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comsol 多物理场仿真流程-以开关柜为例
1、主要方法 在SolidWorks中对于开关柜的内部与外部结构进行建模,生成能够导入软件计算的3D模型。将SolidWorks中的模型导入comsol软件中,设置参数进行多物理场耦合仿真。 1、具体步骤 删除高压开关柜中对其内部电磁环境无较大影响的结构,如低压测量柜、断路器内部结构等。 导入模型:将厂家提供的3D模型转化为solidworks结构模型。 修复模型:修复已转化模型中转化错误的部分、修复已转化模型中非实体部分、修复已转化模型中重叠实体部分 化简模型:去除过于...
人工智能基础学习
人工智能”这一词已经逐渐进入我们的视野,人工智能的应用也慢慢融入我们的生活。格物斯坦表示:人工智能将是未来20年内最重要的技术趋势。”在未来的几十年后,我们希望能够成为操控人工智能的人,或是和人工智能携手共处的人,而不是被人工智能操作的那类人。基于这样的目标,我校把机器人教育作为一门重要的课程,纳入了学校的课程框架中去,借此来培养学生的实践创新能力。 人工智能作为工具和手段,也将会颠覆学校传统的教学观念。民进中央副主席朱永新表示,未来教育将迎接“人机共教”新时代。以知识传授为主体的传统课堂将发生转变,“未
Java写一条吃满屏幕的贪吃蛇(A*自动寻路算法和一些简单的策略) 二
上一篇文章介绍了一条贪吃蛇的简单实现,这一篇介绍贪吃蛇的自动寻路算法 ,说是自动寻路其实也就是一种遍历地图的算法,如果玩过游戏肯定知道游戏里面一般会有自动寻路功能,贪吃蛇的自动寻路算法也就是实现这个功能。下面慢慢介绍这种算法吧。 最开始,我没有在网上找资料的时候,我对于设计寻路算法的看法是遍历整个地图,将障碍物做上标记,然后找一条能够到达目的地的线路就可以了。所以最开始我用了特别暴力的方式来...
家庭教育质量提升成未来教育关注重点
新教育实验发起人朱永新在《未来学校: 重新定义教育》中描绘了未来的教育形态:“一种没有客观边界、没有统一形态,没有完全统一的教材、没有统一的课程,不再统一进度、统一考试,随时泛在学习、游戏化学习、项目制学习,课程自己定制,班级自由安排的‘未来学习中心’正在以多种形态的端倪,出现于我们身边。智能学习桌椅、智能学习工具等都将可能结合 AI 技术记录孩子的学习过程,也可以通过 AI 技术将想要的学习素材投射到任何地方,同时 3D 裸眼技术的繁荣也可以助力孩子场景式学习,让孩子在家里拥有身临其境的学习体验。
农业AI避坑指南:用YOLO11做叶片病害检测时遇到的5个典型问题
本文分享了使用YOLO11模型进行农业叶片病害检测时常见的五个典型问题及解决方案。针对田间多变光照、病害样本不均衡、标注歧义、背景干扰和边缘部署等挑战,提供了包括场景自适应数据增强、解耦训练、软标签与鲁棒损失函数、困难负样本构建以及模型轻量化部署在内的实战经验,旨在帮助开发者提升农业AI项目的落地效果。
3. ChaosBlade-Box平台安装
参考自:https://chaosblade.io/docs/about-chaosblade/box-introduce/通过ChaosBlade-Box可实现chaosblade等已托管工具自动化部署,按照社区的建立的混沌实验模型统一实验场景,根据主机、Kubernetes、应用来划分目标资源,通过目标管理器来控制,在实验创建页面,可以实现白屏化的目标资源选择。
科技赋能教育“新生长”
科技决定未来,教育关乎发展,科技的赋能让教育有了更多可能性。疫情之下,在线教育用科技打通现实阻隔,而在更多的应用场景中,科技正深刻影响着教育的面貌。 近日,在由腾讯教育主办的第二届MEET教育科技创新峰会上,科技助力教育智慧化升级成为与会者关注的热点话题。 未来学校将有智能形态 老师布置任务,学生变成“小老师”。师生角色的“翻转”,让学生成为课堂的主角——在天津市和平区汇文中学搭建的智慧校园平台上,教师可以发布“英雄帖”,学生则根据任务要求录制短视频、学习和讲解知识点。 “从‘老师讲’变成‘同学讲、大家评
基于STM32设计的水下水质检测装置(微信小程序)(205)
本项目设计了一款基于STM32微控制器为核心的水下水质检测设备,该设备具有高度集成化、智能化的特点,能够实时监测水深、温度、浊度及溶解性总固体(TDS)等关键水质参数,并通过4G网络将数据上传至腾讯云IOT物联网平台,实现远程监控和数据分析。同时,为了便于操作和移动观测,还配套开发了微信小程序,用户可通过微信小程序实时查看并控制设备的各项功能,如调整下潜深度等。
未来五年数字中国建设路线图出炉
关注ITValue,看企业级最新鲜、最价值报道!“十四五”规划纲要草案将“加快数字发展 建设数字中国”作为独立篇章,从打造数字经济新优势到加快数字社会建设步伐,从提高数字政府建设水平再到...
