18、泰语句子自动问答生成与EEG信号特征提取模型

php55

于 2025-10-08 15:15:32 发布

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分类专栏：智能系统前沿探析文章标签：泰语句子自动问答生成 EEG信号

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泰语句子自动问答生成与EEG信号特征提取模型

在自然语言处理和生物医学信号处理领域，泰语句子的自动问答生成以及脑电图（EEG）信号的特征提取与分类是两个重要的研究方向。下面将分别介绍泰语句子自动问答生成和EEG信号特征提取模型的相关内容。

泰语句子自动问答生成

数据准备

使用泰语维基百科问答语料库，包含15,000个事实类问答对。
预处理步骤：
- 将疑问句转换为简单句。
- 采用PyThaiNLP的分词工具，结合基于字典的分词、Newmm模型和Wangchanberta进行子词分词。

Wh问题	单词数量	每句平均单词数	问题分类数量
How	27,102	15.2429	1,778
What	111,209	14.3662	7,741
When	22,737	14.318	1,588
W

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19、深度学习在脑电信号处理与情感分析中的应用

php55的博客

10-09

本文探讨了深度学习在脑电信号处理与情感分析中的应用。在脑电信号处理方面，研究采用SPP-EEG特征提取器结合对比学习和数据增强技术，通过自监督学习提取通用特征，并在多个下游任务中验证了迁移学习的有效性，尤其在小样本场景下显著提升了分类性能。在情感分析方面，混合深度学习模型CNN-GRU被用于分析数字货币投资者在推特上的文本情感，实验结果显示其在准确率、F1值等指标上表现优异。研究表明，深度学习在两个领域均具有强大潜力，未来可进一步优化模型结构与训练策略，拓展应用场景。

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鸽姆大模型GG3M as1.0：基于中国文化智慧与自主进化的人工智能范式重构

首席技术执行官CTO(Chief Technology Officer)|技术总监--邓斌博客

06-06

1035

区别于基于 Transformer 的模型，GG3M as1.0 创新性地提出通用思维框架（GTF），构建模拟人类格式塔认知的非线性图谱，并通过中文智慧编程系统（CWPS）实现自然语言编程，使开发效率提升 10 倍，逻辑驱动计算范式更将能耗较传统 GPU 系统降低 98%。借助 GG3M as1.0，人类正站在全新的历史起点：人工智能将成为应对气候危机、探索星际空间等重大挑战的伙伴，在古今文明智慧的指引下，驶向人机协同的未来。：“仁” 等汉字蕴含多层级的伦理、社会学与心理学内涵，天然提供认知框架。

多模态大模型研究每日简报【2025-09-19】

shayuchaor的博客

09-19

661

在数据方面，提出了几何图像标题生成方法（强化学习优化）、UnifiedVisual框架（构建240K多模态数据集）和MultiEdit数据集（10万+图像编辑样本）；Agent领域推出科学可视化评估范式、Ask-to-Clarify指令消歧框架和CollabVLA自反思VLA模型；模型预训练方面，RynnVLA-001通过人类演示视频提升机器人操作性能，V-SEAM实现视觉语言模型因果解释；训练策略创新包括医疗VLM校准提示学习（CalibPrompt）和解耦代理对齐方法。

2021-03-15

qq_35990565的博客

03-15

9258

摘要在我们的日常生活中，拍摄照片时我们不但要选择能拍的清晰的摄像机，而且还希望在同一场清下，我们所拍到的所有物体都是清晰的。但是由于摄像机会受到景深的限制，没有办法对拍摄的所有目标都聚焦，因此导致拍摄的照片聚焦部分是清晰的，但是不聚焦的部分就是模糊的，将同一个场景下拍摄的不同聚焦区域的图片融合成一张清晰图片的技术就是多聚焦图像融合技术，此项技术就可以很好地解决图像不清晰这一问题。更好地把图像的利用率提升起来。传统的融合算法主要有基于空间域的算法和基于变换域的算法。多尺度变换的算法在多聚焦图像融合中

