2024年中国研究生数学建模竞赛C题聚焦磁性元件磁芯损耗建模。题目背景介绍了电能变换技术的发展与应用，强调磁性元件在功率变换器中的重要性。磁芯损耗受多种因素影响，现有模型难以精确预测。题目要求通过数据分析建立高精度磁芯损耗模型。具体任务包括励磁波形分类、修正斯坦麦茨方程、分析影响因素、构建预测模型及优化设计条件。涉及数据预处理、特征提取、机器学习及优化算法等技术。适合电气、材料、计算机等多个专业学生参与。

2024年中国研究生数学建模竞赛E题要求建立高速公路应急车道紧急启用模型，以缓解特定路段的拥堵问题。题目提供了四个视频观测点的数据，需分析交通流参数随时间的变化规律，建立拥堵预警模型，并验证模型有效性。此外，还需设计合理的应急车道启用规则和算法，优化视频监控点布局，以提升决策科学性和成本效益。涉及视频数据处理、非线性动态系统建模和机器学习等技术。适合交通工程、数学、计算机科学等多个专业学生参与。需利用Python等工具进行数据处理和建模。具体问题包括统计参数变化、建立拥堵模型、验证模型有效性、设计启用规则和优化监控点布局。

判断某年某月某日

一次网络请求的顿悟之旅

2024“华为杯”数学建模竞赛，对ABCDEF每个题进行详细的分析，涵盖风电场功率优化、WLAN网络吞吐量、磁性元件损耗建模、地理环境问题、高速公路应急车道启用和X射线脉冲星建模等多领域问题，解析了问题类型、专业和技能的需要。

Graph RAG 技术通过引入图结构化的知识表示和处理方法，显著增强了传统 RAG 系统的能力。它不仅提高了信息检索的准确性和完整性，还为复杂查询和多步推理提供了更强大的支持。

使用Python实现深度学习模型：智能文化遗产数字化保护

该程序基于蚁群优化算法（ACO）为无人机(UAV)规划最优巡检路线，将无人机视作“蚂蚁”，巡检点作为“食物源”，目标是最小化总距离、能耗或时间。使用MATLAB 2022a版本实现，通过迭代更新信息素浓度来优化路径。算法包括初始化信息素矩阵、蚂蚁移动与信息素更新，并在满足终止条件前不断迭代，最终输出最短路径及其长度。

交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言，在交通标志图像识别功能实现中，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集，进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件，然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一张交通标志图片，识别其名称。

在当前大语言模型（LLM）应用开发中，评估模型输出的准确性成为关键问题。本文介绍了一个基于双代理的RAG（检索增强生成）评估系统，使用生成代理和反馈代理对输出进行评估。文中详细描述了系统的构建过程，并展示了基于四种提示工程技术（ReAct、思维链、自一致性和角色提示）的不同结果。实验结果显示，ReAct和思维链技术表现相似，自一致性技术则呈现相反结果，角色提示技术最为不稳定。研究强调了多角度评估的重要性，并提供了系统实现的详细代码。

得益于游戏产业的发展，目前主流桌面端三维引擎如UE、Unity等三维模型的工作流非常成熟；但是Web端的三维模型开发却面临工作流混乱、规范缺失、人才匮乏等挑战，阻碍了三维模型Web应用的推广。Blender是支持WebGL引擎最好的DCC软件之一，结合pbr/gltf规范可以搭建完整的Web端三维模型工作流，为三维模型Web应用开发提供支撑。

使用Python实现深度学习模型：智能旅游路线规划

本文源自阿里云高级研发工程师周云峰在Apache Asia Community OverCode 2024的分享，内容涵盖从“流批一体”到“流批融合”的演进、技术解决方案及社区进展。流批一体已在API、算子和引擎层面实现统一，但用户仍需手动配置作业模式。流批融合旨在通过动态调整优化策略，自动适应不同场景需求。文章详细介绍了如何通过量化指标（如isProcessingBacklog和isInsertOnly）实现这一目标，并展示了针对不同场景的具体优化措施。此外，还概述了社区当前进展及未来规划，包括将优化方案推向Flink社区、动态调整算子流程结构等。

本文探讨了如何利用 PHP 的 `set_time_limit()` 与爬虫工具的 `setTrafficLimit()` 方法，结合多线程和代理 IP 技术，高效稳定地抓取百度云盘的公开资源。通过设置脚本执行时间和流量限制，使用多线程提高抓取效率，并通过代理 IP 防止 IP 封禁，确保长时间稳定运行。文章还提供了示例代码，展示了如何具体实现这一过程，并加入了数据分类统计功能以监控抓取效果。

本文将探讨特征重要性与特征有效性之间的关系，并引入两个关键概念：预测贡献度和错误贡献度。

使用Python实现深度学习模型：智能宠物监控与管理

本文分享了百度、Bing和Google三大搜索引擎的实用技巧，涵盖精确匹配、排除关键词、站内及文件类型搜索等，如使用双引号进行精确搜索“人工智能应用”，排除特定词如“人工智能 -游戏”，以及在特定网站如“site:baidu.com 人工智能”内查找内容等，帮助提高搜索效率和准确性。

