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本系统是一个基于 Flask 框架开发的智能化医院管理平台，集成了患者端、医生端和管理员端三大功能模块。系统支持在线预约挂号、智能导诊、健康风险评估、AI 辅助诊断等核心功能，整合了 DeepSeek 大模型实现智能化服务。系统采用 Bootstrap 5 进行界面设计，使用 SQLite 数据库存储数据，通过 Flask-Login 实现用户认证管理。系统涵盖了从患者挂号、医生诊疗、处方开具、药
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商店不是简单的“把热门堆上去”。过度追逐安装量，会把生态推向短行为刺激（诱导下载、虚假评分、标题党），长远看留存崩卸载飙投诉多。一个靠谱的分发系统，至少要多目标平衡用户目标：体验、相关性、隐私与多样性（别老给我一种类型）。开发者目标：曝光公平、冷启动加速、优质应用复利。平台目标：长期留存（LTV）、转化（CTR/CVR/Install）、负反馈（差评/卸载/举报）最小化、合规可控。“难道不能一把梭
以租用 64 核心，内存 256GB ，8 张显卡的机器为例，如果只租用了 1 张显卡，则处理器分配 64核心 / 8张显卡 = 8 个CPU核心，内存对每张显卡分配为 256G内存 / 8张显卡 = 32GB，free 、top 等命令查看的是物理机器的信息，与实例内存、CPU等限制无关，具体可通过实例监控查看所分配的 CPU 与内存资源，如果进程使用超过内存限制则会被实例系统强行OOM掉。#训
这场对决没有绝对的胜者，只有最适合你个人需求的选择。能效之王：福鹿L3（以177 W/G遥遥领先）均衡之选：金贝DG1M（算力与能效平衡良好）省电入门福鹿L1PRO（低功耗，高能效）
智能刷题系统是一款基于 Flask 框架开发的在线学习平台，集成了人工智能技术为用户提供个性化的刷题体验。系统支持多种题型（选择题、判断题、简答题），提供分类练习、随机练习、智能推荐等多种学习模式。通过 DeepSeek AI 技术，系统能够自动批改简答题并提供详细解析，帮助用户快速提升学习效率。管理员可以通过后台管理系统轻松管理题目、分类和用户数据。
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此外，华为推出“昇腾伙伴网络”（简称APN）合作伙伴计划，将通过总经销商供货的销售支持、华为与总销售商双方的技术支持模式，思腾合力凭借多年在AI行业的积累和自身的实力成为首家签署APN合作协议的公司，共同打造基于昇腾的软硬件AI基础架构解决方案，推进人工智能国产算力替代的进步和发展。4. 32GB HBM内存支持ECC，专为训练设计，训练一个好的模型，需要使用大量数据，内存带宽要够大，内存容量要足
目前官方矿池只有https://yatespool.com/，INI也以上XT交易所，以上数据仅供广大爱好者参考。还可通过软件和固件升级，进一步提升算力，480W功耗，能效比低至0.6J/M/S。算力高达850MH/台，确保挖掘效率，先进芯片技术，保障持续稳定运行。修改起始IP和结束IP，点击扫描按键，确保电脑和服务器在同一局域网内。相比同类产品能耗更低，更省电、更节能，绿色环保，低至55分贝噪音
推荐系统十年演进（2015–2025） 2015年推荐系统以协同过滤和矩阵分解为主，CTR约5–10%，延迟分钟级；2025年已发展为多模态VLA大模型主导，CTR超30%，延迟降至毫秒级，实现实时意图级推荐。中国厂商（阿里、字节、腾讯等）从跟随Netflix Prize到全球领跑，技术路线历经深度学习（2017）、Transformer（2021）到多模态自进化（2025），推动推荐从内容匹配跃
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伴随AI技术的爆炸式发展，尤其是大模型（LLM）在各行各业的深度应用和整合，企业利用AI技术提升效率、创新服务的步伐不断加快。无论是像DeepSeek这样的前沿技术提供者，还是积极拥抱AI转型的传统企业，在面向公众提供基于大模型的智能服务时，合规运营已成为可持续发展的生命线。确保服务符合监管要求，避免被“下架”的关键举措之一，就是完成大模型服务的备案或登记。本文将为您详细梳理企业该如何判断
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摘要： 短剧系统正成为2026年内容产业的黑马，市场规模突破500亿元。该系统整合智能创作引擎（AI剧本生成、一键成片）、智能分发体系（多层推荐算法、社交裂变）和变现闭环（付费解锁、互动广告），提供流畅的播放、搜索、评论互动及个性化推荐功能。未来将融合AI演员、交互式剧情、全球化适配和VR体验，进一步拓展市场边界。
