多线程处理时的安全措施。核心函数extract_valid_llm_data能智能处理异常列表、正常字典和无效类型三种场景，确保返回有效字典数据。文中还包含文件路径配置、日志设置等实用细节，帮助开发者快速实现LLM接口调用与数据处理。

本文提出了一种基于大语言模型(LLM)的两阶段文本聚类方法，将传统无监督聚类重构为"标签生成+有监督分类"流程。该方法首先通过LLM自动生成候选标签并合并相似标签，形成最终标签集；然后利用LLM将文本分类到相应标签下，实现无需预先定义聚类数量的自适应聚类。核心优势包括：无需微调模型、聚类结果可解释性强、计算成本低、泛化能力好。实验表明该方法在多个数据集上性能优于传统聚类算法，且在小规模数据下具有成本优势。通过结构化提示词设计，实现了自动化、高质量的文本聚类。

小河局：资金池模式的商业阳谋 小河局是一种利用资金滞留期获利的商业模式，其核心在于构建持续流动的"资金池"。这种模式最早可追溯至16世纪威尼斯犹太商人的中间商贸易，他们通过掌控交易资金建立了最早的商业银行。现代典型案例包括亚马逊平台利用交易资金滞留期（约14天）进行投资获利，以及共享单车押金、彩票等领域的资金沉淀运作。 该模式的本质是通过新资金持续流入维持运转，类似传销和庞氏骗局。当资金流入中断时，流出的资金即转为债务，导致烂尾楼、资金链断裂等问题。尽管现代金融监管试图通过资金监管账户限

摘要：文章探讨了财富流动与认知提升的关系，指出"不会花钱就不会赚钱"的深层含义在于通过合理消费交换价值。财富需要流动才能增值，聪明人善于花钱购买经验、智慧和服务来节省时间创造更大价值。同时指出恋爱矛盾是价值观差异的预警信号，提醒人们要及时止损而非将就。最后强调成年人世界需要"交换思维"，免费索取难以获得真正有价值的信息和资源。（149字）

摘要 健康的人际关系建立在相互付出和价值交换的基础上。一个人真正的价值往往由所处的环境和人际关系决定，而非自我认定。想要获得他人的爱，首先需要学会爱自己，展示出不缺爱的状态。成年人的关系本质上是价值交换，当彼此无法持续满足对方需求时，感情就会淡化。感情能否长久取决于价值观的匹配度和价值的持续供给，而非单纯的感情深浅。高质量的关系往往通过价值和金钱筛选形成，因为人们本能地倾向于与能带来"光"和"荣耀"的人建立联系。理解这些人性本质，能帮助我们更理性地看待人际关系。

摘要 文章从多个角度探讨了个人成长与处世智慧。核心观点包括：懒惰和清高是阻碍财富积累的两大障碍；健康感情应相互成就而非消耗；成长往往来自做不愿做的事；经历使人更理性而非盲目同情；向上社交是价值观匹配而非势力；困境时保持体面比倾诉更重要；信息处理能力决定思维强弱；命运循环理论解释为何"苦命人更易倒霉"；高质量关系基于价值交换而非感情深浅；适度"炫富"需分场合；老好人实质缺乏核心竞争力。全文强调个人价值提升、理性处世和能量守恒的重要性。

是害怕分手后的孤独单无依？是忌惮旁人“大龄单身”“感情失败”的评价闲言碎语？是把“拥有伴侣”当作跻身社会阶梯上的筹码，怕一旦抽身就跌落谷底？还是早已在漫长的自我说服中，把感情里的枷锁当成了温暖的衣袍，把窒息的僵局当成了唯一的安稳？ 你被孤零零地抛在每一个感情的当下，自由是刑具，也是唯一的武器。你可以选择继续假寐装睡，**把感情里的妥协美化为“成熟”，把敷衍解释为“慎重”；也可以选择就在此刻，睁开眼做一次真正的选择——哪怕只是认真地对提出分手的她说一句：“我尊重你的决定，也感谢曾经的真心感谢我们曾相遇

