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better bench 简介：CS博士；研究领域：类脑计算、持续学习、AI、数据挖掘、自然语言处理、数学建模。
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发表了文章 2024-08-08
2024考研国家线公布，各科分数线有哪些变化？考研国家线哪些涨了，哪些跌了？可视化分析告诉你
本文通过可视化分析，总结了2024年考研国家分数线的变化趋势，指出管理类MBA降低5分，哲学、历史学、理学、医学等10个专业分数线上涨，而经济学等专业出现下降，反映出不同专业分数线受考生数量、竞争情况和政策调整等因素的影响。
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发表了文章 2024-08-08
服务器配置Huggingface并git clone模型和文件
该博客提供了在服务器上配置Huggingface、安装必要的工具（如git-lfs和huggingface_hub库）、登录Huggingface以及使用git clone命令克隆模型和文件的详细步骤。
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发表了文章 2024-08-08
【博士每天一篇文献-算法】Zero-Shot Machine Unlearning
这篇论文提出了零样本机器遗忘的概念，介绍了两种新方法——错误最小化-最大化噪声(Error Maximization-Minimization, M-M)和门控知识传输(Gated Knowledge Transfer, GKT)，以实现在不访问原始训练数据的情况下从机器学习模型中删除特定数据，同时引入了Anamnesis指数来评估遗忘质量，旨在帮助企业有效遵守数据隐私法规。
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发表了文章 2024-08-08
脑研究、脑网络分析、可视化的工具箱有哪些？
本文列举并简要介绍了用于脑研究、脑网络分析和可视化的多种工具箱，如Brain Connectivity Toolbox、bctpy、人类连接组项目等，为神经科学研究者提供了丰富的分析和可视化大脑网络的工具选择。
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发表了文章 2024-08-08
博士科研最好用的科研绘图工具有哪些？
该博客介绍了几种博士科研中最好用的科研绘图工具，包括ChiPlot、Veusz、Echarts、MeedPeer和Python可视化库，并提供了它们的优缺点分析。
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发表了文章 2024-08-08
【类脑智能】脑网络通信模型分类及量化指标(附思维导图)
本文概述了脑网络通信模型的分类、算法原理及量化指标，介绍了扩散过程、路由协议和参数模型三种通信模型，并详细讨论了它们的性能指标、优缺点以及在脑网络研究中的应用，同时提供了思维导图以帮助理解这些概念。
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发表了文章 2024-08-08
【NLP】如何实现快速加载gensim word2vec的预训练的词向量模型
本文探讨了如何提高使用gensim库加载word2vec预训练词向量模型的效率，提出了三种解决方案：保存模型以便快速重新加载、仅保存和加载所需词向量、以及使用Embedding工具库代替word2vec原训练权重。
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发表了文章 2024-08-08
【2024泰迪杯】C 题：竞赛论文的辅助自动评阅 问题分析及Python 代码实现
本文介绍了2024泰迪杯C题“竞赛论文的辅助自动评阅”的问题分析和Python代码实现，涵盖了论文质量特征构造、自动评分模型建立以及如何利用自然语言处理技术和大语言模型进行论文自动评阅的方法。
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发表了文章 2024-08-08
【类脑智能】类脑智能研究中的专业术语
本文列出并解释了类脑智能研究中的一系列专业术语，涵盖了从复杂网络、连接体、分散系统到网络通信模型等多个方面，为理解该领域的理论和技术概念提供了基础。
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发表了文章 2024-08-08
【博士每天一篇论文-算法】Continual Learning Through Synaptic Intelligence，SI算法
本文介绍了一种名为"Synaptic Intelligence"（SI）的持续学习方法，通过模拟生物神经网络的智能突触机制，解决了人工神经网络在学习新任务时的灾难性遗忘问题，并保持了计算效率。
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发表了文章 2024-08-08
【2024美国大学生数学建模竞赛】2024美赛E题 问题分析、数学模型、实现代码、完整论文
本文是关于2024美国大学生数学建模竞赛E题的预告，承诺在题目发布后提供问题分析、数学模型、实现代码和完整论文的逐步更新。
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发表了文章 2024-08-08