在云栖大会上，通过PAI Artlab的ComfyUI，轻松生成个性化数字影像。只需几个简单步骤，即可将你的肖像融入大会经典场景，创造独特回忆。快来加入我们，让PAI Artlab为你的云栖之行增添一抹亮色！

本文详细介绍了一种高效抓取贝壳等二手房平台房价信息的方法，重点在于过滤无效链接和减少冗余请求。文章首先分析了目标数据和平台特点，然后提出了URL过滤、分页控制、动态设置User-Agent和Cookies、代理IP轮换及多线程优化等策略。最后，提供了一个结合代理IP技术的Python爬虫代码示例，展示了如何具体实现上述优化措施，从而显著提升数据抓取的稳定性和效率。

这是8月份再arxiv上发布的新论文，我们下面一起来介绍这篇论文的重要贡献

使用Python实现深度学习模型：智能语音助手与家庭管理

该程序基于ESTAR指数平滑转换自回归模型，对CPI数据进行统计分析与MATLAB仿真，主要利用M-ESTAR模型计算WNL值、P值、Q值及12阶ARCH值。ESTAR模型结合指数平滑与状态转换自回归，适用于处理经济数据中的非线性趋势变化。在MATLAB 2022a版本中运行并通过ADF检验验证模型的平稳性，适用于复杂的高阶自回归模型。

使用Python实现深度学习模型：智能家电控制与优化

本文将深入探讨概率分布，详细阐述概率质量函数（PMF）、概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）这些核心概念，并通过实际示例进行说明。

在探讨是否需从数据中台升级至数据飞轮前，我们应先理解两者之间的关系。数据中台作为数据集成、清洗及治理的强大平台，是数据飞轮的基础；而要实现数据飞轮，则需进一步增强数据自动化处理与智能化利用能力。借助机器学习与人工智能技术，“转动”数据并创建反馈机制，使数据在循环中不断优化，如改进产品推荐系统，进而形成数据飞轮。此外，为了适应市场变化，企业还需提高数据基础设施的敏捷性和灵活性，这可通过采用微服务架构和云计算技术来达成，从而确保数据系统的快速扩展与调整，支持数据飞轮高效运转。综上所述，数据中台虽为基础，但全面升级至数据飞轮则需在数据自动化处理、反馈机制及系统敏捷性方面进行全面提升。

有多种方法可以处理时间序列数据中的噪声。本文将介绍一种在我们的研究项目中表现良好的方法,特别适用于时间序列概况中数据点较少的情况。

使用Python实现深度学习模型：智能家庭安防系统

本文将介绍三种适用于不同类型数据和任务的半监督学习方法。我们还将在一个实际数据集上评估这些方法的性能，并与仅使用标记数据的基准进行比较。

使用Python实现深度学习模型：智能睡眠监测与分析

2024年云栖大会，MaxCompute 多项重磅产品新功能邀测发布，新特性包括 支持OpenLake的湖仓一体2.0、Object Table支持SQL或MaxFrame处理非结构化数据、Delta Table增量表格式、基于增量物化视图的增量计算、MCQA2.0 SQL引擎查询加速等。其相关特性将在中国区 公共云 北京、上海、杭州、深圳Region 上线开放试用。本文以最佳实践的方式，帮助您创建MaxCompute和周边产品 在Openlake解决方案demo中需要准备的实例、项目和开发环境，并完成配置。欢迎您玩转云栖邀测demo，体验新功能。

在 Java 中，`Number` 类和 `Math` 类是处理数字和数学运算的重要工具。

本程序基于极大似然算法实现系统参数辨识，对参数a1、b1、a2、b2进行估计，并计算估计误差及收敛曲线，对比不同信噪比下的误差表现。在MATLAB2022a版本中运行，展示了参数估计值及其误差曲线。极大似然估计方法通过最大化观测数据的似然函数来估计未知参数，适用于多种系统模型。

本文介绍了一种名为MemLong的创新长文本处理方法，该方法通过整合外部检索器显著增强了大型语言模型处理长上下文的能力。MemLong采用轻量级设计，利用不可训练的外部记忆库存储历史上下文和知识，并通过检索相关的块级键值对增强模型输入。其技术优势包括分布一致性、高效训练策略及扩展的上下文窗口，能够在单个GPU上处理长达80k个token的文本，同时保持计算效率和内存控制。实验结果显示，MemLong在多个长文本基准数据集上表现出色，显著提升了语言建模能力和上下文学习效果。

使用Python实现深度学习模型：智能饮食建议与营养分析

在C语言中，合理使用循环对于编写高效、安全的代码至关重要。以下是几点建议：确保循环条件正确以避免无限循环；每次迭代时正确更新循环变量；恰当使用`break`和`continue`控制执行流程；注意嵌套循环中的变量作用域；简化循环体内逻辑；根据需求选择合适的循环类型；注意数据类型以避免溢出；保持良好的缩进和注释习惯；减少重复计算以提升性能；确保循环终止条件明确。遵循这些建议，可以提高代码质量和可维护性。

