特征级融合

RAG驱动的健康信息检索，三阶段破解健康谣言

核心发现或论点是什么3.How3.1前人研究的局限性3.2你的创新方法/视角3.3关键数据支持3.4可能的反驳及应对4.HowGood：研究的理论贡献和实践意义解法拆解一、总体解法的拆解逻辑二、逐层拆解：子解法与特征的对应关系
Debroon·2025-02-24 11:57

点云从入门到精通技术详解100篇-基于多线激光雷达的点云数据处理与导航（续）

目录三维点云建图与定位算法研究§3.1激光SLAM技术§3.2基于特征的建图算法§3.2.1三维点云建图算法简述§3.2.3LeGO-LOAM建图算法§3.3基于点云配准的定位算法§3.3.1点云配准§
格图素书·2025-02-24 10:54

多维度多级数据查询sql语句

数据结构实体A配置权限时，有以下维度：产品线数据有：查询接口测试一级产品类别、查询接口测试二级产品类别、查询接口测试三级产品类别服务网点数据有：查询接口测试网点1、查询接口测试网点2、查询接口测试网点3
luvianfu·2025-02-24 10:50

暑期集训周报（第一周）

存在的问题①英文题面这几次个人赛的大多题面都是英文，四级还不知道过没过的我属实觉得读题有点困难了，大多时候都是靠翻译解决的读题问题，而这也可能导致一些题没读准的情况，就类似于这道题一样，没仔细读题，结果白磕的很长时间
HL0614SC·2025-02-24 10:19

如何用JS实现三级联动功能

功能需求：未选择省级时市级和区级无法选择未选择市级时无法选择区级选择相应的省级时市级会出现相对应省级的市选择相应的市级时区级会出现相对应市级的区省市区全部选择完之后再重新选择省时要把区级的清空这其实是个挺简单的功能，就是我刚开始写的时候思路没有捋清楚，导致写的时候很困难。写代码前一定要先捋清思路，先写伪代码。下面请看代码（有注释很清晰了）。主要就是功能，所以我就没有写样式，如果有需要请大家自己添加
聂聂脸·2025-02-24 10:18

QEMU 的详细介绍、安装指南、配置说明

其核心优势包括：跨平台支持：可在Linux、Windows、macOS上运行硬件抽象：通过动态翻译技术模拟CPU、内存、I/O设备灵活扩展：支持KVM、Xen等内核级虚拟
程序员的世界你不懂·2025-02-24 09:46

LLM的MoE架构的“动态路由”为什么能训练出来？

互联网各领域资料分享专区(不定期更新)：Sheet正文大型语言模型（MoE）架构中的“动态路由”之所以能够被有效训练，关键在于其设计融合了可微分的路由机制、专家协同优化以及负载均衡约束。
互联网之路.·2025-02-24 09:46

基于企业架构视角建模

基于企业级架构视角的模型是以企业战略为核心，依托业务模型建立企业级数据标准，贯穿战略层面与系统应用层面。
fajianchen·2025-02-24 09:13

三甲医院网络架构与安全建设实战

一、设计目标实现医疗业务网/卫生专网/互联网三网隔离满足等保2.0三级合规要求保障PACS影像系统低时延传输实现医疗物联网统一接入管控二、全网拓扑架构三、网络分区与安全设计IP/VLAN规划表核心业务配置
kate zhu·2025-02-24 08:10

AI前端开发的技能需求变化：拥抱AI时代的新挑战

在AI赋能下，前端开发不再仅仅是静态页面的构建，而是与AI深度融合，创造更智能、更交互的应用。而这，也意味着前端开发者的技能需求正经历着前所未有的转变。
wangtaohappy·2025-02-24 08:35

AI 机器人外呼 —— 开启智能外呼新纪元

精准语音识别：融合前沿语音技术，无论是字正腔圆的普通话，还是极具地域特色的各地方言，亦或
yoloGina·2025-02-24 07:28

数字人｜通过语音和图片来创建高质量的视频

简介arXiv上的计算机视觉领域论文：AniPortrait:Audio-DrivenSynthesisofPhotorealisticPortraitAnimationAniPortrait：照片级真实感肖像动画的音频驱动合成核心内容围绕一种新的人像动画合成框架展开
产品媛Gloria Deng·2025-02-24 07:57

