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RSS订阅原创 低成本高精度NER方案：AI智能实体侦测服务部署实战案例
本文详细介绍了基于RaNER模型的AI智能实体侦测服务从技术选型、系统架构到实际部署的完整实践路径。低成本运行：完全基于CPU即可流畅运行，大幅降低硬件投入；高精度识别：依托达摩院先进模型，在中文场景下表现出色；开箱即用：集成WebUI与API，支持一键部署，适合快速验证与落地；灵活可扩展：代码结构清晰，易于二次开发与功能增强。无论是用于新闻摘要生成、客户工单分析，还是内部知识管理，这套NER系统都能有效提升信息处理效率，助力企业实现文本智能化升级。💡获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景。
2026-01-10 12:23:34
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原创 Qwen3-VL如何快速上手？WEBUI镜像部署保姆级教程
本文详细介绍了Qwen3-VL-WEBUI 镜像版的快速上手机器学习方案，涵盖模型能力、架构创新、部署流程与实战技巧四大维度。我们重点强调了以下几点：1. Qwen3-VL 凭借交错MRoPE、DeepStack、时间戳对齐等技术创新，在视频理解、空间推理等方面建立领先优势；2. WEBUI镜像实现了零代码部署、网页直连推理，极大降低了使用门槛；3. 通过真实案例演示了其在OCR提取、GUI代理、多轮对话中的强大表现；4. 提供了完整的性能调优与故障排查指南，助力工程落地。
2026-01-10 12:14:06
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原创 Qwen3-VL-WEBUI自动驾驶：场景语义分割教程
本文系统介绍了如何利用开展自动驾驶场景下的语义分割任务。端到端语义理解能力：不仅识别物体，更能理解其功能、状态与相互关系；强大的空间与遮挡推理：基于 DeepStack 与高级空间感知，准确判断三维布局；灵活的交互与扩展性：通过自然语言指令即可定制输出格式与分析维度，适应多样化的车载系统需求。
2026-01-10 11:39:24
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原创 Qwen3-VL无人机：航拍图像分析教程
本文介绍了如何利用及其内置的模型，实现对无人机航拍图像的智能化分析。通过实际案例展示了该模型在违建识别、空间关系推理、OCR文本提取等方面的强大能力。核心收获包括：1.部署极简：通过Docker镜像一键部署，支持主流消费级GPU；2.功能全面：集成了视觉代理、深度空间感知、多语言OCR等多项前沿技术；3.工程可用性强：适用于农业、城市管理、应急救援等多个真实场景；4.可扩展性好：支持从边缘设备到云端集群的灵活部署方案。
2026-01-10 11:14:40
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原创 Qwen3-VL-WEBUI部署教程：MoE架构在边缘设备上的适配实践
本文系统介绍了✅高性能多模态理解：支持图文生成、GUI 操作、视频分析等复杂任务✅MoE 架构节能高效：稀疏激活机制降低实际计算负载，适合边缘部署✅一键式 WebUI 体验：无需开发即可快速验证模型能力✅灵活扩展性强：支持 vLLM 加速、KV Cache 优化、专家卸载等高级特性。
2026-01-10 10:45:55
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原创 Qwen3-VL-WEBUI性能测试：长视频处理能力
本文通过对在长视频处理场景下的系统性测试，验证了其作为下一代多模态交互平台的强大潜力。技术优势突出原生支持 256K 上下文，可稳定处理数小时级视频；创新的交错 MRoPE 与 DeepStack 架构，显著提升时空建模精度；文本-时间戳对齐机制实现秒级事件定位，满足专业检索需求。工程落地可行提供一键式 Docker 部署方案，降低使用门槛；WebUI 界面友好，支持拖拽上传与自然语言交互；开放 API 接口，便于集成到现有系统。仍有优化空间。
