基于观测器的LOS制导结合反步法控制：无人船艇路径跟踪控制的Fossen模型在Matlab Simulink环境下的效果探索,无人船 无人艇路径跟踪控制 fossen模型matlab simulink效果 基于观测器的LOS制导结合反步法控制 ELOS+backstepping ,核心关键词：无人船; 无人艇; 路径跟踪控制; Fossen模型; Matlab Simulink效果; 基于观测器的LOS制导; 反步法控制; ELOS+backstepping。,基于Fossen模型的无人船路径跟踪控制：ELOS与反步法联合控制的Matlab Simulink效果分析

内容概要：本文详细介绍了如何利用Fossen模型、ELOS观测器以及反步法控制器，在Matlab Simulink环境中实现无人船的路径跟踪控制。首先解释了Fossen模型将船舶运动分解为运动学和动力学两个方面，接着阐述了ELOS观测器用于实时估计环境干扰如水流漂角的作用，最后讲解了反步法控制器的设计及其递归控制机制。文中还展示了传统LOS与ELOS+反步法组合的实际性能对比，证明后者在抗干扰能力和路径跟踪精度上有显著优势。 适合人群：从事无人船研究的技术人员、自动化控制领域的研究人员、对船舶运动建模感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要提高无人船路径跟踪精度和鲁棒性的应用场景，旨在帮助开发者理解和应用先进的控制算法和技术手段，优化无人船的自主航行能力。 其他说明：文中提供了大量MATLAB/Simulink代码片段，便于读者理解和复现相关算法。同时强调了实际调试过程中需要注意的关键点，如参数选择、执行器饱和限制等。

内容概要：本文深入探讨了无人船路径跟踪控制技术，特别是基于Fossen模型和ELOS+Backstepping控制方法的研究。首先介绍了Fossen模型作为描述无人船动力学的基础工具，然后详细解释了ELOS制导（基于观测器）和反步法控制的结合，最后展示了在MATLAB Simulink平台上的仿真效果。通过不同参数设置，验证了该控制方法的有效性和稳定性，即使在复杂水文环境下也能保持精准路径跟踪。 适合人群：从事无人船技术研发的专业人士、自动化控制领域的研究人员、高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于需要深入了解无人船路径跟踪控制原理和技术实现的人群，旨在提高无人船在复杂环境下的导航精度和稳定性。 其他说明：文中不仅提供了理论分析，还附有详细的仿真案例，便于读者理解和实践。

Embedding 模型换成 bge-base-zh-v1.5 模型，实现更好的文档匹配效果。 langchat+chatGLM中使用大的文本解析模型； bge-base-zh-v1.5 模型进行gpu上快速运行解析文档； 模型参数适中； 可在较小的gpu上运行； 可放入langchat工程中运行

基于灰狼算法(GWO)优化混合核极限学习机HKELM回归预测， GWO-HKELM数据回归预测，多变量输入模型。 优化参数为HKELM的正则化系数、核参数、核权重系数。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

**独家算法：NGO-DHKELM多变量回归预测模型——基于北方苍鹰优化深度混合核极限学习机**,独家算法NGO-DHKELM基于北方苍鹰算法优化深度混合核极限学习机的多变量回归预测 Matlab语言 程序已调试好，可直接运行 1多变量单输出，也替为时间序列预测。 将多项式核函数与高斯核函数加权结合，构造出新的混合核函数，并引入自动编码器对极限学习机进行改进，建立DHKELM模型。 非常新颖原始DHKELM算法知网仅有一两人用过，可完全满足您的需求～ 2北方苍鹰优化算法是2022年新提出的算法，可进行定制改进或替其他算法（蜣螂、鲸鱼优化算法等等），适合需要创新的朋友～ 3直接替Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白 4附赠测试数据，输入格式如图2所示运行main文件一键出图 5仅包含Matlab代码 6模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替数据就一定得到您满意的结果～ ,核心关键词： 独家算法; NGO-DHKELM; 北方苍鹰算法; 深度混合核极限学习机; 多变量回归预测; Matlab语言; 程序调试; 时间序列预测; 混合核函数; 自动编码器; DHKELM模

