CHAP03
质量工程与管理-习题-chat03
第三章可靠性设计自测题一、选择题1．产品可靠性的含义中不包含（）。
A．规定的条件B．规定的任务C．规定的时间D．规定的功能2．按照统计特性分，故障可分为（）。
A．偶然故障和损耗故障B．致命性故障和非致命故障C．独立故障和从属故障D．偶然故障和从属故障3．在浴盆曲线中，产品的故障率较低且基本处于平稳状态的阶段是（）。
A．早期故障阶段B．中期故障阶段C．偶然故障阶段D．损耗故障阶段4．组成串联系统的单元越多，产品的可靠度（）。
A．越高B．越低C．不稳定D．无法判断5．可靠性工作的最大贡献是在（）。
A．设计方面B．发运方面C．制造方面D．现场服务方面6．可靠性预测是（）。
A．估计产品性能的过程B．估计产品按规定时间内完成规定任务的概率过程C．教你怎样由此及彼取得成功的过程D．以上三条7．根据可靠性工程，失效率是（）的倒数。
A．平均修复时间B．系统有效度C．平均故障间隔时间D．故障概率8．一台机械起重机的正常寿命周期为100个小时，标准偏差为3个小时，当在第106个小时时，这台起重机的可靠度是（）A．0.0228 B．0.9430C．0.0570 D．0.97729．从描述可靠性分布的Weibull分布中求出特性寿命=12000小时，形状参数=2.2。
如果这些都是好参数的话，可靠性将在（）时间降低到0.85。
A．2204 B．3503C．4838 D．525410．一系统经过1650次使用，平均工作400h，故障总数为145个。
假定可靠度服从指数分布律，问该系统运行850h的可靠度是（）。
A．0 B．36%C．18% D．83%11．某个系统由4个并联单元组成，各单元的可靠性均为0.8。
只要有2个单元保持功能系统就仍然能完成使命。
如果故障率保持不变，且故障是独立的，那么该系统的可靠性为（）。
A．0.4096 B．0.5376C．0.8192 D．0.972812．系统s的成功运行，如下图所示，需要三条通道中至少一条是好的。
chatglm3 模型推理架构
chatglm3 模型推理架构全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：chatglm3 模型推理架构是一个用于自然语言处理任务的神经网络模型，它通过结合图神经网络和注意力机制来实现对文本数据的理解和推理。
在本文中，我们将介绍chatglm3 模型的架构和工作原理，并探讨它在各种任务中的应用和优势。
chatglm3 模型的架构主要由图神经网络和注意力机制两部分组成。
图神经网络常用于处理图结构数据，它可以捕捉图中节点之间的联系和相互作用。
而注意力机制则是一种用于为输入的不同部分分配不同权重的机制，以便模型可以有针对性地关注重要的信息。
chatglm3 模型将这两种方法相结合，有效地处理了文本数据中的复杂关系和信息。
在chatglm3 模型中，输入的文本数据首先被编码成嵌入向量，然后通过图神经网络进行图结构的建模。
图神经网络会自动学习文本中的关系，包括词语之间的语义关联和句子之间的逻辑联系。
接着，模型会应用注意力机制来对不同节点的信息进行加权，以便更好地理解文本语境和语义。
chatglm3 模型会经过多层神经网络的处理，输出最终的预测结果或推理结论。
chatglm3 模型在许多自然语言处理任务中都表现出色，例如文本分类、情感分析和问答系统等。
在文本分类任务中，chatglm3 模型可以通过对文本进行语义建模，准确地将文本分类到不同的类别中。
在情感分析任务中，模型可以捕捉句子中的情感语调并进行情感倾向的预测。
在问答系统方面，chatglm3 模型通过对问题和答案之间的关系进行建模，从而提供更加准确和有针对性的答案。
与传统的神经网络模型相比，chatglm3 模型具有以下优势和特点：1. 强大的语义建模能力：chatglm3 模型能够通过图神经网络和注意力机制来捕捉文本中的复杂关系和语义信息，从而实现更好的语义理解和推理能力。
2. 高效的信息传递机制：chatglm3 模型利用图神经网络的信息传递机制，实现节点间的信息传递和交互，从而提高了模型的性能和效率。
chater03用例图补充说明(新)
试问上述场景中你得到的用例有哪些？
经验
系统建模阶段，用例的粒度以一个用例能够描 述操作者与计算机的一次完整交互为宜。 例如：
填写申请单、审核申请单、派发任务单等，可 以理解为一个操作界面或一个页面流。 RUP中，以工作量在一周左右来划分用例。
经验：
大型系统和小型系统的用例粒度选择会有较大 差异。
大厅经理 柜台职员
主角
业务工人
确定参与者
要明确参与者，首先要确定系统边界。
谁对系统有着明确的目标和要求并且主动发出 动作？ 系统是为谁服务的？
参与者也叫主角，即主动启动某个业务的。
确定参与者
场景如下：
每天自动统计网页访问量，生成统计报表，并 发送至管理员信箱。
试问上述需求的参与者是谁？ 不存在没有参与者的用例，用例不应当自动启 动，也不应该主动启动另一个用例 没有人参与的需求一定有别的事物在发出启动 的动作，应当找到这个事物，这个事物就是一 个参与者，它可能是另一个计算机系统、一个 计时器、一个传感器等 总之，任何需求都必须至少有一个启动者
