其中utils文件夹和qwenvl_agent.py均参考自。utils(文件夹)（2）方法代码qwenvl_agent.py。

摘要：该项目利用OCR（光学字符识别）和LLM（大语言模型）技术实现文档自动校对，解决长文本人工检校耗时问题。工作流程包括：1) 通过OCR提取PDF文本；2) 调用阿里云千问模型进行错别字、语法及表达检查；3) 输出结构化修订建议（如："原文'XXX'建议改为'XXX'"）。系统支持PDF转图像处理，按页输出带页码的校对结果，适用于论文等专业文档，并具备扩展至AI润色、翻译的

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DeepAnt论文如下，其主要是用于时间序列的无监督粗差探测。

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LSTM是一个应用非常广泛的深度学习模型，其不仅对时序数据处理有着不错的效果，在NLP中也有很优秀的表现。本人也在逐步的学习当中，所以先将所了解的一点基础知识在此做一个汇总和总结，与各位分享学习，借此共勉。

基于遗传算法改进的BP神经网络并在实际预测中的应用。

BP算法是我接触到的第一个算法，可谓是梦开始的地方，算法专栏用它作为开篇再合适不过了。目录1、什么是BP神经网络？2、BP神经网络的原理？3、BP神经网络如何实现？4、总结1、什么是BP神经网络？BPNN是一种当下的应用比较广泛的智能算法，是MLP的一种，是用于寻找数据集中非线性的、复杂的数据关系。它是基于生物神经网络的原型，对其进行抽象和模拟，模仿人脑思考问题的方式和方法，能很好的去发掘数据之间

我们通过一个具体的例子来介绍一下什么是马尔可夫模型我们假设天气有3种情况，阴天，雨天，晴天，它们之间的转换关系如下:(稍微解释一下这个图，我们可以这样认为，已知第一天是阴天，那第二天是阴天的概率是0.1， 第二天是晴天的概率是0.3，第二天是雨天的概率是0.6)每一个状态转换到另一个状态或者自身的状态都有一定的概率。：n为n-1的后一个时间（或者说单位），若n-1为当前时刻状态，那么n即为下一刻的

灰色系统理论是一个比较庞大的体系，在数据分析有很多的广泛使用，包括灰色关联分析、GM(1,1)、GM(2,1)、GM(1,n)以及各种改进的灰色模型算法等等。今天主要介绍GM(1,1)这个最简单的模型。