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在“大模型赋能AI知识库的智能问答”中，知识自动化技术将通过深度学习和自然语言处理，将海量信息转化为结构化知识，提升问答系统的智能化水平。文章探讨如何利用大模型实现精准、快速的信息解析与应答，优化用户体验，并推动企业决策的效率和准确性。
AI大模型是人工智能领域的一个重要方向和趋势，它为我们带来了更多可能性和机遇，也为我们带来了更多挑战和风险。通过持续地研究、讨论、创新、合作、监管等方式，我们可以期待AI大模型在未来取得更多突破和进步，并为我们带来更好的生活。
最近收到好多小伙伴私信：“我生成的图片怎么跟想象中差这么多？”、“为什么别人画的妹子又美又真实，我的就像恐怖片？）其实80%的问题都出在提示词（Prompt）上。提示词就像魔法咒语，用对了能让AI变身神笔马良，用错了…（看到这里你已经是高手了）快打开Stable Diffusion试试这些技巧吧！记得生成好图来评论区交作业~ 下期教你们如何用ChatGPT自动生成提示词！Too young！（私藏
当你用代码实现第一个自动化脚本时，那种成就感绝对值得你现在的付出！遇到问题随时可以来问我（评论区见），咱们一起在Python的世界里升级打怪！先给各位看个数据：Stack Overflow 2022开发者调查报告显示，Python连续五年蝉联"最想学习的编程语言"榜首！举个真实案例：我带的学员小王，行政转行学Python，3个月就写出了自动处理Excel报表的脚本，现在已经是部门的技术担当（老板直
本文将深入探讨“AI大模型在汽车行业的应用与挑战解析”。文章将分析AI大模型在自动驾驶、故障预测、虚拟测试等领域的创新应用，阐述其如何提升汽车性能与可靠性，同时也将关注云端应用中面临的数据隐私与安全等挑战，为未来发展提供参考。
DeepSeek大模型凭借670亿参数混合专家架构，在论文写作与代码生成领域实现突破性进展，通过智能选题、文献综述及SEO关键词拓展功能提升学术效率，结合多语言理解与视觉分析能力，对比OpenAI模型具备更低成本、更高准确性优势，其代码生成速度较传统方法提升3倍，为人工智能行业带来革新性生产力工具。
stablediffusion存放大模型的位置
没事的时候，无聊的时候，想的时候，到桌面上来瞧瞧你会发现出现了无法删除的removable storage devices文件夹
Lesson 60 – On Moral CourageAlthough truth and justice may be the most powerful impulses to show moral courage, there are others. Compassion is one of these. Tentatively it can be suggested that this
然而，这场革命的复杂性远超消费互联网的狂飙突进。制造业的AI落地需要直面数据孤岛、工艺黑箱、场景碎片化等顽疾，以及伪需求的泛滥、技术路径的分歧，考验着行业的理性与耐心。过去三年，行业经历了从大模型虚火到伪需求泡沫的洗礼，企业逐渐意识到：AI的价值不在于技术炫技，而在于能否穿透研发、生产、质量的全链条，实现从降本到增值的质变。从迭代速率观察，工业互联网过往需要三至五年方能完成的技术部署目标，在AI智
resetOnRestart的值决定当solver继续运行时，是否要读取最近一个时间步的meanField的值来计算接下来时刻的时均值；3、由2中，我们可以得出，如果设置的deltaT为1，timeStart也为1，那么1时刻生成的U文件和UMean文件是相同的。1、如果不设置window命令，base后的time和iteration效果是一样的，都是从timeStart开始进行平均。但是不重要，
本篇介绍一个多智能体协同感知，协同动态调度决策的系统。系统包括基于3D点云的SLAM建图(lego-loam)，3维定位（hdl_localization），3D障碍物检测(传统聚类算法)，部署了基于DWA的局部路径规划算法，改进的基于pid的路径跟随算法，以及基于改进时间窗方案的上层多智能体调度规划算法。......
