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本文聚焦无模型自适应预测控制(MFAPC)与无模型自适应迭代学习控制(MFAILC)的数值验证仿真研究。通过构建基于紧致形式动态线性化(CFDL)的仿真程序,分别验证了MFAPC在非线性系统预测跟踪中的有效性,以及MFAILC在非线性系统迭代轨迹跟踪中的性能。仿真结果表明,两种方法均能有效处理非线性系统控制问题,为复杂工业过程的控制提供了新的思路。
用户可通过语音命令控制灯光、空调、安防系统等设备。这些助手通过持续学习用户语音模式和指令偏好,提供更个性化的响应。通过传感器和物联网设备收集数据,AI系统能分析用户习惯并自动调整家居环境。例如,智能恒温器通过学习用户偏好自动调节室温,智能照明系统根据自然光线和用户活动调整亮度。AI驱动的安防系统结合摄像头、运动传感器和面部识别技术,可实时监控家庭安全。部分系统支持远程监控,用户可通过手机应用查看实
远程协作工具搭载AI助手,实时翻译、会议纪要生成等功能消除地理与语言壁垒。自动化流程接管重复性任务,如数据录入、基础客服,释放人力资源聚焦创造性工作。AI与物联网技术深度融合,智能家居系统将实现全场景自动化。例如,智能冰箱可自动生成购物清单并完成订单,减少日常决策负担。自适应学习平台分析学生答题数据,动态调整教学内容与难度。可穿戴设备持续监测心率、血糖等指标,AI算法预警潜在健康风险。基因测序与A
好的,我们来探讨AI如何助力文旅产业升级,打造沉浸式数字体验。
程序化广告平台结合实时竞价(RTB)技术,在毫秒级完成用户匹配。预测模型计算不同场景下的转化概率,动态调整出价策略。A/B测试自动化工具持续优化落地页设计,提升点击到购买的转化链条效率。视频合成平台快速产出适配不同渠道的广告变体,解决传统内容生产的速度瓶颈。AI技术通过分析海量用户数据,实现消费需求的精准预测与个性化触达。机器学习算法能识别用户行为模式,自动优化广告投放策略,将传统广撒网式营销转化
智能制造是通过人工智能、物联网、大数据等技术,实现生产流程自动化、智能化和柔性化的新型制造模式。其核心在于将传统工厂升级为“数字工厂”,通过数据驱动优化生产决策,提升效率并降低成本。
AI 技术正在重塑零售行业的多个环节,从供应链管理到消费者体验优化。计算机视觉技术实现无人收银和智能货架管理,减少人力成本并提升效率。自然语言处理(NLP)技术解析社交媒体和评论数据,识别潜在需求与情绪趋势。聊天机器人和虚拟助手提供 24/7 的客户服务,解决常见问题并引导购物流程。预测性分析帮助零售商优化库存管理,减少滞销和缺货现象。区块链技术增强商品溯源能力,提升奢侈品和生鲜产品的可信度。AI
计算机视觉是人工智能的重要分支,旨在通过算法让机器具备“看”和理解图像或视频的能力。其核心目标包括物体识别、场景重建、运动分析等,最终实现与人类视觉类似的感知功能。
使用指针生成网络(Pointer-Generator Networks)平衡生成新词与复制原文,ROUGE 分数评估摘要质量。
AI的智能决策与数据分析能力结合区块链的不可篡改性和去中心化特性,可构建更高效、透明的数字生态。区块链为AI提供可信数据源,AI则优化区块链的智能合约执行和共识机制。采用链下计算(如IPFS存储数据)+链上验证的混合架构,以太坊的EIP-4844提案优化数据可用性。区块链存储不可篡改的交易记录,AI模型实时检测欺诈行为。区块链智能合约通过预言机获取链外数据,AI验证数据真实性。区块链保存证明供验证
基于加权难度系数和答对学生比例的双维度算法,综合评估学生对知识点的掌握程度。算法公式:掌握率 = Σ(难度系数 × 答对率) ×。
AI 通过可穿戴设备(如智能手表、心率带)实时采集用户的心率、血压、睡眠质量等数据,结合机器学习算法建立个人健康基线。斯坦福大学开发的AI系统能通过视网膜图像预测心血管风险,准确率超临床问卷30%。糖尿病等慢性病患者可通过AI血糖预测系统,根据饮食记录和运动量自动生成胰岛素剂量建议。梅奥诊所的远程监护平台利用AI分诊,将70%术后患者转移至家庭监测,住院成本降低40%。日本松下公司部署AI压力监测
数字素养指个体在数字环境中有效获取、评估、创造和沟通信息的能力。在AI时代,数字素养已成为个人适应社会、职场和教育的核心技能,涵盖数据理解、技术工具应用、信息安全及伦理判断等方面。