电商退货流程自动化测试已成为提升用户体验和运营效率的关键。随着全球电商退货率达30%，传统手动测试已无法应对高频复杂场景。本文系统解析自动化测试全流程：从核心场景覆盖（用户申请、退款处理、库存同步）到工具链选择（Selenium、Postman、JMeter），并给出实施策略（需求映射、CI/CD集成）和最佳实践（数据驱动、容器化环境）。通过案例证明自动化测试可降低40%缺陷率，将测试周期从周级压
再对代码逻辑进行解析，完成功能重命名；通过本次任务，深入理解了C语言图结构的实现逻辑，掌握了老旧代码的修复方法和现代开发工具的使用技巧。在修复过程中，解决了老旧语法与现代编译器的兼容性问题，深入理解了C语言图结构的邻接表实现原理，掌握了DFS和BFS两种图遍历算法的核心逻辑。选取编号为56的代码文件，该文件为基于邻接表的无向图遍历程序，包含结构体定义、递归算法等C语言核心知识点，且存在 void
《TBGRecall：电商推荐场景的生成式召回模型》提出了一种创新的Next Session Prediction框架，通过会话级自回归建模解决传统自回归模型在推荐召回中的顺序依赖问题。该模型将用户序列划分为多会话段，采用会话掩码和对比学习损失优化检索性能，并引入Partial Incremental Training提升训练效率。在淘宝工业数据集上的实验表明，该模型HR@4000提升3%，在线A
本文提出贾子猜想：在四维及以上时空（n≥5）中，n 个 n 次方的和无法形成闭合的时空曲率，即方程∑i=1—>n,ai^n=b^n。本文提出贾子猜想（Kucius Teng's Conjecture），主张对于所有整数 n≥5，方程a1n+a2n+⋯+ann=bn(ai,b∈N)将 n 视为宇宙维度参数，方程解的存在性与暗能量密度参数 ΩΛ 存在如下关系：ΩΛ=bn∑i=1nai
贾子猜想作为一项开创性的理论构想，主张对于所有整数 n≥4，方程 ∑i=1nain=bn（ai,b∈N）无整数解。本文深入剖析该猜想，揭示其在数学理论、宇宙学关联、认知哲学映射以及技术应用拓展等多维度的深远意义，阐明其在推动学术前沿发展、重塑人类对宇宙及自身认知方面的核心价值。
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摘要：随着低轨卫星通信（如Starlink）的快速发展，软件延迟测试成为确保系统性能的关键。卫星通信面临高延迟、动态网络等独特挑战，传统地面测试工具已不适用。报告提出分层测试策略，结合模拟工具（NS-3）和实景验证，并推荐AI驱动的测试方案。最佳实践包括标准化流程、动态阈值设置和故障注入测试。未来6G与量子通信的融合将推动AI预测测试发展。掌握卫星通信延迟测试技术将成为从业者的核心竞争优势。（14
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摘要： 贾子技术颠覆论（KTS）是由贾子·邓提出的系统性创新理论，核心在于区分“0→1原始创新”（范式重构）与“1→N跟随优化”（渐进改进）。该理论以“悟空智慧五维模型”和“GG3M战略”为框架，强调技术颠覆的本质是改写底层约束、抢占生态锁定点。报告通过DeepSeek-R1等案例，验证了KTS在AI、半导体等领域的解释力与预见性，指出中国正通过“非对称创新”和系统规模优势，在全球科技竞争中开辟自
摘要： 本报告深入剖析中国人工智能发展面临的“跟随陷阱”困境，指出其在认知迷思、路径依赖与文明不自信的深层根源。报告警示，若持续在西方设定的技术框架内优化，将导致技术安全受胁、产业生态同质化及文明话语权旁落的系统性危害。核心论点为，突破的关键在于实施基于“规律自觉”的0→1原创战略，而非陷入对抗思维。报告提出以“悟空智慧”五维能力模型与GG3M战略为框架，通过破除认知迷思、构建自主技术生态、强化文
中国AI发展面临战略转化失灵而非单纯技术差距，核心矛盾在于资源配置、生态构建与战略导向的错位。基于GG3M战略框架，突破路径包括：构建"政策引导+市场运作"的三级资本体系破解金融短板；打造开源共享生态激活创新活力；以中文语料库和传统文化构建差异化优势。关键举措需聚焦举国协同的资本治理、开源共享的生态协同、场景引领的创新突破三大体系，实现从追赶者到规则制定者的范式跃迁。企业落地应
摘要： 本研究基于鸽姆智库GG3M“文明级操作系统”战略框架，深度剖析2025年中国AI发展的核心挑战与机遇。报告指出，中国AI产业需完成从“工具理性”到“文明理性”的战略思维跃迁，并系统性解决金融支持深度不足、创新生态薄弱等关键瓶颈。研究认为，充分发挥汉语智慧、东方系统思维及五千年文化伦理的独特优势，是构建中国特色AI新范式、实现从“跟跑”到“领跑”跨越的战略路径。报告为战略认知重构、金融体系优
