AI Agent 职业路线：从工具使用者到智能体生态构建者
本文探讨AI Agent驱动的职场范式转移：从人机交互迈向人机协同。提出技术从业者三层角色（执行者、协作者、生态管理者），并系统阐述上下文工程、输出校验、智能体调优三大核心能力，以及单点应用→多体编排→生态治理的进阶路径。（239字）
AI 英语学习 APP 的开发
开发AI英语学习APP需超越简单对话接口，构建集多模态感知、Multi-Agent协同与低延迟交互于一体的智能系统。融合通义千问等大模型、火山引擎RTC、超拟人TTS及音素级评测，支持场景化角色陪练、三级实时辅助与个性化复习，打造真人外教级体验。（239字）
哈里斯鹰算法优化最小二乘提升(HHO-LSBoost)多输入回归预测附Matlab代码
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🔥 内容介绍
多输入回归预测在工业过程建模、能源负荷预测、环境参数估计等领域具有重要应用价值。最小二乘提升（LSBoost）作为一种集成学习算法，通过迭代训练弱学习器并加权组合，具备
基于组合赋权-云模型的码头施工安全风险评价附matlab代码
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🔥 内容介绍 针对堤防安全评价研究中影响因素选择与现行规范结合不紧密以及对堤防安全状态这个复杂系统的模糊性和随机性考虑不足的问题,以现行堤防安全评价相关规范为基础,构建由5个一级评价指标,22个二
【多智能体控制】多智能体点对点转移的分布式模型预测控制Matlab实现
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🔥 内容介绍
多智能体系统（MAS）的点对点转移任务在协同运输、编队航行、无人机集群作业等领域具有广泛应用价值。针对传统集中式控制存在的通信负担重、鲁棒性差、扩展性不足等问题，本文提出
CC法混沌时间相空间重构+极限学习机ELM预测附Matlab代码
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🔥 内容介绍
一、研究背景与问题提出
混沌系统广泛存在于气象、金融、生物医学等领域，其核心特征在于对初始条件的极端敏感性（蝴蝶效应）和长期不可预测性。然而，短期预测仍具有现实意义，例如气象灾害预警、电力负荷预测等场景。传统线性预测方法（如ARIMA）难以捕捉混沌系统的
【预测模型】GA-XGBoost回归+SHAP分析+新数据预测！Matlab代码实现
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🔥 内容介绍
1 研究背景与意义
回归预测是数据驱动决策的核心技术，广泛应用于工业过程参数预测、环境质量评估、金融风险预测等领域。传统回归模型面临三大核心挑战：
模型超参数优
不同小波基分解层数的小波变换信号去噪声附Matlab代码
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🔥 内容介绍
一、研究背景与主题引入
在信号处理领域，噪声干扰是影响信号质量的关键因素，尤其在通信、生物医学、地震勘探等领域，有效去除噪声对信号分析、特征提取及后续应用至关重要。传统去噪方法（如均值滤波、中值滤波）易导致信号边缘模糊或细节丢失，而小波变换凭借其多分辨率
具有切换有向拓扑结构的通用线性多智能体系统的时变编队控制（有参考文献）附Matlab代码
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内容介绍
本文研究了无人机集群系统实现时变编队的控制分析与设计问题。为达成预设时变编队，首先为无人机集群系统设计了编队协议，该协议允许无人机在形成编队时具有不同速度。随后，采用基于一致性的方法求解无人机集群系统的时变编队控制问题，提出了系统实现时变编队的充要条
