人工智能

搞科研的小刘选手

【ISSN/ISBN双刊号】第三届电力电子与人工智能国际学术会议（PEAI 2026）第三届电力电子与人工智能国际学术会议（PEAI 2026）2026 3rd International Conference on Power Electronics and Artificial Intelligence

AI - 使用 Google ADK 创建你的第一个 AI Agent《AI - AI Agent 是什么？为什么最近这么火？》介绍了有关 AI Agent 的基本概念，本篇文章将带你从零开始，构建一个最基础、可运行、能调用工具的 AI Agent。

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从混沌到秩序：条件扩散模型在图像转换中的哲学与技术革命条件扩散模型在实现MRI多序列转换（源码+数据+已训练好的模型）资源-CSDN下载当我们凝视一张由语义标签生成的逼真街景图像时，我们实际上在见证一个深刻的哲学命题：从抽象到具象，从符号到感知，从信息到美学的转换过程。这不是简单的像素映射，而是一场关于"如何从无到有创造视觉真实"的探索。条件扩散模型（Conditional Diffusion Model）正是这一探索的最新答案，它将概率论、信息论和深度学习的智慧融合在一起，为我们打开了一扇通往可控图像生成新世界的大门。

DeepSeek v3.2 正式发布，对标 GPT-5DeepSeek 前几天发布了 V3.2 的正式版公告。标准版的DeepSeek - V3.2适用于日常场景，而DeepSeek - V3.2 - Speciale 则具备较强的指令跟随、数学证明和逻辑验证能力。

自动驾驶—CARLA仿真（6）vehicle_gallery demo测试用例： PythonAPI/examples/vehicle_gallery.pycarla_1✅ 这是典型的第三人称环绕相机（Orbit Camera）实现。

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深度学习基本原理和流程深度学习是机器学习的一个分支，它通过一种极其强大的方式（自动特征学习+深度堆叠）来解决非线性问题。因为它在图像、语音、自然语言等领域“太好用了”，以至于它已经发展成一个拥有自己生态系统、硬件、研究范式的巨大领域，因此在日常讨论中经常被单独提及。

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【机器学习】33 强化学习 - 连续状态空间（DQN算法）之前举例的简化版火星探测器的状态只有位置，且只可能是6个离散的值。实际场景中，状态往往是一个向量，且其中的每个值可能是离散的，也可能有连续的

由ChatGPT 的记忆系统谈及如何构建一个对话应用智能体经过大量实验，发现 ChatGPT 的记忆系统远比预想中简单：没有向量数据库，也没有基于对话历史的检索增强生成（RAG），取而代之的是四个独立的层级：适配环境的会话元数据、长期存储的明确事实、近期对话的轻量摘要，以及当前对话的滑动窗口。

资深低代码开发平台专家

GPT-5.2与Gemini 3.0终极抉择：谁更适配你的需求？通用人工智能的浪潮正以席卷之势重塑科技格局，在这场白热化的迭代竞赛中，OpenAI推出的GPT-5.2与谷歌打造的Gemini 3.0无疑是当下最耀眼的两颗明星。前者带着“代码红色”的紧迫感加速而来，后者则以深耕多模态与编程智能体的姿态强势应战。当“更强的推理能力”与“更优的性价比”正面碰撞，“全场景覆盖”与“垂直领域专精”各显神通，用户该如何在这两款旗舰级多模态大模型中做出最适合自己的选择？答案或许藏在性能表现、场景适配、成本控制与生态布局的多维考量之中。

得贤招聘官

AI招聘的核心破局：从“流程装饰”到“决策引擎”AI招聘的核心破局：从“流程装饰”到“决策引擎”AI得贤招聘官AI早已渗透HR招聘场景——流程更自动化、工具更丰富、数据更全面，但“选人是否精准”依然是悬而未决的难题，招聘结果并未显著改善。JoshBersin与SAP联合发布的《尽释AI潜能》报告指出，领先企业的关键做法的是将AI嵌入HR底层系统，使其成为决策引擎而非单纯的流程装饰；而面试选人，正是检验AI“真实判断力”的核心场景。

整体设计定稿之26 重构和改造现有程序结构之2 (codebuddy）本文探讨了三种软件架构设计方法：符号学架构（人本位）、工程学架构（法本位）和逻辑学架构（喻本位）。作者分析了每种架构的特点、适用场景及其相互关系，提出应建立层次化的系统设计：逻辑学架构作为最高指导层，工程学架构提供框架支撑，符号学架构实现具体功能。文章详细阐述了"三个同行人"（备忘录仪表盘、笔记本工具箱和日志表工件库）在不同架构层次中的角色定位，并设计了基于3×3稠密矩阵和9维散列的内容表结构，强调所有辅助表都应服务于核心内容表。最后，作者提出通过正推、反证和双向逼近的方法论，在人的语言需求与程序的形式化

二值化断裂裂缝的智能拼接算法该算法基于裂缝角度和端点距离进行生长拼接，能够有效克服噪声点的影响。这个MATLAB程序实现了一个完整的二值化断裂裂缝拼接系统，包括以下主要部分：

医学影像深度学习知识点总结T1像和T2像的区别 T1像便于显示解剖结构,T2像便于显示病灶部位.FLAIR像便于显示结合水变化情况,人体内有自由水和结合水的分布,结合水的变化情况往往反映了局部组织出现梗塞情况,这种情况下采用FLAIR成像可以将这样的变化显示出来. FLAIR像(液体反转恢复),约等于T2成像

机器学习进阶＜8＞PCA主成分分析在机器学习数据预处理环节，降维绝对是绕不开的核心技术之一，而主成分分析（PCA）作为降维领域的扛把子，更是面试和项目中的高频考点。今天这篇文章，我们就从为什么需要PCA讲起，一步步拆解原理、推导关键公式，最后用Python实战落地，确保零基础也能看懂，看完就能用！

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Q CLI助力合合信息实现Aurora的升级运营合合信息是一家中国领先的人工智能(AI)产品公司，一直致力于通过AI技术赋能创新，为全球数亿用户和多元化行业提供产品服务。凭借超过18年的AI研究和应用专业知识，合合信息已成为全球多模态大模型文本智能技术的领先者，并自主研发推出了一系列产品，包括扫描全能王、名片全能王、启信宝、TextIn和Chaterm，公司业务遍及全球200多个国家和地区。

【强化学习实验】- 策略梯度算法策略梯度算法文章中2.2 策略梯度算法。通俗总结① 优胜劣汰② 学如逆水行舟，不进则退。loss = -微分对象=-Q*log概率

2025/12/15英语打卡1.我做过最正确的事情是不再跟所有人诉说我生活中的事情 The best thing i ever did is stop telling my life to everyone. The best thing i ever did is stop telling everyone what is going on in my life.

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《从零开始构建智能体》—— 实践与理论结合的智能体入门指南在2024年，"百模大战"即将拉开序幕，而2025年则标志着"Agent 元年"的到来。随着技术的不断发展，构建更智能的智能体应用将成为新的焦点。然而，目前系统性的、重实践的教程仍然极为稀缺。为了解决这一问题，Datawhale社区推出了Hello-Agents项目，提供一本从零开始、理论与实战并重的智能体系统构建指南。

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