人工智能

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【收藏必看】大模型智能体六大设计模式详解：从ReAct到Agentic RAG，构建可靠AI系统随着大模型技术的成熟，智能体正在从概念走向实际应用。与传统的单次问答系统不同，智能体能够自主规划、使用工具、反思决策，并通过多轮交互完成复杂任务。本文探讨当前业界最主流的六种智能体设计模式，这些模式已经在各大AI产品中得到验证和应用，为开发者提供了构建可靠智能体系统的技术参考。

人工智能基础架构与算力之3 Transformer 架构深度解析：从注意力机制到算力适配演进自2017年Google发布论文《Attention Is All You Need》以来，Transformer架构已成为自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）乃至多模态学习领域的基石模型。其核心创新在于完全摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）结构，转而采用一种基于自注意力（Self-Attention）机制的并行化计算框架，极大地提升了模型对长距离依赖关系的建模能力，并为后续大语言模型（LLM）的蓬勃发展奠定了理论基础。本章节将深入剖析Transformer架构的核心机制

深度学习——CNN入门神经网络结构图像卷积与滤波的一些知识点2D卷积需要4个嵌套循环4-double loop，所以它并不快，除非我们使用很小的卷积核。这里一般使用3x3或者5x5。而且，对于滤波器，也有一定的规则要求：

青瓷程序设计

动物识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法动物识别系统，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了4种常见的动物数据集（猫、狗、鸡、马），对其进行多轮迭代训练，最后得到了一个精度较高的模型，并搭建Web可视化操作平台。前端: Vue3、Element Plus 后端：Django 算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能：

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RPA财务机器人为企业高质量发展注入动能数字经济加速演进，企业的竞争已不再仅仅是产品与服务的较量，更是管理效率与智能化水平的比拼。财务部门作为企业运营的“中枢神经”，承担着数据汇总、成本核算、预算执行、报表管理等关键职能。然而，面对业务量激增与监管要求趋严的双重压力，传统人工处理方式已难以支撑企业高质量发展的节奏，RPA财务机器人的应用，为企业财务转型带来了全新的增长动能。

安川机器人tag焊接怎么节省保护气安川机器人tag焊接作业里，保护气持续消耗带来成本压力。WGFACS节气装置凭借先进技术，为实现安川焊接机器人节气提供新方案，平均保护气节省40%-60%，助力企业降低生产成本。

人工智能赋能智慧教育互联网应用：智能学习与教育管理优化实践探索》随着教育信息化和互联网技术的深度融合，智慧教育正在成为提升教学效率、优化学习体验和改进教育管理的重要手段。人工智能（AI）结合互联网技术，为教育机构提供智能教学、个性化学习、学习数据分析、教育资源管理和教学评价等解决方案。AI通过大数据分析、机器学习、自然语言处理和计算机视觉，实现教育服务智能化、精准化和高效化，为教师、学生和教育管理者创造更大价值。

详解Transformer04：Decoder的结构Transformer的系列已经来到了第四篇，在前面的三篇文章中介绍了词嵌入和位置编码、自注意力机制以及Add&Norm&FFN。再来回顾一下Add&Norm&FFN和内容：

爱写代码的小朋友

“数字镜像”与认知负能者：生成式AI个性化学习支持者的协同构建与伦理规制研究1.1 研究背景与问题缘起随着ChatGPT、Sora等生成式人工智能模型的突破性进展，我们正站在教育范式变革的历史节点。传统的个性化学习系统，多依赖于预先构建的知识图谱和静态的学生模型，实现的是在有限路径下的“选择题”式自适应。生成式AI的涌现能力——包括深度的语境理解、自由的内容创造、连贯的逻辑推理和自然的多轮对话——使其能够扮演一个更具动态性、生成性和认知深度的学习伙伴。然而，当前产业界和学术界的多数应用，仍停留在将AI视为一个“超级内容生成器”或“知识问答机”的层面，未能从根本上触及个性化学习的

