马斯克预言盘点：超前眼光与延迟兑现 本文回顾了马斯克2010-2025年间的多项预言，显示其技术预见性存在两极分化。在太空领域，SpaceX的火箭回收技术、私营企业主导太空探索等预言已兑现；电动车领域虽延迟但最终实现突破。然而自动驾驶、火星殖民、超级高铁等预言大多未如期实现。特别值得注意的是，马斯克2015年关于AI自动编程的预言在2025年已通过DeepSeek等工具初步实现，印证了他对技术发展

本文总结了机器学习、深度学习和信号处理领域的核心公式速查表，重点涵盖机器学习中的分类、回归、聚类等任务。内容包括数据特征处理公式（如标准化、归一化）、分类任务指标（准确率、精确率、召回率、F1-Score）、回归评估指标（MSE、RMSE、MAE、R²）等常用计算公式。这些公式覆盖了机器学习模型训练和评估的关键环节，为工程实践和理论研究提供了快速参考。公式以表格形式组织，包含名称、数学表达式、英文

摘要 2025年华为杯研究生数学建模竞赛聚焦六大前沿领域，涵盖工程优化、数据建模等核心方向。赛题A-F分别涉及NPU调度、通信链路建模、地质裂隙识别、低空湍流监测、轴承故障诊断和园林美学量化。各赛题提供针对性求解框架：A题采用贪心算法优化缓存调度，B题利用LightGBM构建通信模型，C题结合U-Net与三维重构技术，D题融合多源气象数据，E题应用迁移学习方法，F题通过空间分析量化美学特征。竞赛团

本文提出一种用于电子战中雷达脉冲序列分析的新方法。针对复杂脉冲模式提取问题，本文提出一种替代传统到达时间（Time-Of-Arrival, TOA）直方图技术的方案：推导雷达字模板的隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM），并开发改进版维特比（Viterbi）算法，从含噪声干扰的脉冲序列中提取雷达字。本文论证了该方法相较于标准TOA直方图技术的优势，并通过计算机仿真结果验

素描：铅笔选中华HB-6B（不要买进口），画纸选80g素描纸（不要用打印纸），橡皮选普通+樱花高光（不要买可塑橡皮，新手难控制）；水彩：颜料选樱花/马利（不要买儿童水彩），画纸选180g木浆纸（不要用棉浆纸，难控制），画笔选圆头3-8号（不要买套装10+支，用不上）；油画棒：选软性（高尔乐），画纸选120g素描纸（不要用薄纸），辅助工具选塑料刮刀（不要用金属）；数字绘画：数位板选Wacom入门款（

强化学习是一种通过智能体与环境的持续交互来学习最优策略的机器学习方法。其核心要素包括智能体、环境、状态、动作和奖励，基于马尔可夫决策过程（MDP）建模。强化学习分为基于值函数的方法（如Q-Learning和SARSA）和基于策略函数的方法，前者通过估计价值函数推导策略，后者直接优化策略。Q-Learning是离线学习，使用最大化未来奖励更新Q值；SARSA是在线学习，依据实际动作序列更新。两者通过

第二十二届中国研究生数学建模竞赛由教育部指导，中国矿业大学承办，9月20-25日举行。参赛对象为在读研究生，每队3人，2025级可跨校组队。6月1日起报名，9月19日前完成缴费。竞赛期间需下载加密赛题，提交论文MD5码和PDF，严格遵守论文格式规范（含封面、摘要页等），严禁与教师讨论赛题或抄袭。AI工具使用需标注来源，违规将取消资格。

术语本质：RADAR是首字母缩写词，全称为“Radio Detecting And Ranging”。历史演变细节插入“Aim”：二战期间，缩写中曾插入“Aim”，即“Radio (Aim) Detecting And Ranging”。移除“Aim”：后续因雷达的应用场景并非仅针对“目标（Aim）”，其探测对象涵盖多种物体，故将“Aim”移除，使术语更贴合实际用途。起源与国际认可。

科研工具全流程指南 本文系统整理了科研全流程所需的实用工具，涵盖期刊查询、论文查重、排版、文献管理、数据分析等12大类。重点包括： 期刊查询：LetPub、MedSci提供影响因子、审稿周期等关键数据 论文查重：国内知网/维普，国外Turnitin 写作辅助：Latex排版、Zotero文献管理、Grammarly英文润色 数据分析：Origin/GraphPad绘图，SPSS统计分析 AI应用：