第八章 医学图像的配准和融合

第八章医学图像的配准和融合一概述根据医学图像所提供的信息可将图像分为两类：解剖结构图像和功能图像。
数据分析能量站·2025-02-24 06:24

图像信息的配准和融合

第八章医学图像的配准和融合一概述根据医学图像所提供的信息可将图像分为两类：解剖结构图像和功能图像。
数据分析能量站·2025-02-24 06:24

14.5 Auto-GPT：基于Agent的AGI实验如何重新定义人工智能未来？

关键词：自主智能体范式、AGI演进路径、动态环境交互、认知架构革命、社会级智能网络一、AGI演进的关键瓶颈与Agent范式的突破1.1传统AI系统的能力天花板
少林码僧·2025-02-24 06:22

什么AGI

与当前大量应用的、针对特定任务设计的狭义人工智能（如专注于图像识别的人脸识别系统、专注于语言翻译的翻译软件等）不同，AGI具备以下显著特征：自适应学习能力：能从各种经验中学习新知识，并迅速适应全新的环境与任务
MonkeyKing.sun·2025-02-24 06:21

【Python爬虫(45)】Python爬虫新境界：分布式与大数据框架的融合之旅

【Python爬虫】专栏简介：本专栏是Python爬虫领域的集大成之作，共100章节。从Python基础语法、爬虫入门知识讲起，深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑，覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取，还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者，都能从中汲取知识，助力掌握爬虫核心技能，开拓技术视野。目录一、大数据处理框架初印象1.1Hadoop：大数据处理的基石1.2
奔跑吧邓邓子·2025-02-24 05:18

《数据仓库与数据挖掘》自测

试卷一一、选择题（每题2分，共20分）1.数据仓库的主要特征不包括以下哪一项？
破坏神在行动·2025-02-24 05:48

【六】Golang 运算符

未来更辉煌文章目录运算符算术运算符注意事项关系运算符逻辑运算符注意事项位运算符常见操作检查特定位是否为1（检查整数的奇偶性）设置特定位为1清除特定位交换变量值快速乘除注意事项赋值运算符基本赋值运算符复合赋值运算符指针运算符注意事项优先级运算符
张胤尘·2025-02-24 05:45

Affinity Photo for Mac v2.6.0专业级修图软件 支持M、Intel芯片

AffinityPhoto是Mac毒搜集到的专业级修图软件，推动了专业图片编辑软件的发展，更快，更流畅，更强大。
Macdo_cn·2025-02-24 05:13

覆盖从供应、生产、销售到运营的全过程，引领行业数智化转型新方向的智慧快消开源了

它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。
AI服务老曹·2025-02-24 04:39

建设银行广东省江门市分行开展防范诈骗和非法集资宣传

他们将反诈宣传与新春元素巧妙融合，耐心地向群众讲解常见的诈骗手段，除了冒充公检法诈骗、网络刷单诈骗、投资理财诈骗外，还着重介绍了非法集资的相关知识。
shikeainvrenba·2025-02-24 04:07

53、商品服务-API-三级分类-修改-基本修改效果完成

{{node.label}}append(data)">Appendeditremove(node,data)">Delete点击打开Dialog-->取消确定import{name}from'file-loader';import{sort}from'semver';exportdefault{components:{},props:{},data(){return{title:"",dialo
九品印相·2025-02-24 03:05

2025最新保姆级教程：DeepSeek本地部署+知识库搭建全流程投喂数据

本地部署：从Ollama安装、环境变量配置到DeepSeek-R1模型下载（附C盘空间不足的解决方案）。知识库搭建：支持PDF/Word/微信聊天记录等格式导入，演示如何批量处理非文本文件。隐私与成本：对比API和本地方案的隐私性、长期成本（突出老旧笔记本也能运行）。差异化：强调“2025最新版”，解决旧教程环境变量设置、模型版本过时等问题。知识库搭建教学：Dify在windows系统的docke
deepseek01·2025-02-24 03:04

金融大模型应用的机遇与挑战

大模型本质特征大模型通常指大语言模型（LargeLanguageModel，LLM），是基于深度学习算法的自然语言处理技术，是通用大模型。
Python程序员罗宾·2025-02-24 03:34