女性通过“挑剔”伴侣来筛选出更优质的基因（如健康、资源丰富），而男性通过“竞争”来获得更多的交配机会。

Gemini 3系列模型包含三个版本，各有侧重： Gemini 3 Pro：全能核心模型，适用于复杂跨模态任务和深度推理，能力强但成本较高。 Gemini 3 Flash：高性价比快速模型，适合轻/中量级任务，速度快且成本仅为Pro的1/4。 Gemini 3 Pro Image：专用高质量图片生成模型，图像生成能力顶尖，但上下文窗口较小。 使用场景建议： 复杂任务选Pro，日常任务选Flash，图片生成选Pro Image。案例显示不同模型处理相同提示词时结果可能差异显著。提示词设计需结构化，分三阶段（数

本文从审稿人视角总结了高质量论文撰写的关键注意事项，特别针对《Expert Systems with Applications》等中科院1区期刊。核心要点包括：研究需具备明确创新点并实验验证，方法需详细可复现且理论支撑充分，实验设计应包含对比实验、消融实验和参数分析。文献引用应以近3-5年高质量文献为主，图表和公式需规范呈现。同时强调论文结构完整性，包括逻辑严密的引言、批判性文献综述、详细方法论和客观结论。此外，还介绍了Springer Nature和ACM的审稿证明获取方式，为学者提供学术贡献认证参考。全

加权互反融合策略是一种将不同评分标准的搜索结果进行科学合并的算法。该策略通过归一化处理将BM25（0-100分）和BGE（0-1分）的评分统一到0-1区间，再按预设权重（如40%和60%）进行加权求和。以智能电网设备搜索为例，该策略能同时兼顾关键词精确匹配（如GB/T标准编号）和语义相关性，避免单一评分标准带来的偏差。通过数学公式实现评分融合，确保结果既符合行业术语的精确性要求，又具备语义理解能力，适用于需要平衡多重检索需求的场景。

- **核心突破**：发现并纠正传统联邦LoRA聚合的数学错误（独立平均A和B矩阵导致的聚合噪声）- **创新机制**：采用基于堆叠的聚合方法（而非简单平均），实现跨客户端异构LoRA适配器的无缝集成- **公式革新**：全局模型更新ΔW = ∑(Bi·Ai) = (B₁⊕B₂⊕...)·(A₁⊕A₂⊕...)，确保数学精确性- **效果**：消除聚合噪声，支持任意异构LoRA配置，训练收敛速度提升40%，模型性能提高15%**FedBaF：基础模型引导的联邦聚合**- **创新点**：在联邦聚

CSV和Excel的核心区别在于：CSV是纯文本格式，仅存储数据（如用逗号分隔的文本和数字），文件小、兼容性强，适合程序处理和大量数据交换；而Excel是富文本工具，支持公式、图表、多工作表及样式，文件较大，适合办公场景。CSV无法保存格式或公式，而Excel功能丰富但依赖特定软件。实际选择时，数据处理用CSV，复杂报表用Excel。注意在Excel中编辑CSV时，格式修改不会被保存。

本文介绍了一个基于Python的多线程并发处理模型，用于高效调用Gemini API并实现数据持久化。针对I/O密集型任务特点，采用ThreadPoolExecutor创建20个工作线程并发处理300条数据，将处理时间从单线程的30分钟缩短至2-3分钟。系统设计了线程安全机制，通过threading.Lock确保多线程安全写入临时CSV文件，同时具备实时存档和最终汇总的双重数据保障。该模型还包含完善的容错处理，单个任务失败不影响整体流程，并通过合理的并发控制避免API频率限制。整个方案实现了工业级的高效数据

本文介绍了Springer Nature和ACM两大出版集团的审稿证明获取方式。Springer Nature提供电子版审稿证明，可通过Reviewer Dashboard下载近2年内的PDF证书；而ACM官方不直接提供证明，建议通过Web of Science审稿人认可服务或保存会议期刊的感谢邮件作为凭证。两者获取方式差异明显，前者系统自动生成，后者需手动记录。