饿了么的实时数仓经历了多个阶段的演进。初期通过实时ETL、报表应用、联动及监控构建基础架构，随后形成了涵盖数据采集、加工和服务的整体数据架构。1.0版本通过日志和Binlog采集数据，但在研发效率和数据一致性方面存在问题。2.0版本通过Dataphin构建流批一体化系统，提升了数据一致性和研发效率，但仍面临新业务适应性等问题。最终，饿了么选择Paimon和StarRocks作为实时湖仓方案，显著降低了存储成本并提高了系统稳定性。未来，将进一步优化带宽瓶颈、小文件问题及权限控制，实现更多场景的应用。

本文介绍了Text-to-SQL的技术演进，并对OpenSearch-SQL方法进行剖析。

为了让用户更方便地应用三维模型，阿里云DataV提供了一套完整的三维模型Web模型开发方案，包括三维模型托管、应用开发、交互开发、应用分发等完整功能。只需69.3元/年，就能体验三维模型Web应用开发功能！

随着网页技术的进步，JavaScript 动态加载内容已成为新常态，对传统静态网页抓取提出挑战。PhantomJS 作为无头浏览器，能模拟用户行为并执行 JavaScript，成为获取动态网页内容的有效工具。本文介绍如何使用 PhantomJS 结合爬虫代理 IP 技术，抓取大众点评上的商家信息，包括店名、地址和评分等关键数据，从而更高效地获取动态网页内容，支持数据收集与分析。

Kolmogorov-Arnold网络（KAN）作为一种多层感知器（MLP）的替代方案，为深度学习领域带来新可能。尽管初期测试显示KAN在时间序列预测中的表现不佳，近期提出的可逆KAN混合模型（RMoK）显著提升了其性能。RMoK结合了Wav-KAN、JacobiKAN和TaylorKAN等多种专家层，通过门控网络动态选择最适合的专家层，从而灵活应对各种时间序列模式。实验结果显示，RMoK在多个数据集上表现出色，尤其是在长期预测任务中。未来研究将进一步探索RMoK在不同领域的应用潜力及其与其他先进技术的结合。

使用Python实现深度学习模型：智能运动表现分析

自我反思（Reflexion）是一种通过语言反馈强化基于语言的智能体的新范式，无需微调模型即可提升其在决策、推理和编程等任务中的表现。该框架包括参与者（生成动作）、评估者（评分）和自我反思（生成反馈）三个部分，利用大语言模型生成具体反馈，帮助智能体从错误中快速学习，显著提高了多种任务的性能。

ReAct 框架由 Yao 等人（2022）提出，结合大语言模型（LLMs）生成推理轨迹与任务操作，交替进行推理与行动。此框架允许模型与外部环境（如知识库）互动，以动态更新操作计划并处理异常。ReAct 在语言和决策任务上表现优异，提升模型的人类可解释性和可信度。研究显示，ReAct 优于多个基准模型，尤其在结合链式思考时效果最佳。通过实例演示，ReAct 能有效整合内外部信息，优化推理过程。

Java源文件的声明规则是编写清晰、可读且符合语法规范的Java程序的基础。这些规则包括文件名必须与公共类名相同、包声明位于文件顶部、导入声明紧跟其后、类声明需明确访问级别，并允许使用注释增强代码可读性。一个源文件可包含多个类，但只能有一个公共类。遵循这些规则有助于提升代码质量和维护性。

Flink Forward Asia 2024 将于 11 月 29 日至 30 日在上海举办，现正征集议题。参与者可通过官网或二维码提交议题或报名参会，享受早鸟优惠，并有机会获得精美周边。这是了解 Flink 最新动态、分享生产实践经验及交流技术成果的重要平台。议题涵盖流式湖仓、流批一体、Data+AI 等多个方向，欢迎开发者和数据领域从业者踊跃参与，共襄行业盛会！

在大数据环境中，数据存储格式直接影响查询性能和成本。本文探讨了 Parquet、Avro 和 ORC 三种格式在 Google Cloud Platform (GCP) 上的表现。Parquet 和 ORC 作为列式存储格式，在压缩和读取效率方面表现优异，尤其适合分析工作负载；Avro 则适用于需要快速写入和架构演化的场景。通过对不同查询类型（如 SELECT、过滤、聚合和联接）的基准测试，本文提供了在各种使用案例中选择最优存储格式的建议。研究结果显示，Parquet 和 ORC 在读取密集型任务中更高效，而 Avro 更适合写入密集型任务。正确选择存储格式有助于显著降低成本并提升查询性能。

本文介绍了如何利用Python的`subprocess`模块在现代网络爬虫开发中执行外部命令，结合代理IP、Cookie、User-Agent及多线程技术，构建一个高效的微博数据爬虫。通过`subprocess`模块，爬虫可以与外部工具（如PhantomJS）交互，解决复杂页面加载问题。文章详细阐述了代理IP的设置、请求头的配置、外部命令的执行以及多线程爬取的实现方法，展示了如何在高效、稳定的环境下运行爬虫程序。