【2024美国大学生数学建模竞赛】2024美赛C题网球运动中的势头，网球教练4.0没人比我更懂这个题了！！！
本文是一位自称对网球规则和比赛数据非常熟悉的计算机博士对2024美国大学生数学建模竞赛C题"网球运动中的势头"的全面解析，包括问题分析、数学模型构建、代码实现，以及完整论文的逐步更新过程。
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发表了文章 2024-08-08
【2024泰迪杯】B 题：基于多模态特征融合的图像文本检索Python代码实现
本文提供了2024泰迪杯B题“基于多模态特征融合的图像文本检索”的Python代码实现，包括问题分析、多模态特征提取、特征融合模型和算法的构建，以及如何使用召回率作为评价标准进行模型性能评估的详细说明。
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发表了文章 2024-08-08
【博士每天一篇文献-算法】Memory augmented echo state network for time series prediction
本文介绍了一种记忆增强的回声状态网络（MA-ESN），它通过在储层中引入线性记忆模块和非线性映射模块来平衡ESN的记忆能力和非线性映射能力，提高了时间序列预测的性能，并在多个基准数据集上展示了其优越的记忆能力和预测精度。
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发表了文章 2024-08-08
【博士每天一篇文献-综述】Modular Brain Networks
本文详细介绍了模块化大脑网络的概念、生物作用以及使用图论工具检测这些网络的方法，探讨了模块化在大脑结构和功能中的证据及其在大脑进化和连接性最小化中的潜在角色，并回顾了网络神经科学领域在模块化大脑网络研究方面的最新进展。
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发表了文章 2024-08-08
【人工智能课程】计算机科学博士作业三
本文是关于计算机科学博士课程的第三次作业，主要介绍了图片攻击的概念、常见算法（如FGSM、IFGSM、MIFGSM等），并通过Python代码实现了对图像的攻击以及评估了这些攻击算法对模型性能的影响。
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发表了文章 2024-08-08
7zip压缩工具的Linux命令
本文介绍了如何在Linux系统中使用7zip压缩工具，包括通过brew安装、使用基本命令进行文件压缩、解压、列出存档内容、测试存档完整性以及进行性能基准测试等操作。
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发表了文章 2024-08-08
【博士每天一篇文献-算法】CircuitNet：A Generic Neural Network to Realize Universal Circuit Motif Modeling
本文介绍了CircuitNet，这是一种新型神经网络，它受到神经回路结构的启发，通过使用电路基元单元（CMUs）来模拟通用电路基元，并通过调整CMU内部权重来实现建模，在多种机器学习任务中展现出优于传统前馈网络的性能。
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发表了文章 2024-08-08
【2024泰迪杯】A 题：生产线的故障自动识别与人员配置 Python代码实现
本文提供了2024泰迪杯A题“生产线的故障自动识别与人员配置”的Python代码实现，包括问题分析、故障数据特征分析、故障报警模型构建、故障时长计算、产量与合格率分析以及操作人员排班方案制定的详细步骤和代码示例。
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发表了文章 2024-08-08
【博士每天一篇文献-综述】A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology
本文介绍了一篇博士论文，提出了一种基于非随机拓扑结构的改进型Echo State Networks (ESN)模型，用于处理时间序列数据，通过在储层中使用复杂网络和聚类模型的拓扑结构，提高了模型性能并降低了计算成本，论文还展示了该模型在信号预测和图像分类中的应用。
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发表了文章 2024-08-08
【2024美赛】C题 Problem C: Momentum in Tennis网球运动中的势头26页完整论文
本文是关于2024美国大学生数学建模竞赛C题"网球运动中的势头"的完整论文，由一位自称对网球规则和比赛数据非常熟悉的计算机博士撰写，提供了问题分析、数学模型、实现代码和26页的完整论文。
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发表了文章 2024-08-08
【2024美赛】C题 Momentum in Tennis网球运动中的势头 25页中英文论文及Python代码
本文提供了一篇25页的中英文论文，针对2024美国大学生数学建模竞赛C题"网球运动中的势头"，建立了数学模型来分析网球比赛中势头的形成和影响，并通过Python代码实现了模型的定量分析和可视化，同时对模型的合理性、影响因素、预测方法和战术策略进行了深入探讨。
