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通过知识图谱与大模型协同，构建可溯源的合规医学智能体系。借助GraphRAG技术实现原文级精准检索，有效规避幻觉风险。在药企学术推广、器械培训、健康管理等多场景落地，兼顾效率与合规，形成产学研新范式。

AI技术成熟度提升，NPU大时代到来。碎片化应用场景带来成本挑战，但客户愿为定制化方案付费。NPU作为专用神经网络处理器，效率与功耗优于CPU GPU。新思科技ARCNPX6系列NPUIP提供高算力扩展及功能安全支持，加速AI落地。

提出一种融合循环生成对抗网络与注意力机制的地震波逆时偏移补偿方法，改进混合损失函数结合交叉熵与感知损失。实验表明，预测品质因子平均误差为3 71%，补偿后波形结构相似度达81 15%，优于传统补偿方法。

用Python从零实现前馈、损失函数和反向传播的神经网络，采用随机梯度下降训练，输入身高体重数据，输出性别预测（二分类）。

中小企业构建AI应用面临模型微调、架构升级和工程化成本高等挑战。阿里云推出PAIModelGallery等全链路低代码平台，支持模型训练、评测、部署及RAG对话系统构建，结合Serverless基础设施与数据预处理服务，帮助低成本高效率开发AI应用。