最终行动建议： • 快速评估优先级：家庭紧急事件（如生命健康）永远高于工作，无需愧疚。 • 用AI生成沟通模板：确保信息清晰、理性、有解决方案。 • 当面沟通+书面留痕：先口头说明（体现尊重），再邮件/消息发送书面请假（附交接文 档）。 • 保持灵活应对：即使领导有情绪，坚持“解决问题”而非“对抗”态度，如：“您看这样 处理是否可行？我可以再调整。” 关键提醒： • 避免：“可能”“尽量”等模糊词汇，直接说“我能做到XX”。 方案可行 输出结果及理论 体系化 方案不可行 Python验算 无符合数字 有符合数字 如何使用DeepSeek处理生活中的事务 “生活太累？DeepSeek帮你‘减负’到家！ 场景1：职场妈妈的晨间战役（日常琐事管理） 优先级排序（幼儿园事务＞会议准备＞生活采购） 生成最优动线：地图标注幼儿园/干洗店/超市与公司的位置关系 即时服务对接： ✓ 调用社区跑腿API下单手工材料配送 调取历史报告模板进行语义重组 ④ 风险预警： 灶台计时器同步手机震动提醒 通勤路况实时监控（若堵车超15分钟触发备用方案） 技术红利： 时间利用率提升40%，晨间压力值降低65%，关键事务完成率100% 情景还原：7:15分，被幼儿园家长群消息惊醒，发现今天轮到自己带班级手工材料。同时想起丈夫出差前嘱咐的干洗店取 衣，冰箱牛奶已空需采购，下午3点部门汇报会需准备PPT，而此刻灶台上烧着的水即将沸腾。 p 第

使用层次分析法对各关键因素 进行权重评估，最终得出半导 体供应链的脆弱性等级。  分析各研报中对供应链脆弱性 的描述，并结合数据来源和模 型构建结果，识别高风险区域。  数据来源：全球12个交 易所的财报数据  提取来自全球主要交易 所（如纽约证券交易所、 道琼斯指数等）的半导 体相关财报和数据 数据解析过程  来自行业研报机构的178份半导 体供应链风险分析报告。  解读各研报的核心观点、关键指

、人机混合增 强智能、智能体、群体智能、跨媒体智能、具身智能等标准。 1. 机器学习标准。规范机器学习的训练数据、数据预处理、 模型表达和格式、模型效果评价等，包括自监督学习、无监督学 习、半监督学习、深度学习、强化学习等标准。 2. 知识图谱标准。规范知识图谱的描述、构建、运维、共 享、管理和应用，包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识 融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、

FlowGPT 网址：https://flowgpt.com/ Figure 8: FlowGPT 包括各种工具提示词 2.5.2 ChatGPT 指令大全 在作者的公众号（郭震 AI）回复消息：gpt，获取这份 GPT 指令大全。 11 2.5.3 SD 提示词手册 为 Stability Diffusion (SD) 提供的提示词手册，旨在帮助用户更有效地使用该 模型。 2.5 可以简单理解为客户端，实现和大模型的交互。ollama 软件 win 和 mac 都包括，如图 11 所示。 13 Figure 11: Ollama 下载 在这里已经为大家准备好，只需要在我的微信公众号郭震 AI，回复消息： ollama，就能下载到软件。 下载之后打开，直接点击 Next 以及 Install 安装 ollama，安装步骤非常简 单。 3.1.2 步骤 2：安装 Llama 下载 Llama3， 界面，如图 13 所示： Figure 13: Ollama 里下载 Llama3 界面 发第一条消息，” 你是谁，用中文回答”，与 Llama2 相比，Llama3 确实在 回答速度上大幅提升，小于秒级，如图 14 所示： 15 Figure 14: 第一次提问：你是谁，用中文回答 发第二条消息，”Python 代码，冒泡排序，代码 + 解释”，回答响应非常快， 如图 15所示： Figure