《边缘计算模型部署优化与应用趋势》聚焦MXNet、TensorFlow框架下的模型压缩与超参数优化技术，探讨医疗诊断、金融预测等场景中边缘端部署方案，分析自适应学习与迁移学习在物联网设备中的效能提升路径，揭示边缘计算与云端协同的3D建模新范式。
在数字化时代，NLP技术为知识检索提供了高效的解决方案。通过自动整理与分类，企业能够快速访问和利用关键信息。这种方法不仅提升了知识管理的效率，还促进了团队协作，帮助企业应对信息过载的挑战，实现更智能化的决策支持。
我打算做个科普，就谈谈汉诺塔这个经典的递归问题吧！有关递推的数学问题很多，基本上归结于研究错综复杂的差分方程。汉诺塔并不需要推究很难的数学关系，但却是这类问题中相当有意思的一个。
PRO/E产品设计如何将两个零件合并在一起本篇小编给大家带来合并两个零件的一个方法，简单实用1：在这个模型中，通过选择，可以看到有好几个不同的零件2：首先将大的零件激活，选中零件，右键选择激活3：接着选中要合并的零件的其中一个面4：然后按右键，选择实体曲面，将这个零件的表面选中5：直接复制，粘贴（键盘快捷键完成）6：然后将复制出来的面实体化，即可将两个两件合并...
本人专注recurdyn动力学仿真5年，具有丰富的仿真经验，针对履带建模仿真资料有以下5部分：1、通用履带底盘建模，包括纸质版资料和视频，2、摆臂履带底盘建模，包括教学视频和源文件，3、轮-履复合式履带建模，4、recurdyn+EDEM联合仿真。包括视频和源文件，5、Recurdyn+Matlab联合仿真微信：13060190875...
(3) 假设该流水线有正常的定向路径和一个单周期延迟分支,请对该循环中的指令进行调度,你可以重新组织指令的顺序,也可以修改指令的操作数,但是注意不能增加指令的 条数。有一条动态多功能流水线由5段组成(如图3.35所示),加法用1、3、4、5段,乘法用1、2、5段,第2段的时间为2△t,其余各段的时间均为△t,而且流水线的输出可以直接返回输入端或暂存于相应的流水寄存器中。假设采用排空流水线的策略处理
如今市面上常见的音箱主要以密闭式音箱和倒相式音箱为主，今天介绍一种设计更为复杂的音箱——迷宫式音箱。迷宫式音箱也称曲径式音箱或传线式音箱，实际上就是在音箱内部安装几块障声板，通过障声板形成了一个曲折较长的放声管道，使音箱喇叭单元反面的声波经过曲折较长的放声管道反射出来，再传播到空间。迷宫式音箱实际上是把喇叭单元反面的声波经过一条长长的管道反射出来，而放声管道的长度是迷宫式音箱的设计焦点。设...
数学建模论文就是探讨根据实际问题来建立数学模型中的问题及解决措施，本篇文章就给大家介绍一些数学建模论文题目，作为大家写作论文时的题目参考，希望可以为大家提供一定的帮助
LINGO软件介绍一、LINGO 基本操作LINGO初印象LINGO 窗口LINGO 工具栏LINGO模型文件LINGO的运算符算术运算符： 用于数与数之间的数学运算 (前三个无前面的/)/+/-/*/^ (求幂)关系运算符： 表示 “ 数与数之间” 的大小关系。< (<=)=大于 (>=)简单程序编写-程序model :title 求解线性规划max = 2 * x1 + 3
基于ROS+Gazebo环境，用roslaunch把sdf模型加载到gazebo仿真世界。目录结构如下输入命令roslaunch my_simulation my_world.launch报错：Unable to find uri[model://my1stmodel]报错原因：没有把ros包my_simulation下的model文件夹添加到GAZEBO_MODEL_PATH环境变量中解决方案：
传统溢油的监测仅仅依靠提取光学影像的光谱信息或者合成孔径雷达的后向散射系数进行提取，这会造成很多同谱异物或者粗糙度相近似等的地物错分，因此，除了利用传统的影像信息以外，还需结合影像的纹理信息，从而提高溢油提取的精度，减少错分地物的数量。文章选用2006年渤海地区的三景同轨SAR影像作为数据基础，应用基于灰度共生矩阵的方法对其进行纹理分析。该方法可以很好地对图像区域和表面进行感知并能够从像元的灰度相
