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——从基本原理到可执行代码的完整指南
物理信息神经网络（PINNs）已经成为现代科学计算的重要工具，它们通过将物理定律直接融入神经网络的训练过程，使得网络能够在极少数据甚至无数据的情况下求解偏微分方程。然而，当物理系统存在明显的 界面结构 时，例如材料边界、电磁介质分层、多相流耦合区域，传统 PINNs 往往表现不佳。
本文将介绍一种新颖且高效的改进方法：Adaptive Interface-PINNs（AdaI-PINNs）。该方法首次提出为每个子域自适应地学习激活函数，使网络在处理界面不连续系数或跳跃条件时仍具备稳定而高精度的表现。
文章内容包括：
为什么 PINNs 在界面问题上会失败
AdaI-PINNs 的思想与架构
完整的代码结构讲解
如何扩展到高维求解
实践中的训练技巧与注意事项
在许多实际场景中，物理
基于物理信息的变分量子电路贝叶斯优化
本专栏目前合集自适应界面 PINNs（AdaI-PINNs）：原理、严格推导与证明-优快云博客PirateNets：Physics-Informed Residual Adaptive Networks — 原理、严格推导与证明-优快云博客PINNACLE：自适应配点与实验点选择的原理、严格推导与算法-优快云博客基于平衡残差衰减率（BRDR）的自适应权重方法：原理、严格推导与教材级证明-优快云博客质量守恒时空自适应 PINN（Mass-preserving Spatio-temporal Adapt
人工智能技术白皮书 —— 你的AI入门手册
深入定义状态 (State, S)、动作 (Action, A)、奖励 (Reward, R) 以及状态转移概率 (Transition Probability, P)，构建一个完整的决策模型。强化学习是关于“决策”的科学，它让智能体（Agent）在与环境的持续互动中，通过试错和回报，学习一套能获得最大长期利益的最优行为策略。学习它，就是学习如何驱动机器的“想象力”。：一个迷宫地图，智能体（小机器人）在每个交叉口（状态）选择方向（动作），根据路径上的宝藏（奖励）或陷阱，更新自己的寻宝地图（策略）。
实战指南：在摩尔线程GPU上部署AI模型的完整流程
本文提供了一份详尽的实战指南，手把手教你如何在摩尔线程GPU上成功部署AI模型。内容涵盖从驱动安装、Docker环境配置，到核心的代码适配与模型运行全流程，并分享了性能调优技巧与常见避坑方法，旨在帮助开发者高效利用国产硬件进行AI应用开发。
基于近场动力学的二维疲劳裂纹扩展模型_近场动力学数值模拟的程序实现（1）——引言...
参考书目W. H. Gerstle. 2015. Introduction to Practical Peridynamic: Computational Solid Mechanics Without Stress and Strain.E.Madenci, A.Barut, M.Dorduncu. Peridynamic Differential Operator for Numerical ...
关于VS2019调试问题：进程已退出，代码为-1073741819（已解决）
关于VS2019调试问题：进程已退出，代码为-1073741819（已解决） 详情：上一篇发了这个进程问题，在我翻阅了《c语言程序设计第四版》和《算法与数据结构》两本书对照代码加上调试终于找到了解决方法 解决方法： 首先找到项目的源文件右击找到属性 然后选择从生成中排除选择是！ 重新生成解决方案，发现代码问题： 之前的代码： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <malloc.h> #include <
AGV路径规划实战：如何用Python+ROS实现激光SLAM导航（附避障代码）
本文提供了一份基于Python和ROS实现AGV激光SLAM导航的实战指南。内容涵盖从Docker环境搭建、激光雷达数据处理、Gmapping建图，到Move_Base全局/局部路径规划与TEB局部规划器配置的全流程。重点解析了如何通过参数调优实现稳定导航，并附带了紧急避障代码，帮助开发者快速构建具备自主路径规划与实时避障能力的AGV系统。
薛定谔虚拟筛选实战：如何用PDB文件快速构建受体格点（避坑指南）
本文提供了薛定谔虚拟筛选实战指南，聚焦于如何从PDB文件快速、精准地构建受体格点。文章详细解析了可变残基的理性处理策略、基于配体尺寸的盒子量化设置方法，并分享了高级约束与排除体积的实战技巧，旨在帮助用户避开常见陷阱，提升虚拟筛选的成功率与效率。
SC-FDMA
<br />SC-FDMA（Single-carrier Frequency-Division Multiple Access，單載波分頻多工），是LTE的上行鏈路的主流多址。<br />SC-FDMA是單波載（Single-carrier），與OFDMA相比之下具有的較低的PAPR（峰值/平均功率比，peak-to-average power ratio），比多載波的PAPR低1-3dB左右（PAPR是由于多載波在频域叠加引起）。更低的PAPR可以使行動終端（mobile terminal）在發送功效方面
【零基础入门unity游戏开发——3D篇】3D物理关节 —— Joint相关组件
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RK3568平台（音频篇）麦克风PDM接口录音
PDM = Pulse Density Modulation是一种用数字信号表示模拟信号的调制方法。PDM则使用远高于PCM采样率的时钟采样调制模拟分量，只有1位输出，要么为0，要么为1。因此通过PDM方式表示的数字音频也被称为Oversampled 1-bit Audio。相比PDM一连串的0和1，PCM的量化结果更为直观简单。以PDM方式作为模数转换的接收端，需要用到抽取滤波器（Decimation Filter），将密密麻麻的0和1代表的密度分量转换为幅值分量，而PCM方式得到的已经是幅值分量了。
廖雪峰Python教程[完整版]
廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
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