化学

[智能算法]蚁群算法原理与TSP问题示例

Python实现与可视化3.1算法核心类设计3.2参数敏感性实验3.3可视化分析四、关键参数调优指南4.1基准参数范围4.2动态调参策略4.3性能优化技巧五、扩展应用与前沿方向5.1多目标优化问题5.2深度强化学习融合
七刀·2025-06-01 00:23

学而思编程2025年CodeStars年度综合评估真题解析 | 基础算法组 T1 除虫计划

2.系统化学习路径：按照算法类别和难度分级，从基础到进阶，循序渐进，帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群：准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS
热爱编程的通信人·2025-05-31 21:04

注意力机制：通道注意力机制、空间注意力机制、CBAM（附有完整代码)

在深度学习中，注意力机制被广泛应用于各种任务，如自然语言处理、计算机视觉和强化学习等领域。注意力机制的核心
一个来路不明的吃货·2025-05-31 20:24

计算机在高分子材料与工程中的应用,计算机技术在高分子材料工程中的应用.doc...

计算机技术在高分子材料工程中的应用计算机技术在高分子材料与工程中的应用化112-2201169502225田新计算机技术在高分子材料与工程中的应用田新烟台大学化学化工学院摘要:介绍了计算机信息系统、计算机辅助系统
宇宙探奇·2025-05-31 19:16

计算机化学对高分子科学的贡献,计算机在化学中的应用论文(2)

计算机在化学中的应用论文篇二试谈计算机模拟在化学中的应用摘要：采用分子动力学模拟和蒙特卡洛方法等计算机模拟技术可以很好的解决科学技术中传统的推理演绎和实验方法不能满足理论研究的需要，这些技术应用于化学工业和教学领域也有光明的前景
因诺君·2025-05-31 19:46

计算机在高分子材料中的应用软件,计算机技术在高分子材料工程中的应用（10页）-原创力文档...

计算机技术在高分子材料与工程中的应用化112-2201169502225田新计算机技术在高分子材料与工程中的应用田新烟台大学化学化工学院摘要:介绍了计算机信息系统、计算机辅助系统、计算机控制系统在高聚物研究中的应用概况
密之山人·2025-05-31 19:16

BERT模型原理与Fine-tuning实战指南

BERT模型原理与Fine-tuning实战指南系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录BERT模型原理与Fine-tuning实战指南摘要引言
layneyao·2025-05-31 06:44

智能教育个性化学习路径规划系统实战指南

引言在数字化教育革命中，如何利用AI技术实现"因材施教"的千年教育理想？本文将通过构建一个完整的智能教育系统，演示如何基于Python生态（Django+机器学习）实现从数据采集到个性化推荐的全流程。系统将通过分析学习行为数据，为每个学生生成动态调整的学习路径，并附带可落地的代码实现方案。一、系统架构设计1.1技术选型矩阵模块技术栈核心功能前端交互HTML5/CSS3/JavaScript学习仪表
Tech Synapse·2025-05-31 02:46

【自然语言处理与大模型】大模型（LLM）基础知识⑤

技术层面：技术手段描述强化学习与指令微调通过强化学习（如RLHF）或指令微调，让模型更倾向于生成合规、
小oo呆·2025-05-31 01:42

中科院提出ConRFT：让机器人灵活穿针，强化学习微调！

从技术角度分析，传统强化学习在VLA模型中的应用也面临困境。尽管强化学习在
xwz小王子·2025-05-30 21:39

⭐️⭐️⭐️白嫖的阿里云认证⭐️⭐️⭐️ 第三弹【课时2：RAG应用的构建和优化】for「大模型Clouder认证：RAG应用构建及优化」

一、学习目标：明确核心能力培养方向概要通过系统化学习，掌握在阿里云百炼平台构建可调用RAG应用的全流程，并深入理解RAG技术的局限性及针对性优化策略，形成从理论到实战的完整知识体系。
Charles茶总·2025-05-30 17:11

Med-R1论文阅读理解-1

本文提出了一种名为Med-R1的新框架，旨在通过强化学习（ReinforcementLearning,RL）提升视觉-语言模型（Vision-LanguageModels,VLMs）在医疗领域的推理能力与泛化能
要努力啊啊啊·2025-05-30 10:19

