JavaScript 混淆及反混淆代碼工具
介紹在我們開始學習反混淆之前，我們首先要了解一下代碼混淆。如果不了解代碼是如何混淆的，我們可能無法成功對代碼進行反混淆，尤其是使用自定義混淆器對其進行混淆時。什么是混
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10月30日，由北京市經濟和信息化局、北京市門頭溝區人民政府指導舉辦的“國際前瞻人工智能安全與治理大會”在北京門頭溝區召開。大會正式啟動“北京市通用人工智能產業創新伙伴計劃安全與治理能力建設網絡”，并重磅發布了《人工智能模型安全評估與產業實踐報告》和《北京人工智能治理案例集》。
會上，APUS打造的醫療行業大模型+數字人應用，助力醫院輔助診療應用，成功入選《北京人工智能治理案例集》，成為人工智能賦能醫療健康領域的典型代表。
此次入選案例的APUS岐黃大模型，基于6000億高質量醫學知識數據完成增量預訓練，在《CME中國醫學考試綜合數據集測評》中表現優異，整體性能遠超ChatGPT。該模型融合中醫知識語義理解與現代醫學推理能力，構建出覆蓋“數據中樞—智能決策—服務延伸”的全鏈條智能診療體系，廣泛應用于醫療知識庫建設、智能問診與輔助診療平臺、醫療AI數字人服務、智能診療質量評價體系。讓AI不僅能“懂醫學”，更能“會診療”，成為醫療機構實現數字化、智能化轉型的關鍵技術支撐。
據了解，自2024年5月，基于APUS岐黃大模型的智能診療平臺在三家醫院上線以來，已累計為超120萬患者提供導診、問診、診療等服務。據醫院數據顯示，該診療平臺日均處理咨詢超3000人次，響應速度提升400%，分診準確率從72%躍升至96.8%，患者候診時間縮短27%，門診日接診量增加18%，患者滿意度高達97%。這些數據直觀地展現了APUS岐黃大模型在提升醫療服務質量、優化醫療資源配置方面的顯著成效，讓“看病更快、更準、更便捷”成為現實。
過去一年，APUS岐黃大模型已獲得國家衛健委智慧醫療創新大獎、中央網信辦“2024年度中國互聯網企業創新發展十大典型案例”等二十余項榮譽；并入選“數字經濟大會人工智能大模型場景應用典型案例”“中關村論壇·未來產業創新發展優秀案例”及《數字醫療產品及服務高質量發展全景圖》。這些成果標志著APUS醫療大模型已成為中國AI醫療領域的重要創新力量與行業標桿。
面對AI重塑全球醫療生態的時代浪潮，APUS正以“AI醫療為健康護航”為使命，持續推動智能診療平臺、醫療AI數字人及智能服務體系的普惠化落地。
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