Python调用豆包大模型API及文本转语音TTS，豆包大模型是由字节跳动开发的人工智能。它具有强大的语言理解与生成能力、广泛的知识覆盖以及个性化的交互体验，本项目旨在使用Python调用豆包大模型API，并实现TTS文本转语音，将大模型输出结果播报出来。 在当今信息化时代，人工智能技术的应用变得越来越广泛，尤其在语音合成领域，文本到语音（Text-to-Speech, TTS）技术的进步为人们提供了全新的交互方式。本文所涉及的豆包大模型是由中国互联网公司字节跳动开发的人工智能模型，它集成了深度学习、自然语言处理等先进技术，旨在提供更加自然流畅的对话体验和更广泛的通用知识理解。 豆包大模型API的调用，尤其是通过Python语言进行的调用，对于开发者而言是一种便捷的途径，以实现与豆包大模型的交互。在Python中，开发者通常会使用HTTP请求的方式，通过调用RESTful API接口，发送特定的请求并接收模型的响应。这一过程需要熟悉HTTP协议的基本知识，了解如何使用Python中的请求库（如requests库）构建请求，并处理返回的数据。 在调用豆包大模型API并接收到文本数据后，下一步工作是利用文本转语音技术将这些文本内容转换为语音输出。文本转语音技术是一种将文本信息转换为语音信号的技术，它使得计算机能够“阅读”文本，并以音频的形式输出。豆包大模型已经内置了TTS功能，因此在获得模型响应的文本后，可以直接利用豆包大模型的TTS功能将文本转换为语音。 豆包大模型的TTS功能不仅限于将文本转换为语音，更包括了对语音的节奏、情感、语调等进行调整的能力，从而生成更加自然和接近人声的语音输出。这种技术的实现依赖于复杂的语音合成算法，包括声学模型、语言模型以及声音合成技术等。在Python中，要实现这种功能，开发者可能需要借助第三方库，如gTTS（Google Text-to-Speech）或者pyttsx3等，这些库能够将文本转化为语音。 在实践中，一个完整的系统可能包含多个模块。是用户接口模块，它负责接收用户的输入请求；其次是处理模块，它调用豆包大模型API，处理用户的输入，并生成模型输出的文本；最后是输出模块，它调用TTS技术将处理模块的输出转换为语音，供用户听取。 本文所提到的项目，即使用Python调用豆包大模型API及实现TTS文本转语音，不仅展示了人工智能技术在语音合成领域的应用潜力，而且对于那些希望在语音交互应用中探索新方向的开发者来说，具有很强的启发和指导意义。通过这个项目，开发者可以学习如何整合先进的自然语言处理模型和TTS技术，开发出更加智能化和人性化的应用程序。 此外，豆包大模型作为字节跳动公司推出的人工智能产品，其背后依托的是一支专业的研发团队和深厚的技术积累。豆包大模型的不断优化和升级，也将为语音交互和自然语言理解领域带来新的变革和创新。对于学习和使用豆包大模型的开发者来说，这是一个不断学习和适应新技术的过程，也是将人工智能技术应用于实际问题解决中的一个很好的实践机会。 由于本项目涉及到豆包大模型这一特定的技术产品，开发者在使用过程中需遵守相关的使用协议和隐私政策。特别是对于输出的内容和应用的场景，开发者应当确保符合法律法规和伦理标准，防止可能产生的滥用问题，保护用户的隐私权益，这也是作为一个负责任的技术开发者应当承担的社会责任。

内容概要：本文由厦门大学大数据教学团队出品，详细介绍了DeepSeek大模型及其在企业中的应用实践。文章首先概述了大模型的基本概念和发展历程，强调了大模型在参数规模、学习能力和泛化能力上的优势。接着，文章详细列举了DeepSeek大模型在客户服务、个性化推荐、教育与培训、医疗与健康、金融与投资等多个领域的应用场景，展示了其广泛的适用性和强大的功能。此外，文章还探讨了大模型与其他技术（如RPA、知识图谱、物联网等）在企业中的融合应用，提出了企业部署大模型的多种方式（如云端部署、本地部署、边缘部署等），并分析了部署大模型时需关注的成本、安全、合规等问题。最后，文章展望了大模型的未来发展趋势，如多模态融合、推理能力提升、生成式AI与具身智能的结合等。 适合人群：企业管理人员、技术人员、AI爱好者、大数据从业人员。 使用场景及目标：①了解大模型的基本概念和技术背景；②掌握DeepSeek大模型在不同领域的应用场景；③学习大模型与其他技术的融合应用；④为企业部署大模型提供参考和指导；⑤探讨大模型的未来发展趋势和技术方向。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还结合了大量实际案例，有助于读者更好地理解和应用大模型技术。文中还提供了多个具体的部署方案和成本估算，为企业在实际操作中提供了有价值的参考。此外，文章还强调了数据安全和合规的重要性，提醒企业在应用大模型时需注意相关问题。

