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2月前
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【场景削减】基于DBSCAN密度聚类风电-负荷确定性场景缩减方法(Matlab代码实现)
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2月前
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Quick BI V6.0发布:让人人都能拥有的「超级数据分析师」到底强在哪?
阿里巴巴推出首个数据分析Agent“智能小Q”,助力用户快速获取、解读数据并生成洞察报告。Quick BI 6.0深度融合AI Agent能力,通过三重技术体系提升企业级数据分析可靠性,覆盖多行业场景,实现从数据获取到洞察的高效闭环。
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2月前
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【随机潮流】基于半不变量的概率潮流计算【IEEE34节点】(Matlab代码实现)
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2月前
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【多目标优化算法比较】MOFPA、MOFA、MOCS、MOBA、MOHHO五种多目标优化算法性能对比研究(Matlab代码实现)
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检索器江湖:那些让RAG神功大成的武林绝学
本文深入解析检索器设计与优化的各种技巧,通过生动的例子带你了解如何打造高效的RAG系统。从DPR到多跳检索,从查询扩展到结果重排,一站式掌握检索器的所有秘密武功!#人工智能 #RAG系统 #检索优化 #向量检索 #语义搜索
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2月前
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AI Agent工作流实用手册:5种常见模式的实现与应用,助力生产环境稳定性
本文介绍了五种AI Agent结构化工作流模式,帮助解决传统提示词方式在生产环境中输出不稳定、质量不可控的问题。通过串行链式处理、智能路由、并行处理、编排器-工作器架构和评估器-优化器循环,可提升任务执行效率、资源利用和输出质量,适用于复杂、高要求的AI应用。
终于有人把数据仓库讲明白了!
在企业数据分析中,数据仓库作为核心枢纽,通过整合财务、销售、生产等多系统数据,解决指标不一致、历史数据缺失等问题。它具备面向主题、集成、历史、时变和稳定五大特性,区别于传统数据库,专为复杂分析和决策支持设计,助力企业实现数据驱动。
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2月前
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一个大学生AI大赛题目
科研团队已经收集了一批货物的视觉图像数据,这些数据包含了货物的二维图像以及对应的真实形状标签。本体数据集包含2 个文件:gallery.csv 和queries.csv,以及对应的2个文件夹
基于YOLOv8的猪的生活行为识别项目|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!
在现代养殖业中,如何高效、准确地监测猪的生活行为,是提升生产效率与健康管理的关键。借助深度学习与计算机视觉,本项目基于 YOLOv8 目标检测模型,结合 PyQt5 可视化界面,实现了对猪只 饮水、进食、休息、无行为状态 等 12 种行为的自动识别与可视化展示。 项目开箱即用,支持 图片、文件夹、视频、实时摄像头 多种输入方式,并配套完整的训练流程、部署教程和源码数据集,方便二次开发与快速落地。
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