学生党狂喜，物理图表动起来！受力分析、光学、电路图等全自动交互
“Augmented Physics”是由卡尔加里大学和香港城市大学研究人员开发的创新工具，利用机器学习将静态物理图表转化为交互式模拟，帮助学生通过操作亲身体验物理现象的变化过程，增强理解、提高兴趣并实现个性化学习。该工具在课堂教学、自主学习和虚拟实验中具有广泛应用前景。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.18614。
《解锁AI潜能：深度挖掘工程数据宝藏》
在数字化时代，工程领域积累了海量数据，涵盖建筑、机械制造等多方面。人工智能作为挖掘这些数据的钥匙，通过数据收集与预处理、机器学习算法和数据可视化等手段，揭示提升效率、优化设计及保障安全的知识与规律。监督学习洞察因果，无监督学习探寻模式，深度学习挖掘复杂关系，持续优化与跨领域融合拓展知识边界，为工程创新带来巨大机遇。
《AI 造梦：解锁虚拟场景与角色逼真丰富密码》
生成式人工智能正以前所未有的态势席卷各领域，尤其在虚拟世界构建中展现惊人潜力。通过生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs），AI能创建逼真的虚拟场景与角色。GANs通过生成器与判别器的对抗训练生成真实数据，而VAEs则通过潜在空间编码解码生成多样化角色。AI学习海量数据，雕琢细节，模拟自然现象，提升场景真实感。同时，AI从多维度构建虚拟角色，赋予其情感与行为逻辑。尽管面临技术瓶颈和伦理挑战，生成式AI正为游戏、影视等领域带来革命性变革。
基于魏格纳函数和焦散线方法的自加速光束matlab模拟与仿真
本项目基于魏格纳函数和焦散线方法，使用MATLAB 2022A模拟自加速光束。通过魏格纳函数法生成多种自加速光束，并设计相应方法，展示仿真结果。核心程序包括相位和幅度的计算、光场分布及拟合分析，实现对光束传播特性的精确控制。应用领域涵盖光学成像、光操控和光束聚焦等。
关键步骤：
1. 利用魏格纳函数计算光场分布。
2. 模拟并展示自加速光束的相位和幅度图像。
3. 通过拟合分析，验证光束加速特性。
该算法原理基于魏格纳函数描述光场分布，结合数值模拟技术，实现对光束形状和传播特性的精确控制。通过调整光束相位分布，可改变其传播特性，如聚焦或加速。
雷同性分析问题
雷同性分析问题探讨了企业投标数据的相似度计算方法及其应用。通过比例计算（分子为匹配条数，分母为投标次数乘积）评估企业间关联，达到75%阀值则视为团伙。文中对比了分箱算法、聚类算法和暴力穷举法等方案的可行性，指出目前以比率作为评判依据较为合理，但需进一步讨论其有效性。前端展示方面，建议采用类似企业关联网的方式呈现关联关系。
室内障碍物射线追踪算法matlab模拟仿真
### 简介
本项目展示了室内障碍物射线追踪算法在无线通信中的应用。通过Matlab 2022a实现，包含完整程序运行效果（无水印），支持增加发射点和室内墙壁设置。核心代码配有详细中文注释及操作视频。该算法基于几何光学原理，模拟信号在复杂室内环境中的传播路径与强度，涵盖场景建模、射线发射、传播及接收点场强计算等步骤，为无线网络规划提供重要依据。
剖析文件共享工具背后的Python哈希表算法奥秘
在数字化时代，文件共享工具不可或缺。哈希表算法通过将文件名或哈希值映射到存储位置，实现快速检索与高效管理。Python中的哈希表可用于创建简易文件索引，支持快速插入和查找文件路径。哈希表不仅提升了文件定位速度，还优化了存储管理和多节点数据一致性，确保文件共享工具高效运行，满足多用户并发需求，推动文件共享领域向更高效、便捷的方向发展。
下一代研发大模型需要哪些关键能力？
CodeFuse 支持从设计到运维的整个软件开发生命周期。项目已开源多个项目，欢迎社区共建。其中Rodimus作为 CodeFuse 的重要组成部分，旨在降低推理复杂度，优化大模型性能，支持低资源设备上的高效运行。
洞察客户喜好，精准培育客户
在当今竞争激烈的市场中，CRM系统已成为企业获取竞争优势的关键工具。通过收集和整合客户数据、分析行为模式，CRM帮助企业深入了解客户喜好，实现精准营销和服务个性化，从而提高客户满意度和忠诚度，培育长期客户关系。这不仅增强了企业的市场竞争力，还降低了营销成本，提升了整体运营效率。随着技术发展，CRM将继续助力企业更精准地满足客户需求。
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
眼疾识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了4种常见的眼疾图像数据集（白内障、糖尿病性视网膜病变、青光眼和正常眼睛）
再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型，然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面，实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。