Springboot（四十九）SpringBoot3整合jetcache缓存

现在有一个小小的问题，我想使用本地caffeine缓存和远程redis缓存组成二级缓存。还想保证他们的一致性，这个事情该怎么办呢？Jetcache框架为我们解决了这个问题。‌
camellias_·2025-02-24 02:58

基于深度学习的股票短期趋势预测模型设计与实现【附代码】

同时，我们还挖掘了多个可能影响股票价格走势的因子，如成交量、市盈率、市净率等，并将这些因子作为特征加入到数据集中。通过特征工程，我们进一步扩展了数据集，提高了模型的输入质量。
算法与数据·2025-02-24 01:22

利用python实现小提琴图的代码

sns.load_dataset("iris")#设置绘图风格，可选，这里使用默认风格#sns.set_style("whitegrid")#绘制小提琴图，以'species'为分类依据，绘制'sepal_length'特征的小提琴图
python游乐园·2025-02-24 01:51

分库分表全解析：从原理到实战，破解亿级数据存储难题

实时风控系统要求毫秒级响应，传统架构难以满足。二、分库分表
没什么技术·2025-02-24 01:20

python绘图之密集散点图

密集散点图主要目的是生成一个可视化图表，展示insurance数据集中bmi（身体质量指数）和charges（医疗费用）之间的关系，并通过不同的维度对数据进行分组和区分，以便更清晰地观察数据的分布和特征
pianmian1·2025-02-24 01:19

《解锁AI密码，机器人精准感知环境不再是梦！》

在科技飞速发展的当下，人工智能与机器人技术的融合正深刻改变着世界。其中，人工智能助力机器人实现更精准的环境感知，已成为该领域的核心课题，吸引着全球科研人员与科技企业的目光。
·2025-02-24 01:43

组播通信的特点

组播具有以下主要特征：###1.**一对多通信**-组播支持一个发送者向多个接收者发送数据，适用于需要同时向多个目标传输相同数据的场景，如视频会议、在线直播等。###2.
Carrot_ly·2025-02-24 01:46

DNS, domain name system

DNS是一种应用层协议和http/https是同一等级的其传输层主要用的是udp，也可能用tcpDNS协议完成的作用：查域名对应的ipDNS服务器完成的作用：存储域名->ip的映射DNS服务器有三个等级
yourkin666·2025-02-24 00:14

为AI聊天工具添加一个知识系统 之104 详细设计之45 祖产代码 之3 量子态治理

“元符号”代表内建Type代理的模式和级别-内嵌内核图层（三级级联的套打页racket）：消费者-生产者物理加工代理Broker模式，发布-订阅心理建设代理Agent模式，感知-行动生理构造Delegate
一水鉴天·2025-02-23 23:36

比Python、Java更快的 Go 语言，能否称霸江湖？

目前，Go每半年发布一个二级版本（即从a.x升级到a.y）。在Go语言
weixin_33686714·2025-02-23 23:33

Ansible PlayBook的中清单变量优先级分析及清单变量如何分离总结

写在前面嗯，学习Ansible高级特性，整理这部分笔记博文内容涉及Ansibleploybook中变量定义的基本原则不同位置定义变量的优先级Demo如何实现变量和清单解耦食用方式：大量Demo,所以适合收藏温习查阅变量优先级需要有
山河已无恙·2025-02-23 22:33

量产渡劫指南：从实验室宠儿到工厂弃子的生死簿

（东莞某工厂生产线突然死寂，5000台智能音箱集体变砖——只因工程师忘记量产固件的Bootloader心跳检测）21地狱级挑战：当代码遇见焊机海实验室的温柔乡：调试时能用jlink救砖电源波动不超过±0.1V
HardFault观察者·2025-02-23 22:03

C++ 编程语言简介

C++的主要功能之一是它能够支持低级系统级编程，使其适合开发作系统、设备驱动程
谏君之·2025-02-23 22:32

Leetcode基础算法-贪心算法

文章目录贪心算法简介1贪心算法的定义例子：找零问题2贪心算法的特征3贪心算法正确性的证明4贪心算法三步走5举个栗子一位家长为孩子们分发饼干的问题示例解题思路贪心算法三步走的方法代码实现复杂度分析[1710
machenme·2025-02-23 22:01

