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在这个问题中,我们需要建立一个货量预测模型,并将其拆解至10分钟颗粒度,预测未来1天各条线路的货量。以下是对问题1的详细思路和解题框架,包括所需的数学模型及相关的公式。

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使用 librosa 或 scipy.io.wavfile 分析频谱信息;对不同格式(WAV、MP3、AAC)的样本音频进行实际测量;利用 MATLAB 或 Python 提取音频参数;例如 CPU 编解码耗时、内存开销等综合转为评分;可以使用加权平均或主成分分析法提取该维度综合分。音质损失(与原始音频相比的信息丢失)适用场景(如流媒体传输、专业录音等)可参考公开文献或编码器实际运行开销;编解码复

是一种标准化协议,旨在让大语言模型更轻松地连接到外部数据源和工具。你可以把 MCP 类比为通用接口(如 USB-C)无论设备类型如何,只要支持这种接口,就可以实现互联互通。不同的是,MCP 连接的不是物理设备,而是AI 模型与外部资源,比如数据库、API、插件服务等。

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