电脑知识与技术中文大模型发展迅速，然而缺乏相应的能力测试。本研究提出了一种评估大模型在中文多任务中准确度的方法，涵盖医疗、法律、心理学和教育等4个领域。通过zero-shot和few-shot两种测试模式，发现即使是参数量最大的模型，其在特定领域任务上的准确率也未达到专家水平，尤其是在法律领域。此外，模型在子任务上的表现不均衡，凸显了其在理解和解决不同领域问题的能力上仍有改进空间。研究结果表明，模型的参数量、训练方式和数据质量对其性能有重要影响，未来研究应致力于提高模型在垂直领域任务的准确性。文章提出了一种专门针对单一水厂的脱泥装置中污水浑浊程度检测的方法。首先，利用水厂脱泥装置中部署的多个摄像头进行图像采集，在其中选择能够较为明显区分脱泥罐中污水浑浊程度的图片。然后，将图片格式统一从RGB格式转化为灰度图，以契合摄像头的红外夜视功能。在此基础上，对图像的关键区域进行裁剪，并提取出能够区分污水浑浊程度的特征。最后，采用不同机器学习模型，以特征向量为输入进行训练，从而分辨出污水是否浑浊。实验结果表明，该方法在特定类型的污水脱泥装置中具有良好的识别效果，并具有一定的泛化能力。结合自动图像抓取检测，该方法可实现自动化的污水浑浊报警，从而减少水厂运行成本，提高污水处理效率，节省人工成本。麻雀搜索算法目前广泛应用于工程领域，但是算法依然存在收敛速度缓慢以及容易陷入局部最优解等问题。为了解决这些问题，在麻雀搜索算法的初始化阶段、发现者和跟随者的比例阶段和侦察者位置更新方面进行了改进。使用基准测试函数验证改进麻雀搜索算法的性能并与其他优化算法进行对比，实验结果说明改进的麻雀搜索算法可以进行更快的收敛，具有更高的寻优精度。

在教学环境中，学生群体的人脸识别技术可以让校园管理更加便利，促进学生学习活动自主化，让学校管理的安全性和便利性更高，实现学校运行的智能化。文章旨在探讨用人脸识别技术，来提升教学环境的安全性和效率。首先，阐述了使用这一技术的意义和价值，研究了这种技术的实现路径和应用方式，最后，就这种技术的应用场景、实现方式、程序编写等内容进行了论述，旨在给相关研究者一定的参考。