2026-01-10 10:23:46
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原创 Qwen2.5-7B多语言翻译应用：29种语言互转实战
Qwen2.5-7B 凭借其强大的多语言理解能力、超长上下文支持、高效的 GQA 架构，已成为构建企业级翻译系统的理想基座模型。它不仅能够胜任日常对话翻译，更能应对技术文档、法律合同、学术论文等专业场景的高精度需求。通过本次实战，我们完成了：- ✅ Qwen2.5-7B 模型的本地化部署- ✅ 多语言互译 API 的封装与调用- ✅ 网页服务的快速接入与可视化展示- ✅ 翻译质量优化策略的应用更重要的是，整个过程仅需4张消费级GPU即可完成，极大降低了AI落地门槛。
2026-01-10 08:11:55
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原创 Qwen2.5-7B为何难部署？长文本理解功能的GPU适配实战解析
Qwen2.5-7B 凭借其超长上下文支持、结构化输出能力和多语言泛化性，成为当前极具竞争力的开源大模型之一。显存瓶颈：FP16 下接近单卡极限KV Cache 压力：128K 上下文带来巨大内存开销硬件依赖强：需至少 2×24GB GPU 才能稳定运行通过结合与GQA技术，可在 4×4090D 平台上实现高效部署，并支持网页端低延迟交互。
2026-01-10 05:52:10
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原创 Qwen2.5-7B知识库问答：RAG集成部署实战完整指南
本文完成了Qwen2.5-7B 与 RAG 技术栈的完整集成部署✅ 成功部署 Qwen2.5-7B 模型并提供本地 API 接口✅ 构建基于 Chroma 的向量知识库，支持 PDF 文档自动入库✅ 利用 LangChain 编排 RAG 流程，结合定制 Prompt 发挥模型结构化输出优势✅ 搭建 Streamlit 网页前端，实现可视化交互体验。
2026-01-10 05:50:37
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原创 Qwen2.5-7B怎么提升推理速度？GPU并行优化实战教程
指标原始HF加载优化后（vLLM+TP4）提升幅度首token延迟~210ms~110ms↓ 48%8K生成耗时~30s~12s↓ 60%最大吞吐↑ 196%并发支持≤8≤32↑ 300%
2026-01-10 05:38:00
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原创 Qwen2.5-7B代码解释：程序理解与注释生成
Qwen2.5-7B 凭借其强大的代码理解能力和高效的推理表现，已成为当前最具实用价值的开源代码大模型之一。通过对等先进技术的整合，它在保持 7B 级别参数量的同时，实现了接近百亿级模型的语义理解水平。在实际应用中，结合合理的 prompt 工程与批量处理脚本，Qwen2.5-7B 能够显著提升开发效率，特别是在以下场景中表现突出：- 自动化代码审查辅助- 遗留系统文档重建- 新人入职知识传递- 开源项目贡献支持。
2026-01-10 03:01:39
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原创 jscope使用教程：实时绘图延迟优化策略
针对jscope使用教程中的实时绘图延迟问题，深入解析数据采样频率与缓冲区管理的优化方法，帮助用户实现更流畅的动态波形显示，提升调试体验。
2026-01-09 16:47:49
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原创 Sambert-HifiGan在智能客服质检中的应用
维度 | 优势说明 |音质表现| HiFi-GAN 声码器输出接近真人发音，MOS（Mean Opinion Score）可达 4.2+ |情感可控性| 支持多种预设情感模式，可定制扩展新情感类型 |推理效率| 单句合成时间 < 1.5s（CPU 环境），适合轻量部署 |中文优化| 针对中文拼音、声调、连读等特性进行专项优化 |Sambert-HifiGan 凭借其高质量的语音合成能力和灵活的情感控制机制，在智能客服质检领域展现出强大的应用潜力。
