智能时代里，如何培养逻辑思考力避免被AI取代

搭建企业智能助手：微软技术加速内部流程优化

本节内容着重介绍如何利用智能技术改善企业内部流程，特别是通过构建和应用bot在Microsoft Teams等平台上以提高工作效率。视频主要介绍了微软的Bot Framework和Cognitive Services，如何通过API和SDK为大型企业、开发者和合作伙伴提供强大的开发支持。Bot Framework允许用户通过多种输入方式（文本、语音、视频）进行交互，同时强调了Cognitive Services在提高bot智能化水平中的作用，包括LUIS（语言理解智能服务）和QnA Maker的重要性。QnA Maker是一个基于云的NLP服务，能够基于问题和答案创建knowledge base并以API形式让bot使用，无需编写代码。视频还提及了如何利用Azure的搜索服务和NLP对话模型进行更细致的排序和语义理解。最后，强调了VA (Virtual Assistant) solution可以集成所有这些技术来创建“超级bot”，这进一步简化了开发过程，并且还提供了多语言和多渠道支持。此外，视频还阐述了重要的数据可视化工具例如App Insights对于监控、调优对话流程的重要性。

如何用Microsoft 365构建海外企业的安全防线

Microsoft 365通过提供全面的企业级安全管理体系，支持全球化企业在扩张过程中同时确保高效工作与严格安全与合规标准。本次分享中指出企业在拓展至海外市场时，应特别关注GDPR合规性，以及可能因网络攻击导致的巨大经济损失。介绍了常见的安全威胁，如影子IT资源的难题、密码保护问题以及未经授权访问带来的风险。同时，提出了数据安全的严峻性，考虑到现代企业正面临数据量爆炸性增加的挑战。针对安全解决方案的碎片化问题，演示了如何整合和优化安全措施，实施条件性访问和无边界安全策略。举例说明了如何使用Windows Hello等生物识别技术来提高身份验证的安全性，减少密码泄露风险。条件性访问策略详细介绍了如何根据用户的身份、设备、位置和应用程序来动态评估访问风险并实施相应的安全措施，从而在保证灵活性的同时加强数据安全。

如何借助智能化提升制造业效率与经济效益

视频内容主要讨论了一家综合能源集团如何通过智能制造技术提升企业效率和产值。集团的清洁能源板块使用了光伏制造技术，并且在生产线实施了多项自动化和信息化措施，获得了显著的提升。制造过程中从硅片制作到组件装配等步骤现已达到92%的自动化率，并藉由数字化手段使数据获取能力增加700倍。随后，通过对非结构化数据的AI分析和挖掘，优化了生产工艺，不仅提升了0.02%的良率和效率，而且在原材料的使用上也更精准节约。例如，对银浆使用量的优化，每片节省一毫克，从而降低了成本，展现了数据挖掘的巨大潜力。此外，AI在质量检测环节替代人工执行，不仅提升了检测精度至99%以上，减少了漏检率，同时大量减少了质检所需的时间和劳工成本，更体现了算法和算力在制造业中取代传统人工思维的趋势。

搭建私人助理大模型需要什么环境？

讲者在视频中指导如何搭建Streamlit环境，突出点在于使用Python语言进行开发，推荐使用Anaconda进行一站式环境配置，易于管理包和编辑器。强调Streamlit的安装非常简单，仅需使用pip进行安装无需复杂配置。此外，还推荐了几种集成开发环境（IDE）如PyCharm、VS Code，依据个人喜好选择。这项内容适合于已经对Python有一定了解的人群，尤其是有兴趣在数据科学和Web应用快速开发领域进步的开发人员。

人人都有自己的智能体！从0到1构建本地开源大语言模型智能体原理与实现

本次分享主要介绍了智能体的工作原理及其在技术实现中的应用。智能体被比喻为一个具有手脚和感官的完整人，能够根据大脑的指令执行任务。通过本地大语言模型，结合VLLN框架，智能体能够调用工具、进行搜索、执行代码，并具备记忆功能。分享中还讨论了智能体在解决问题时的行动决策过程，以及如何通过JSON格式与工具进行交互。此外，还演示了使用搜索引擎和AI绘画工具的实例，并最终展示了智能体执行任务的完整流程。这些内容适合对人工智能、自然语言处理和智能体设计感兴趣的技术人员学习。

还百度上搜数据集吗？记住这个地方啥数据都有！

在快速获取准确数据的需求日益逼切的背景下，传统搜索引擎和社交媒体平台常因广告和套路层出不穷而不尽人意。为解决业界数据紧缺和数字化人才的匹配问题，"cover"平台应运而生。该平台聚集了各行业积累的大量数据，积极搭建连接数字化需求与解决方案提供者之间的桥梁。通过提交数据并提供奖金激励，平台鼓励技术人员提供创新的解决方案。此外，平台不仅提供数据资源，还包含源码和完整的项目配套，为数据分析和项目开发提供了全方位的支撑。适合有志于数据分析、技术解决方案开发以及数字化转型领域的专业人士。

【职场秘籍】怎样安全的度过试用期？快来get试用期“安全攻略”！

在职场中安全度过试用期关键在于明确个人定位与积极主动的工作态度。成功案例描述了一个口才良好的学员如何因过度包装自己导致职位不匹配而被辞退，而失败案例则讲述了即便技术能力强，因缺乏主动沟通和团队协作而多次被辞退。从这些案例中可以看出，对于新人而言，既要真实展示自己的技术水平，又要积极融入团队，保持与周围同事的良好沟通。此外，及时向上级报告工作进展、遇到问题时主动寻求帮助，也是确保试用期顺利过关的重要因素。适应职场，不仅需要扎实的技术功底，还必须具备良好的工作态度与沟通协作能力。

无人驾驶是怎么呈现的？

视频主要围绕深度估计技术展开，讨论了通过车载摄像头视频分析，判断物体远近的技术应用和重要性。深度估计关键在于识别图像中每个像素点的距离信息，生成类似热度图的结构，区分颜色深浅来展现物体距离。此技术在辅助驾驶、三维重建等场景中至关重要，且展示了使用单目摄像头配合神经网络模型，作为成本效益高的替代方案来进行深度估计。该内容对于追求技术与成本平衡的应用场景和对深度感知算法感兴趣的研究人员或开发者有着实际指导意义。