Coze平台指南（3）：核心功能-创建智能体与设计角色
Coze 智能体是由大语言模型驱动，通过提示词设定角色，并借助知识库、插件和工作流扩展能力，以执行特定任务的AI助手。对测试工程师而言，精心设计的智能体可显著提升测试效率与质量，关键是要准确理解测试需求，并将其转化为智能体的角色设定和功能配置。建议进一步学习知识库与工作流，以深化应用。
基于python的汽车数据可视化、推荐及预测系统
本研究围绕汽车数据可视化、推荐及预测系统展开，结合大数据与人工智能技术，旨在提升用户体验与市场竞争力。内容涵盖研究背景、意义、相关技术如 Python、ECharts、协同过滤及随机森林回归等，探讨如何挖掘汽车数据价值，实现个性化推荐与智能预测，为汽车行业智能化发展提供支持。
一文读懂AI引擎与Together规则引擎重塑智能决策
从1950年图灵提出人工智能设想到如今AI引擎实现自主决策，Together规则引擎正成为智能决策核心。它通过动态规划、多工具调用与持续学习机制，赋能供应链、财务、定价等场景，提升决策透明度与效率。Together助力AI引擎突破落地瓶颈，推动企业管理迈向“决策即服务”新时代。
原生支持QwenImage！FlowBench 正式开启公测！本地 + 云端双模生图，AI创作更自由
FlowBench 是由 ModelScope x Muse 团队打造的一站式 AI 工作流创作平台，现已开启全面公测。该平台以工作流为核心，支持本地与云端资源协同运行，面向开发者、设计师及 AI 创作者提供高效、稳定、易用的可视化创作体验。FlowBench 原生支持 QwenImage 图像生成模型，最低仅需 8GB 显存即可实现本地生图，并支持多 LoRA 融合、多图批量生成等强大功能。用户可在 Mac 和 Windows 系统下载使用，同时享受云端与本地自由切换带来的灵活体验。公测期间，FlowBench 团队将持续优化功能，推出更多创新特性，助力用户开启高效 AI 创作之旅。
基于python大数据的水文数据分析可视化系统
本研究针对水文数据分析中的整合难、分析单一和可视化不足等问题，提出构建基于Python的水文数据分析可视化系统。通过整合多源数据，结合大数据、云计算与人工智能技术，实现水文数据的高效处理、深度挖掘与直观展示，为水资源管理、防洪减灾和生态保护提供科学决策支持，具有重要的应用价值和社会意义。