本文是基于图像的3D目标检测算法，以往基于图像的方法在精度上始终远远低于基于点云的方法，其中的原因一般被认为是基于图像的深度估计效果不好，而作者认为是数据表示的问题，作者将预测到的深度图转换成了伪点云，然后应用基于点云的算法，得到了远超普通基于图像方法的效果。（当时30m范围内，基于图像方法的SOTA是22%的准确率，本文达到了74%）以往基于图像的方法，最主要的工作就是模态融合，辅助基于点云的方
基因加性方差、显性方差与上位性方差定义第一等位基因：是指位于一对同源染色体相同位置上控制同一性状不同形态的基因。第二表现型值 = 基因型值 + 环境离差（由环境引起的表现型值变化）基因型值可划分为G = A + D + I加性效应（A）：基因位点内等位基因和非等位基因的累加效应显性效应（D）：指基因位点内等位基因之间的互作效应上位性效应（I） ：非等位基因之间的相互作用第三表现型方差 = 基因型方
天线是作无线电波的发射或接收用的一种金属装置(如杆、线或线的排列)在无线电设备中用来发射或接收电磁波的部件。无线电通信、广播、电视、雷达、导航、电子对抗、遥感、射电天文等工程系统，凡是利用电磁波来传递信息的，都依靠天线来进行工作。此外，在用电磁波传送能量方面，非信号的能量辐射也需要天线。一般天线都具有可逆性，即同一副天线既可用作发射天线，也可用作接收天线。同一天线作为发射或接收的基本特性参数是相同
International Comference on Computer Vision，国际计算机视觉会议，是公认的三个会议中级别最高的，收录率一般在20%左右，由IEEE主办。【收录论文的内容：底层视觉与感知，颜色、光照与纹理处理，分割与聚合，运动与跟踪，立体视觉与运动结构重构，基于图像的建模，基于物理的建模，视觉中的统计学习，视频监控，物体、事件和场景的识别，基于视觉的图形学，图片和视频的获取
为了获得色彩信息，彩色图像传感器覆盖有红色、绿色或者蓝色的滤镜， 当前的策略是，像素点上覆盖有色彩滤镜（R，G，B的一种），用于获取图像的颜色。 每一个像素点都只接收了RGB三个分量中的一个分量。 C代表着Clear，也即是白色滤镜。色彩滤波阵列，英文名 Color Filter Array 或 Color Filter Mosaic ，简称 CFA 或 CFM，是像素传感器上方的一层马赛克覆层，
本文是阅读“多无人机任务分配与路径规划算法研究_丁家如”文献的学习记录。一.多无人机任务分配的本质目前阅读的文献不多，所以对无人机协同任务分配问题看作为多目标优化的问题二.任务分配数学模型采用二维建模，需要设置无人机的约束条件，估计无人机执行各个任务需要付出的代价及其收益（这两部分均有对应的代价函数和收益函数来进行计算，最后用适应度函数来进行评加）。三.任务分配算法1.匈牙利算法本算法解析参考文章
1、打开inoProshop软件2、新建工程3、选则plc型号这里用的是AM401-cpu1608TN，设置编程语言以及文件名和保存位置。4、项目创建完成后将电脑ip地址设置与plc同一网段，后连接plc。5、如果使用etherCAT总线驱动伺服则需要设置。6、再次双击Network Configuration，然后选则使用的伺服驱动器拖动进来。7、需要放到ethercat下才能正常运行8、编写程
Reinforcement Learning-based Hierarchical Seed Scheduling for Greybox Fuzzing整体内容论文题目Reinforcement Learning-based Hierarchical Seed Scheduling for Greybox Fuzzing工具名称IAFL-HIERAFL+±HIER论文来源NDSS 2021一作J
1. 以摊余成本计量的金融资产（AC）：只收取合同现金流资本按成本计价，每期利息计入当期损益，资产本身的价格变化不会显示在财报中，但会计提减值。减值损失=资产的期末账面价值-预计未来现金流量现值 。会计分录：借：资产减值损失贷：持有至到期投资减值准备一定是债务工具。2. 以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的资产（FVOCI)：既可收取合同现金流，又可出售金融资产由于不一定持有到期，需按公允价值