本文介绍了学术期刊评审系统与ORCID（开放研究者身份识别码）的关联功能，允许审稿人将评审记录关联至个人ORCID档案以提升学术贡献可见性。系统明确要求审稿人避免在评审中过度自我引用（否则评审无效），并通过结构化评分表（0-4分制）评估论文的创新性、结论可靠性等指标。示例显示审稿人指出该研究缺乏代码和数据公开导致无法复现的问题，同时确认无利益冲突。该机制旨在规范评审流程，促进学术透明度和评审者职业发展。

SCI期刊发文量无官方统一限制，主要由期刊自主决定，但受多重隐性因素约束。顶级期刊（如《Nature》）为保持声誉严格限制发文量（年约数百篇），而普通SCI期刊（尤其开源类）可能年发数千篇。关键影响因素包括出版模式（刊期、审稿资源）、学术质量（影响因子）、学科热度及开源盈利逻辑等。科睿唯安虽不直接规定发文量，但会通过引用率、审稿严谨性等指标间接约束，防止质量失控导致剔除。不同层级期刊发文量差异显著，顶刊通常控制在500篇内，而冷门学科可能不足100篇。

学术期刊投稿系统提供多种稿件类型选项，包括研究文（原创论文）、书评、通讯（研究快报）、编辑部文章、调查、观点文章、评论、回复（回应已发表内容）和编辑自投稿件。其中"回复"类型专门用于对已刊文章的回应，属于评论型Letter范畴。这些分类帮助作者明确稿件性质，也便于期刊进行稿件管理。

Letter文章发表难度解析 Letter文章发表难易度因类型、期刊和学科差异显著。研究型Letter（如Nano Letters）要求高创新性，顶刊录用率<5%；评论型Letter相对容易（部分期刊录用率>50%）。期刊级别是核心因素，同一期刊中Letter录用率通常比Article高5-15个百分点。学科差异明显：理工科（中高难度）有明确发表路径，医学临床类要求严格，人文社科期刊选择少。提高录用率需精准选刊、突出"小而精"创新、注重时效性。计算机领域推荐TPAMI、Nat

摘要 影响因子固定于6月发布，既确保了评估的稳定性与可比性，也符合其计算规则。SCI期刊评估主要基于科睿唯安的三大模块：期刊收录/剔除评估、JCR分区和影响因子（IF）。期刊需通过学术质量、编辑规范、出版透明度等多维度审核，并避免自引率过高或引用操纵。JCR分区按学科内引用表现排名，2023年起Q1区比例压缩至10%，区分度更高。IF计算基于前两年可引用文献在第三年的平均被引次数，但存在学科差异和操纵风险。投稿建议优先选择JCR Q1/Q2区、低自引率期刊，避免IF异常波动的风险期刊。2025年6月发布的分

1. 激活后需在30天内使用，超时后访问权限自动失效，不可延期或重复激活；2. 该权益仅面向审稿人个人使用，不可转让、共享账号或用于商业用途；3. 若激活过程中遇到技术问题（如找不到“奖励”板块、登录异常等），可通过Reviewer Hub内的“帮助中心”（Help Center）联系Elsevier官方客服咨询。

本文为《专家系统与应用》(ESWA)期刊投稿指南，重点强调研究方向匹配性、学术质量和写作规范。要求论文以智能系统/算法为核心，突出增量创新并具可验证性，需包含严谨方法论和充分实验验证。写作需结构清晰，符合期刊格式要求，包括明确的研究问题、分类文献综述、详细技术实现和量化结果。投稿前需仔细核对期刊指南，引用相关文献，并妥善处理审稿意见。ESWA注重创新实质性和应用落地价值，建议突出智能系统设计核心，避免成为单纯技术应用描述。

如何设计AI提示词：数据集比Prompt更重要 要让AI准确输出（如产品评价打标签），关键在于优化输入数据而非仅调整Prompt。需构建三类核心数据集： 知识库：明确标签体系，剔除模糊标签，确保AI输出标准统一； 自测集：抽取真实用户评价样本，覆盖多样场景（如单标签、多标签、反讽等），避免AI过度泛化； 评测集：专门针对AI易错场景设计，需包含简单基准样本和复杂案例。 核心逻辑：只有清晰定义输入数据的结构和边界，才能稳定控制AI输出。数据集质量直接影响Prompt效果，建议先用工具（如Langfuse）结构

