时空组学整合空间位置与时间动态，通过多组学技术（如空间转录组、蛋白组等）和计算方法（GNN、动态贝叶斯网络等），绘制生命系统的四维分子图谱。其应用涵盖发育生物学、肿瘤微环境、神经科学等领域，但面临高维数据融合、批次效应、算力需求等挑战。该技术为精准医学提供了新的研究视角。

百度EasyDL是一款面向非技术用户的AI模型训练平台，通过可视化界面实现"零代码"AI开发。该平台支持图像分类、语音识别、文本处理等常见AI任务，适用于工业质检、语音指令识别等场景。其核心价值在于降低AI使用门槛，让教师、工程师等非专业人士也能快速上手，理解AI从数据到部署的全流程。虽然不适合复杂算法研究，但作为AI入门工具，能帮助用户建立对AI应用的基本认知，推动AI技术在

云计算计费单位解析 云计算服务采用多样化的计费单位：1）通用计算以vCPU-hour和内存（GiB/GB）为主，Kubernetes使用millicores配额；2）加速器按GPU/TPU核心时长计费，算力单位含FLOPS/TOPS；3）Serverless服务采用GB-second等内存时长组合；4）大数据服务多定义专属单位（如slot-hour、DBU-hour）；5）网络存储关注带宽/IOP

《TrustRAG：增强RAG系统的抗攻击能力与可信度》 本文提出TrustRAG框架，旨在解决检索增强生成(RAG)系统面临的语料投毒攻击问题。针对现有防御方法在恶意文档数量占优时失效的缺陷，TrustRAG采用两阶段防御机制：第一阶段通过K-means聚类和ROUGE评分识别过滤恶意文档；第二阶段利用大语言模型(LLM)内部知识进行冲突检测和知识整合。实验表明，该框架在NaturalQuest

摘要：具身小脑模型是具身AI系统中负责运动控制与优化的子模块，类似生物小脑的功能定位。它接收高层决策指令，结合传感器反馈，专门处理精细动作控制、误差补偿、时序协调等任务。该模型采用分层架构设计，包含运动控制网络、误差补偿模块、自适应学习单元等组件，与"大脑"模块形成"决策-执行"协作关系。其优势在于提升系统稳定性、实现模块化训练调试、增强控制迁移性。当前机器

知识库通常聚焦于信息的存储和检索，内容较为静态，适用于存储大量的文本、规则和解决方案。知识图谱通过图结构表现实体及其关系，支持更丰富的语义推理与动态更新，适用于处理复杂的关系和推理任务。可以理解为，知识图谱是知识库的一种进化和扩展形式，它不仅关注知识的存储，还强调知识之间的语义关联和推理能力。

优点的自适应学习率优化算法，由Diederik P. Kingma和Jimmy Ba于2014年提出，广泛应用于深度学习模型训练。优势：快速收敛，适应需求数据的动态变化（如贵州大数据岗位技能要求）。适用场景：需要强正则化的复杂模型（如Transformer）。应用场景：优化基于AIGC的虚拟仿真模型（如数字孪生技术）。𝛽1,𝛽2​：动量衰减率（默认0.9和0.999）𝛽2​：增大可抑制梯度方

动态知识库（DKB）摘要 动态知识库是能够实时更新、自我优化的知识管理系统，区别于静态知识库的固定结构。其核心特点包括自动数据采集、增量学习、上下文感知及混合知识表示（如图谱+向量）。关键技术涵盖大语言模型、RAG架构、多模态整合及增量学习。典型应用包括智能问答、工业巡检、教育推荐等。建设步骤需明确场景目标，设计混合存储（如向量数据库+图数据库），并引入用户反馈闭环。动态知识库通过持续演化，显著提

KL 散度是一种衡量两个概率分布相似度的重要工具，在机器学习、深度学习、NLP 和数据压缩等多个领域有广泛应用。它是非对称的，且可以用交叉熵来表示，在变分推断、信息论和深度学习模型优化中至关重要。是衡量两个概率分布 P 和 Q之间差异的一种非对称度量。它用于描述当使用分布 Q 逼近真实分布 P 时，信息丢失的程度。因此，最小化 KL 散度等价于最小化交叉熵。

思维链（Chain of Thought, CoT）是一种用于提升人工智能推理能力的方法，特别适用于需要多步推理的任务，如数学推理、常识推理和代码理解等。思维链是一种提升 AI 推理能力的有效方法，尤其适用于复杂任务，如数学推理、逻辑推理和代码分析。Auto-CoT 方法是指利用大量的标注数据，自动生成带有思维链推理过程的训练数据，使得模型在推理时能够更自然地展开逻辑步骤。在大语言模型（如 GPT