人工智能

AI 驱动-前端源码生成测试提示词：以下是符合工业级标准的 Vue3 项目结构，包含登录组件、完整的工程配置、依赖管理等，可直接克隆/搭建并运行。

GDN：深度学习时代的图偏差网络异常检测全解析作者：FeiLinkGDN（Graph Deviation Network）是 2020 之后迅速在 AIOps 场景爆火的算法之一，专门用于多变量时序异常检测（Multivariate Time-Series Anomaly Detection，MTSAD）。

2026年电气工程、智能控制与人工智能国际学术会议（EEICAI 2026）官网：https://ais.cn/u/beYreq时间：2026年1月9-11日地点：泰国曼谷·格乐大学【支持线上参会】

深度强化学习：价值迭代与Bellman方程实践来源《深度强化学习实践》机械工业出版社，读书笔记和总结目录一、价值、状态和最优性1、价值2、价值计算3、最优性

AI核心知识48——大语言模型之Synthetic Data（简洁且通俗易懂版）合成数据 (Synthetic Data)，顾名思义，就是由 AI 人工制造出来的数据，而不是人类在真实世界中产生的数据。

陈天伟教授

人工智能应用-机器视觉：人脸识别（6）深度神经网络方法近年来，深度神经网络在人脸识别中表现出了卓越的性能。与基于人为特征设计的方法相比，深度神经网络可以从原始图片中逐层提取人脸信息，从而获得与人脸相关的抽象特征。这种层次性特征学习避免了人为特征设计的缺陷，特别是在训练数据足够丰富时表现更为出色。

S2B供应链平台：优化资源配置，推动产业升级在当今商业环境中，S2B（Supply Chain to Business）供应链平台已成为推动产业升级、优化资源配置的重要工具。这一模式通过整合上下游资源，实现端到端的供给，不仅提升了整个供应链的协同效率，还降低了企业的运营成本。

大脑各组织类型及其电磁特性大脑的组织构成是神经科学与生物医学工程的基础，其分类需兼顾解剖结构、功能特性（如脑电磁环境、神经刺激），核心可分为神经组织、结缔组织、体液组织三大类，各类组织在电磁参数（电导率、介电常数）、结构功能上差异显著，直接影响电场/磁场在脑内的分布。以下是系统且贴合科研需求的分类解析：

uv 技术详解近期在复现他人工作的时候，发现越来越多的人使用uv作为python包与项目管理工具，个人使用后体验感也非常不错，下面从原理，安装，使用等多方面，分两部分进行一个讲解。

BlackstoneOne 实现业务十倍增长"在我们发展的每个阶段，Akamai始终相伴。从可预测的定价到区域技术支持，再到便捷的使用体验，它已成为我们让中小企业也能享受高效IT安全服务这一征程中不可或缺的伙伴。"

在 IDEA 里用 AI 写完两个 Java 全栈功能，花了 7 分钟作为后端开发者，你可能每天都在几种工具之间来回切换。在ChatGPT 里问问题，然后拷贝生成的代码，或者在 Cursor 中调用Agent生成代码，再回到 IntelliJ IDEA 里编译，排错，重构和调试等上下文一断，思路也跟着断，节奏很难保持稳定。

AI如何每日自动生成大量高质量营销素材？时间来到2025年，对于每一位市场营销负责人和内容创作者来说，这都是一个令人既兴奋又焦虑的时代。兴奋的是，我们拥有前所未有的工具和渠道去触达用户；焦虑的是，无处不在的挑战正将内容生产推向一个前所未有的临界点：“内容要多，创意要新，热点要快，转化要高。”每天，团队都在海量的内容需求中疲于奔命，陷入一种“躺不平也卷不动”的深度内耗。

企业 AI 智能体：零代码落地指南与多场景实操案例IDC 2025 年企业 AI 应用报告显示，83% 的技术团队在 AI 智能体落地中面临两大核心障碍：一是缺乏大模型开发能力，二是现有系统对接复杂导致上线周期过长。而零/低代码平台的出现，正将 AI 智能体的落地周期从 “月级” 压缩至 “小时级”—— 以元智启为代表的企业级 AI 配置平台，通过模块化组件与可视化编排，让企业信息中心人员、软件开发工程师无需深耕底层算法，即可快速搭建符合业务需求的智能体。本文将从技术逻辑、场景实操、避坑指南三方面，拆解零代码构建 AI 智能体的完整路径。

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智能计算模拟：第一性原理+分子动力学+机器学习第一性原理、分子动力学与机器学习三者的交汇融合已在相关研究领域展现强劲的研究热潮。借助第一性原理计算揭示材料内在的量子特性，并结合分子动力学模拟探究材料在实际环境下的动态行为；运用机器学习算法与上述方法结合，开发高性能预测模型与模拟工具，能有效缩短研发周期，降低计算成本，实现对新型化合物性质的高精度预测。

现代 AI 代理设计：17 种架构的系统化实战合集本文介绍一个面向“现代 AI 代理（Agent）架构”的完整实战项目。项目整理了 17 种主流、前沿的代理设计模式，并以可运行的 Jupyter Notebook 的形式呈现，基于 LangChain 与 LangGraph 实现，旨在为读者提供结构化、可动手验证的学习路径。

从 “人工标注” 到 “AI 驱动”：数据分类分级技术的效率革命在数据安全与合规治理常态化的今天，数据分类分级已成为企业筑牢数据安全防线的 “第一道关口”。传统人工标注模式下，企业需投入大量人力梳理海量数据，不仅耗时耗力、成本高昂，还存在标注标准不统一、遗漏率高、难以适配动态业务场景等痛点。随着 AI 技术与数据治理的深度融合，AI 驱动的智能数据分类分级技术正掀起一场效率革命，实现从 “人治” 到 “智治” 的跨越，为企业数据安全治理注入全新动能。

九章智算云

短视频 / 图片不够清？SeedVR2.5 超分操作指南，一键拉满画质小编尝试过Flash VSR、video2x、Tapaz Video等图像视频高清大模型，认为目前还是SeedVR2.5效果最好，因此本文带大家一起来进行实践操作。

哔哩哔哩技术

从JS云函数到MCP：打造跨平台AI Agent工具的工程实践构建 AI 工具生态这件事上，过去一年我们做了不少尝试。回头看，会觉得这条路径像是在搭建一条越来越清晰的“能力生产线”：

The lllustrated Transformer——阅读笔记自己看的机翻和kimi和一些笔记把模型看成黑箱，输入是一种语言，输出翻译成另一种语言编码器有六层、解码器六层