内容概要：本文详细介绍了DeepSeek大模型及其在企业中的应用实践。文章首先阐述了大模型的基本概念和发展历程，强调了大模型在参数规模、训练数据量和计算资源需求上的特点。接着，文章分类介绍了大模型的不同类型，如语言大模型、视觉大模型和多模态大模型，并列举了国内外知名的大模型产品，如OpenAI的GPT系列、DeepSeek、通义千问等。随后，文章深入探讨了DeepSeek大模型在客户服务、个性化推荐、教育与培训、医疗与健康、金融与投资等领域的具体应用场景，并分析了大模型与其他技术（如RPA、知识图谱、物联网等）在企业中的融合应用。此外，文章还讨论了企业部署大模型的方案、成本和面临的挑战，并通过具体案例展示了大模型在医疗、制造业、电商等行业的实际应用。最后，文章展望了大模型未来的发展趋势，包括多模态融合、推理能力提升、生成式AI与具身智能的结合、小模型的崛起以及端侧大模型的应用。 适合人群：具备一定人工智能基础，对企业数字化转型和AI技术应用有兴趣的管理人员和技术人员。 使用场景及目标：①了解大模型的基本概念和发展历程；②掌握DeepSeek大模型在不同行业中的应用场景和实践；③评估企业部署大模型的方案和成本；④探讨大模型与现有技术的融合应用；⑤预测大模型未来的发展趋势。 其他说明：本文不仅提供了大模型的技术背景和应用案例，还为企业部署大模型提供了实用的指导和建议。通过阅读本文，读者可以全面了解大模型在企业中的应用潜力和实施路径。

大模型是当前人工智能领域的热点和前沿技术，其特点是拥有海量参数和强大的学习能力，可处理和生成多种类型的数据。大模型的发展经历了萌芽期、沉淀期和爆发期三个阶段，其对算力的需求随着发展阶段逐渐提高。大模型的分类包括语言大模型、多模态大模型和视觉大模型等，其中语言大模型主要应用于自然语言处理，如GPT系列、文心ERNIE等；多模态大模型能处理文本、图像、音频等不同类型的数据，如DingoDB和DALL-E等；视觉大模型则主要应用于计算机视觉，如VIT系列、文心UFO等。 厦门大学大数据教学团队，在林子雨副教授的带领下，专注于大数据教学已有11年，团队成员年轻且结构合理，由教学型、科研型、实验工程师组成。该团队为国内高校大数据教学领域做出了重要贡献，具有显著的影响力，体现在教材数量、占有率、MOOC课程学习人数、师资培养等方面。 大模型产品方面，包括了大模型的行业应用、企业大模型落地方案以及智能体在企业中的应用。厂商提供的企业级大模型服务则为不同规模的企业提供了技术支撑。在AIGC与企业应用实践中，大模型能够有效支持企业业务的智能化改造。此外，大模型的典型应用案例展示了其在提升企业效率、创新服务模式等方面的实际成效。未来的发展趋势预示着大模型将在更多领域和场景中发挥重要作用。 大模型的概念包括训练数据量大、计算资源需求高、参数数量庞大等特征，其设计和训练旨在提供更强大、更准确的模型性能。大模型不仅学习能力强，还具有强大的上下文理解能力和高可迁移性，可以在不同任务和领域中迁移和应用学习到的知识和能力，此外，大模型还具备优秀的语言生成能力。 大模型在企业中的应用实践表明，它已经成为了推动企业数字化转型、智能升级的关键技术。企业通过采用大模型可以实现业务流程的自动化、决策的智能化以及产品服务的个性化，从而在激烈的市场竞争中占据有利位置。企业应用实践中，大模型能够提高数据处理效率、增强用户体验、实现复杂问题的智能分析和解决方案的生成。 厦门大学大数据教学团队为企业提供了大模型落地方案，这包括了理论知识的传播和实际操作技能的培养。团队与企业合作，共同探索和实践大模型在不同行业中的应用，以期达到优化业务流程、提升企业竞争力的目的。通过不断的探索与实践，团队致力于将大模型技术更好地应用到企业中，以期达到创新和发展的双重目标。 大模型作为人工智能领域的重要里程碑，对企业实现数字化转型和智能化升级具有重要的推动作用。随着技术的不断成熟和应用场景的不断丰富，大模型将在未来发挥越来越关键的作用，成为企业创新发展不可或缺的技术力量。