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发表了文章 2024-08-08
【2024美赛】C题 Problem C: Momentum in Tennis网球运动中的势头 网球问题一python代码
本文提供了使用隐马尔可夫模型对2024美国大学生数学建模竞赛C题"网球运动中的势头"进行问题分析和数学建模的Python代码实现，包括建立状态、状态转移矩阵、发球方优势模型和胜率计算，并以可视化的方式展示了比赛进程中每位球员的预测胜率。
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发表了文章 2024-08-08
基于MATLAB实现的OFDM仿真调制解调，BPSK、QPSK、4QAM、16QAM、32QAM，加性高斯白噪声信道、TDL瑞利衰落信道
本文通过MATLAB仿真实现了OFDM系统中BPSK、QPSK、4QAM、16QAM和32QAM调制解调过程，并在加性高斯白噪声信道及TDL瑞利衰落信道下计算了不同信噪比条件下的误比特率。
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发表了文章 2024-08-08
【2024 华数杯 国际数学建模竞赛】B题 Photovoltaic Power光伏发电 34页论文及python 代码
本文通过建立数学模型和应用多种数据分析方法，研究了中国电力供应与光伏发电的发展趋势、光伏电站建设的可行性、中国光伏发电的最大潜力、清洁能源替代燃煤发电的可能性，以及光伏发电在实现国家碳中和战略目标中的作用，并提出了相关政策建议。
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发表了文章 2024-08-08
【博士每天一篇论文-技术综述】Machine Learning With Echo State Networks 一篇系统讲解ESN知识的五星文章
本文是一篇技术报告，全面介绍了回声状态网络（ESNs）的数学模型、属性、意义、训练方法、深度ESN的发展、应用和局限性，并探讨了未来的研究方向，为理解ESNs在机器学习中的应用提供了系统性的综述。
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发表了文章 2024-08-08
【博士每天一篇论文-综述】Deep Echo State Network (DeepESN)_ A Brief Survey
本文是2017年C. Gallicchio和A. Micheli在ArXiv上发表的综述论文，详细介绍了深度回声状态网络（DeepESN）的架构、属性、动力学分析及其在时间序列预测等领域的应用，并探讨了DeepESN在处理多时间尺度信息方面的优势和潜力。
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发表了文章 2024-08-08
【VOSViewer】储层计算(Reservoir computing)的发展现状、研究热点、研究方向分析
本文使用VOSViewer工具分析了储层计算(Reservoir computing)的研究现状，通过关键词聚类识别出12个研究方向，并探讨了类脑计算、深度学习及相关技术在光学计算、物理库计算、软体机器人等领域的研究热点和应用。
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发表了文章 2024-08-08
【博士每天一篇论文-综述】Echo State Network Optimization： A Systematic Literature Review
本文综述了74篇关于Echo State Network（ESN）优化的研究文章，指出生物启发方法尤其是粒子群优化（PSO）是ESN参数优化的常用技术，探讨了ESN在不同参数和拓扑结构下的行为特性，同时识别了超参数优化、评估指标和数据集选择等方面的研究空白。
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发表了文章 2024-08-08
【人工智能课程】计算机科学博士作业一
本文是一份人工智能课程作业指南，详细描述了使用深度神经网络构建回归模型的任务，包括数据预处理、特征选择、模型构建、训练、评估和优化的全过程，并提供了相应的PyTorch代码实现。
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发表了文章 2024-08-08
深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？
本文探讨了在深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务的多种改进策略，包括数据预处理、数据集增强、特征选择、模型选择、模型正则化与泛化、优化器选择、学习率调整、超参数调优以及性能评估与模型解释，旨在提升模型的性能和可解释性。
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发表了文章 2024-08-08
【Macos系统】安装VOSviewer及使用VOSviewer教程！！以ESN网络的研究进行案例分析
本文介绍了如何在MacOS系统上安装VOSviewer软件，并以ESN（Echo State Network）网络的研究为例，通过VOSviewer对相关科学文献进行可视化分析，以深入了解ESN在学术研究中的应用和发展情况。