新型智慧城市城市大数据应用解决方案在当今这个日新月异的时代，智慧城市已成为城市发展的新风尚。借助云计算、大数据、移动互联网等前沿技术，城市正变得更加智能、高效和宜居。本文将带您深入了解新型智慧城市大数据应用的架构、功能及其带来的变革，通过生动案例展现其如何重塑我们的城市生活。

开源模型应用落地-工具使用篇-Spring AI-Function Call（八）通过“开源模型应用落地-工具使用篇-Spring AI（七）-CSDN博客”文章的学习，已经掌握了如何通过Spring AI集成OpenAI和Ollama系列的模型，现在将通过进一步的学习，让Spring AI集成大语言模型更高阶的用法，使得我们能完成更复杂的需求。

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K4A8G165WC-BITD产品推荐基本规格 K4A8G165WC-BITD是三星电子(Samsung)生产的一款DDR4 DRAM内存芯片，专为AI计算、服务器和5G通信应用设计，目前处于量产状态。产品特性

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Playwright MCP浏览器自动化指南：让AI精准理解你的命令试想一下，您只需对AI说：“请帮我找到最近三个月内关于AI代理的最新研究论文，下载PDF并整理成一个摘要表格”，它就能自动打开浏览器，导航到学术网站，执行搜索、筛选、点击和下载等一系列操作。这不再是科幻电影中的场景，而是通过 Playwright Model Context Protocol (MCP) Server 与 Claude 等AI助手的深度整合所实现的真实能力。

强化学习与机器人控制仿真

RSL-RL：开源人形机器人强化学习控制研究库目录系列文章目录前言一、引言二、功能特性2.1 算法2.2 辅助技术2.3 实用工具三、实现细节四、研究应用

智能玩具新纪元：一个AI能力底座开启创新“加速度”玩具产业迎来了它的“智能时刻”。据工业和信息化部数据显示，2024年我国AI玩具市场规模已高达约246亿元，并预计在2025年增长至290亿元。

人工智能之数据分析 numpy：第十二章数据持久化第十二章数据持久化NumPy 提供了多种数据持久化（Persistence）方式，用于高效地保存和加载数组数据。根据数据规模、结构复杂度、跨平台需求等不同场景，可选择不同的方法。

AI应用入门之LangChain中SerpAPI、LLM-Math等Tools的集成方法实践图片来源网络，侵权联系删。在大模型应用开发领域，LangChain的工具（Tools）组件是实现AI与真实世界交互的关键桥梁。2025年，基于LangChain构建的AI应用中，超过75%集成了外部工具，其中SerpAPI（搜索工具）和LLM-Math（数学计算工具）是最常用的两种工具。Tools本质上是封装了特定功能的可调用单元，允许大语言模型突破纯文本生成的局限，执行搜索、计算、数据库查询等外部操作。本文将从技术本质出发，结合产业实践，深度解析Tools组件的集成方法与最佳实践，为开发者提供完整的技术

roman_日积跬步-终至千里

【强化学习基础（5）】策略搜索与学徒学习：从专家行为中学习加速学习过程想象一下，你要学习开车，但不知道"什么是好的驾驶"（奖励函数）。你可以通过两种方式学习：一种是直接模仿教练的驾驶方式（模仿学习），另一种是观察教练的驾驶，推断"教练认为什么是好的驾驶"（逆强化学习），然后自己学习最优策略。

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在线监测：为医药精细化工奠定安全、合规与质量基石医药和原料药精细化工直接关系人类生命健康与疾病治疗。从抗生素到抗癌药，每一克产品都承载着极高的质量与安全要求。在医药工厂中，电机驱动着反应釜搅拌器、离心机、冻干机压缩机和无菌灌装线。电机的运行状态直接关系到药品的纯度、晶型、无菌性和有效性。

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GIS+大模型助力安全风险精细化管理在数字化转型的浪潮中，安全风险管理正面临前所未有的挑战。传统方法依赖人工经验与静态数据，难以应对复杂多变的动态风险。而地理信息系统（GIS）与大型人工智能模型（大模型）的深度融合，正为安全风险精细化管理带来颠覆性变革。通过空间智能与语义理解的结合，我们能够实现从“事后应对”到“事前预警”、从“粗放管控”到“精准治理”的跨越。