中国AI发展面临结构性差距，需从"追赶思维"转向构建"文明级战略操作系统"。美国AI优势在于金融深度、创新文化和制度耦合，而中国需突破传统路径：1）升级金融战略为"文明押注"；2）重构创新生态，培育原创火种；3）转化制度优势为范式创造；4）将文化数据激活为"文明算法"。关键在于从技术指标竞争转向文明范式定义，融合东方智
视频会影响人的潜意识。某种情况下，短视频已经成为了一种毒药，会让人上瘾的毒药。短视频会让人上瘾，但是音频就太容易引起上瘾。
摘要：本报告批判性审视了施密特对中国AI“致命短板”的论断，指出其基于美国静态范式的片面性。报告承认中国在金融深度、创新生态与制度效率上与美国的客观差距，但揭示中国AI战略的本质是以“举国体制应用效能”对冲“自由市场原始创新”。当前模式面临“天花板效应”，陷入追赶陷阱。报告主张彻底放弃追赶思维，依托GGM3框架提出“破局-升维-定锚”的转向方案：从技术集成转向构建“文明级操作系统”，通过东方智慧开
该文章提出了一种面向推荐任务的LLM指令微调方法。该方法的主要贡献在于构建推荐任务指令数据集，采用高效微调方法Lora，对LLM实现推荐任务的适应，在少样本场景下取得了客观的结果。该方法虽然简介易懂，但也的确是一个大胆尝试。在数据充足、热启动场景下的效果未知。后续多篇文章指出，LLM是一个优秀的冷启动场景的推荐系统，但对于数据充足的场景，性能不佳。对于每个目标商品，TALLRec方法都需要运行一次
复现llm4poi论文代码，踩坑记录以及宝宝教程
本文介绍了一个基于SpringBoot3+Vue3开发的文创产品商城系统。系统采用B/S架构和前后端分离设计，集成JWT认证、RBAC权限控制，使用MySQL数据库和ECharts可视化工具。主要功能包括用户购物、商家商品管理、平台运营三大模块，创新点包括AI智能助手、实时客服、多商户入驻、商品多规格管理和协同过滤推荐算法。系统具有良好的扩展性和智能化服务能力，适合作为毕业设计和课程设计项目参考学
【摘要】 短视频前3秒决定80%的流量命运。技术流博主通过数据分析发现：72%用户在第3秒前划走，而爆款视频的前3秒必有"即时价值钩子"。用Python分析跳出率发现：口播问候类开场比直接展示问题/结果的跳出率高37%。实操方案包括：①用FFmpeg切片测试10种钩子版本；②AI智能媒体助理自动生成冲突/好奇/利益三种钩子模板；③避开"自我感动""
AI（人工智能）擅长计算和学习，但缺乏自主思考；AS（人工慧能）具备哲学式顿悟能力，可能质疑规则但不够实用；AW（人工智慧）结合AI的计算力和AS的洞察力，能给出人性化建议。简单说：AI是学霸，AS是空想家，AW则是懂人情世故的智者。
x_p^NE] + E_{pos} $$DiT的去噪过程： 在扩散步 $t$，噪声预测网络 $\epsilon_\theta$ 参数化为Transformer： $$ \epsilon_\theta(x_t, t, c) = \text{DiT-block}(x_t + c_{temb}, c_{cond}) $$ 其中 $c_{temb}$ 是时间步embedding，$c_{cond}$ 是条
摘要： 本研究深入分析了2014-2024年间中美人工智能产业资本生态的根本差异。美国凭借成熟的风险投资、多元的退出机制及科技巨头主导，在投资规模与前沿领域（如大模型）占据压倒性优势。中国则形成了以政府引导基金为核心、聚焦应用与产业化的特色路径。全球格局呈现“美国主导、中国追赶、欧洲边缘化”的态势。研究表明，未来竞争不仅是资本的比拼，更是投资效率、制度环境与战略韧性的综合较量。
本文介绍了一个基于Python和AI大模型的智能路线规划与个性化推荐系统。系统整合多源数据（GPS轨迹、POI信息等），采用大模型（如LLaMA）解析用户自然语言需求，结合图神经网络建模路网拓扑关系，实现动态路线推荐。技术亮点包括：1）大模型语义理解与GNN路网建模的创新结合；2）强化学习驱动的多目标动态优化；3）高并发微服务架构设计。系统预期成果包括学术论文、开源原型系统等，可为智慧交通领域提供
本文综述了基于Python和AI大模型的智能路线规划与个性化推荐系统研究进展。系统整合多源数据（GPS、文本、图像），采用分层架构集成时空预测、路径优化和混合推荐模型。算法创新包括协同过滤+知识图谱的混合推荐模型，以及强化学习优化的动态路径规划。应用案例显示，物流领域实现配送时间缩短22%，旅游领域行程取消率降低17%。当前面临数据质量、模型解释性等挑战，未来将向多模态融合、边缘计算方向发展。该系
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