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发表了文章 2024-08-08
如何对某个研究方向的领域论文进行分析？如何快速了解某个研究方向的发展现状？如何利用VOSviewer分析研究领域的发展现状？
本文介绍了如何使用VOSviewer软件对特定研究方向的领域论文进行可视化分析，以ESN（Echo State Network）网络研究为例，展示了从安装软件、检索文献、导入数据到进行关键词分析、作者分析和引用量分析的完整流程，帮助用户快速了解并深入研究某个学术领域的发展趋势和现状。
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发表了文章 2024-08-08
【2020-2024持续更新】Echo State Network和储层计算论文汇总！包括经典ESN、DeepESN、组合ESN和综述！
本文汇总了2020至2024年间关于Echo State Network（ESN）和储层计算的研究成果，包括综述、不同模型分类（经典ESN、DeepESN、组合ESN）、开源论文、储层计算相关研究以及ESN在各个领域的应用情况。
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发表了文章 2024-08-08
【2024华数杯国际数学建模竞赛】问题 A来自日本的放射性废水 日本核污染水排放仿真软件、实现方法及参数
本文介绍了2024年华数杯国际数学建模竞赛问题A的解决方案，即建立数学模型和仿真软件来预测日本福岛放射性废水排入太平洋后的扩散范围和路径，并分析其对环境和经济的潜在影响。
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发表了文章 2024-08-08
【光波电子学】基于MATLAB的多模光纤模场分布的仿真分析
本文介绍了基于MATLAB的多模光纤模场分布仿真分析，详细阐述了多模光纤的概念、实现方法、仿真技术，并利用模式耦合方程分析方法，通过理论和仿真模型设计，展示了不同模式下的光场分布及其受光纤参数影响的分析结果。
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发表了文章 2024-08-08
【科研技巧】如何判断某个期刊是什么类别及影响因子？是否是顶会？如何期刊内检索？AI写综述？AI做PPT？
本文提供了关于如何判断期刊类别、影响因子，识别顶级会议，以及在期刊内部进行检索的科研技巧，并探讨了AI技术在撰写综述和制作PPT方面的应用。
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发表了文章 2024-08-08
回声状态网络（Echo State Networks,ESN）详细原理讲解及Python代码实现
本文详细介绍了回声状态网络（Echo State Networks, ESN）的基本概念、优点、缺点、储层计算范式，并提供了ESN的Python代码实现，包括不考虑和考虑超参数的两种ESN实现方式，以及使用ESN进行时间序列预测的示例。
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发表了文章 2024-08-08
【博士每天一篇论文-综述】Brain Inspired Computing : A Systematic Survey and Future Trends
本文提供了对脑启发计算（BIC）领域的系统性综述，深入探讨了BIC的理论模型、硬件架构、软件工具、基准数据集，并分析了该领域在人工智能中的重要性、最新进展、主要挑战和未来发展趋势。
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发表了文章 2024-08-08
【博士每天一篇论文-实验分析】Toroidal topology of population activity in grid cells
本文通过同时记录多个网格细胞并应用拓扑数据分析，揭示了这些细胞网络的环面拓扑结构，表明存在一个二维连续吸引子网络，为理解空间编码和网格细胞在导航记忆中的作用提供了新视角。
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发表了文章 2024-08-08
【博士每天一篇文论文-算法】A small-world topology enhances the echo state property and signal propagationlun
本文研究了小世界拓扑结构在回声状态网络（ESN）中的作用，发现具有层级和模块化组织的神经网络展现出高聚类系数和小世界特性，这有助于提高学习性能和促进信号传播，为理解神经信息处理和构建高效循环神经网络提供了新的视角。
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发表了文章 2024-08-08
【博士每天一篇论文-综述】An overview of brain-like computing Architecture, applications, and future trends
本文提供了对脑科学计算的介绍，包括神经元模型、神经信息编码方式、类脑芯片技术、脑科学计算的应用领域以及面临的挑战，展望了脑科学计算的未来发展趋势。
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发表了文章 2024-08-08
【BetterBench】2024年都有哪些数学建模竞赛和大数据竞赛？