在业务建模阶段，用例的粒度以每个用例能够 说明一件完整的事情为宜。（即一个用例可以 描述一项完整的业务流程为宜） 即判断该用例是否完成了参与者的某个完整的 目的为依据的。
经验
例如：业务建模阶段
取钱、报装电话、借书等表达完整业务的，√
验证密码、填写申请单、查找书目等业务中的
每一个步骤。×
试分析：
能否列出至少两名可以作为特定参与者的人员？
chat3
3.3.3 变形面板
选择“ 变形”命令，弹出“变形” 选择“窗口 > 变形”命令，弹出“变形”面 板。
“变形”面板
“宽度”和“高度”选项：用于设置图形的宽度和高度。 宽度” 宽度 高度”选项：用于设置图形的宽度和高度。 约束”选项：用于约束“宽度” 高度”选项， “约束”选项：用于约束“宽度”和“高度”选项，使图形能够成比例地变 形。 旋转”选项：用于设置图形的角度。 “旋转”选项：用于设置图形的角度。 倾斜”选项：用于设置图形的水平倾斜或垂直倾斜。 “倾斜”选项：用于设置图形的水平倾斜或垂直倾斜。 复制并应用变形”按钮：用于复制图形并将变形设置应用给图形。 “复制并应用变形”按钮：用于复制图形并将变形设置应用给图形。 重置”按钮：用于将图形属性恢复到初始状态。 “重置”按钮：用于将图形属性恢复到初始状态。
对象缩放前后效果对比
3.1.5 旋转与倾斜对象
选择“ 选择“修改 > 变形 > 旋 转与倾斜”命令， 转与倾斜”命令，在当前选 择的图形上出现控制点， 择的图形上出现控制点，用 鼠标拖动中间的控制点倾斜 图形，光标变为， 图形，光标变为，按住鼠标 不放，向右水平拖曳控制点， 不放，向右水平拖曳控制点， 松开鼠标，图形变为倾斜。 松开鼠标，图形变为倾斜。 光标放在右上角的控制 点上时，光标变为， 点上时，光标变为，拖动控 制点旋转图形。 制点旋转图形。 选择“ 变形” 选择“修改 > 变形”中 的“顺时针旋转90度”、 命令， “逆时针旋转90度”命令， 可以将图形按照规定的度数 进行旋转。 进行旋转。
为图形绘制外边线
将外边线转换为填充色块
为填充色块设置其他颜色
3.2.4 扩展填充
扩展填充色 选中图形的填充颜色， 选中图形的填充颜色， 选择“ 选择“修改 > 形状 > 扩展 填充”命令，弹出“ 填充”命令，弹出“扩展 填充”对话框， 填充”对话框，设置后单 击“确定”按钮，填充色 确定”按钮， 向外扩展。 向外扩展。 收缩填充色 选中图形的填充颜色， 选中图形的填充颜色， 选择“ 选择“修改 > 形状 > 扩展 填充”命令，弹出“ 填充”命令，弹出“扩展 填充”对话框， 填充”对话框，设置后单 确定”按钮， 击“确定”按钮，填充色 向内收缩。 向内收缩。
chatglm3原理
chatglm3原理
ChatGLM3是一种基于Transformer架构的深度学习模型，被广泛应用于自然语言对话系统的构建。
在ChatGLM模型中，上下文记忆原理是至关重要的一环。
ChatGLM3的原理可以概括为以下步骤：
准备数据：首先需要准备用于训练和测试的数据集，这些数据集通常包括问题和答案，以及对话的上下文信息。
构建模型：使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）构建ChatGLM3模型。
该模型基于Transformer架构，包含多个编码器和解码器，用于处理输入和生成输出。
训练模型：使用准备好的数据集对模型进行训练。
在训练过程中，模型会学习如何根据上下文信息生成有意义的响应。
评估和优化：使用测试数据集评估模型的性能，并根据评估结果对模型进行优化。
部署和应用：将训练好的模型部署到生产环境中，用于处理实际的用户输入。
用户输入通过模型生成响应，响应的质量取决于模型的训练和优化水平。
ChatGLM3的上下文记忆原理主要体现在模型的编码器和解码器中。
编码器负责处理对话的上下文信息，并将这些信息编码成一个固定长度的向量（称为上下文向量）。
解码器则根据上下文向量生成响应。
通过训练，模型可以学习到如何根据上下文信息生成合适的响应。
以上是ChatGLM3的基本原理，具体实现细节可能因实际需求和框架
而有所不同。
在实际应用中，还需要考虑数据预处理、模型架构、超参数调整等方面的问题。
chatglm3 的api使用方法
Chatglm3的API使用方法Chatglm3是一款用于构建自然语言处理模型的开源工具包，它提供了一种简单而灵活的方法来构建和训练自然语言处理模型。
通过使用Chatglm3的API，用户可以轻松地构建自己的自然语言处理模型，并将其应用于各种领域，如文本分类、情感分析、意图识别等。
本文将介绍Chatglm3的API使用方法，以帮助用户更好地使用这一工具包。
一、准备工作在开始使用Chatglm3的API之前，需要进行一些准备工作。
用户需要在冠方全球信息站注册一个账号，并获取API密钥。
用户需要安装Chatglm3的Python包，并确保已安装相关依赖包，如numpy、scikit-learn等。
