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RSS订阅原创 多源数据融合处理方法综述
多源导航数据融合方法在多传感器技术、人工智能算法和计算能力发展的推动下取得显著进展，为导航系统性能提升提供支持。多源数据融合处理方法概述：单一导航传感器（如GNSS、INS等）在复杂环境下难以满足导航性能需求，集成导航技术通过融合多源数据来提高导航精度和可靠性。多源数据融合方法包括最优估计、滤波、不确定推理、MME、AI等，不同算法有其适用条件和场景。多源数据融合处理方法分类最优估计方法：通过不同估计准则处理未知参数估计问题，如最小二乘估计（LSE）最大似然估计（MLE）最大后验估计（MAPE）
2025-03-22 17:13:04
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原创 Vision-R1：用 “冷启动 + 强化学习” 解锁多模态模型的推理能力
首次证明RL训练可有效提升MLLMs的复杂推理能力，为多模态模型在教育、科研等领域的应用奠定基础。：多模态大模型、推理能力、冷启动、强化学习。
2025-03-20 10:02:50
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原创 GenieBlue：让大模型在手机上跑起来的多模态解决方案
GenieBlue为移动端多模态应用（如智能助手、图像问答）提供了高效解决方案，推动AI在边缘设备的落地。：大语言模型、多模态、边缘计算、移动端部署。
2025-03-20 09:58:24
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原创 没有显卡也能玩转deepseek？手把手教你白嫖谷歌 Colab 运行 deepseek！
最近把我的论文总结ai agent （）往cloab迁移，目的是解决抓取国外文献网络限制问题，正好突发奇想，是否可以在colab上运行deepseek，结果还真可以。本文将分享如何在 Google Colab 上运行 Ollama deepseek的详细步骤。
2025-02-13 10:06:39
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原创 AI驱动的无线定位：基础、标准、最新进展与挑战
本论文提供了一篇全面的 AI 无线定位综述，涵盖了从基础理论、标准化进展到最新研究成果的多个方面。它不仅回顾了传统无线定位方法的局限性，还深入探讨了 AI 如何赋能无线定位技术，并总结了目前的挑战和未来发展方向。对于希望研究 AI 无线定位的学者和工程师来说，这是一个非常有价值的参考资料。
2025-02-05 20:13:55
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原创 春节DeepSeek火爆全球，亲朋好友都在问这些问题！
DeepSeek适合所有和文字处理相关的任务，效率远超传统搜索引擎。本地搭建可以用Ollama，但需要高配置显卡；小白用户建议用硅基流动，稳定且免费Tokens多！生成内容空洞？快去学提示工程，吴恩达的课程值得一看！如果你也想试试DeepSeek，赶紧行动起来吧！👉硅基流动注册链接（现在注册还送2000万Tokens，手慢无！#DeepSeek #AI工具 #提示工程 #硅基流动 #Ollama #吴恩达。
2025-02-04 10:53:37
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原创 汽车蓝牙钥匙定位仿真小程序
通过简单的蓝牙 RSSI 采集和三边定位算法，我们能够快速搭建一个“蓝牙钥匙定位”演示方案。在这个过程中，可以对室内 / 车内短距离定位有一个直观认识，也能在实践中掌握前后端协作、实时可视化等关键技能。后续若想在真实使用场景中取得更好的定位精度，还需要更多定向的软硬件优化和数据处理手段。
2025-01-29 23:17:07
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原创 学术总结Ai Agent中firecrawl（大模型爬虫平台）的超简单的docker安装方式教程
之前开源了，但是对非计算机专业来说，门槛有点高，再加上docker hub镜像被屏蔽，更是不容易上手啊。也有考虑用dify或者扣子去复刻一个，但是从专业用户的角度出发通过界面来拖拽配置实在是不高效，没有自己写代码来的直接，但是对非计算机专业的用户确实不友好。为了降低一下门槛，稍微进行了改进。下面开始正文：这个开源项目其中有个环节是利用firecrawl抓取论文，然后转成对大模型友好的LLM格式。
2025-01-27 00:05:35
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原创 于图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 的 Wi-Fi 室内定位方法
研究目标：提出一种基于图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)的Wi-Fi室内定位方法（GLoc），旨在提高定位精度和鲁棒性。主要发现：GLoc在144平方米数据集上的中位定位误差为23厘米，90%的定位误差小于97厘米，显著优于现有方法，尤其是在动态环境中展现出更高的鲁棒性。
2025-01-20 13:58:01
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原创 使用蓝牙信标和接收到的信号强度指纹的智能手表进行简化的室内定位
全球定位系统（GPS）的变化已被用于跟踪用户的位置。然而，当需要在室内空间（如房屋或建筑物）中进行位置跟踪时，可能需要另一种精确的位置跟踪方法，因为 GPS 信号可能会严重衰减或完全被阻挡。在我们的室内定位方法中，我们开发了一种室内定位系统，该系统最大限度地减少了最终用户使用系统所需的努力和成本。该室内定位系统检测用户在已安装系统的房屋或室内空间中的房间级位置。我们结合使用蓝牙低功耗（BLE）信标和智能手表蓝牙扫描器来确定用户所在的房间。