DeepEval使用大语言模型作为评判者（LLM-as-a-judge）评估摘要质量，通过两个核心指标：对齐分数（Alignment Score）衡量摘要信息的真实性，覆盖分数（Coverage Score）评估关键信息的完整性。最终得分取两者最小值，确保摘要既准确又全面。例如，若摘要中有3/4陈述正确且覆盖3/4关键信息，则得分为0.75。该方法无需人工标注，提供客观的自动评估方案。

1. **自主性与自动化** * **优势**：能在给定目标后，自动拆解任务、调用工具、执行步骤，直到完成目标。例如，“写一份行业报告” → 自动搜索、分析、整理、成文。 * **价值**：极大释放人力，处理重复、复杂流程，实现7x24小时无人值守运作。2. **工具使用与外部交互** * **优势**：可以像人类一样操作软件（如浏览器、Excel）、调用API、查询数据库，甚至控制物理设备。它是大模型连接数字世界的“手和脚”。 * **价值**：将大

本文介绍了基于DeepEval框架实现工单摘要质量批量自动评估的方法。系统通过对接自定义OpenAI兼容接口，读取Excel中的工单对话和摘要数据，利用DeepEval的SummarizationMetric指标完成质量评估。评估过程由大模型从准确性、完整性、简洁性和流畅性四个维度进行评分，评分结果包含分数和具体理由。系统实现了完整的评估流程：从数据读取、测试用例构建、LLM调用到结果解析与统计，最终输出逐行评分和整体统计结果。关键点包括自定义LLM适配、评估维度设置、阈值控制（默认0.1）以及异常处理机制

KV-cache是大语言模型推理中的关键优化技术，通过缓存注意力机制的Key和Value向量，避免重复计算，显著提升推理效率。它将计算复杂度从O(n²)降至O(n)，支持长文本生成和多轮对话。KV-cache应用广泛，如ChatGPT、代码生成和内容创作，可提升响应速度3-10倍。优化技术包括分页存储、量化和滑动窗口，能降低显存占用50%以上，支持超长上下文。尽管存在内存占用和一致性等挑战，KV-cache已成为大模型推理的基础设施，使实时交互和硬件门槛降低成为可能，推动AI应用场景扩展。

AI Agent领域面临五大核心痛点：推理能力局限、成本效率悖论、上下文管理困境、可靠性危机和协作扩展挑战。针对这些问题，创新解决方案包括：通过"思维备忘录"机制提升推理能力，采用混合专家架构降低成本，开发智能上下文管理系统优化记忆，构建双轨验证机制增强可靠性，以及设计自组织协作网络提升多智能体效率。这些方案显著提升了任务完成率（最高42%）、降低成本（最高75%）并减少错误率（最高90%）。未来AI Agent将向主动认知、高效资源和可信机制三大方向发展。

国家自然科学基金委员会对张继群女士/先生申请的"基于博弈论与大语言模型的联邦学习数据要素流通方法研究"项目给出了评审意见。评审专家肯定了申请人对前沿领域的关注和基本理论素养，但指出研究基础薄弱，缺乏高水平成果支撑；研究框架过于宏观，创新点凝练不足；技术路线不够细化，可行性分析欠缺。建议加强理论与应用结合，完善实验细节和风险预案，提升方案可操作性。尽管项目未获资助，但评审意见为后续研究提供了改进方向。

用户在可视化界面输入指令（如“打开测试文件”）→ 程序“理解”指令意图（打开文件/检索文件）→ 生成执行步骤 → 执行对应操作（找文件/打开文件）→ 将步骤和结果展示回界面，全程符合OSAgent“代理用户与操作系统交互”的核心逻辑。

这是一个**跨平台（移动、桌面、网络）的操作系统智能体**，核心是“感知操作系统操作、理解意图、自动规划并执行任务”，各模块作用：- **关键组件**：用户/系统的交互输入（点击、输入、滑动等动作），是智能体的“感知源”。- **环境**：承载操作系统的载体（移动设备、桌面端、网络），是智能体的“运行场景”。- **观察结果**：操作后的系统反馈（界面变化、数据输出），是智能体的“感知反馈”。- **操作系统状态屏障**：智能体与实际OS之间的“接口适配层”，统一不同平台OS的状态、接口格式。