JBoltAI智能数据中心为企业级Java AI开发提供全栈支持,包含四大核心功能:智能知识库支持文档向量化存储与智能分段,提供文件训练和URL抓取能力;数据库连接模块支持多种主流数据库,具备AI辅助的表结构分析功能;Excel处理模块实现结构化数据存储与智能描述生成;知识图谱工具支持AI自动构建与Cypher查询。系统通过OCR识别、资源提取等特色功能,显著提升企业数据管理效率和AI应用开发体验
技术选型是软件开发过程中至关重要的环节,直接影响项目的成败。本文旨在探讨如何利用人工智能技术优化技术选型决策过程,提高决策的科学性和效率。文章范围涵盖从基础概念到高级应用的完整知识体系,包括算法原理、数学模型、实际案例和工具资源。文章首先介绍技术选型和AI辅助决策的基本概念,然后深入探讨核心算法和数学模型。接下来通过实际案例展示应用方法,最后讨论相关工具资源和未来发展趋势。技术选型:在软件开发过程
数字鸿沟指不同群体在获取和使用数字技术方面的差距,AI时代加剧了这一现象。缺乏基础设施、数字技能不足、经济条件限制是主要障碍,导致部分人群无法享受AI带来的便利,甚至面临就业、教育等领域的边缘化。将数字技能纳入基础教育课程,覆盖编程、数据隐私、AI工具使用等内容。推广公益项目,如“数字普惠计划”,为弱势群体提供免费或低价设备。媒体、高校、NGO联合发起公众倡导活动,提高对数字鸿沟的认知。企业履行社
明确业务成果(如"用有据回答转移20%支持邮件")设定KPI、风险态势和验收标准。
AI 技术在数字出行领域的应用广泛,涵盖交通管理、出行规划、车辆调度等多个方面。智能算法通过分析实时交通数据,优化路线推荐,减少拥堵时间。机器学习模型预测出行需求,动态调整公共交通资源分配。AI 驱动的导航系统整合多源数据,包括实时路况、天气、历史交通模式。深度学习算法计算最优路径,考虑时间、油耗、舒适度等多维因素。协同过滤算法分析用户历史行为,推荐符合偏好的出行方式。AI 不断从实际驾驶数据中学
特点简述:莱浦隶属于上海好耘奇信息科技有限公司,是聚焦移动上网解决方案的品牌。其核心产品AI随身WIFI具备智能网络适配能力,通过AI算法实时监测周边信号环境,自动切换最优运营商频段,避免信号卡顿、断连问题;支持灵活流量管理,有按天、按月、按用量等多维度流量套餐,用户可按需灵活选择,无需强制办理长期合约;可同时连接手机、平板、笔记本电脑、直播设备等多终端(最多支持8 - 10台设备同时联网),适配
AI驱动的智慧家居依赖多种技术协同,包括物联网(IoT)、机器学习、自然语言处理(NLP)和计算机视觉。物联网设备(如智能灯光、温控器)通过传感器收集数据,AI算法分析用户习惯并自动调整环境。NLP技术赋能语音助手(如Amazon Alexa)实现自然交互,计算机视觉则用于安防监控(如人脸识别门锁)。:选择支持开放标准(如Matter协议)的设备,或通过桥接器(如Hubitat)转换通信协议。:需
AI与物联网技术将深度融合,智能家居、可穿戴设备等实现环境自适应调节。例如,通过生物识别自动调节室内光线温度,健康监测设备实时预警身体异常。远程协作工具与AI助手成为标配,自动化流程取代重复劳动。预测算法优化供应链,虚拟员工处理标准化任务,人类转向创意与决策领域。知识获取突破时空限制,终身学习通过智能推荐系统实现精准匹配。基因组学与AI诊断结合,实现疾病预测和个性化治疗方案。虚拟试衣间与AI导购重
兽医数据同步绝非技术升级,而是人类文明对生命关怀的延伸。当LLM实现动态对齐,动物急诊将从“被动响应”转向“主动预防”——例如,宠物AI助手通过日常行为监测预警急症,急救中心自动调度资源。这不仅挽救动物生命,更筑牢“人畜共患病”公共卫生防线(如狂犬病、禽流感预警)。核心洞见:兽医AI的终极价值,不在于“替代兽医”,而在于让每一只宠物在危机中获得人类级的精准关怀。2024年,我们已站在起点:当动态对
AI 技术通过虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、混合现实(MR)等技术,为游客提供沉浸式体验。例如,通过 AI 生成的虚拟导游,游客可以实时互动并获得个性化讲解。AI 算法分析游客的兴趣、年龄、消费习惯等数据,推送定制化的旅游路线和活动建议。例如,故宫博物院利用 AI 和全息技术还原古代宫廷生活,游客可通过智能设备参与互动。例如,部分景区已实现刷脸入园,AI 语音助手提供 24/7 的咨询服务。