接下来，用户需要准备训练数据，以便用于构建和训练自然语言处理模型。
用户需要了解API的基本使用方法，包括模型的初始化、训练和预测等。
二、模型的初始化在使用Chatglm3的API之前，首先需要初始化自然语言处理模型。
用户可以通过以下代码来初始化一个基本的模型：```from chatglm3 import ChatGlm3model = ChatGlm3()```在初始化模型时，用户可以指定一些参数，如模型的结构、超参数等。
用户还可以加载预训练的模型，以加快模型的训练过程。
初始化完成后，用户就可以开始构建和训练自然语言处理模型了。
三、模型的训练在初始化模型之后，用户需要准备训练数据，并使用该数据来训练模型。
用户可以通过以下代码来训练模型：```model.fit(X_tr本人n, y_tr本人n)```在训练模型时，用户需要将训练数据X_tr本人n和标签数据y_tr本人n作为输入。
训练完成后，用户可以保存训练好的模型，以便后续的预测和应用。
四、模型的预测在训练好模型后，用户可以使用该模型来进行预测。
用户可以通过以下代码来对新的数据进行预测：```y_pred = model.predict(X_test)```在进行预测时，用户需要将新的数据X_test作为输入，并获取模型对其的预测结果y_pred。
chatgpt 参数
chatgpt 参数
ChatGPT（聊天式生成式语言模型）是一种在最新的人工智能技术中扮演重要角色的新兴技术。
它旨在模拟自然语言处理，通过生成可读性高的、具有自然语言特征的文本，以及学习与反映一定领域的复杂情况。
这种技术的应用范围非常广泛，从垂直行业内的文本自动生成到更复杂的场合，如聊天机器人。
ChatGPT 依赖于 GPT-3（Generative Pretrained Transformer）的语言模型，是一个基于深度学习的大规模语言模型，其最大的特点是可以在大量未标记数据上进行预训练，以及生成可读性非常高的文本。
另外， GPT-3具有可以自动编写语句、概念等功能。
ChatGPT 使用 GPT-3其他预训练模型，搭建能够以人类语言为基础进行自然语言编写的机器人系统，它能够跟用户进行聊天，根据用户的问题搜索，学习，并用自然语言回答问题。
ChatGPT以帮助公司更好的处理客户的问题，节省客服的时间和精力，提升客户服务的质量。
这种技术也能够应用于微信公众号自动回复，资讯博客等新闻类系统，从而极大提高文章写作的效率和质量。
企业运用 ChatGPT术，还可以帮助企业更好地建立自身品牌，把自身的品牌传播出去，从而获得更多的客户群体，实现企业更大的发展。
在客户无法及时回复的情况下，ChatGPT以自动回复客户的咨询，改善客户的体验，增加客户的忠诚度，也提升了企业的品牌形象。
总之，ChatGPT术具有很多优势，非常适合用于垂直行业的自然语言处理，能够提高企业的服务水平和客户满意度，也能大大提高写
作效率和内容质量，是一种企业相当关注的新兴技术。
chatgpt相关的概念、定义
ChatGPT是一种新兴的人工智能技术，它可以模仿自然语言，生成自然流畅的对话，也可以理解和回应来自人类的语言输入。
它的全称是“Chat Generative Pre-trained Transformer”，它的核心技术是基于Transformer模型的生成式对话系统。
所谓生成式对话系统，就是指它可以根据输入的提示或问题，生成自然语言的回复，而不仅仅是匹配已有的模板式回答。
ChatGPT的定义并不仅限于单一的技术实现，它可以包括不同规模和结构的神经网络模型。
Open本人公司的GPT-3模型就是ChatGPT的代表作之一，它拥有1750亿个参数，是目前公认的最先进的生成式对话系统之一。
相比之下，也有一些规模较小的ChatGPT模型被应用到特定领域或场景中，例如医疗健康领域的智能助手、客服机器人等。
ChatGPT的相关概念不仅仅局限于技术实现，还包括广泛的应用场景。
它可以用于构建智能客服系统，为用户提供便捷高效的沟通服务；也可以用于辅助写作，为作者提供灵感和创意；还可以用于教育培训，为学生提供个性化的辅导和答疑。
在未来，ChatGPT有望成为人类与计算机交流的重要接口，极大地扩展了人工智能的应用范围和深度。
从技术角度来看，ChatGPT的发展凸显了自然语言处理领域的最新进展。
它融合了深度学习、自然语言理解、知识图谱等多种技术手段，实现了对复杂自然语言的理解和生成。
在未来，随着技术的不断演进和模型规模的不断扩大，ChatGPT将会变得更加智能、更加人性化，为人类创造出更多便利和价值。
个人观点来看，ChatGPT作为一种前沿的人工智能技术，将会对社会产生深远的影响。
它可以为智能客服和助手等行业提供高效的解决方案，提升人们的工作效率和生活质量；同时也会引发人们对于人机交互、隐私保护、道德伦理等方面的深入思考和讨论。
在推动ChatGPT 技术发展的我们也需要密切关注其在社会和伦理层面的影响，以确保其可持续健康的应用和发展。
chatglm3 模型推理架构