本文将深入分析联邦学习模型的发展趋势，探讨其在数据隐私保护、分布式计算和多方协作中的重要应用。同时，结合行业案例和技术进展，展望联邦学习在未来人工智能领域的广阔前景及面临的挑战，以期为相关领域的研究和实践提供参考。
CSI-2 lane管理层和D-PHY或C-PHY物理层连接。需要注意的是链路两端的接口必须要匹配：D-PHY发送器和C-PHY接收器并不能工作，反之亦然。
接下来的工作需要把XTDrone,VINS和fast-planner集成到一起。
对于一篇电磁散射博士论文GO-PO散射建模方法的整理和概述。
Beta多样性是指不同地点群落间物种组成的差异。
File "/home/hwja/anaconda3/envs/py2/lib/python2.7/site-packages/soundfile.py", line 373, in readsubtype, endian, format, closefd) as f:File "/home/hwja/anaconda3/envs/py2/lib/python2.7/site-packages/s
恶意软件检测正常apk样本整理说明说明本学期因一门课的原因做了恶意软件检测的项目，做的是安卓的软件方面的，然后通过老师跟研究生学长要了恶意apk的样本，恶意软件就先不分享了，正常样本的话，自己用别人爬虫好的大量网址，遍历下载整理了大量的正常apk样本，然后也有直接从国外的网站下下来的，整理如下：Normal1：400个Normal2：500个Normal3：220个Normal4：99个！！！注意
1.相关定义说明：随机过程：X(t)和Y(t)互相关函数：Rxy（t1，t2）=E{X（t1）Y（t2）}互协方差函数：Cxy（t1，t2）=E{[X（t1）-Mx(t1)][Y(t2)-My(t2)]}Mx(t1)：表X在t1时刻的期望值，其他的同理2.三者概念不相关：若互协方差函数Cxy（t1，t2）=E{[X（t1）-Mx(t1)][Y(t2)-My(t2)]}为0，则称为不相关。独立：若其
仅限自己投稿过的期刊，不一定适合所有期刊标准1. 细节数字 1e-4 应该写成1×10−41 \times 10-41×10−4；2. 有关缩写位置有些名词一般使用的是缩写，但是第一次出现时，还是需要把全称写一下，比如 the finite element (FEM).这里注意，摘要中除了首次出现该介绍，后面都用该缩写即可。然而！！到了正文，即使摘要中已经出现过某一缩写介绍，正文中第一次出现的位置
本文将探讨特征提取算法的基本概念及其在各行业的实际应用。通过案例分析，深入剖析特征提取算法在数据处理、图像识别、自然语言处理等领域的实践效果和技术挑战，旨在为相关研究和应用提供参考和启示。
红外波长的分类红外线是波长介乎微波与可见光之间的电磁波，波长为0.75～1000 μm，其中，近红外、短波红外、中波红外、长波红外所在区间如下： - 近红外 (Near Infrared, NIR) : 0.75~1.1 μm &n...
两同压直流电源并联,电压不变,电流增大;两不同压直流电源不能并联,低电压电源在这种电路中成为超低电阻用电器,造成短路,会烧坏高电压电源;
治愈率%= [治愈人数/出院病人数] *100%好转率%=[好转人数/出院病人数] *100%病死率%=[死亡人数/出院病人数] *100%病床周转次数（次）=出院病人数“总计”/平均开放病床数 病床工作日（日）=实际占用总床数/平均开放病床数实际病床使用率=实际占用总床数/实际开放总床数出院者平均出院日=出院者占用总床日数/出院人数“总计”疾病构成%=（实际数/合计总数）*100%增减数=本次数
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