蚁群优化与数据挖掘：原理、应用与未来趋势

### 蚁群优化与数据挖掘：原理、应用与未来趋势 #### 1. 引言在当今数据爆炸的时代，如何高效地处理和分析数据成为了关键问题。蚁群优化（ACO）算法作为一种受蚂蚁群体行为启发的智能优化算法，与数据挖掘（DM）...

【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）

最新发布

11-25

【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）内容概要：本文档是一份关于“光伏并网逆变器扫频与稳定性分析”的Simulink仿真实现资源，重点复现博士论文中的阻抗建模与扫频法验证过程，涵盖锁相环和电流环等关键控制环节。通过构建详细的逆变器模型，采用小信号扰动方法进行频域扫描，获取系统输出阻抗特性，并结合奈奎斯特稳定判据分析并网系统的稳定性，帮助深入理解光伏发电系统在弱电网条件下的动态行为与失稳机理。; 适合人群：具备电力电子、自动控制理论基础，熟悉Simulink仿真环境，从事新能源发电、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握光伏并网逆变器的阻抗建模方法；②学习基于扫频法的系统稳定性分析流程；③复现高水平学术论文中的关键技术环节，支撑科研项目或学位论文工作；④为实际工程中并网逆变器的稳定性问题提供仿真分析手段。; 阅读建议：建议读者结合相关理论教材与原始论文，逐步运行并调试提供的Simulink模型，重点关注锁相环与电流控制器参数对系统阻抗特性的影响，通过改变电网强度等条件观察系统稳定性变化，深化对阻抗分析法的理解与应用能力。

STM32F103C8T6驱动ILI9341 2.8寸TFT LCD液晶显示资源文件

11-25

本资源文件包含了使用STM32F103C8T6微控制器驱动ILI9341 2.8寸TFT LCD液晶显示模块的相关代码和配置文件。该项目的硬件电路采用模块化设计，STM32微控制器为某宝购买的最小系统板，液晶模块为某宝购买的自带ILI9341驱动的板。由于STM32F103C8T6为48脚芯片，不具备FSMC（灵活静态存储控制器）功能，因此采用了模拟方式进行16位显示（使用A端口0~15）。功能特点硬件模块化设计：采用模块化硬件电路搭建，方便扩展和维护。模拟16位显示：由于STM32F103C8T6不具备FSMC功能，采用模拟方式进行16位显示。 ILI9341驱动：液晶模块自带ILI9341驱动，简化了驱动程序的开发。注意事项触屏输入暂未实现：目前资源文件中暂未包含触屏输入的实现代码，如有需要，请自行开发或参考相关资料。硬件兼容性：请确保所使用的STM32F103C8T6最小系统板和ILI9341液晶模块与本资源文件中的配置兼容。使用说明下载资源文件：下载并解压本资源文件。导入工程：将解压后的工程文件导入到你的开发环境中（如Keil、IAR等）。配置硬件：根据你的硬件配置，调整代码中的引脚定义和相关参数。编译与下载：编译工程并下载到STM32F103C8T6微控制器中。测试与调试：运行程序，测试液晶显示功能，并根据需要进行调试和优化。

SGLang核心技术详解[项目源码]

11-25

SGLang是一个高性能的LLM服务框架，通过多项先进技术显著提升推理性能。其核心技术包括：1. RadixAttention前缀缓存机制，利用基数树共享相同前缀的KV Cache，提高内存效率和计算复用；2. 跳跃式约束解码，通过小模型预测和大模型验证，实现2-3倍的生成速度提升；3. 连续批处理技术，动态管理请求批次，最大化硬件利用率；4. 分页注意力机制，解决内存碎片化问题；5. 张量并行策略优化计算效率；6. FlashInfer内核优化Attention计算；7. 分块预填充技术处理长序列；8. 多种量化技术（INT4/FP8/AWQ/GPTQ）降低内存需求。这些技术的综合应用使SGLang在推理延迟、吞吐量、内存使用和长序列支持等方面实现显著提升，为企业级大规模部署提供强大支持。

FPGA组合逻辑建模[项目源码]

11-25

本文详细介绍了FPGA中组合逻辑电路的三种建模方式：Verilog HDL门级建模、数据流建模和行为级建模。门级建模通过逻辑门实例化描述电路，包括多输入门、多输出门和三态门的使用方法。数据流建模使用assign语句对输出信号进行连续赋值，适用于wire类型信号。行为级建模则从外部行为角度描述电路功能，主要使用always语句结合条件语句、多路分支语句和循环语句实现。文章通过二选一数据选择器的实例展示了三种建模方式的具体实现，并比较了它们的优缺点。