洛谷B4006 [GESP202406 四级] 宝箱

原理排序预处理将宝箱数值排序，使后续操作可以基于有序数组进行。滑动窗口（双指针）维护一个满足极差条件的窗口[i,j]，动态调整窗口大小。贪心求最大值在满足极差约束的前提下，计算窗口内数值之和并记录最大值。步骤输入处理读取宝箱数量n、极差限制k和宝箱数值数组A。数组排序对数组进行升序排序，确保后续操作可以基于有序数组。滑动窗口遍历右指针j逐步扩展窗口右边界。左指针i动态调整，确保窗口内极差A[j]-
小王Jacky·2025-02-23 22:00

vivado实现FFT和IFFT信号处理

有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外在频谱分析方面，FFT可以将一个信号的频谱提取出来。
寒听雪落·2025-02-23 21:23

复旦微开发过程中遇到的问题总结（三）

复旦微不支持中断嵌套答：只是说一个中断在处理过程中，来了高优先级的中断，高优先级中断不会打断正在处理的中断。同时来的话按优先级，系统额能区分时间的话按时间先后。
寒听雪落·2025-02-23 21:23

YOLOv8与DAttention机制的融合：复杂场景下目标检测性能的增强

文章目录1.YOLOv8简介2.DAttention(DAT)注意力机制概述2.1DAttention机制的工作原理3.YOLOv8与DAttention(DAT)的结合3.1引入DAT的动机3.2集成方法3.3代码实现4.实验与结果分析4.1实验设置4.2结果分析推理速度性能对比5.深度分析：DAttention在YOLOv8中的作用5.1DAttention的有效性5.2适用于小物体检测5.3
向哆哆·2025-02-23 21:22

C vs C++：从面向过程到面向对象的本质差异

CvsC++：从面向过程到面向对象的本质差异引言作为编程语言界的"双生子"，C和C++自1972年和1985年诞生以来，始终占据系统级开发的核心地位。
金外飞176·2025-02-23 21:52

面包屑-当前路由的所有父级路径

vue3router提供了一个方法，可以获得当前路由的所有直属父节点，例如：获取方法如下：constroute=useRoute();console.log("路由信息",route.matched);原理：VueRouter在实现matched数组时，主要是通过递归匹配路由的方式来获取当前路由及其父路由的信息。当导航到某个路由时，VueRouter会从路由配置中找到匹配该路径的路由记录，然后逐级
·2025-02-23 21:10

理解 Spring Boot 架构流程

SpringBoot是一个功能强大的框架，它通过提供预配置的设置简化了企业级应用程序的开发，使开发人员可以更加专注于编写业务逻辑而不是管理配置。
小蜗牛慢慢爬行·2025-02-23 21:48

面包屑-当前路由的所有父级路径

vue3router提供了一个方法，可以获得当前路由的所有直属父节点，例如：获取方法如下：constroute=useRoute();console.log("路由信息",route.matched);原理：VueRouter在实现matched数组时，主要是通过递归匹配路由的方式来获取当前路由及其父路由的信息。当导航到某个路由时，VueRouter会从路由配置中找到匹配该路径的路由记录，然后逐级
·2025-02-23 20:38

地平线 3D 目标检测 bev_sparse 参考算法 - V2.0

该示例为参考算法，仅作为在征程6上模型部署的设计参考，非量产算法简介在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。
·2025-02-23 20:38

小白购买莆田鞋时怎么辨别莆田鞋是顶级纯原还是普货?

速览观察外观细节，纯原级鞋子外观精致，仿真度高；而普货做工粗糙，细节处理不足3。闻气味辨材质，纯原级鞋子材质好，无刺鼻气味7。查看卖家信誉和产品介绍，靠谱卖家会提供详细细节图和材质说明2。
MM老狼爱吃肉·2025-02-23 20:16

蓝桥杯-高精度加法（C语言）

蓝桥杯-高精度加法思想百位级的数相加，输入时要按照字符类型存入数组，再从数组中一位一位的转成数字，用-‘0’的方法，二者相加考虑进位，但是加法和乘法有不同之处，进位也只能进一位，所以要将进位的情况考虑进去避免造成少一位的情况
dm48-旭·2025-02-23 20:13
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