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RSS订阅原创 用微积分代替欧氏几何求曲线的思想超越香农熵压缩的局限
然而，随着我们对信息本质认识的深入，香农框架的局限性也逐渐显现：它 deliberately 忽略了信息的语义与结构，仅从统计概率的角度处理比特序列，这导致其对已压缩的、高熵的数据束手无策。在流形上，通过连续的、保结构的变换，可以实现“体积”（即信息的表现尺寸）的缩小，而不会违反一一对应的原则，因为这是在连续映射下完成的。当欧氏几何无法求解复杂曲线长度时，微积分的出现通过“无穷小”和“极限”的概念，将问题从静态的、有限的测量转变为动态的、无限的逼近过程，从而完美地解决了这一难题。
2025-11-06 17:04:14
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原创 使用c++17和选用c，c++混编开发无损失压缩sdk的优劣
尽管混合范式在特定场景（如整合遗留库、极限优化）下仍不可替代，但现代C++17范式通过其强大的语言特性、卓越的性能表现和更高的开发效率，为新一代SDK的开发提供了更为稳健和高效的路径。值得注意的是，纯C++17范式通过“内部C++17实现，外部C接口交付”的策略，有效地吸收了混合范式在兼容性上的核心优势，同时规避了其在安全性和开发效率上的主要劣势。在开发无损压缩SDK这一高要求的领域，C/C++混合范式与纯现代C++17范式代表了两种不同的工程哲学：前者强调极致的控制与兼容性，后者倡导安全、效率与现代化。
2025-11-06 15:49:29
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原创 语义压缩：人工智能训练的新范式和新赛道
我们提出，未来的发展方向不应仅是优化模型结构或扩大算力，而应从根本上变革数据的表示形式——通过一种能够保留完整语义的无损压缩技术，将原始数据转化为高密度的“语义码”。本论文将阐释语义压缩的理论基础、技术路径，并论证其一旦实现，将催生一个从数据准备、模型架构到产业应用的完整新赛道，为人工智能的发展带来数量级的效率提升。数据的价值不再以其“容量”衡量，而以其“信息密度”和“语义纯度”衡量。· 核心特征：此过程是无损的，意指在认知层面，基于“语义码”学习到的模型能力，与基于原始数据学习到的能力是功能等效的。
2025-11-05 09:28:33
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原创 非侵入式脑机接口将来必定是人工智能的主攻方向
我们倡导采用“先普遍后特殊”的人工智能方法论，通过融合全身多模态信号，在健康人群中构建“脑-身”行为大数据库，利用先进AI提取普适的“神经-意图”编码规律，最终实现高精度、高鲁棒性的意图解码。本文主张一场根本性的范式转移：脑机接口的核心挑战，不在于获取最“纯净”的信号，而在于构建最“准确”的感知与意图模型。系统仅凭脑信号，即可凭借其对“全局”的理解，精准推断意图。1. 建立“感知编码库”：利用先进神经影像与全身传感，在健康人群中找到“疼痛”、“悲伤”、“专注”等状态对应的独特“神经-生理签名”。
2025-11-04 18:47:04
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原创 最接近人类的机器人应该是怎样的？
科学家口中所谓具人，离人类的特征还有很大距离。一切对人类外形的模仿不算具人。研发具人，人类需要攻关的主要方向是情绪传感器，痛觉传感器，味觉传感器，嗅觉传感器，需要找到情绪，味觉，痛觉的编码表达式。本人高度怀疑，情绪的波动，可以用电流的波动表达，思想可以在传感器中传递。对于未来的机器人，应该让他们具有人类的兴趣和思想，让他们可以自主思考，只有这样，机器人才能走更大的突破。机器人虽然发展得很快，但是，人类对于机身人的升级仅仅停留在算力的提升，和外观更接近人。未来的机器人应该怎样发展，是人类必须回答的命题。
2025-10-30 21:40:19
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空空如也
面对以存代算的劣势，中国如何突围？
2025-12-17
数据无损压缩算法属于前沿高端技术，申请专利是利大于弊还是弊端大于利？
2025-11-07
怎样在csdn平台发布项目招标？
2025-11-07
怎样找精通C++17的公司或者高级编程师合作？
2025-10-31
怎样评估一个超级无损失压缩对人工智能的积极作用？
2025-10-30
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