2026-01-09 16:24:59
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原创 Python调用Image-to-Video模型的正确姿势
首次测试用默认参数：512p + 16帧 + 50步 + guidance=9.0提示词要具体：使用而非图像预处理：统一缩放到512x512以上，主体居中日志记录：保存每次调用的参数与输出路径，便于追溯通过本文，你应该已经掌握了：✅ 如何绕过WebUI，直接调用Image-to-Video模型✅ 编写可复用、可扩展的Python脚本进行自动化生成✅ 关键参数的意义及其对效果与性能的影响✅ 显存管理、错误处理等工程化最佳实践最终目标不是‘会用工具’，而是‘掌控工具’。
2026-01-09 16:13:52
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原创 安全防护策略：防止恶意请求消耗算力
在部署像 Image-to-Video 这类重型生成模型时，安全不是附加功能，而是基础设施的一部分。本文提出的五层防护体系——从身份认证到智能调度——不仅能够有效防止恶意请求消耗算力，更能提升整体服务稳定性与用户体验。🔐记住：你的GPU很贵，别让人白白用掉。通过合理的策略组合，我们可以在开放性与安全性之间找到平衡点，让AI能力真正服务于有价值的创造，而非沦为算力黑洞。
2026-01-09 15:45:54
414
原创 Mamba架构适合语音吗？当前阶段Sambert仍是主流稳定选择
尽管 Mamba 架构在序列建模方面展现出理论优势，但在语音合成这一高度工程化的领域，稳定性、可用性和生态成熟度才是决定能否落地的关键因素。
2026-01-09 14:55:59
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原创 因COM组件未注册导致Multisim数据库无法访问操作指南
当遇到multisim数据库无法访问问题时，很可能是由于相关COM组件未正确注册引起。通过重新注册关键COM组件，可有效恢复对multisim数据库无法访问的正常连接与操作。
2026-01-09 14:34:03
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原创 LSTM语音合成过时了吗？新一代Sambert架构优势分析
本镜像基于 ModelScope 经典的Sambert-HifiGan (中文多情感)模型构建。提供高质量的端到端中文语音合成能力。已集成，用户可以通过浏览器直接输入文本，在线合成并播放语音。💡 核心亮点1.可视交互：内置现代化 Web 界面，支持文字转语音实时播放与下载。2.深度优化：已修复与的版本冲突，环境极度稳定，拒绝报错。3.双模服务：同时提供图形界面与标准 HTTP API 接口，满足不同场景需求。4.轻量高效：针对 CPU 推理进行了优化，响应速度快。
2026-01-09 12:41:28
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原创 从零部署TTS服务：Sambert-Hifigan镜像+Flask+HTML前端完整链路
成功搭建了一个端到端中文TTS服务，支持多情感合成实现了的前后端分离架构，无需复杂前端框架解决了datasetsnumpyscipy的经典版本冲突问题提供了WebUI可视化操作 + 标准API接口，满足多样化使用需求。
2026-01-09 12:07:45
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原创 基于USBlyzer的调试实践：完整示例展示HID设备解析
通过真实案例演示如何使用USBlyzer捕获并解析HID设备的通信数据，深入展示请求与响应的结构细节，帮助开发者掌握USB协议分析的核心技巧，提升调试效率。
2026-01-09 11:48:51