本文提供了2024年全年的数学建模和大数据竞赛时间表，列出了32个重要竞赛的报名时间、比赛时间、费用及报名地址等详细信息。
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发表了文章 2024-08-08
【2023年中国高校大数据挑战赛 】赛题 B DNA 存储中的序列聚类与比对 Python实现
本文介绍了2023年中国高校大数据挑战赛赛题B的Python实现方法，该赛题涉及DNA存储技术中的序列聚类与比对问题，包括错误率分析、序列聚类、拷贝数分布图的绘制以及比对模型的开发。
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发表了文章 2024-08-08
【贝叶斯分析】计算机科学专业博士作业二
本文通过多个实例详细解释了如何使用贝叶斯定理和贝叶斯网络来求解条件概率和期望效用等问题。
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发表了文章 2024-08-08
【2023高教社杯】C题 蔬菜类商品的自动定价与补货决策 52页论文及代码
本文提出了一个基于动态规划的蔬菜补货和定价策略，通过分析蔬菜品类间销售量的分布规律和相互关系，利用多元回归、随机森林、灰色预测等方法预测市场需求，并建立数学模型以最大化商超收益。
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发表了文章 2024-08-08
【2023年第十三届APMCM亚太地区大学生数学建模竞赛】C题 中国新能源电动汽车的发展趋势 44页论文、数据及代码
本文在2023年第十三届APMCM亚太地区大学生数学建模竞赛中针对中国新能源电动汽车的发展趋势进行深入研究，建立了多元线性回归、时间序列和机理模型，分析了影响因素、预测了未来发展趋势，并探讨了对全球汽车产业及生态环境的影响，提供了相应的政策分析和市民宣传信。
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发表了文章 2024-08-08
【2023年第十三届APMCM亚太地区大学生数学建模竞赛】C题 中国新能源电动汽车的发展趋势 完整论文
2023年第十三届APMCM亚太地区大学生数学建模竞赛C题"中国新能源电动汽车的发展趋势"的完整论文
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发表了文章 2024-08-08
【2023年第十三届APMCM亚太地区大学生数学建模竞赛】A题 水果采摘机器人的图像识别 Python代码解析
本文介绍了2023年第十三届APMCM亚太地区大学生数学建模竞赛A题的Python代码实现，详细阐述了水果采摘机器人图像识别问题的分析与解决策略，包括图像特征提取、数学模型建立、目标检测算法使用，以及苹果数量统计、位置估计、成熟度评估和质量估计等任务的编程实践。
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发表了文章 2024-08-08
【模式识别】计算机科学博士课程作业解析
课程作业的解析，涵盖了最小风险贝叶斯决策、最小错误率贝叶斯决策、Python编程实现的机器学习算法，包括KNN、SVM和卷积神经网络在特定数据集上的应用与评估。
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发表了文章
2024-09-23
【BetterBench博士】2024年华为杯E题：高速公路应急车道紧急启用模型 Python代码实现
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发表了文章
2024-09-23
【BetterBench博士】2024华为杯C题：数据驱动下磁性元件的磁芯损耗建模 Python代码实现
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发表了文章
2024-09-21
【BetterBench博士】2024年中国研究生数学建模竞赛 C题：数据驱动下磁性元件的磁芯损耗建模 问题分析、数学模型、python 代码
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发表了文章
2024-09-21
【BetterBench博士】2024年中国研究生数学建模竞赛 E题：高速公路应急车道紧急启用模型 问题分析、数学模型及Python代码
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发表了文章
2024-09-21
【BetterBench博士】2024 “华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛 选题分析
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发表了文章
2024-08-18
【阿里云】一键部署创建函数计算服务以处理多媒体文件
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发表了文章
2024-08-09
【2024年华数杯全国大学生数学建模竞赛】C题：老外游中国 问题思路分析及Python代码实现
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发表了文章
2024-08-09