天齐锂业:公司通过在澳大利亚的投资平台TLEA控股文菲尔德下属的格林布什锂辉石矿

从2024年1月起，文菲尔德将泰利森格林布什化学级锂精矿的定价机制更新为按月参考锂产品市场上四家主流报价机构（Fastmarkets、BenchmarkMinera
动态宝科技·2025-05-30 09:39

英伟达：LLM多任务和语言的偏好数据集

Preference:OpenHuman-AnnotatedPreferenceDataacrossDiverseTasksandLanguages来源：arXiv,2505.11475摘要偏好数据集对于使用人类反馈强化学习
大模型任我行·2025-05-30 08:06

深度学习入门：从零搭建你的第一个神经网络

深度学习入门：从零搭建你的第一个神经网络系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录深度学习入门：从零搭建你的第一个神经网络摘要引言第一章：神经网络基础原理
layneyao·2025-05-30 07:23

亚远景-AI 快速入门与ML-SPICE标准引入课程

课程内容：模块1：AI战略与基础1.AI驱动的商业价值机器学习在汽车/制造行业的核心应用场景企业AI转型的3大关键成功要素2.ML机器学习基础核心概念：监督学习/无监督学习/强化学习模型架构概览：CNN
亚远景aspice·2025-05-30 02:47

危化品经营单位安全生产管理人员考试主要内容

危化品经营单位安全生产人员考试主要测试从业人员对危险化学品安全管理的专业知识和法规掌握程度。
100分题库小程序·2025-05-29 20:35

REINFORCE蒙特卡罗策略梯度算法详解：python从零实现

以下是翻译后的Markdown文档：引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）的目标是训练智能体（agent
AI仙人掌·2025-05-29 17:40

[特殊字符] 基于深度强化学习的机器人路径规划优化方案：从理论到实战

摘要本文提出一种融合深度确定性策略梯度（DDPG）与图卷积网络（GCN）的混合架构，针对高动态环境下移动机器人路径规划问题展开研究。通过自研仿真平台验证，该方案在动态障碍物规避、路径平滑度等维度较传统A*算法提升显著，同时兼顾实时性要求。完整代码与训练日志已开源至GitHub，诚邀技术同仁共同探讨。一、核心痛点分析1.1传统算法局限性算法类型优势劣势Dijkstra理论最优性计算复杂度O(V²)，
2506_92092175·2025-05-29 13:49

图解GAN：生成对抗网络的原理与代码实现

图解GAN：生成对抗网络的原理与代码实现系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录图解GAN：生成对抗网络的原理与代码实现摘要引言1.GAN基础原理与数学推导
layneyao·2025-05-29 08:49

强化学习实战：训练AI玩转OpenAI Gym

强化学习实战：训练AI玩转OpenAIGym系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录强化学习实战：训练AI玩转OpenAIGym摘要引言强化学习基础与算法分类
layneyao·2025-05-29 08:18

探秘 PCB 沉金工艺硬核实力！五大工厂全制程技术优势大起底

沉铜工艺上，配备先进的自动沉铜电镀线，通过化学沉积在绝缘基板上形成均匀的铜层，活化处理细致，使铜层与基板结合力牢固。电镀环节，运用智能电镀系统，可根据线路板需求精确控制铜层厚度，偏差范围极小。
猎板PCB 邹亮·2025-05-28 15:02

闪蒸高密度聚乙烯无纺布市场报告：探索高性能材料的新机遇

这种材料不仅具有出色的物理性能，如高强度、耐化学性和良好的透气性，而且在环保方面也表现出色。本篇市场报告将从不同角度探讨闪蒸HDPE无纺布市场的现状、发展趋势及其面临的挑战。
QYR_11·2025-05-28 03:09

Gemini 前世今生全面的信息介绍

DeepMind在人工智能领域拥有深厚的积累，尤其是在强化学习和大型语言模型方面。G
视频砖家·2025-05-28 02:00

动手学强化学习 第 11 章 TRPO 算法(TRPOContinuous) 训练代码

基于Hands-on-RL/第11章-TRPO算法.ipynbatmain·boyu-ai/Hands-on-RL·GitHub理论TRPO算法修改了警告和报错运行环境DebianGNU/Linux12Python3.9.19torch2.0.1gym0.26.2运行代码TRPOContinuous.py#!/usr/bin/envpythonimporttorchimportnumpyasnpi
zhqh100·2025-05-27 22:30

从0到1搭建AI绘画模型：Stable Diffusion微调全流程避坑指南

从0到1搭建AI绘画模型：StableDiffusion微调全流程避坑指南系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录从0到1搭建AI绘画模型：StableDiffusion
layneyao·2025-05-27 13:38