基于FPGA的二维卷积识别系统实现与完整项目资料

11-25

项目名称：基于可编程门阵列的二维卷积运算识别系统本项目完整呈现了运用现场可编程门阵列技术实现二维卷积识别功能的完整解决方案。系统包含经过验证的硬件设计源码、详尽的技术说明文件、完整实验数据集及深度分析报告。项目技术特色： 1. 本设计已通过学术导师专业审核，在结题答辩环节获得95分的优异评价 2. 所有硬件描述语言代码均通过功能仿真与板级测试，各项识别功能运行稳定可靠 3. 系统架构采用并行处理机制，通过流水线设计显著提升卷积运算效率 4. 提供完整的项目开发文档，包括设计规范、测试方案和性能分析报告适用对象：本资源特别适合电子工程、计算机科学、智能系统、信息处理、自动控制及相关专业领域的在校师生、科研人员及工程技术人员参考使用。既可作为数字电路课程设计、毕业设计的优质案例，也可作为FPGA开发入门到精通的实践教材。具备一定数字电路基础的开发者可基于现有架构进行功能扩展和性能优化，直接应用于科研项目或工程实践。技术文档包含完整的系统设计思路、接口定义方案、时序分析数据和资源利用率报告，为学习者提供从理论到实践的完整技术路径。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

HTML5 Plus图片上传[项目源码]

11-25

本文介绍了如何使用HBuilder、HTML5 Plus和MUI框架实现手机APP拍照或从相册选择图片上传的功能。通过HTML5 Plus的Camera、Gallery、IO、Storage和Uploader模块，开发者可以轻松管理设备的摄像头、系统相册、本地文件系统、应用数据存储以及网络上传任务。Camera模块用于拍照和摄像操作，Gallery模块支持从相册中选择图片或视频文件，IO模块用于文件系统的目录浏览和文件读写，Storage模块用于应用本地数据的保存和读取，而Uploader模块则用于将文件从本地上传到服务器。文章还提供了单张和多张图片上传的demo下载地址，以及后台Java代码的下载链接，方便开发者快速实现相关功能。

2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）

11-25

2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文档主要介绍了一个基于Simulink的2机5节点电力系统潮流仿真模型，旨在通过仿真手段对电力系统中的潮流分布进行分析与研究。该模型可用于教学演示或科研实践，帮助理解复杂电力网络中功率流动的基本规律。文中可能涉及潮流计算的核心方法，如牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法，并结合Simulink工具实现系统建模与仿真分析，便于用户直观掌握电力系统稳态运行特性。; 适合人群：具备电力系统基础知识的高校学生、研究人员及从事电力工程相关工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统课程的教学辅助，加深对潮流计算原理的理解；②作为科研项目的仿真基础，支持对多节点电网运行状态的分析与优化；③帮助开发者掌握Simulink在电力系统建模中的应用技巧。; 阅读建议：建议读者结合文档中的模型结构与仿真结果，自行搭建Simulink模型以加深理解，同时可参考提供的网盘资源获取完整代码与模型文件，便于调试与扩展功能。

基于Python和Django框架开发的智能在线教育平台-包含课程管理-学生注册-视频播放-在线测试-实时聊天-作业提交-成绩统计-教师管理-学习进度跟踪-个性化推荐-数据可视化-.zip

11-25

基于Python和Django框架开发的智能在线教育平台_包含课程管理_学生注册_视频播放_在线测试_实时聊天_作业提交_成绩统计_教师管理_学习进度跟踪_个性化推荐_数据可视化_.zip上传一个【汇编语言】VIP资源

Java历史版本下载指南[项目源码]

11-25

本文详细介绍了如何从Oracle官网下载Java SE JDK1.8.1及其他历史版本的方法。首先通过百度搜索Java进入Oracle官网，然后进入下载界面选择最新版本或历史版本。对于历史版本下载，游客需免费注册后才能进行。最后勾选“Accept License Agressment”即可下载对应版本。文章还提到了一些常见问题，如路径不对、下载需要积分等，并提供了解决方案。

Dify+RAGFlow预测维护系统[源码]

11-25

本文介绍了利用Dify的工作流编排能力和RAGFlow的知识库组件，结合模拟的设备传感器数据和企业资源数据，构建一个针对离心式冷却液泵的预测性维护系统原型的案例。项目背景涉及机械加工行业中设备稳定运行的重要性，以及预测性维护相比传统维护方式的优势。文章详细描述了数据构成、工作流整体思路、关键节点介绍、主要报错与解决过程、从模拟到生产切换的注意事项以及后续拓展方向。通过状态监测、异常判断、深度分析与建议、报告生成等步骤，系统能够在故障发生前安排维护，减少停机时间、降低维护成本、提高设备利用率。

UAC-BOF-Bonanza[项目源码]

11-25

UAC-BOF-Bonanza is a GitHub repository that compiles various UAC (User Account Control) bypass techniques, weaponized as Beacon Object Files (BOFs). The project includes a module for the Havoc C2 Framework and extension.json files for Sliver C2, enabling users to leverage these bypass methods in red team operations. Techniques include exploiting elevated COM objects, registry modifications, DLL hijacking, and SSPI token forgery. The repository provides detailed usage instructions, OpSec considerations, and credits to original researchers. All bypasses were tested on Windows 10 and 11, though they may be detected by SOCs and EDR solutions. The project is licensed under GPL-3.0 and includes standalone implementations for each bypass.