2025-01-11 15:51:06
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原创 智能手机多源传感器融合的室内定位方法综述
智能手机室内定位与导航是实现室内定位服务的关键技术。在复杂的室内场景中，多源传感器的融合得益于各种传感器的互补优势，已成为智能手机普及室内定位应用领域的研究热点。本文广泛回顾了当前主流的传感器和智能手机多源传感器融合的室内定位方法。我们总结了该领域的最新研究进展以及相关技术的特点和适用场景。最后，我们整理并归纳了该领域的关键问题和未来技术展望。
2025-01-02 23:20:16
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原创 元学习在室内定位中的实际落地流程
元学习在室内定位中的实际落地通过以下步骤实现：采集多任务数据、设计融合模型、使用元学习训练通用模型，并在新环境中快速适配。以 MetaGraphLoc 为例，该框架结合数据融合、动态 GNN 和元学习，显著提高了定位精度和适应性，为复杂室内环境中的定位系统提供了高效、可靠的解决方案。以下结合室内定位具体场景，以 WiFi RSSI 和 IMU 数据为例，详细讲解如何落地元学习框架，帮助解决跨楼层或跨建筑环境中的适配问题。
2024-12-30 14:15:09
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原创 大模型论文速递（11.26-11.29）
多模态学习、视觉语言模型、人工智能解释性本研究探讨了多智能体系统在生物医学领域的应用潜力和价值。通过引入成本效益分析法、动态模型技术和通讯代理等方法，证明了多智能体系统的有效性。该技术能够提高研发效率，优化成本，并改善监管合规性，为解决当前生物医药领域面临的挑战提供了宝贵的参考。
2024-11-30 07:56:56
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原创 大模型论文速递（11.23-11.25）
为更好地发挥这些技术的优势并规避其可能造成的负面影响，我们建议在未来的研究中加强对相关伦理议题的关注，同时呼吁社会各界共同参与制定和完善相关的监管框架和行业标准。尽管这种方法目前仍然有一些局限性，如依赖于训练数据的质量和对计算时间的额外需求等，但通过进一步的研究和完善，其潜力将为自然语言处理领域带来更大的进步。本研究首次尝试将大型语言模型应用于医疗领域中患者反馈的基于方面的情感分析，这不仅可以提高处理大规模文本数据的能力，还能够更加精准地捕捉到患者的实际需求和满意度情况。
2024-11-25 19:11:53
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原创 智能家居中的自适应检测系统——Moat的探索与应用
Moat系统通过分布式观察设备（observers）和集中处理枢纽（hub），嗅探并分析Wi-Fi信号的物理特性（RSSI与CSI），从而判断设备位置。无需设备合作：即使目标设备未连接家庭网络或对抗性行为，也可被检测。自适应性：支持周期性更新模型以适应家庭环境的变化。便捷安装：无需复杂的设置，用户仅需在家中布置观察设备即可。
2024-11-25 13:37:20
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原创 大模型论文速递(11.18-11.22)
MERAdiag系统采用预训练大语言模型（LLMs）与对比学习框架，以提高在医疗记录中识别和预测ICD-9和ICD10等不同版本诊断代码的能力。该方法基于一个精心设计的提示机制，将历史医学信息转化为文本序列供模型理解，并通过对比学习进行微调，增强对特定任务的理解。参数值智能体数量3通讯轮次3每个智能体的记忆观察数10最大订购量100领先时间2温度0.1最大输出标记数90库存成本1后备成本1订单成本1固定订单成本1需求预测工具大小30。
2024-11-22 14:48:28
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原创 探索AgentOps：打造可观测的基础模型代理系统
AgentOps是一种类似于DevOps/MLOps的完整平台，支持从开发到生产的全生命周期操作管理。其核心目标是通过追踪和观测代理系统的行为，确保系统的可靠性和可控性。
2024-11-20 15:20:02
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原创 SAR-AAVs, 事件触发机制, 协同定位, 随机数据丢包, 分布式卡尔曼滤波（SDKF）, GNSS拒止, 通信资源优化, 室内定位, 物联网(IoT), 机器学习, 定位服务, 传感器数据融合,
SAR-AAVs，事件触发机制，协同定位，随机数据丢包，分布式卡尔曼滤波（SDKF），GNSS拒止，通信资源优化。
2024-11-17 15:27:53
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原创 大模型论文精华-20241117
尽管在临床环境中部署LLM技术存在一定的复杂性，但该文档提供了一个全面的指南来促进LLM的有效集成到临床工作流程中，特别关注利用DashScope的应用程序编程接口服务进行基于自然语言的患者预后和器官支持推荐。本文提出了一个新的知识增强型对话系统的评估框架，包括多个方面的评价方法和一个基于大规模语言模型的基准测试集合。本研究首次全面系统性地比较和评估了全球范围内不同大型语言模型在牙科执照考试中的表现，揭示了这些技术工具在全球不同语言及地理背景下的准确性差异，并强调了缺乏足够的训练数据对提高其准确性的阻碍。
2024-11-17 15:26:21
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原创 室内定位论文精华-无人机与机器人在地下与室内环境中的自主导航与定位新技术
