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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
在这些软件产品中，思腾合力SCM人工智能云平台底层基于思腾合⼒⾃主研发的调度系统，完成了对 TensorFlow、PyTorch、 Paddlepaddle、MindSpore、jittor 等常⽤框架的集成，支持市场主流计算卡的资源调度，具备良好的扩展性和兼容性。现阶段信创产业迎来众多利好信息，整个产业走向快速发展的新阶段，作为人工智能行业的领军企业，思腾合力始终立足自身在人工智能领域的优势，从
在边缘计算场景中，深度神经网络（DNN）因模型复杂度高、计算开销大的特性，直接在终端设备（如手机、物联网传感器）上运行时，常面临算力不足、能耗过高、延迟超标的问题。计算卸载作为核心解决方案，通过将 DNN 的部分层（如卷积层、全连接层）迁移至边缘节点（如基站、边缘服务器）执行，可平衡终端设备资源消耗与任务处理效率。当前 DNN 卸载策略研究中，传统优化方法（如整数规划、动态规划）虽能理论上求得最优
HTTPS 的加密原理本质是 “用非对称加密解决对称密钥的安全传递问题，用对称加密解决大量数据的高效传输问题，用数字证书解决身份信任问题”，三者协同构建了 “端到端” 的安全通信通道。从 TLS 1.0 到 TLS 1.3，协议不断优化（如简化握手流程、淘汰不安全算法），当前已成为互联网的 “标配”—— 无论是电商支付、社交聊天，还是物联网设备通信，HTTPS 都是保障数据安全的核心技术，也是构建
本文介绍了一本关于混合整数非线性规划（MINLPs）的专业书籍，涵盖了基础概念、算法以及优化方法。书籍详细讨论了MINLPs的理论和实践应用，包括问题的重定义、松弛方法、分解技术、启发式算法，以及全局优化策略。作者I. Nowak通过系统的章节编排，为读者提供了深入理解和应用MINLPs的全面资源。...
过去两年，视频生成模型从「好看」逐步走向「可用」。Genie 3 把这一趋势推到台前：它能把文本或图像提示转成可实时交互的 3D 世界，以 720p/24 fps 持续运行数分钟，并支持“可提示的世界事件”（如改变天气、加入角色），同时维持较强的对象与场景记忆一致性，虽仍处于限量研究预览阶段，但已明确展示了从被动视频到可控世界模拟器（即世界模型，World Model）的跃迁。Genie 3。
MSO 作为 2025 年的前沿算法，凭借 “物理灵感 + 双策略优化” 的创新设计，在复杂优化问题中表现碾压传统算法。它不仅逻辑直观、公式简洁，还能无缝适配机器学习调参、工程优化、路径规划等多个场景，是科研和工程实践的 “利器”。
本文详细阐述了在飞腾处理器（FT-2000/4）和麒麟操作系统（Kylin V10 SP1）构成的国产化信创平台上，部署 DeepSeek 大语言模型推理服务的全流程。从硬件准备、麒麟系统安装优化，到深度学习基础环境（Python, PyTorch, CUDA）在 ARM64 架构下的适配挑战与解决方案，再到 DeepSeek 模型的具体部署、性能优化技巧，以及部署过程中可能遇到的典型国产化兼容性
如何用LLM在复杂约束的组合优化问题上自动生成算法？不妨尝试该文献的方法，基于分解的进化框架，基于思维链的代码模仿模板。也许能在各类新问题快速生成有效算法。
启发式算法（Heuristics）广泛应用于复杂搜索和优化问题的求解，但其手动设计往往耗时且依赖专家经验。香港城市大学联合华为诺亚方舟实验室，提出了一种名为**启发式进化**(Evolution of Heuristics, EoH)的新范式，结合大型语言模型（LLMs）和进化计算（EC），实现了高效的自动启发式设计（AHD）。EoH通过自然语言描述（称为“思想”）和LLM生成的代码共同进化，显著
《DeepSeek API错误解决手册》摘要 本手册针对DeepSeek API集成中的400和504错误提供系统解决方案。400错误主要源于请求参数异常（42%）、数据格式错误（28%）和认证问题（17%），手册提供四步诊断法和常见场景修正方案。504错误则涉及网络延迟、服务超时等问题，建议从网络层、服务层和配置层三维度排查，并给出超时调整、连接池优化等策略。手册包含错误关联分析公式、预防性措施
vtool电子印章生成器提供多种印章样式选择，包括复古效果等特殊样式，并支持实时预览。其中一款工具提供圆形和方形两种基础模板，用户设置好参数后即可实时预览生成效果。印章生成器网站操作简单直观，参数调整后能立即看到最终效果，大幅提升使用效率。这些软件和网站提供免费的电子印章制作服务，无需付费即可无限次生成使用。今天为大家推荐几款完全免费的电子印章生成工具，满足企业日常办公需求。这款工具还有许多功能，