R语言绘制PCA图形[项目源码]

11-25

本文详细介绍了如何使用R语言绘制PCA（主成分分析）相关的多种图形，包括双标图、碎石图、变量载荷图和变量贡献图。文章首先展示了原论文数据的双标图绘制过程，包括数据导入、包加载、颜色和文字设置、PCA执行以及图形绘制和修饰。接着，作者使用iris数据集重新绘制了双标图，并详细说明了代码的每一步。最后，文章进一步扩展，展示了如何利用iris数据绘制碎石图、变量载荷图和变量贡献图，包括数据预处理、PCA执行、结果提取和图形绘制。所有代码和数据均可通过提供的链接下载，方便读者复现和进一步研究。

基于51单片机的ILI9341液晶屏驱动仿真

11-25

本资源文件提供了一个基于51单片机的ILI9341液晶屏驱动的Proteus仿真项目。通过该项目，用户可以学习和实践如何使用51单片机驱动ILI9341液晶屏，并进行仿真测试。项目简介 ILI9341是一款广泛应用于嵌入式系统的TFT液晶屏驱动芯片，支持240x320像素的显示分辨率。本项目通过51单片机控制ILI9341液晶屏，实现了基本的显示功能，并提供了Proteus仿真环境，方便用户进行调试和验证。主要内容硬件设计： 51单片机与ILI9341液晶屏的硬件连接图。详细的引脚连接说明。代码设计：完整的C语言驱动代码，包括初始化、显示设置、像素绘制等功能。代码注释详细，便于理解和修改。仿真环境：使用Proteus进行仿真，模拟实际硬件环境。仿真结果与实际硬件运行效果一致，方便用户进行调试。使用说明硬件准备：按照硬件设计部分的连接图，将51单片机与ILI9341液晶屏正确连接。软件准备：使用Keil等开发工具打开项目代码，进行编译和下载。使用Proteus打开仿真文件，进行仿真测试。仿真测试：在Proteus中运行仿真，观察液晶屏的显示效果。根据需要修改代码，重新编译并仿真，验证修改后的效果。注意事项本项目适用于学习和研究目的，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。仿真环境与实际硬件可能存在差异，建议在实际硬件上进行最终测试。

STM32 ADC+TIM+DMA 交流信号采样与有效值计算

11-25

本资源文件提供了一个基于STM32的ADC、TIM2和DMA的实现方案，用于对多个通道的交流正弦信号进行采样，并计算其有效值。该方案通过利用STM32的DMA功能减轻MCU的负担，并通过串口将采样和计算结果输出到PC机上的串口调试助手，方便用户观察和分析。功能描述多通道交流信号采样：利用STM32的ADC模块对多个通道的交流正弦信号进行采样。通道数目可以根据实际需求进行扩展。有效值计算：通过对采样数据进行处理，计算出每个通道的交流信号的有效值。 DMA数据传输：为了减轻MCU的负担，采样数据通过DMA直接传输到内存中，避免了CPU的频繁中断处理。串口输出：采样和计算结果通过串口输出到PC机上的串口调试助手，方便用户实时观察和调试。注入通道保留：保留了注入通道的使用，以满足特定应用场景的需求。使用说明硬件准备：确保STM32开发板已正确连接到电源和外部信号源。连接串口线，确保PC机可以通过串口调试助手接收数据。软件配置：根据实际需求配置ADC、TIM2和DMA的参数，包括采样频率、通道数目等。配置串口参数，确保与PC机上的串口调试助手匹配。编译与下载：使用STM32开发环境（如Keil、STM32CubeIDE等）编译代码，并将生成的二进制文件下载到STM32开发板中。运行与调试：启动STM32开发板，打开PC机上的串口调试助手，观察采样和计算结果。根据需要调整参数，优化采样和计算效果。

情绪识别研究：EEG信号的特征提取与分类方法

"这篇文章是关于基于EEG信号的情绪特征提取和分类方法的综述，主要探讨了使用脑电图信号进行情绪识别的研究进展。作者强调了EEG信号在情绪识别中的重要性，因为它能提供更客观且难以伪装的信息，比非生理信号（如...