大模型微调实验报告：Verilog代码生成优化 本实验将用户提出的硬件设计理念嵌入7B参数大模型，并针对Verilog语言生成任务进行微调。采用CodeLlama-7b-Python作为基础模型，整合15,000个Verilog代码样本构建高质量数据集，包含组合逻辑、时序电路等多样化案例。通过QLoRA量化微调方法，结合硬件设计原理的知识增强训练，优化模型生成可综合代码的能力。实验环境配置4×A1

以下是一个结合深度学习模型与物理信息神经网络（PINN）来处理激光自混合干涉数据的Python示例代码。这里我们构建一个简单的全连接神经网络作为深度学习模型，并将物理信息融入损失函数中。1.4f。

摘要 本文提出一个基于Python的智能体模型，旨在实现小红书平台的图文内容一键发布功能。系统采用模块化设计，包括感知模块（解析用户输入）、决策模块（生成操作序列）、执行模块（模拟平台交互）和平台接口抽象层（支持Web/APP端）。关键技术挑战包括反自动化机制处理和动态内容加载，解决方案结合Playwright浏览器自动化与逆向工程API调用。模型支持结构化JSON和自然语言输入，并集成图片预处理

摘要 本文提出一个基于Python的智能体模型，旨在实现小红书平台的图文内容一键发布功能。系统采用模块化设计，包括感知模块（解析用户输入）、决策模块（生成操作序列）、执行模块（模拟平台交互）和平台接口抽象层（支持Web/APP端）。关键技术挑战包括反自动化机制处理和动态内容加载，解决方案结合Playwright浏览器自动化与逆向工程API调用。模型支持结构化JSON和自然语言输入，并集成图片预处理

本文提出了一种基于深度Q网络（DQN）的二维网格世界路径规划系统。该系统通过强化学习使智能体在未知环境中自主学习最优路径策略，无需预先构建完整地图。文章详细阐述了DQN算法的理论基础，包括Q-Learning、贝尔曼方程、经验回放和目标网络等关键技术。系统采用模块化设计，包含网格世界环境、DQN智能体和经验回放缓冲区三个核心组件，并给出了神经网络架构和训练流程。实验结果表明，该方法能有效实现动态环

本文提出了一种基于深度Q网络（DQN）的二维网格世界路径规划系统。该系统通过强化学习使智能体在未知环境中自主学习最优路径策略，无需预先构建完整地图。文章详细阐述了DQN算法的理论基础，包括Q-Learning、贝尔曼方程、经验回放和目标网络等关键技术。系统采用模块化设计，包含网格世界环境、DQN智能体和经验回放缓冲区三个核心组件，并给出了神经网络架构和训练流程。实验结果表明，该方法能有效实现动态环

历史知识智能体系统设计与实现摘要 本文介绍了一个基于Python的专业历史知识智能体系统，该系统能够处理历史文档和图片，实现精确对话功能，并生成高精度的历史文物图像。系统采用模块化架构，包含用户交互层、核心处理引擎、知识库管理层和外部服务集成层。关键技术栈包括：Chroma/Weaviate向量数据库、OpenAI LLM、Stable Diffusion图像生成模型以及FastAPI服务框架。系

历史知识智能体系统设计与实现摘要 本文介绍了一个基于Python的专业历史知识智能体系统，该系统能够处理历史文档和图片，实现精确对话功能，并生成高精度的历史文物图像。系统采用模块化架构，包含用户交互层、核心处理引擎、知识库管理层和外部服务集成层。关键技术栈包括：Chroma/Weaviate向量数据库、OpenAI LLM、Stable Diffusion图像生成模型以及FastAPI服务框架。系

本文介绍了一个基于大模型的古汉语文本资讯抽取系统，该系统利用大型语言模型技术，从非结构化的古文文献中自动化提取结构化知识。系统支持用户自定义本体，通过图形化界面实现文本上传、本体管理、任务配置和结果可视化，可输出多种格式的结构化数据。采用分层架构设计，包含用户界面层、应用服务层、核心引擎层和数据存储层，集成文本预处理、大模型接口、提示词管理等模块，有效解决了古籍数字化效率低下的问题，为学术研究和文

本文介绍了一个基于大模型的古汉语文本资讯抽取系统，该系统利用大型语言模型技术，从非结构化的古文文献中自动化提取结构化知识。系统支持用户自定义本体，通过图形化界面实现文本上传、本体管理、任务配置和结果可视化，可输出多种格式的结构化数据。采用分层架构设计，包含用户界面层、应用服务层、核心引擎层和数据存储层，集成文本预处理、大模型接口、提示词管理等模块，有效解决了古籍数字化效率低下的问题，为学术研究和文