大模型「瘦身」指南：从LLaMA到MobileBERT的轻量化部署实战

大模型「瘦身」指南：从LLaMA到MobileBERT的轻量化部署实战系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录大模型「瘦身」指南：从LLaMA到
layneyao·2025-05-27 05:16

IPPO算法

目录文章目录目录简介问题建模多智能体强化学习的基本求解范式IPPO算法IPPO代码实践总结参考资料简介之前介绍的算法都是单智能体强化学习算法，其基本假设是动态环境是稳态的(stationary)，即状态转移概率和奖励函数不变
后厂村路小狗蛋·2025-05-26 20:25

Missashe考研日记—Day44-Day50

Missashe考研日记—Day44-Day50写在面前本系列博客用于记录博主一周的学习进度，具体知识总结在目前已有的笔记中：1.高数强化学习笔记2.计网复习笔记3.新增：线代题型总结专业课408这周先是把计网第三章数据链路层剩下的局域网以及之后的内容学完了
LVerrrr·2025-05-26 17:40

AI人工智能与自动驾驶的融合创新实践

AI人工智能与自动驾驶的融合创新实践关键词：人工智能、自动驾驶、深度学习、计算机视觉、传感器融合、路径规划、强化学习摘要：本文深入探讨了人工智能技术在自动驾驶领域的创新应用与实践。
AI智能探索者·2025-05-26 11:34

商城图片性能优化实战：懒加载与下一代格式的化学反应

在电商大促流量洪峰中，某头部平台的技术团队发现：62%的用户流失发生在首屏加载3秒后，而图片资源竟占据了页面总流量的83%。这个发现催生了一场静悄悄的技术革命——通过懒加载与现代图片格式的有机融合，他们最终将核心页面的LCP指标优化了47%，带宽成本降低35%。本文将解密这场性能革命的实现路径。一、智能懒加载的进化论1.1传统懒加载的困境传统IntersectionObserver方案虽能实现按需
万米商云·2025-05-26 11:33

强化学习推动 AI 智能物流路径规划的智能化转型

强化学习推动AI智能物流路径规划的智能化转型关键词：强化学习、智能物流、路径规划、Q-learning、深度强化学习、动态优化、仓储自动化摘要：本文探讨了强化学习技术在智能物流路径规划中的应用与创新。
AIGC应用创新大全·2025-05-26 04:54

大学之大：浦项科技大学2025.5.25

1986年，浦项制铁捐赠2.5亿美元，在浦项市建成亚洲首个由企业创办的研究型大学，首任校长为诺贝尔化学奖得主格伦·西奥多·西博格（
mozun2020·2025-05-25 17:35

危化品生产单位主要负责人考试练习题

以下是一些危化品生产单位主要负责人精选练习题单选题1、危险化学品生产企业安全生产许可证实施办法规定，安全生产许可证的颁发管理工作实行（）的原则。
100分题库小程序·2025-05-25 16:31

聚焦AI人工智能在自动驾驶的关键技术点

聚焦AI人工智能在自动驾驶的关键技术点关键词：自动驾驶、人工智能、感知算法、决策规划、深度学习、强化学习、多模态融合摘要：本文系统解析人工智能在自动驾驶中的核心技术体系，深度剖析环境感知、决策规划、控制执行三大核心模块的关键技术点
AI天才研究院·2025-05-25 15:53

探秘 PCB 打样：特殊工艺如何重塑产品

一、沉金工艺：卓越性能的基石（一）工艺原理沉金，学名化学镀镍金，是一种极为精妙的表面处理工艺。其流程起始于在PCB的铜质表面镀上一层镍。
猎板PCB厚铜专家大族·2025-05-25 15:51

强化学习的前世今生（二）

接上篇强化学习的前世今生（一），本文主要介绍强化学习中的蒙特卡洛算法，TD算法，策略梯度算法以及Actor-Critic算法2蒙特卡洛和TD2.1蒙特卡洛方法在强化学习中，蒙特卡洛(MonteCarl0
小于小于大橙子·2025-05-25 14:50

使用MATLAB和Simulink进行基于强化学习的双足机器人步态控制仿真

目录一、准备工作二、步骤详解1.启动Simulink并创建新模型2.构建双足机器人简化模型3.设计强化学习环境强化学习环境概述4.实现强化学习控制器5.训练强化学习代理6.增加示波器观察输出7.配置仿真参数
xiaoheshang_123·2025-05-25 14:47