天文导航, 自主无人机, GNSS拒止环境, 稳定成像系统, 星图识别, 姿态估计, 位置估算, 室内定位, 数据扩充, 视觉化多维指纹, 增强生成网络, Kolmogorov-Arnold网络, 深度学习, 机器学习, WiFi-RTT, SLAM, 传感器融合, 室内导航, 行人导航, IMU, 航迹推算, LiDAR惯性导航, 地下环境, 分布式计算, 并行处理, 集群计算, 无人机, 视觉SLAM, 自主导航, 机器人定位
2024-11-14 10:06:42
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原创 大模型论文精华-AI在医疗诊断、语言学习与情绪识别等领域的最新应用进展
自然语言处理, 抑郁症筛查, 机器学习模型, 文本分类, 非正常声音, AI 语音技术, 音乐创作, 自动语音识别模型, 在-context 学习, 多模态, 大型语言模型, 病理信息学, 组织准备, 视觉-语言模型, 日本专科医生考试, 医学影像学, AE-GPT, 流感疫苗不良事件, 信息抽取, 低比特量化, LLaMA3, 模型性能, 效率优化, 服务系统, 价值共创, 工程设计, 人机交互, 人工智能, 机器自主性, 环境适应能力, 法律边界, 双重使用生物技术, 民主化访问, 生物安全, 自动化,
2024-11-14 09:45:00
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原创 大模型论文精华—20241111
本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在辅助医生进行神经病理学诊断中的潜在应用。具体来说，研究人员通过设计特定的问题和病例背景，询问多个流行的LLMs，并根据这些模型的回答来评估其对罕见或复杂肿瘤类型的识别能力。
2024-11-11 23:00:33
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原创 室内定位论文精华-20241108
如何优化全站仪的初始化时间以确保其在不同运动模式下的精度和稳定性，特别是在进行复杂的地形测绘时。具体来说，本文探讨了不同的初始化时间和路径对全站仪测量结果的影响。
2024-11-09 14:15:04
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原创 大模型论文精华-20241104
随着人工智能技术的发展及其在团队环境中日益广泛的应用，人们对于如何理解和评价AI代理的态度和看法变得尤为重要。该研究关注于探讨不同框架下人们对AI代理的感知差异，并探究这些感知是如何影响AI代理与人类成员之间的互动及合作效率。
2024-11-04 11:20:58
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原创 大模型论文集-20241103
如何实现基于信息技术在教育材料中的语义术语集自动化的定义和识别。大型语言模型（LLMs）如何改变放射学实践，具体体现在它们生成的患者友好的总结上？
2024-11-03 22:19:15
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原创 MedMobile：首款移动设备运行的医学级语言模型突破!
传统的大型语言模型需要大量计算资源，而MedMobile不仅能够在移动设备上运行，还展现了与顶尖医学模型相媲美的表现。MedMobile的开发团队认为，这种小型语言模型在医疗领域之外同样有着广泛的应用潜力，能够在资源有限的环境中为专业人员提供强大的技术支持。近年来，语言模型（LM）在医学领域的表现令人瞩目，但高昂的计算成本和隐私问题阻碍了其广泛应用。尽管模型参数量小，但在医学问答测试（如USMLE）中，MedMobile的得分达到了。的模型，它是首款能够在移动设备上运行的医学级语言模型。
2024-10-24 08:44:35
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原创 一种基于元学习少样本的无线定位框架
这篇论文**《MetaLoc: Learning to Learn Wireless Localization》提出了一种基于元学习的无线定位框架，名为**MetaLoc。其主要目的是解决现有定位方法在新环境中泛化能力差、需要大量数据和人力成本的问题。
2024-10-19 12:46:59
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原创 室内定位论文-20241013
本研究主要解决的问题是在低照明条件下，视觉里程计（Visual Odometry, VO）性能下降导致定位系统的准确性和可靠性显著降低。传统方法仅依赖于视觉特征，在光线不足的情况下会因特征检测和跟踪能力的减弱而受到影响。该研究旨在通过整合点线特征来增强视觉惯性里程计（Visual Inertial Odometry，VIO），以提升在昏暗环境下的鲁棒性能。
2024-10-13 16:45:08
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原创 大模型论文-20241013
实验表明，在保持准确率的情况下，通过采用本文提出的方法可以大幅减少计算资源的需求，并且加速推理过程。本研究表明，通过使用LLMs解锁法律文件的提取和分析的新效率，为自动化的大型规模能源政策研究开辟了道路。这项工作展示了未来支持类似的大规模政策研究的机会，并且在不断变化的能源政策景观中保持数据库准确性和及时性的能力。尽管大型语言模型可能模拟出复杂的行为，但这主要是通过模式识别和数据驱动的方法实现的，而不是真正意义上的语言或认知理解。为了优化超大规模预训练模型的性能，研究者提出了一种结合参数量化的策略。
2024-10-13 16:43:46
598
jquery validate 支持验证name重复的表单
2019-01-09
自己开发java代码生成工具
2013-06-24
LuceneinAction(中文版).pdf
2012-05-25
在线答疑系统（bbs）
2011-06-18
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