665
原创 CRNN模型微服务化：容器化部署最佳实践
本文详细介绍了如何将一个基于CRNN 模型的OCR系统成功微服务化并完成容器化部署。我们不仅实现了高精度的中英文识别能力，还通过技术栈打造了一个生产就绪的轻量级服务。零依赖部署：纯CPU运行，无需GPU，降低硬件门槛双模访问：同时支持 WebUI 和 API，满足不同集成需求工业级鲁棒性：内置图像增强算法，适应真实复杂场景易于扩展：支持模型热替换、多语言扩展、分布式部署。
2026-01-09 11:21:30
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原创 工业自动化下ISR调度机制：全面讲解
深入解析工业自动化环境下的ISR调度机制，探讨ISR在实时响应与任务处理中的关键作用，结合典型应用场景揭示其设计原理与优化策略。
2026-01-09 11:07:37
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原创 智能硬件厂商合作：将镜像移植至车载系统实现本地化语音播报
本次将Sambert-Hifigan 多情感语音合成镜像成功移植至车载系统，标志着智能语音从“云端中心化”向“终端分布式”的重要演进。🔧 技术价值：实现了高质量中文语音合成的全栈本地化，突破了依赖库冲突、资源占用高、启动慢三大工程瓶颈。🚗 应用价值：为智能座舱提供了低延迟、高安全、可情感化的语音播报能力，增强了用户体验与品牌形象。📈 商业价值：降低长期运营成本，规避云服务订阅费用，适合大规模量产车型部署。
2026-01-09 11:06:26
171
原创 ego1开发板大作业vivado实现4位加法器操作指南
手把手教你使用Vivado在ego1开发板上完成4位加法器设计，专为大作业量身打造的实操指南，涵盖工程创建、逻辑设计到下载验证全过程，助力轻松搞定ego1开发板大作业vivado实现。
2026-01-09 09:20:29
594
原创 翻译服务用户体验：A/B测试优化界面设计
本文以AI中英翻译服务为案例，展示了如何通过A/B测试方法论系统性优化用户界面设计。优秀的翻译工具不仅是“译得准”，更要“用得爽”。通过将FAB按钮、自适应布局、动态反馈等现代UI理念融入传统双栏结构，我们在不改变核心功能的前提下，实现了用户体验的显著跃升。实验数据显示，优化版界面使任务完成率提升近5%，重复提交率下降超一半。更重要的是，这一过程验证了轻量级CPU部署也能支撑高质量交互体验。结合ONNX加速与模型蒸馏技术，即便是资源受限环境，也能提供接近实时的翻译响应。
2026-01-09 07:19:40
708
原创 多语言SEO内容生成：AI翻译+人工润色工作流
AI 翻译技术的发展，尤其是像 CSANMT 这类专精型模型的出现，正在彻底改变多语言内容生产的逻辑。我们不再需要在“速度”与“质量”之间做取舍，而是可以通过“AI 打底 + 人工提亮”的策略，实现两全其美。本文介绍的 AI 中英翻译服务，具备三大核心优势：开箱即用：集成 WebUI 与 API，零配置启动轻量高效：CPU 可运行，适合中小企业与独立开发者工程稳定：规避常见依赖冲突，专注业务集成。
2026-01-09 05:54:10
587
原创 M2FP在智能广告牌中的人体交互应用
M2FP不仅是一项技术工具，更是连接物理世界与数字营销的桥梁。它通过像素级人体理解能力，让广告牌真正“看懂”行人，从而实现从“广而告之”到“因人施教”的跃迁。本文详细剖析了M2FP的技术原理、可视化拼图实现、Web服务封装及三大典型应用场景，展示了如何将前沿AI模型转化为可落地的商业价值。更重要的是，其纯CPU运行能力与开箱即用的WebUI大幅降低了技术门槛，使中小企业也能快速构建智能化营销终端。未来，我们将进一步探索：- 结合ReID技术实现跨摄像头用户追踪。
2026-01-09 04:21:06
407
原创 对比Google翻译：CSANMT在中文成语英译上的独特优势
本镜像基于 ModelScope 的CSANMT (神经网络翻译)模型构建，专注于提升中文到英文的翻译质量，尤其在处理富含文化内涵的语言单元（如四字成语、歇后语、古文引申义）方面表现突出。相比传统统计机器翻译（SMT）或通用序列到序列（Seq2Seq）模型，CSANMT 引入了上下文感知注意力机制（Context-Sensitive Attention）和语义角色对齐模块，使其能够动态识别源语言中的隐含逻辑与修辞意图。系统已集成Flask Web 服务。
