综上所述，神经网络解偏微分方程的本质，并不是什么神秘莫测的方法，而是利用神经网络的强大逼近能力，将PDE求解转化为一个优化问题。无论是传统的多项式、傅里叶级数，还是现代的神经网络，本质上都是在寻找一类可参数化的函数族去逼近PDE的解函数。不同之处在于所选的基函数空间以及满足PDE的方式。通过适当设计损失函数和优化算法，PINNs不仅能够有效地解决各种类型的PDE，而且在高维空间和复杂边界条件下展现

准确理解情感对于人机交互等领域至关重要。由于情感的复杂性及其多模态性质（例如，情感受面部表情和音频影响），研究人员已转向使用多模态模型而非单模态来理解人类情感。然而，当前的视频多模态大语言模型（MLLMs）在有效整合音频和识别细微面部微表情方面存在困难。此外，缺乏详细的情感分析数据集也限制了多模态情感分析的发展。为解决这些问题，本文引入了一个自动审核数据集和一个人工审核数据集分别包含 24,137

数据预处理 确保输入数据的质量直接影响模型的性能。。没有良好的数据预处理，即使是最复杂的模型也难以达到理想效果。涉及到的十个数据预处理的方法：数据清洗数据标准化数据编码特征选择特征缩放降维数据拆分数据增强数据平衡数据转换通过理论和案例，详细和大家聊聊~

从2015年YOLOv1首次实现实时检测，到2024年YOLOv10优化效率，YOLO系列始终是目标检测领域的标杆。但传统YOLO如同戴着"类别镣铐"的观察者——只能识别预先定义的物体。当面对未知类别或复杂交互场景时，这种局限性暴露无遗。通过三大模式，让AI像人类一样自由理解世界。就像给机器装上"多模态眼睛"，既能听懂语言指令，又能看懂手势示意，甚至自主发现新事物。在这里插入图片描述。

在当前金融科技的迅速发展中，银行系统面临着处理大量复杂数据和提供高效服务的挑战。为了应对这些挑战，本项目旨在部署Deepseek大模型，以提升银行系统的智能化水平和处理效率。Deepseek大模型，作为一种先进的AI技术，能够处理结构化和非结构化数据，提供精准的预测和决策支持。项目的主要目标包括提高客户服务质量、优化风险管理、增强反欺诈能力以及提升整体运营效率。为了实现这些目标，我们将采取以下步骤

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在高等教育领域的应用也越来越广泛。AI不仅能够提高教育效率，还能够改变传统的教学模式，为学生提供更加个性化和互动的学习体验。以下是六种AI在高等教育中的应用案例，它们正在颠覆传统的教学方式。智能辅导系统（Intelligent Tutoring Systems, ITS）是一种基于AI的教育软件，它能够根据学生的学习进度和能力提供个性化的指导。这种系统通过分析

Qwen2.5-VL 是 Qwen 推出的全新旗舰视觉语言模型，较前身 Qwen2-VL 实现了重大飞跃。该模型不仅能够识别花、鸟、鱼、昆虫等常见物体，还能分析图像中的复杂文本、图表、图标、图形和布局，为多模态 AI 树立了新标准。Qwen2.5-VL 具备高度代理能力，支持动态推理和工具指导，适用于计算机和手机等多种设备。

为什么写这篇文章呢？最近好几个同学问怎么预测股票涨跌，虽然我之前也写过一个例子，那只是其中一种方式。这里简单汇总下大体思路，虽然自己之前就知道一些方法，但个人觉得不够系统化， 这篇文章大部分借助DeepSeek的回答。还有一个原因，晚上刷了一部短剧， 名叫《消失的数学之神》。里面有个剧情， 2个人通过数学计算预测股票涨跌， 虽然剧情老套，主角前期扮猪吃老虎，后期啪啪打脸嘲讽的人。股票涨跌还是和数学

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