11月下旬，AI领域围绕多模态模型升级和实用工具开发两大主线快速发展。Google发布Gemini 3系列模型，OpenAI升级Codex系统，Anthropic推出Claude Opus 4.5并获巨额投资。xAI和微软相继发布智能体模型，开源社区持续发力。机器人仿真、AI治理和企业应用也取得新进展。同时，Sam Altman、Demis Hassabis等行业领袖强调技术创新与实际应用结合。未

11月下旬，AI领域围绕多模态模型升级和实用工具开发两大主线快速发展。Google发布Gemini 3系列模型，OpenAI升级Codex系统，Anthropic推出Claude Opus 4.5并获巨额投资。xAI和微软相继发布智能体模型，开源社区持续发力。机器人仿真、AI治理和企业应用也取得新进展。同时，Sam Altman、Demis Hassabis等行业领袖强调技术创新与实际应用结合。未

一段时间以来，虚拟现实（VR）这个概念以其无限的潜力吸引了全世界，用户可以进入身临其境的计算机生成的环境中，这些环境通常模糊了数字和物理世界之间的界线。多年来，VR 技术持续以惊人的速度发展，为各个领域（包括游戏、教育、医疗和工作场所生产力）的应用带来了新的可能性。不断发展的 VR 领域催生了众多创新型头戴式设备和平台，每一个都致力于拓宽现实与互动性的边界。随着对引人入胜的 VR 体验的需求不断增

11月关注：美国顶尖大学正以AI突破、医学创新、可持续科研与校园升级全面引领未来趋势

数据中特征已经创建，理解这些特征名称就可以极大地帮助我们理解影响在线文章排名的因素。数据的具体构成如下

这个大小可以在大多数GPU上进行并行处理，为训练示例提供了合理的多样性，并且通常具有高效的内存使用。从这个起点开始，您可以尝试使用更大或更小的批量大小，以查看它们对模型性能的影响。数据集大小：您的数据集的大小是另一个要考虑的因素。如果您有一个大型数据集，您可以选择更大的批量大小。相反，对于较小的数据集，您可能需要使用较小的批量大小以防止过拟合，并增加模型所见示例的多样性。初始批量大小的选择取决于先

R平方（R²）或决定系数：R平方表示因变量（目标变量）的方差可由自变量（特征）预测的比例。调整的R平方（Adjusted R²）：调整的R平方考虑了模型中预测变量的数量。中位绝对误差（MedAE）：与MAE类似，该指标计算了预测值与实际值之间的中位数绝对差异。平均绝对百分比误差（MAPE）：MAPE计算了预测值与实际值之间的平均百分比差异，类似于MPE。平均百分比误差（MPE）：该指标计算了预测值

从下面的例子可以看出，在 Pytorch 中应用深度学习结构非常容易执行多类分类任务。 在 iris 数据集的训练表现几乎是完美的。import torch.nn as nnimport torch#import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom sklearn.datasets import load_irisimport numpy

人工智能被广泛应用和普及，极大地提高了人们学习和工作的效率。而要深入理解人工智能，必须全面理解底层各类机器学习算法的基本原理。只有全面掌握机器学习的基础知识，才能更好地理解、提高和驾驭人工智能的各种应用。本书分为13章，前7章为原理篇，重点讨论了机器学习模型建模的全部流程、各类常用的机器学习算法原理、深度学习和强化学习、机器学习涉及的优化原理，以及自然语言处理算法原理；后 6章为实践篇，重点讨论了

人工智能被广泛应用和普及，极大地提高了人们学习和工作的效率。而要深入理解人工智能，必须全面理解底层各类机器学习算法的基本原理。只有全面掌握机器学习的基础知识，才能更好地理解、提高和驾驭人工智能的各种应用。本书分为13章，前7章为原理篇，重点讨论了机器学习模型建模的全部流程、各类常用的机器学习算法原理、深度学习和强化学习、机器学习涉及的优化原理，以及自然语言处理算法原理；后 6章为实践篇，重点讨论了