2026-01-08 18:14:02
587
原创 M2FP在智能门禁中的人脸识别应用
M2FP 多人人体解析服务凭借其高精度、强鲁棒、易部署三大特性，正在成为智能门禁系统中不可或缺的一环。它不仅解决了传统方法在复杂场景下的漏检、误检问题，更为后续的行为分析、轨迹追踪、异常预警提供了坚实的数据基础。未来，随着轻量化模型（如 MobileSAM、TinyViT）的发展，我们有望在树莓派级别设备上实现实时多人解析，进一步推动AIoT在安防领域的普惠落地。而当前这套基于 CPU 的稳定方案，正是迈向边缘智能的重要一步。📌 核心价值再强调M2FP 不只是一个分割模型，更是连接感知层与决策层。
2026-01-08 17:58:19
904
原创 M2FP模型评测：在不同光照条件下的表现
M2FP不仅是一个高性能人体解析模型，更是一套面向工程落地的完整解决方案。开箱即用的WebUI：非技术人员也能快速验证效果CPU友好设计：打破GPU依赖，拓宽部署场景内置可视化引擎：省去二次开发成本这些特性使其在教育、医疗辅助、老年看护等低算力场景中极具竞争力。| 光照类型 | 是否推荐使用 | 建议措施 || 强光正射 | ✅ 推荐 | 添加曝光校正预处理 || 均匀日光 | ✅✅ 最佳 | 直接使用，无需干预 || 室内灯光 | ✅ 推荐 | 可忽略轻微色偏 |
2026-01-08 17:32:52
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原创 为什么推荐M2FP给中小企业？零成本+零运维即可上线
未来的AI普惠，不在于模型有多深，而在于使用有多轻。零成本：完全免费开源，无需支付API调用费用零运维：Docker封装+稳定依赖，杜绝环境灾难零门槛：WebUI交互+API双支持，前后端皆可快速接入对于中小企业而言，与其花费数十万元定制AI系统，不如先用 M2FP 这样的轻量化工具验证业务价值。哪怕只是做一个内部Demo，也可能成为产品创新的起点。🚀 行动建议1. 下载镜像，在测试服务器上跑通第一个案例2. 结合自身业务设计一个最小可行应用（MVP）
2026-01-08 16:59:38
815
原创 jetson xavier nx智能机器人开发：手把手入门指南
从零开始搭建Jetson Xavier NX开发环境，详解硬件连接与系统配置，助你快速上手机器人AI应用开发，掌握Jetson Xavier NX的实战技巧。
2026-01-08 16:03:54
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原创 网站链接嵌入AI：M2FP WebUI可外链至H5页面直接使用
import os# 调用M2FP模型推理# 合成彩色图})前端通过AJAX调用/api/parse接口，接收JSON格式响应并动态渲染结果图。“让先进AI模型走出实验室，走进每一个网页角落。本项目通过三大创新点实现了技术普惠：1.零GPU依赖：完整支持CPU推理，降低使用门槛；2.即开即用WebUI：无需安装任何软件，浏览器内完成全流程操作；3.外链友好设计：支持iframe嵌入与API调用，轻松集成至营销页、小程序、教育平台等场景。
2026-01-08 15:16:46
666
原创 Z-Image-Turbo森林火灾场景生成伦理考量
Z-Image-Turbo代表了当前AI图像生成技术的前沿水平，其在森林火灾等敏感场景的生成能力，既是技术进步的体现，也是伦理挑战的试金石。真正的技术成熟，不仅体现在“能生成什么”，更在于“选择不生成什么”。我们呼吁：开发者：在代码中植入伦理意识，让技术自带“刹车系统”使用者：提升数字素养，做负责任的内容创造者社区：共建共享伦理规范，形成良性的技术文化生态唯有如此，AI才能真正成为照亮人类文明的火炬，而非点燃混乱的野火。
2026-01-08 14:26:02
846
原创 开源项目推荐：基于ModelScope的M2FP镜像，支持多部位语义分割