1.1 线性回归1.2 决策数1.3 支持向量机1.4 随机森林1.5 聚类1.6 降维1.7 核方法。
日线今天直接开盘在了3969点，全天都没有在3967点以下，也就是说日线也没有钝化了，单纯从上证指数的情况来看，趋势不破的前提下，未来一周不会有确定性高点出现，可安心持股。上证指数今天如果收盘在3967点以下，日线会有一个级别非常小的顶部钝化，其实是可以忽略不计的。因为我最近的逻辑判断是：以半导体、AI、算力等为代表的科技板块扛起领涨大旗，已经开始有效激活市场人气，带动全市场赚钱效应提升。25年1
摘要：本方案提出基于DeepSeek大模型的定制化架构设计文档生成系统，采用分层架构设计，包含需求解析、规范映射、动态生成等核心模块，支持GB/T8567、TOGAF等主流行业规范的智能适配。系统通过LoRA技术实现企业知识融合，采用零信任安全模型保障数据安全，可自动生成符合规范的Markdown/PDF/Confluence格式文档。经测试，该系统减少70%文档编写时间，规范符合度达92%，显著
本文针对产品订单数据开发了多粒度需求预测模型。研究采用相关性分析方法量化价格、区域、销售方式等8个因素对需求量的影响，并基于梯度提升树构建了日/周/月预测模型。模型通过数据预处理、特征降维等步骤，最终选用月度预测模型输出结果。研究探讨了不同时间粒度对预测精度的影响，为产品需求预测提供了多因素分析和组合预测方法。关键词：ARIMA、机器学习、多因素分析。
智能优化算法
本文基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合模型，结合K-means聚类和SARIMA时间序列分析方法，对电商平台商家-产品-仓库组合的需求量进行预测。通过对331,336条历史数据进行预处理和特征提取，构建了包含季节性、趋势性等多维特征的预测模型。采用1-wmape、RMSE等指标评估模型性能，并在促销活动期间考虑特殊需求模式。研究结果可为电商平台提供科学的库存管理决策支持，有效降低库存成本并提高履约
算法交易又称为黑盒交易，是指凭借IT技术的发展，利用算法完成订单拆分、挂单和撤单等交易环节，提供以成交为目的的自动化交易执行。这些券商与市场中主流的优秀算法厂商合作打造了种类丰富的策略交易平台，一般称之为“算法超市”，算法超市中汇聚了多家厂商的多样化算法，并且算法库持续更新，不断进行优胜劣汰的筛选迭代，旨在为机构投资者、高净值客户提供专业化、多元化的算法交易工具。之前的文章中我们提到过国内主流的、
本文深度解析Rust中两种复合类型——元组与数组的设计理念与实践应用。数组作为同质集合，长度信息融入类型系统，实现零成本抽象和编译时优化；元组作为异质集合，完美结合模式匹配与所有权系统。两者在栈上分配，通过不同内存布局满足多样化需求，展现了Rust在类型安全与性能优化间的精妙平衡。文章还探讨了常量泛型带来的新可能，并通过实际案例展示如何高效组合使用这两种类型。理解这些设计哲学是编写高效安全Rust
搜索策略，图搜索技术，状态空间搜索，一般的图搜索算法，盲目搜索中的广度优先搜索、深度优先搜索、有界深度搜索，启发式算法，问题规约和与或图启发式搜索，博弈极大极小过程，α-β过程
A* 算法的核心思想是综合考虑两个方面的信息：从起始节点到当前节点的实际代价（通常是已经走过的路径的代价），以及从当前节点到目标节点的估计代价（启发式函数）。这两方面的信息通过综合起来选择估计代价最小的节点进行搜索，朝着目标节点前进。
基于入门级粒子群算法的PID参数整定，内容详细、代码、图片齐全，彻底解放大脑，体验电脑为你工作的感觉。
人工智能是指使机器能够模仿人类智能的能力，包括感知、推理、学习、决策等。AI分为狭义AI（或弱AI）和广义AI（或强AI）。目前，我们所使用的AI技术主要属于狭义AI，它专注于特定任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。机器学习是AI的一个子领域，它通过数据和算法让计算机自我学习、做出决策，并从经验中进行改进。监督学习：通过标注好的数据进行训练，算法根据输入和输出之间的关系进行学习。无监督学习
AI智能体开发全流程指南：从数据准备到部署维护，涵盖数据清洗、算法选择、超参数优化、模型评估等关键环节。重点强调使用TensorFlow/PyTorch等工具进行训练优化，部署后需持续监控更新，并注重安全伦理。推荐Colab、Git等实用工具，通过系统化训练提升AI适应复杂场景的能力。（149字）
车辆路径问题 （Vehicle Routing Problem，以下简称VRP问题）最早由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，是运筹学中一个经典问题。VRP问题主要研究物流配送中的车辆路径规划问题，是当今物流行业中的基础问题。VRP问题的主要研究对象是以下问题：有一个配送中心，每天需要向若干配送点配送货物，配送中心有若干辆车可用于配送。已知配送中心和各配送点的位置，请问如何设计配送方