OceanBase迁移平台OMS企业版部署
OceanBase迁移平台OMS企业版部署摘要: 本文档详细介绍了OceanBase迁移平台OMS企业版的部署流程,包含环境准备、OAT部署管理、MetaDB部署等关键步骤。
RobotFramework二次开发——实时日志
背景基于RobotFramework的二次开发,少不了要打印实时日志出来,比如广泛应用的工具ride中,在执行用例时会把执行过程中的log全部打印出来,如果二次开发的时候,执行用例只能静默等待执行完毕,那只能算是一个半成品。结果在最后,不想看过程的可以直接跳到最后思路RobotFramework的日志有好几种,一个是执行后的log文件,这个文件可以作为数据留存,但是没办法实时获取,因为文件是在执行完
深度学习白话_白丁白话丨平衡四度,做个谦谦学习者
↑↑↑点击上方蓝字“白丁智库”关注我们因微信公号改版,为防错过白丁智库的推送,请星标我或文末点在看哦~学习的四度,依次指“温度、广度、深度、高度”;这里的“谦谦”,主要指“满足、快意”,兼指“谦虚”。(备注:百度汉语给此二注解)“100分、第一名、北大清华、哈佛耶鲁”,这是在强调学习的“高度”;各种“奥林匹克”是在追求学习的”深度“;“行万里路、读万卷书、阅人无数”实现学习的“广度”,时...
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。
视频隐私脱敏工程化:CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界
在短视频内容合规审查中,动态遮挡(Dynamic Masking)是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下,且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度,解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。
锂电池充电器电路设计 里面有电路
锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
6 款电商 AI 图片生成软件实测|国内 + 跨境卖家工具清单
电商 AI 作图工具已经从 "能不能用" 进入了 "好不好用" 的阶段。对于绝大多数卖家而言,现在的 AI 工具已经可以覆盖 60%-80% 的基础商品图需求,显著降低拍摄和设计成本。选择工具的核心逻辑不是 "哪款最强",而是 "哪款最适配你的品类、平台规模和团队能力"。垂直电商工具胜在工作流效率,通用生图工具强在创意上限,模板类工具赢在上手速度。建议根据自身业务阶段,搭配 1-2 款主力工具 + 1 款辅助工具,形成适合自己的视觉生产流程。
我用 GPUWorks 在 M1 Pro 上搭了个发票识别原型
公司里经常要看电子发票。我想先做个小原型:把 PDF 发给一个自己部署的图文模型,让它提取发票类型、日期、交易双方和金额,再把结果交给同事核对。这个原型不用先接财务系统,先看看从部署到调用要走多少步,模型返回的内容能不能帮上忙。
您您这可以把问小白的多个会话比如说。左侧的多个会话一次性导出吗?不是单条会话里面的多次会对话。AI导出鸭
第三层是格式编译层。这个决策背后的判断很清晰:一个批量导出工具的价值,不在于“试三次”,而在于你真正用它处理了几十份技术文档、访谈记录或课程讲义之后,它是否值得留在你的工作流里。问小白的会话列表通过分页接口加载,AI导出鸭 在页面运行时建立旁路监听,捕获每一次分页请求返回的完整对话清单,包括会话 ID、标题、时间戳和隐藏的元数据字段。让AI导出回归优雅——这句话说的是:导出不该是体力活,而应该是一次完整的、可预期的文件交付。注意:这里的“批量”指的是左侧列表里的多个独立会话,不是一条会话内的多轮对话。
【从零理解 Spring AI · 12】MCP 的两种角色:做客户端还是做服务端
上一篇讲了 MCP 的概念:标准协议、三大角色、M+N 替代 M×N。
河道漂浮物目标检测数据集
目标检测,yolo,河道漂浮物目标检测数据集
AI Agent之核心框架
