基于多目标分析的F-T柴油机SOOT和NOx排放物优化研究Matlab实现
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🔥 内容介绍 为充分发挥F-T煤制油的优良理化特性,改善柴油机SOOT和NOX之间的"Trade-off"关系,以一台四缸柴油机为研究对象,将SOOT和NOX作为优化目标.通过台架试验获得
向量数据库的最大优势，也是它最容易被误用的地方
向量数据库真正的价值是语义召回，而非决策判断。它擅长在模糊表达中“拉近相似”，却无法保证结果准确、完整或一致。误用常始于将“相似”等同于“可用”，进而用TopK兜底、以召回替代裁决、用向量掩盖数据缺陷。健康用法：仅作初筛工具，后续必经规则过滤、证据校验与人工兜底。
AI智能体对传统行业的冲击与数字化生产力重构定义
内容摘要：本文深度解析AI智能体（AI Agents）如何从“工具”演化为“数字化”，系统性剖析其对制造、金融、零售等传统行业的替代性冲击。通过构建“感知-决策-执行”的底层逻辑，为企业提供从流程升级到数字化生产力重构员工的可落地路径。
从“支撑搜索”到“图谱推理”：Graph RAG落地全攻略
AI博主深度解析RAG演进：从基础“查字典”到图谱RAG“看地图”，再到代理RAG“招管家”。重点拆解KG-RAG如何用知识图谱（三元组+逻辑路径）抑制大模型幻觉，提升垂直领域推理精度，并提供查询增强、子图检索、CoT提示等实战指南。（239字）
企业级RAG实战：如何让7432页20年老文档在3秒内回答问题？
AI博主maoku分享企业级RAG实战：将7432页、20年历史的PDF技术文档，从“沉睡墓地”升级为秒级响应智能助手。详解混合检索（BM25+向量）、语义分块、FlashRank重排序等关键技术，全程零GPU、低成本、可落地，查询耗时由25分钟压缩至3–5秒，ROI仅需1天。
传统数据库与向量数据库：一个管“是什么”，一个管“像什么”
向量数据库是AI时代的语义检索引擎，将文本、图片等非结构化数据转化为“语义向量”，支持基于相似性的毫秒级搜索。它不替代MySQL等传统数据库，而是作为大模型的“海马体”，赋能RAG、智能问答与多模态应用，实现从“关键词匹配”到“理解含义”的跃迁。（239字）
