支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要（论文、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 应用示例 任务：尝试将“社交媒体”和“传统图书馆”这两个概念进行嫁接，以设计一 个创新的知识共享平台。 （1）输入概念： • 社交媒体：即时性、互动性、个性化、病毒传播 • 传统图书馆：知识储备、系统分类、安静学习、专业指导 （2）共同特征： • 信息存储和检索 • 用户群体链接 • 知识分享 （3）融合点： • 实时知识互动 • 知识深度社交网络 • 数字化图书馆员服务 关键知识：游戏化机制、玩家心理学、关卡设计、即时 反馈系统 （3）知识提取与抽象： • 进度可视化 • 成就系统 • 社交互动 • 个性化挑战 • 即时反馈 （4）相似性分析： • 游戏玩家 <-> 学生 • 游戏关卡 <-> 课程单元 • 游戏技能提升 <-> 知识获取 • 游戏社交系统 <-> 学习社区 源域识别 知识抽象 目标域映射 知识重构 应用与验证 随机组合机制（RCM）：打破常规思维

通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 分析了板材性能与用户可能使用场景和需求进行了匹配分析 消费决策场景案例：需求识别，产品匹配 提供深入的市场趋势、消费者行为洞察及竞争格局，为企业制定精准的商业策略提供支持。 01 02 03 04 数据来源：社交媒体、市场调查、 行业报告、消费者反馈等。 信息发现 推理分析 信息整合 生成定制化的商业报告，帮助管理层理解市场 格局、识别潜在机会和风险，做出明智决策。 输出报告 将不同来源的结构化和非结构化数据进行

成功的最本质原因。 • Ubuntu 永远免费，包括商业发行版和安全更新。 • Ubuntu 由 Canonical 和全球数百家公司提供完整的商业支持。 • Ubuntu 有自由软件社区提供的最好的翻译和无障碍设施。 • Ubuntu 所有核心应用程序都是自由软件，Ubuntu 鼓励用户使用、改进并传播自 由和开源软件。 I.III.II Ubuntu 版本 2004年10月，Ubuntu 的第一个版本正式发布。此后