数学建模

田里的水稻

FA_融合和滤波(FF)-联邦滤波(FKF)FA：formulas and algorithm, FF：fusion and fitting, FKF：Federated Kalman Filter‌

芯片SIPI设计

地平面不连续性对100G PAM4以太网信号完整性的影响马年大吉，恭祝新春快乐地回流是采用串并转换器（SerDes，Serializer/Deserializer）电路进行高速串行数据传输的关键环节，这类电路采用差分信号传输方式。信号通过印刷电路板（PCB）上的走线传输，而地回流路径对确定走线的特性阻抗至关重要。地回流是指与走线上信号电流方向相反的电流。

【February 组队学习【数学建模导论】~】跳过绪论，分为教程实践心得小记教程链接🔗教程实践本章当中主要学习几何模型的相关知识三角函数四点共圆圆锥曲线都回来了

从云到本地：智能体与工作流在 openJiuwen 中的导入导出设计与工程实践如果你已经开始搭建自己的智能体平台，那我默认你已经经历过一个阶段：在云上把 Agent 跑通，把工作流调顺。

数据科学与大数据专业重要的不是学习数据科学与大数据技术专业的小伙伴们注意啦！现在最关键的可能不是学什么，而是如何打破信息差！尤其对二本、三本的同学来说，如果只跟着学校老师的节奏走，毕业后可能会发现学的和行业需求差了一大截。想要少走弯路、提升竞争力，下面这些经验可要收好啦！ - 1️⃣ 数学是基础，必须扎牢大数据的核心离不开数学。统计学、微积分、高等数学这些课一定要认真学，如果数学底子不扎实，后面学起来会越来越吃力。 2️⃣ 学会自己找资源有些课程如果老师讲得一般，不必完全依赖课堂。可以去B站、中国大学MOOC、CDA网校、Cours

Deepoc低幻觉数学大模型，赋能发动机行业数智化升级发动机作为高端装备的“动力心脏”，广泛应用于汽车、航空航天、工程机械、船舶等关键领域，其研发制造水平直接决定装备性能与核心竞争力。当前，发动机行业正面临“研发周期长、试验成本高、性能优化难、全链路协同弱”的四大核心痛点，传统模式依赖工程师经验迭代，难以破解高雷诺数湍流、多物理场耦合、极端工况适配等复杂数学难题，严重制约高效、节能、可靠发动机的落地进程。Deepoc低幻觉数学大模型凭借0.58%的超低谬误率、精密符号推理与海量数据处理能力，深度融入发动机研发、生产、测试、运维全链条，推动行业从“经验驱动”向

低幻觉+强推理！Deepoc数学大模型重构教育领域数智化新生态在教育数字化转型的浪潮中，数学学科的教学与学习始终面临“个性化不足、答疑不精准、学情分析浅层化”的痛点。传统教育工具要么局限于题库匹配的机械答疑，要么因AI幻觉输出错误解题思路，难以满足师生对精准性、逻辑性、个性化的核心需求。Deepoc低幻觉数学大模型凭借超低谬误率、可追溯的推理链条、灵活的场景适配能力，为数学教育带来从“知识灌输”到“能力培养”的变革，重塑教、学、练、评全流程的数智化新范式。

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FA_融合和滤波(FF)-非线性卡尔曼滤波(EKF)FA：formulas and algorithm, FF：fusion and filtering 扩展卡尔曼滤波器（EKF）全解析：原理、非线性处理细节与实战代码你希望深入了解扩展卡尔曼滤波器（EKF），特别是其非线性处理的核心细节，并获取可运行的示例代码。我会从基础原理入手，重点拆解非线性处理的关键步骤，最后提供完整的实战代码（以无人机姿态估计为例），让你既能理解理论又能落地实践。

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FA_融合和滤波(FF)-数据融合(0)FA：formulas and algorithm, FF：fusion and filtering 数据融合（Data Fusion）是将来自多个传感器、源或模型的信息进行整合，以获得比单一来源更准确、鲁棒、完整的状态估计或决策结果。在目标跟踪、导航、自动驾驶、机器人、多传感器系统等领域广泛应用。

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数学建模-评价类模型简单综述层次分析法主观性太强，现在使用较少，不再赘述。可以掌握一些excel求层次分析法的方法。以下给出几个例子，也不算很重要，简略带过。

数学建模-day5抽到安全加事故抽到事故加安全当成品失效那么至少有一个成功的就是1-全部失效选择小的数求二项分布的概率

2026美赛A题智能手机电池耗电建模—思路全解析（含具体模型和代码）2026年数学建模美赛题目已经发布！让我们来一起看下本次比赛的A题——智能手机电池耗电建模问题智能手机是现代生活中不可或缺的工具，但其电池续航却常常令人捉摸不透。有的日子手机能撑一整天，有的日子却在午饭前就电量告急。虽然有些用户把这归咎于“过度使用”，但电池耗电的真正原因其实更为复杂。功耗取决于屏幕尺寸与亮度的搭配、处理器负载、网络活动，以及后台应用——即便设备看似闲置，这些应用仍在持续消耗电量。环境因素如温度变化更是雪上加霜:部分电池在寒冷天气会降低有效容量，而长时间高强度使用则可能导致过热。此外，电池

数学建模-day4时间序列是：明天的天气是根据今天的天气进行的预测很难确定时间和其他变量（人数等）的关系明天的结果会受今天的影响

从0到提交，如何用 ChatGPT 全流程参与建模比赛的在我真正开始用 AI 参与一场数学建模比赛之前，我对它的预期其实不高。一开始，它不过是我们计划中的“润色工具人”：负责最后三页的英语论文润色、生成几张美观的图表，顺便润色一下摘要。

Deepoc-M低幻觉数学大模型：半导体中小企的研发破局与产能提效利器在半导体行业向先进制程持续突破、细分赛道竞争日趋白热化的当下，数学建模已成为芯片设计、制造、封装测试全产业链的核心技术支撑，AI数学大模型更是成为企业降本提效、突破技术瓶颈的关键抓手。在国际数学界斩获重磅成果的Deepoc-M模型，凭借卓越的数学建模能力、精密的逻辑推理能力，尤其是独树一帜的低幻觉核心优势，完美契合半导体行业“高精度、零误差、可验证”的严苛要求。它不仅能落地通用数学大模型在半导体领域的全场景应用，更能适配中小半导体企业的资源现状，成为小公司打破研发壁垒、提升产品竞争力、实现跨越式发展的专属

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Deepoc-M低幻觉建模：破解中小发动机企业转型困局，赋能全周期智能升级在全球动力技术升级与“双碳”战略深度推进的背景下，发动机行业正迎来全方位变革——从传统燃油机向混动、新能源动力转型，从经验研发向精准建模升级，从粗放生产向精益管控跨越。数学建模作为连接理论与实践的核心桥梁，成为发动机企业实现技术突破、适配行业变革的关键，而数学大模型的应用，则进一步加速了这一转型进程。斩获国际数学界重磅成果的Deepoc-M低幻觉数学大模型，凭借精准的建模能力、严密的推理逻辑，尤其是独有的低幻觉优势，精准直击中小发动机企业转型中的核心痛点，无需巨额投入即可实现全流程智能赋能，成为中小企业突

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【微实验】Zhang-Suen 快速并行细化算法与MATLAB实现目录🖋️ 序章：笔墨间的骨架，时光里的轮廓🤔 发现问题：机器的 “线条困惑”💡 技术思路：用 “两轮温柔侵蚀”，保留核心骨架

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