技术先进：基于 SOTA 级别 M2FP 模型，支持 20+ 类精细分割工程友好：解决 PyTorch 与 MMCV 兼容难题，环境零报错功能完整：集成 WebUI + API + 自动可视化，闭环交付部署灵活：纯 CPU 运行，适合边缘设备、笔记本、低配服务器。
2026-01-08 14:20:47
525
原创 Z-Image-Turbo艺术创作应用：油画风格山脉日出生成记
Z-Image-Turbo 不仅是一个高效的AI图像生成引擎，更是一种赋能创意表达的新工具。通过对“油画风格山脉日出”这一典型场景的完整实践，我们可以总结出以下核心价值：✅高效探索创意原型：几分钟内即可生成多种构图与风格变体✅降低艺术创作门槛：无需绘画基础也能产出专业级视觉作品✅支持深度个性化控制：从提示词到参数均可精细调节，满足专业需求未来展望：随着LoRA微调功能的接入，用户有望训练专属艺术风格模型（如“梵高式山水”、“中国青绿山水AI版”），进一步拓展个性化创作边界。
2026-01-08 13:53:05
880
原创 MGeo地址相似度阈值调优策略
MGeo 是阿里巴巴推出的专注于中文地址语义相似度计算的深度学习模型，其核心目标是在海量地址对中识别出指向同一地理位置的“实体对”。强语义理解能力：能识别“北京市朝阳区建国路88号”与“北京朝阳建国路88号大望路附近”之间的高度相关性；抗噪声能力强：对错别字、顺序颠倒、简称/全称混用等常见问题具有良好的容错性；端到端向量表示：输出固定维度的地址嵌入向量，支持快速近似最近邻检索（ANN）；轻量化设计：适配单卡 GPU 推理，便于私有化部署。
2026-01-08 11:37:43
666
原创 中小企业降本50%：Z-Image-Turbo开源部署+低成本GPU方案
Z-Image-Turbo的出现，标志着AI图像生成进入“平民化高性能”时代。对于中小企业而言，本地部署+低成本GPU的组合，不仅是技术选择，更是战略级的成本重构机会。| 维度 | 收益 |经济性| 3年TCO降低50%~80%，ROI<6个月 |安全性| 数据不出内网，保护商业创意资产 |灵活性| 可定制、可扩展、可集成进现有流程 |可持续性| 不受平台政策变动影响，长期可用 |
2026-01-08 11:30:36
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原创 Qoder官网同款技术：Z-Image-Turbo实现原理剖析
📌 极速响应：得益于知识蒸馏与跳跃调度，实现“1步出图”📌 高可用性：6GB显存即可运行，兼容主流GPU📌 用户友好：内置中文提示词优化、智能CFG调节、一键预设这些特性完美契合Qoder这类强调即时反馈、低门槛、高创意自由度的在线平台需求。未来，随着更多轻量化生成模型的涌现，我们有望看到AI图像生成真正融入日常网页交互——而Z-Image-Turbo，无疑是这条道路上的重要里程碑。
2026-01-08 07:57:47
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原创 MGeo在旅游服务平台景点地址统一中的价值
MGeo 并非简单的字符串比对工具，而是一个基于预训练语言模型+地址领域微调的深度学习系统。其核心任务是：给定两个中文地址描述，输出它们是否指向同一地理实体的概率值（即相似度得分）。该模型在训练过程中使用了大量真实场景下的地址对齐标注数据，涵盖城市道路、商业楼宇、景区景点、住宅小区等多种类型，尤其强化了对旅游相关POI的识别能力。以下是一个适用于旅游平台的批量景点地址去重脚本，扩展自原始推理.py# 加载MGeo模型与分词器"""将地址文本编码为768维向量"""
2026-01-08 07:27:30
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铁路收益管理的数学规划方法
2025-03-08
Java EE微服务与容器化应用架构
2025-05-08
网络历史研究手册
2025-04-23
Fatemeh Tingley: 逆境中的系统工程之路
2025-03-18
健康与灾害风险管理的融合
2025-02-14
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