主成分分析在样本认证中的应用

主成分分析在样本认证中的应用背景简介在化学计量学和数据分析领域，主成分分析（PCA）是一种强大的工具，用于简化数据、提取关键信息，并识别数据中的模式。
牛新哲·2025-05-25 10:24

秒懂基于人类反馈的强化学习（RLHF）

一、RLHF：AI界的"职场新人培训手册"想象一下，你刚入职一家公司，老板甩给你一堆文件说：“看懂了就能上岗”。这就是传统语言模型的日常——靠海量文本自学成才。结果呢？它可能把"写封面试邀请邮件"理解成列待办清单，把"5+5等于多少"回答成"建议买计算器"。这时候，RLHF就像HR部门推出的《职场生存指南》，手把手教AI理解人类社会的潜规则。它用三步魔法让AI从"代码社畜"进阶为"职场达人"：二、
来自于狂人·2025-05-25 09:18

第七届能源系统与电气电力国际学术会议（ICESEP 2025)

火力发电厂如同“能量转化器”，通过燃烧煤炭将化学能转化为电能，目前仍承担着全球65%以上的电力供应；水力发电站则像“自然蓄电池”，利用水位落差积蓄势能，其发电量相当于每年减少2.6亿辆汽车的碳排放。
鸭鸭鸭进京赶烤·2025-05-25 07:31

AI“高情商”奥秘，LLM多轮情感对话新突破！

❝一句话概括，论文教你如何把ChatGPT调教成PUA大师：用强化学习给安慰话术标价，让每个’多喝热水’都经过长期回报精算第一阶段：识别核心概念论文的motivation分析情感支持对话（EmotionalSupportConversation
Python_金钱豹·2025-05-25 06:23

2024年粤港澳青少年信息学创新大赛初中组真题解析（C++）

2.系统化学习路径：按照算法类别和难度分级，从基础到进阶，循序渐进，帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群：准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS
热爱编程的通信人·2025-05-25 04:07

机器人强化学习入门学习笔记

（1）物理引擎物理引擎就是模拟真实世界物理规律的软件工具。它会根据你给定的物体、质量、形状、力等信息，计算这些物体在时间上的运动和相互作用。如果你设计了一个机器人，那物理引擎就是“虚拟现实世界”，让机器人在里面“活起来”，模拟它走路、抓东西、摔倒等动作。而物理引擎通常负责这些任务：功能解释刚体动力学（RigidBodyDynamics）模拟物体的移动和旋转，比如自由落体、抛物运动。关节系统（Joi
xiaomu_347·2025-05-25 03:35

Off-Policy策略演员评论家算法SAC详解：python从零实现

它在DDPG、TD3的基础上进行了显著改进，并引入了最大熵强化学习的原则。其目标是学习一种策略，不仅最大化预期累积奖励，还要最大化策略的熵。
AI仙人掌·2025-05-25 01:23

AI人工智能领域深度学习的多智能体系统研究

AI人工智能领域深度学习的多智能体系统研究关键词：人工智能、深度学习、多智能体系统、智能体协作、强化学习摘要：本文聚焦于AI人工智能领域中深度学习的多智能体系统研究。
AI大模型应用实战·2025-05-24 20:25

数学建模在新能源汽车研发测试与性能优化中的深度应用

引言：数学建模在新能源汽车革命中的核心地位新能源汽车的研发涉及复杂的多物理场耦合问题（电化学、热力学、机械动力学等），传统试错法成本高、周期长。
新能源汽车研发＆测试入门指南·2025-05-24 20:24

零基础教程：用DeepSeek-API实现智能对话机器人

零基础教程：用DeepSeek-API实现智能对话机器人系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录零基础教程：用DeepSeek-API实现智能对话机器人摘要引言
layneyao·2025-05-24 09:08

人工智能在智能教育中的创新应用与未来展望

智能教育作为一种新兴的教育模式，正在通过个性化学习、智能辅导、自动化评估等方式，为学生、教师和教育机构
Blossom.118·2025-05-23 23:24

【强化学习】PPO如何根据奖励模型调整模型参数

核心点：老师不告诉你标准答案，只告诉你得分，你通过多次尝试（强化学习）学会“怎么回答能得高分”。二、“评价返回给语言模型”的本质1.返回的是什么？返回的是一个数字（分
TIM老师·2025-05-23 14:21
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