1. 什么是OSAgent？OSAgent（Operating System Agent，操作系统代理）是运行在目标操作系统上的**轻量级程序**，核心作用是**代理外部系统/用户与操作系统的交互**，相当于操作系统的“中间人”。- 核心功能：采集系统监控数据（CPU/内存/磁盘）、执行授权指令、上报系统状态、响应管理平台指令；- 核心价值：屏蔽不同OS（Windows/Linux/macOS）的底层差异，对外提供统一的交互接口。

这四步就像“你找答案的全过程”：1. 关键词检索 = 你把模糊问题提炼成“精准搜词”，在百度搜出相关官方链接；2. 网页抓取 = 你点开链接，把页面所有内容复制下来；3. 内容解析 = 你删掉复制内容里的广告、导航废话，只留政策核心；4. LLM生成回答 = 你把“问题+核心内容”发给ChatGPT，让它用通顺的话总结答案。

- 全称：`Search Engine Results Page`- 逐字母拆解： - `S` = Search（搜索） - `E` = Engine（引擎） - `R` = Results（结果） - `P` = Page（页面）- 直译：「搜索引擎结果页面」（比如你在百度/谷歌搜关键词后，显示的那个包含标题、链接、摘要的页面，就是 SERP）。

核心原理网页检索的本质是「关键词检索→网页抓取→内容解析→LLM生成回答」的闭环：1. 从用户问题中提取检索关键词（如“2025 中国GDP增速 官方数据”）；2. 调用搜索引擎/网页爬虫工具获取相关网页链接；3. 抓取网页内容并解析（提取正文、剔除广告/导航等无效信息）；4. 将解析后的内容与用户问题拼接，传给LLM生成精准回答。

摘要： LangChain是开源的LLM开发框架，通过代码串联语言模型与外部组件（如知识库、工具），适合开发者实现复杂AI应用。Dify（类似国内Coze）是低代码平台，提供可视化界面构建AI应用的全流程功能，降低非技术用户门槛。核心区别在于：LangChain为"零件库"需编程能力，Dify是"一站式工厂"支持快速部署运营。典型场景中，LangChain用于定制化开发，Dify则能快速生成可落地的AI应用。

产学研合作模式与智慧农业应用 产学研是指企业、高校和科研机构基于资源共享、优势互补原则开展的技术研发、人才培养和成果转化合作模式。其核心特点是打破学科壁垒，形成"需求牵引-科研攻关-产业落地"的创新闭环。典型合作模式包括联合研发（如维信诺与清华大学合作开发OLED技术）、共建平台（如中芯国际与高校共建半导体实验室）、人才培养（如歌尔股份与职业院校共建定制班）和技术转让等。 在智慧农业领域，产学研合作呈现出独特模式： 科技小院模式：专家驻村解决实际问题（如中国农大在贵州推广微生物肥料） 联

摘要：BM25（稀疏检索）与BGE（稠密检索）是两种互补的信息检索技术。BM25基于关键词匹配，适合快速召回候选文档；BGE通过语义向量理解同义词和上下文，适合精细排序。典型应用采用两阶段架构：先用BM25从海量数据中快速筛选候选集（如top1000），再用BGE进行语义重排（如top10）。这种组合兼顾效率与精度，广泛应用于电商搜索、知识问答等场景。建议资源有限时单独使用BM25，中等复杂度场景采用BM25+BGE重排，高要求系统可结合交叉编码器实现最优效果。

本文介绍了Google提供的两种AI服务接入方式：面向企业的Vertex AI和面向开发者的Gemini Developer API。Vertex AI需要Google Cloud凭证、项目ID和区域信息，适合需要安全管控的企业用户；Gemini API仅需API密钥，更便于开发者快速接入。文章详细对比了两者在目标用户、认证方式、计费管理等方面的区别，并解析了客户端初始化方法中的关键参数，帮助用户根据自身需求选择合适的接入方案。