A: 显式 Thought 有三类价值:可解释性(便于人类审计)、可调试性(定位哪一步选错工具)、学习信号(可做监督微调或评估中间步骤质量)。ReAct 把推理与 可执行行动 绑定,每一步行动后都有 真实 Observation 反馈,从而用工具结果约束生成,降低闭卷幻觉。做完不等于结束——还要 评估做得好不好,把 教训 记下来,下次 带着教训重试,反思作为 记忆,影响后续尝试的策略。工作流程:Action → Evaluation → Reflection → Retry。A: 普通 CoT 只在。
AI 应用开发工程师技术实践:大模型接入、通用组件封装与性能优化
本文提出AI应用从PoC到生产的核心挑战:模型调用的持续可用、可控与可优化。通过构建统一LLM网关实现多供应商路由与故障转移,封装对话、工具调用与RAG组件以解耦业务逻辑,结合前缀缓存、批处理与流式背压治理等性能优化手段,形成“接通→接稳→接快”的工程路径,最终以工程化能力决定AI应用的生产可用性。
AI前沿日报 · 2026-11-04 | 祛魅时刻:Astra“纯读权重“神话的崩塌
①Astra"裸权重通吃"被spaCy创始人Honnibal精准祛魅——仅1/3实验真裸读,数学能力提升依赖Python+50次迭代;②Simon Willison用Qwen 3.8-27B端侧复现权重空间编程;③Nvidia开源Auto-Ontology自动知识图谱;④$800开源全域抓取机器人Stringman;⑤OpenAI悄然重开Codex训练开关引信任危机;⑥DeepMind发布Gemini 4 Argon机器人基础模型;⑦美国科技巨头隐性AI债务达3.2万亿美元,6个月增90%。
大模型 Embedding 与向量相似度详解
Embedding 解决的问题:计算机不懂文字,但懂数字│▼文本 → 向量(1024维浮点数数组)│▼相似度解决的问题:怎么判断两个向量(文本)有多接近│▼余弦相似度:看向量方向的夹角,越接近0°越相似│▼最终效果:语义搜索——理解意思,而非字面匹配一句话总结:Embedding 把文字变成数字,余弦相似度比较数字的方向,两者结合实现了"理解语义"的搜索。
GPT-1 架构和计算细节
下面配合框图,对 GPT-1 的每个组件做公式展开 + 数值实例(配置:12 层 × 768,12 头,FFN 3072,词表 40478,共 117M 参数)。GPT-1 把翻译模型的编码器-解码器砍掉一半,只留解码器,然后以"预测下一个词"为目标在 BooksCorpus 上预训练。与 2017 原版的四个架构差异(框图中标 ★):h0=E[token]+Epos[position],E∈R40478×768, Epos∈R512×768h^0 = E[\text{token}] + E_{pos}[\
终端 AI 审计与 “龙虾” 类智能体风险治理:从可见性到闭环溯源
生成式 AI 办公普及之后,数据泄露风险逐步下沉到终端。员工将合同、源代码、客户资料粘贴至公有大模型,以及龙虾(OpenClaw)这类本地开源 AI 智能体的滥用,成为企业安全新挑战。传统网络边界防护存在审计盲区,本文从风险链路拆解、核心能力模型、分级治理策略、落地踩坑点以及技术局限性多角度,分享终端侧 AI 安全治理的实践思路。
2.53 基于极稀疏指纹的室内定位注意力图元学习
该论文发表于IEEE Transactions on Mobile Computing(TMC)2026年6月,面向极稀疏指纹条件下的WiFi室内定位,针对指纹采集人力成本高、标记指纹稀缺时定位精度大幅下降的痛点,提出注意力图元学习模型AGML(Attentional Graph Meta‑Learning),结合图神经网络、元学习、两种指纹数据增强与分布对齐技术,在标记指纹极少的场景实现高精度室内定位,同时公开了多套真实+仿真定位数据集用于基准测试。场景:二维室内空间,障碍物造成信号遮挡,
语音识别与语音合成的技术原理及应用
语音识别 #语音合成 #人工智能 #大模型。语音识别与语音合成的技术原理及应用。一、语音识别的核心原理。二、语音合成的核心原理。三、工程落地的主要难点。五、需要关注的现实问题。
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