chatglm3 模型推理架构全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：在近年来，随着人工智能技术的迅速发展，深度学习模型在各个领域取得了显著的成果，成为推动智能技术进步的关键。
在自然语言处理领域，chatglm3 模型是一种非常先进的模型，能够实现自然、流畅的对话交互，具有较高的模型推理能力。
chatglm3 模型推理架构是一种基于大规模预训练模型的对话生成模型，能够实现自动对话生成、情感分析、情感生成等多种功能，拥有广泛的应用价值。
一、chatglm3 模型推理架构的基本原理chatglm3 模型推理架构的基本原理是基于大规模预训练模型和生成式对话生成模型相结合的模型架构。
在预训练阶段，chatglm3 模型通过大规模文本数据的无监督训练，学习到语言的语法、语义等知识，形成模型的表示能力。
在对话生成阶段，chatglm3 模型通过生成式模型结构，根据用户输入的对话内容，主动生成回复，实现自然而流畅的对话。
chatglm3 模型推理架构的关键技术包括注意力机制、编码器-解码器结构、序列到序列模型等。
在注意力机制方面，chatglm3 模型通过对输入序列的不同位置进行不同权重的关注，提高模型在长文本处理中的效果。
在编码器-解码器结构方面，chatglm3 模型通过编码器将输入序列映射到隐层表示，再通过解码器将隐层表示映射到输出序列，实现对话生成的任务。
在序列到序列模型方面，chatglm3 模型将对话生成任务看作序列到序列的映射问题，通过优化模型参数，实现对话生成效果的优化。
二、chatglm3 模型推理架构的应用案例chatglm3 模型推理架构在实际应用中有着广泛的应用场景，例如智能客服、智能助手、情感分析等领域。
在智能客服领域，chatglm3 模型可以实现自动回复用户问题、处理投诉、提供服务等功能，提高客户服务效率。
在智能助手领域，chatglm3 模型可以实现与用户的自然对话交互，帮助用户完成任务、获取信息等。
chatgpt制作课件ppt
目录
• 引言 • ChatGPT在课件制作中的应用 • ChatGPT在课件制作中的挑战与解决
方案 • 案例分享 • 总结与展望
01引言什么是Fra bibliotekhatGPTChatGPT是一种基于人工智能技术 的语言模型，它能够通过学习和训练 ，模拟人类的语言和行为，实现与人 类的交互和智能响应。
内容质量和准确性问题
内容质量不稳定
由于ChatGPT的生成内容是基于大量语料库的统计学习方法进行生成的，因此其 生成的内容质量可能不稳定，有时会出现语法错误、语义不清晰等问题。
缺乏专业性和权威性
由于ChatGPT不具备专业知识背景和权威性，因此其生成的内容可能缺乏专业性 和权威性，无法保证信息的准确性和可靠性。
个性化教育
随着教育理念的不断更新，个性化教 育将越来越受到重视。ChatGPT制作 的课件将更好地满足学生的个性化需 求，提高学生的学习效果。
教育公平
通过ChatGPT制作的课件，可以将优 质的教育资源共享给更多的学生，促 进教育公平。
THANKS
感谢观看
02
ChatGPT在课件制作中的应用
使用ChatGPT生成课件内容
自动生成课程章节
ChatGPT可以根据课程大纲，自 动生成每个章节的内容，包括概 述、重点知识点和案例分析等。
生成练习题和答案
ChatGPT可以生成各种类型的练 习题，如选择题、填空题、简答 题等，并提供相应的答案和解析
，有助于学生巩固所学知识。
ChatGPT可以用于各种领域，如教育 、客服、娱乐等，为用户提供高效、 便捷的智能服务。
ChatGPT的应用场景
在教育领域，ChatGPT可以用 于制作智能课件、智能题库、智 能评估等，提高教学质量和效率
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Every individual or item from the target frame has an equal chance of being selected. Selection may be with replacement or without replacement. One may use table of random numbers for obtaining samples.
统计推断
参数估计, 参数估计,假设检验
Estimation Hypothesis Testing
Making decisions concerning a population based on sample results.
Types of Data
分类资料,数字资料(离散,连续) 分类资料,数字资料(离散,连续)
Cluster Samples 整群抽样
Population divided into several clusters? each representative of the population. Simple random sample selected from each. The samples are combined into one.
Collect Data Present Data
