近年来，随着机器学习算法的不断进步以及海量数据的可用性，自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的进展。其中，GPT3.5Turbo是一种代表着重大突破的NLP模型。作为生成式语言模型，它可以根据上下文预测给定句子中的下一个单词，进而生成类似人类的文本。

GPT3.5Turbo是一种非常强大的自然语言处理模型，可以应用于很多领域。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，我们相信GPT3.5Turbo将会有越来越广泛的应用。

联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。

云计算在人工智能领域的应用非常广泛，它提供了强大的计算和存储资源，为人工智能算法和模型的训练、推理和部署提供了便利和效率。云计算和人工智能的结合将是一场技术革命，云计算人工智能的未来是所有的业务都在云上提供。云计算在人工智能领域的几个重要应用：

一、引言情感语音识别技术是一种将人类语音转化为情感信息的技术，其应用范围涵盖了人机交互、智能客服、心理健康监测等多个领域。随着人工智能技术的不断发展，深度学习在情感语音识别领域的应用越来越广泛。本文将探讨基于深度学习的情感语音识别模型的优化策略，包括数据预

一、什么是提示工程（PromptEngineering）提示工程，也称为"Γ指令工程"。在人工智能领域，Prompt指的是用户给大型语言模型发出的指令。例如，"Γ讲个笑话"、"Γ用Python编个贪吃蛇游戏"、"Γ给男/女朋友写封情书"等。虽然看似简单，但

大型语言模型（LLM）正在深刻地影响自然语言处理（NLP）领域，其强大的处理各种任务的能力也为其他领域的从业者带来了新的探索路径。推荐系统（RS）作为解决信息过载的有效手段，已经紧密融入我们的日常生活，如何用LLM有效重塑RS是一个有前景的研究问题•图1.

作者：京东科技康志兴前言从强调内外隔离的六边形架构，逐渐发展衍生出的层层递进、注重领域模型的洋葱架构，再到和DDD完美契合的整洁架构。架构风格的不断演进，其实就是为了适应软件需求越来越复杂的特点。可以看到，越现代的架构风格越倾向于清晰的职责定位，且让领域模

在当下人工智能领域，大语言模型将为各行各业带来颠覆性的效率革命和体验升级，这已经成为了业界共识。借此，一场由ChatGPT引发的“百模大战”早已轰轰烈烈地拉开序幕，纵观整个科技圈，几乎所有高科技公司都在打造自己的大语言模型，更有专家断言，不出意外，将很快升

本文通过实际业务需求场景建模案例，为读者提供一种业务模型向数据模型设计的方法论，用于指导实际开发中如何进行业务模型向数据模型转化抽象，并对设计的数据模型可用性、扩展性提供了建议性思考。通过文章，读者可以收获到业务模型向数据模型抽象可参考的一种方法论，并针对后期业务需求变化，尽可能降低模型调整或者模型推a倒重建的风险。本文可以重点关注建模实施流程，针对自己实际业务场景，不断抽象优化自己的数据模型。