这是我一开始的提示词(貌似要求有点多了,也不知道做出来啥样):我想做一个开车的游戏 ,我的视角是上帝视角也就是俯视下去,路上有很多车,五条跑道,然后通过上下左右案件来控制移动方向,空格加速整个画面让车子开得更快,然后撞车了就会结束游戏,我希望有不同款式和颜色的车子在马路上,同时也能看到马路上的白线,控制的车子需要更加醒目一点,而且路上的车子是随机生成,但是一定要保证操控的车子有操作的时间和空间,不
【行业权威与技术先锋】华为云天团核心成员及多平台技术专家,横跨鸿蒙、云计算、AI等前沿领域,连续三年蝉联"华为云十佳博主",CSDN"年度博客之星TOP2"得主。技术矩阵覆盖全栈开发、移动生态及元宇宙等方向。 【直播引流方法论】聚焦短视频策划与AIGC应用: 精准提炼直播亮点(爆款/促销/主题/嘉宾) 产品展示三大技法:效果对比/过程呈现/专业口播 促销文案
作为AI应用架构师,你是否曾陷入这样的困境?大模型(如BERT-base、GPT-3)在文本分类、问答等任务上效果卓越,但部署时需要昂贵的算力(A100显卡单卡月租超万元)、超高的延迟(实时应用要求<100ms,大模型推理要500ms)、巨额的运维成本(云服务GPU实例费用占比超60%);直接用小模型替代?效果掉得太厉害,业务无法接受;试过模型剪枝、量化?要么精度损失不可控,要么对复杂任务(如多轮
我们结合长期实测与用户反馈,精选并深度评测以下5款主流AI PPT生成工具,涵盖不同场景需求从一键生成、设计优化到团队协作与创意演示,助你精准匹配,告别加班改稿。笔格PPT是一款由135编辑器推出的云端智能PPT工具,它主打"零基础也能做",通过AI技术简化PPT制作流程,并且登录就送生成次数,特别适合学生和职场新人。稿定 PPT 更偏向商业设计,如果你想做的 PPT 既要专业又要好看,选它准没错
AI Agent(人工智能代理)是一种能够自主感知环境、做出决策并执行动作的智能系统。与传统AI系统不同,AI Agent具备自主性、反应性、主动性和社会性等核心特征。其架构包含感知层、推理层、执行层、记忆层和学习层五个关键组成部分。AI Agent可分为简单反射型、基于模型、基于目标、基于效用和学习型五种类型,适用于不同复杂度的任务场景。典型工作流程包括感知理解、任务规划、工具选择和执行动作四个
Gemini 3 Flash 是 Google DeepMind 在 2025 年推出的新一代高速 AI 模型,其核心价值在于:在保持极高响应速度和可控成本的前提下,引入前沿级推理、多模态理解和代理式(Agentic)能力,让 AI 从“辅助回答问题”,真正升级为“能够完成一整段工作流程”的执行引擎。
在尝试使用 AI 生成测试用例的过程中,我发现同一个需求、相同输入下,多次生成的结果在覆盖点和侧重点上存在明显差异。为此,我以一个常见的登录页面为例,在不改变 prompt 的前提下连续生成三次测试用例和风险提示,并对结果进行对比。实验发现,AI 更擅长从不同视角提醒可能的测试点,但单次生成结果难以支撑对测试覆盖性的确定判断。本文记录了这次小实践的过程与阶段性思考,供同样在探索 AI 辅助测试的同
本附录收集AgentScope-Java及AI Agent领域的常用术语解释。
本文针对AI应用开发中的环境选择问题,提出了一套高效的分阶段解决方案:在本地开发阶段推荐使用Mac+Ollama快速验证业务逻辑和Prompt调试,强调通过抽象接口层保持代码灵活性;在私有化部署阶段则转向Linux+NVIDIA GPU+vLLM的组合,满足高性能推理需求。文章对比了不同工具的特性差异,指出Ollama适合开发调试而vLLM专为生产环境设计,并提醒避免过早陷入复杂环境配置的误区。最
本附录收集AgentScope-Java开发中的常见问题及解决方案。
央视新闻说到了“大学生论文里的渐浓”这件事。现实就是这样。结课论文要查毕业论文也查,就连平时作业都逃不掉,太高直接不过。每次查AICG出来结果的那一刻,简直是大学生崩溃的瞬间。看着满屏幕的标红,没有其他办法,只能硬着头皮改。改了一晚上再次检测,AI率不降反增?实在是没招了。后来听同学们讨论用,所以我也开始试了一些工具。效果确实不错!今天推荐几个靠谱工具,帮你。笔灵AI我用的时间最久,也是最省心的一
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