引言蜘蛛蜂优化算法(Spider Wasp Optimizer，SWO)，该算法基于对自然界中雌性黄蜂🐝的狩猎、筑巢和交配行为的复制。该算法具有多种独特的更新策略，适用于各种具有不同勘探开发要求的优化问题。于2023年最新发表在SCI旗舰期刊《ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW》上。参考文献Abdel-Basset, M., Mohamed, R., Jameel, M
本文介绍一种新的基于足球队的训练方法的优化算法——来解决优化问题。该成果在著名的中科院1区SCI期刊Expert Systems with Applications。足球队训练算法(FTTA)是通过模拟高水平足球训练班中球员的行为来实现的。通常，一个足球训练班分为三个部分:集体训练、小组训练和个人额外训练。具体行为和公式如下：1.：训练开始时，队员们在教练员的指导下进行集体训练。将球员分为四种不同
山瞪羚优化算法（Mountain Gazelle Optimizer，MGO）模拟山瞪羚的社会生活和等级制度。于2022年发表在Advances in Engineering Software。
组合优化问题通常依赖启发式算法来生成高效解决方案。然而，手动设计启发式方法既耗费资源又受限于设计者的专业知识。近期人工智能的进展，特别是大语言模型(LLM)的发展，展示了通过进化框架自动生成启发式方法的潜力。现有研究主要关注旅行商问题和在线装箱问题等经典组合优化问题的构造性启发式方法设计。本研究探讨了LLM是否能为小众的、尚未广泛研究的优化问题有效生成启发式方法，并以单位负载预编组问题(UPMP)
这是 Trieste 的海港里头的游船。这是 Julian Schwinger。Schwinger 会用左手，也会用右手写字。这是 Wigner，是一个对于对称有重要贡献的物理学家。这是 Telegdi，Wigner 跟 Schwinger 都不在了，Telegdi 还健在。他是一个重要的实验物理学家。Hans 和 Teller，Hans 是一个瑞士的物理学家。这个正中这位是 Salam，他不在了
In order to ensure the normal operation of the detector, it is very necessary to study the thermal transmitter based on thermal photovoltaic technology, which can not only reduce the energy consumptio
本文介绍了38个Python机器学习与数据科学领域的核心工具库，涵盖模型训练、数据处理、可视化等全流程。包括Hugging Face生态的transformers/diffusers等预训练模型工具，PyTorch/TensorFlow生态的torch/keras等深度学习框架，以及polars/xgboost等高效数据处理库。重点工具如gradio（交互界面）、wandb（实验跟踪）、jax（高
百度文心X1.1大模型在性能测试中展现显著突破：代码生成实现95%一次性运行成功率，中文热梗解析完整度达95%，事实性错误率降低34.8%。其技术优势源于混合强化学习、迭代自蒸馏和飞桨框架优化三大核心机制，在中文场景适配、代码开发效率等方面表现突出。相比GPT-4和Claude3Opus，文心X1.1在本土化应用、逻辑推理等方面更具优势，标志着大模型竞争进入"效能优化"新阶段。
引言据国际能源署统计，世界能源消耗量从 2018年到 2050 年将增长近 50％，而工业部门消耗了全球一半以上的能源。在中国，制造企业消耗了全国 50%以上的电能，并产生了至少 26%的二氧化碳排放量。企业一般通过研发节能设备或采用新的加工技术缓解节能减排的压力，但是上述方法通常需要大量的投入。而绿色调度能够在不增加企业成本的情况下有效减少碳排放并提高能源效率。 随着信息技术以及全球化的飞速发展
启发式算法是一类用于寻找问题近似最优解的算法，它们通过模拟自然界或其他启发式过程来寻找解决方案。在边缘计算场景中，启发式算法可以用来指导DNN模型在何种条件下、在哪个边缘节点上进行卸载，从而平衡计算资源的分配，减少能耗，并确保服务质量。系统模型中使用到的 DNNs 结构数字化模型和负载计算模型作为辅助模型建立仿真卸 载平台，将不同的深度神经网络的结构转换为具体的拓扑矩阵，通过负载计算模型确定每层
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