e.g. Survey e.g. Tables and Graphs e.g. Mean
Characterize Data
∑ xi
n
A Characteristic of a: (1) Population is a Parameter (2) Sample is a Statistic.
Statistical Thinking and Management 统计思想与管理
Management Philosophy 管理哲学
Statistical Methods 统计方法
Behavioral Tools 行为工具
Three Aspects of Quality Improvement
Stratified Cluster
概率抽样
Subjects of the sample are chosen based on known probabilities.
Probability Samples
Simple Random
Systematic
Stratified
Cluster
Simple Random Samples
�
Population divided into 4 clusters.
Types of Survey Errors
调研误差类型
Coverage Error Non Response Error Sampling Error Measurement Error
Excluded from selection. Follow up on non responses. Chance differences from sample to sample. Bad Question!
Systematic Samples 系统抽样
Decide on sample size: n Divide population of N individuals into groups of k individuals: k = N/n Randomly select one individual from the 1st group. Select every k-th individual thereafter.
Print or Electronic Observation Survey
Experimentation
Types of Sampling Methods 抽样方法类型
Samples
Non-Probability Samples 非概率抽样
Probability Samples 概率抽样
Simple Random Judgement Quota Chunk Systematic
第3章 统计概述 章 Summary of Statistics
本章概要
Statistical Thinking and Management Descriptive versus Inferential Statistics Types of Data and their Sources Types of Sampling Methods Types of Survey Errors
Data
Categorical Numerical
Discrete
Continuous
Data Sources
(观测,调研,实验)(数据编辑,出版及电子介质) 观测,调研,实验)(数据编辑,出版及电子介质) )(数据编辑
Primary
Data Collection
Secondary
Data Compilation
N = 64 n=8 k=8 First Group
Stratified Samples 分层抽样
Population divided into 2 or more groups according to some common characteristic. Simple random sample selected from each. The two or more samples are combined into one.
Statistical Methods
Descriptive Statistics
统计描述 统计推断
Collecting and describing data.
Inferential Statistics
Making decisions based on sample data.
统计描述
收集资料,整理资料, 收集资料,整理资料,描述资料
本章小结
Described the use of Statistical Thinking to improve quality. Addressed the notion of Descriptive versus Inferential Statistics. Defined and described different Types of Data and Sources Listed Types of Sampling Methods. Described different Types of Survey Errors.