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
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。
🔥 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
腾讯AI单挑王者荣耀职业玩家，“绝悟”技术细节首次披露！
腾讯王者荣耀AI“绝悟”的论文终于发表了！“绝悟”制霸王者荣耀世界冠军杯、在2100多场和顶级业余玩家体验测试中胜率达到99.8%。腾讯AI Lab提出一种深度强化学习框架，并探索了一些算法层面的创新，对MOBA 1v1 游戏这样的多智能体竞争环境进行了大规模的高效探索。
神经网络：模拟人脑以实现智能决策
神经网络作为模拟人脑神经元工作原理的模型，在人工智能领域发挥了重要作用。从图像识别到自然语言处理，神经网络在多个领域展现出强大的能力。随着技术的不断进步，神经网络有望在未来实现更高级别的智能决策，为人工智能的发展带来新的机遇和挑战。
2025年大模型就业：核心技术趋势、技能要求与职业发展全景解析
随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）的技术飞速迭代，人工智能领域正经历从通用对话工具向高度智能化、任务导向的智能体（Agent）系统的深刻转型。到2025年4月，企业对掌握LLM相关技术的专业人才需求持续高涨，核心能力聚焦于检索增强生成（RAG）、智能体任务自动化、模型对齐优化以及多模态融合。本文将全面剖析2025年大模型就业市场的技术演进路径、核心技能要求、行业应用场景、推荐实践项目以及职业发展建议，旨在为从业者提供详尽的职业规划指南，帮助其精准把握行业机遇。
构建能源领域的AI专家：一个多智能体框架的实践与思考
本文介绍了作者团队在能源领域构建多智能体（Multi-Agent）框架的实践经验。面对单智能体处理复杂任务时因“注意力发散”导致的效率低下问题，团队设计了一套集“规划-调度-执行-汇总”于一体的多智能体协作系统。
深度｜AI浪潮已至：在2026年，我们真正需要掌握什么？
2026年，AI同事能力每7个月翻倍，职场迎来重塑。成功关键不再是知识量，而是与AI共舞的能力。从医疗到科研，AI成为无处不在的协作伙伴，但“工作废料”、信息泛滥与能源悖论也带来挑战。未来属于掌握人机协作的人：兼具批判思维、人性化技能与持续进化力。人类价值，在于让技术闪耀人性光芒。
解密 AI agent 指挥官与智能体协作的协同体系
AI agent 指挥官 作为多智能体系统中的核心控制单元，承担着目标解析、任务规划、协作编排与执行策略调整等关键职责。本文结合阿里云函数计算、工作流服务、向量检索与模型服务体系，从工程实践视角出发，系统解析 AI agent 指挥官如何与智能体协同工作，构建可扩展、可观测、可演进的企业级智能体系统。
