简介：摘要：生成式AI技术如ChatGPT的迅速崛起并渗透至各行各业，情报研究与实践领域也迎来了巨大机遇，同时也面临诸多挑战。大数据时代，快速而准确地处理和分析大量情报数据成为关键问题。本文旨在研究生成式AI在情报领域的应用，探讨其自动化信息筛选、深度内容理解和情报传播创新等策略，以提高情报工作的效率和准确性。通过分析生成式AI的现状与挑战，本文旨在帮助情报从业者更好地利用这一新技术，实现更全面、深入的情报处理与分析，以应对复杂的信息环境和安全需求。
简介：摘要：在当今网络技术迅猛发展的背景下，网络系统面临着日益复杂的故障挑战。为应对这些问题，本文提出了一个基于机器学习的网络故障预测和自动化修复的全面策略。这一策略包括高效的数据收集与处理、精准的特征选择与工程技术、以及适应性强的算法选择与训练。通过实时监控与报警系统，结合故障诊断与分类，本文旨在提升故障预测的准确性。文章还着重讨论了自动化修复策略的实施，包括智能的修复方案生成、自动化执行与反馈机制，以及基于数据分析的持续学习与优化过程。这些措施旨在提高网络系统的自我修复能力，确保网络稳定性和效率。
探析生成式AI对情报研究与实践的影响——以ChatGPT为例
基于机器学习的网络故障预测和自动化修复方法探究