增量学习中Task incremental、Domain incremental、Class incremental 三种学习模式的概念及代表性数据集？
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发表了文章
2024-08-09
【博士每天一篇文献-综述】2024最新联邦遗忘综述：Federated unlearning A survey on methods, design guidelines
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发表了文章
2024-08-09
【博士每天一篇文献-综述】2024机器遗忘最新综述之一：An overview of machine unlearning
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发表了文章
2024-08-09
【博士每天一篇文献-算法】持续学习经典算法之LwF: Learning without forgetting
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发表了文章
2024-08-09
【博士每天一篇文献-综述】2024机器遗忘最新综述之一：A Survey on Machine Unlearning Techniques and New Emerged Privacy Risks
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发表了文章
2024-08-09
【博士每天一篇文献-算法】连续学习算法之HAT： Overcoming catastrophic forgetting with hard attention to the task
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发表了文章
2024-08-09
【博士每天一篇文献-算法】连续学习算法之HNet：Continual learning with hypernetworks
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发表了文章
2024-08-09
【博士每天一篇文献-算法】连续学习算法之RWalk：Riemannian Walk for Incremental Learning Understanding
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发表了文章
2024-08-09
【博士每天一篇文献-算法】改进的PNN架构Lifelong learning with dynamically expandable networks
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发表了文章
2024-08-09
【博士每天一篇文献-算法】改进的PNN架构Progressive learning A deep learning framework for continual learning
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发表了文章
2024-08-09
【博士每天一篇文献-算法】 PNN网络启发的神经网络结构搜索算法Progressive neural architecture search
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发表了文章
2024-08-09
【博士每天一篇文献-算法】Neurogenesis Dynamics-inspired Spiking Neural Network Training Acceleration
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发表了文章
2024-08-09
Zerotier+Parsec五分钟实现外网远程访问校园或公司内网
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回答了问题
2024-08-18
如何10分钟获得一位24小时AI专家助手？
1. 创建大模型应用 登录阿里云，进入百炼控制台的“我的应用”，点击“创建应用”。在应用设置页面，选择模型通义千问-Plus，并可自定义Prompt以适应您的业务需求，例如设定助手角色为解答产品选购和使用问题的小助。完成设置后，点击“发布”。随后，记得获取API-KEY和应用ID，这将在后续步骤中用于调用大模型服务。 2. 搭建示例网站（可选） 利用函数计算提供的应用模板，快速部署一个示例网站作为AI助手的集成环境。此步骤主要用于测试和演示，实际中可直接应用于您的现有网站。部署时，需填入之前获取的百炼应用ID和API-KEY，确保模板中的AI助手功能与您的大模型应用对接。 3. 引入AI助手到网站 修改您的网站前端代码（或示例网站代码），在HTML文件中插入特定的JavaScript代码段，这将集成AI助手功能。代码中需包含调用大模型应用API的逻辑，使用之前获取的凭证进行身份验证和数据交互。 4. 增加私有知识 为了让AI助手更好地回答特定领域问题，您需要在百炼控制台上为大模型应用配置知识库。上传与您业务相关的文档（如产品手册、FAQ等），并通过知识索引功能建立索引，选择合适的AnalyticDB for PostgreSQL实例以存储和检索这些知识。配置完成后，AI助手将能结合私有知识库，提供更加精准和专业的客户服务。赞6 踩0 评论0