BADS是一种新颖的快速贝叶斯优化算法，旨在解决棘手的优化问题，尤其是与拟合计算模型有关（例如，通过最大似然估计）。 在存在实际模型拟合问题的基准测试中，BADS的表现与其他许多常见且最新的MATLAB优化器（例如fminsearch，fmincon和cmaes [1]）相当或更高。 BADS当前在世界各地的许多计算实验室中得到使用，涉及从行为，认知和计算神经科学到工程和经济学的一百多种引用和应用。 如果没有可用的梯度信息，并且目标函数是非分析性的或嘈杂的，例如通过数值逼近或模拟评估，则建议使用BADS。 BADS不需要特定的调整，并且可以像其他内置的MATLAB优化器（例如fminsearch）一样现成运行。 ***有关广泛的信息，教程和文档，请访问该项目的GitHub页面： https : //github.com/lacerbi/bads *** 如果您有兴趣估计参数的后验

我们将演示如何转换 PCI Express (PCIe) 5.0 的电气规范文档并生成等效的 IBIS-AMI 模型来表示重要的电气信号行为。 发射器上的关键信号行为是 3 阶前馈均衡 (FFE)。在接收器上，关键规范行为是连续时间线性均衡器 (CTLE)、决策反馈均衡器 (DFE) 和时钟数据恢复 (CDR)。 将显示从发送器参考的规范抖动到单独的发送器和接收器组件的转换。 IBIS-AMI 模型将在端到端通道仿真中设置，以演示系统级性能及其与规范假设的匹配情况。

4月17日，医疗软件公司Epic Systems Corp.芝加哥举行的 HIMSS 会议上发表声明称，它正在将GTP-4 等 OpenAI LP 服务整合到其电子医疗记录中。以帮助医护人员回复患者信息和分析医疗记录。 来源：siliconANGLE 微软 AI 平台公司副总裁 Eric Boyd 表示，“GPT-4可以自动化解决复杂的工作流程和更有效地从医疗记录中收集反馈，帮助医生进行更明智的决策并提供更个性化的帮助，比如，GPT-4可以为Epic的数据探索工具SlicerDicer带来自然语言查询和“数据分析”功能，有了它，医生将能够以更直观、对话的方式探索数据。” Epic Systems Corp. 是一家医疗信息技术公司,总部位于美国威斯康星州。该公司主要面向大型综合医院以及医疗网络，开发和销售医院和诊所使用的电子健康档案系统。 Epic 的主要产品是一套集成的电子健康档案软件,可以管理病人的医疗信息,包括:病历记录 和电子处方、 门诊和住院治疗、手术室管理等。Epic 的电子健康档案系统被全美大约 250 多家医院和大型医疗机构使用,其中许多排名全美前 100 强。该公司

《如何训练一个ViT模型-基于timm（2）》配套代码

（1）输入力，输出小车位置与摆杆角度。 （2）考虑地面摩擦、摆杆质量、惯性等。 （3）串级PID控制器，分位置环与角度环。 （4）配套m文件，进行全面初值设置与结果精美绘制。 （5）PID参数已调好。 （6）施加推力扰动，可进行扰动分析。

网上收集的无刷电机控制的simulink仿真模型，非常难得

《大规模语言模型在代码生成方面的综述》的文章对大规模语言模型在代码生成方面的应用进行了全面的回顾。在过去几年中，大规模语言模型在自然语言处理领域取得了显著的成果，但是在代码生成方面的研究相对较少。该综述从几个方面系统地梳理了当前大规模语言模型在代码生成方面的研究现状和挑战。 首先，文章介绍了大规模语言模型在代码自动补全、代码注释生成和代码摘要生成等方面的应用。其中，代码自动补全主要是根据用户的输入，通过模型预测下一个可能的代码片段；代码注释生成则是为代码添加注释，使代码更易于理解和维护；代码摘要生成则是生成概括代码功能的简短描述。 接着，文章探讨了目前使用的大规模语言模型的各种架构和技术。其中，Transformer模型是目前最流行的模型架构之一，其通过自注意力机制有效地建模了代码中的依赖关系。此外，还有基于循环神经网络的模型和基于图神经网络的模型等。 文章还讨论了大规模语言模型在代码生成中面临的挑战，如模型训练数据的获得困难、生成结果的可解释性和代码风格的保持等。同时，还提出了解决这些问题的一些建议，如增加训练数据的多样性、设计更高质量的评估指标和加强可解释性的约束等。 综合来看，该综述全面回顾了大规模语言模型在代码生成方面的研究现状和挑战，并提出了一些建议和解决方法。这对于进一步探索和发展大规模语言模型在代码生成领域的应用具有重要的参考价值。

ChatGPT是一种基于自然语言处理和深度学习技术的聊天机器人，它可以模拟人类的语言行为，与用户进行自然、流畅、富有逻辑的对话。ChatGPT的优点在于它可以快速地进行训练和部署，适用于各种不同的应用场景，如在线客服、智能助手、教育领域等。以下是ChatGPT的一些特点和优势： 基于GPT技术：ChatGPT是基于著名的语言模型GPT（Generative Pre-training Transformer）技术开发的，GPT技术可以让ChatGPT具有更强的语言理解和生成能力，从而实现更加自然、流畅的对话效果。 可扩展性强：ChatGPT可以通过增加训练数据和改变模型结构来实现更好的性能，同时也支持多语言的处理，可以适应不同语言和文化背景的用户需求。 可定制化：ChatGPT可以基于不同的应用场景和需求进行定制，通过人工干预和调参来提高模型的准确性和效率，从而实现更好的用户体验。 智能化：ChatGPT可以通过学习用户的行为和偏好来优化对话，从而实现更加智能化的对话效果，满足用户的个性化需求。

生成模型是一种机器学习模型，可以从已有的数据中生成全新的数据。这种模型在各种领域都有广泛的应用，如自然语言处理、计算机视觉和音频处理等。本文介绍了生成模型的基本原理和常用方法，包括基于规则的生成模型和基于概率的生成模型。基于规则的生成模型是通过事先定义一些规则来生成新的数据，但通常需要大量的人工工作。相比之下，基于概率的生成模型可以自动从已有的数据中学习规律，并生成符合这些规律的新数据。基于概率的生成模型有很多种方法，如概率图模型、隐马尔可夫模型和生成对抗网络等。这些方法在不同的场景下都有不同的优势和适用性，研究人员可以根据具体的需求选择合适的方法。最后，本文还讨论了生成模型的应用，并展望了未来的研究方向。

AI大模型是人工智能迈向通用智能的里程碑技术。深度学习作为新一代人工智能的标志性技术，完全依赖模型自动从数据中学习知识，在显著提升性能的同时，也面临着通用数据激增与专用数据匮乏的矛盾。AI大模型兼具“大规模”和“预训练”两种属性，面向实际任务建模前需在海量通用数据上进行预先训练，能大幅提升AI的泛化性、通用性、实用性。