应用场景：在建筑设计中，需要综合考虑建筑的功能需求、美学要求、环境适应性以及能源消耗等多个方面。一个优秀的建筑设计方案不仅要满足用户的使用需求，还要具有良好的节能效果。利用 DeepSeek 结合建筑的地理位置、功能定位、周边环境等信息，能够为设计师生成建筑设计方案，并对建筑的能耗进行分析。 实例说明：假设要设计一座位于北方城市的商业办公楼，已知该建筑的占地面积、层数、功能分区需求以及当地的气候条件。程序将根据这些信息生成商业办公楼的设计方案，包括建筑外观、内部布局等，并分析该建筑在运营过程中的能耗情况。

应用场景：在建筑设计领域，设计师需要根据建筑的功能需求、场地条件、预算等因素设计出合理的建筑方案。利用 DeepSeek 可以根据这些输入信息生成初步的建筑设计方案，并对方案进行优化，以满足更多的设计要求和标准。 实例说明：假设要设计一座小型图书馆，场地位于城市中心，面积为 500 平方米，预算为 200 万元，要求具备借阅区、阅读区、儿童专区等功能。程序将生成图书馆的初步设计方案，并对方案进行优化，考虑空间利用、采光通风等因素。

深度学习（原版英文资料） 这份长达290多页的PPT是深度学习领域的全面指南，专为具有一定深度学习基础和英文能力的开发人员设计。资料采用全英文编写，涵盖了深度学习的核心概念、算法和应用，提供了丰富的理论知识和实践案例，帮助读者深入理解和掌握深度学习技术。 内容亮点包括： 基础理论与算法：详细讲解深度学习的基本理论和常用算法，如神经网络的构建、训练方法、优化技术等，帮助读者打下坚实的理论基础。 前沿技术与应用：探讨深度学习在图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域的最新应用，展示技术在实际场景中的广泛应用。 实践案例与代码示例：通过丰富的实践案例和代码示例，指导读者如何将理论应用于实际项目，提升动手能力和项目开发技能。 最新研究与趋势：分析深度学习领域的最新研究成果和发展趋势，帮助读者了解技术前沿，保持竞争力。

人工智能时代，学校德育工作面临诸多挑战。随着人工智能技术的迅速发展，传统德育教育方式正经历一场深刻转型，引入新技术的同时也带来了一系列问题和挑战。 在技术挑战方面，人工智能技术的应用可能导致道德判断的模糊化，学生在享受技术便利的同时，也可能面临道德认知和行为判断上的混乱。数据隐私和安全问题也是一个重要挑战，学生个人信息可能被不正当地收集、存储和使用，增加了数据泄露和滥用的风险。此外，人工智能技术可能加剧教育资源的不均衡分配，导致教育公平问题。 伦理挑战主要体现在道德责任的归属问题上，当人工智能系统做出决策时，如果出现错误，其责任归属难以界定。同时，人工智能在教育中的应用也涉及到如何处理与人类教师的角色冲突、如何确保学生在与智能系统交互中得到正确的道德引导等问题。 教育挑战则集中在个性化需求下的多元化教学模式如何适应，以及如何保证人工智能技术在辅助德育工作时的适宜性和有效性。这就要求学校德育工作者不仅需要掌握传统的德育知识和方法，还需了解人工智能的基本原理和应用方式。 社会挑战则关系到社会对人工智能技术在学校教育中应用的接受度和认可度。社会价值观、法律法规以及人工智能技术本身的成熟度都可能影响人工智能在学校德育中的应用效果。 针对上述挑战，人工智能时代学校德育的优化路径可以包括以下几个方面： 一是加强德育课程建设与改革，结合人工智能技术优化德育教学内容和方法，以适应学生个性化需求； 二是提升教师德育能力与素养，使教师能够更好地利用人工智能技术辅助德育工作，并处理由此带来的伦理和教育问题； 三是创新德育方式与方法，利用人工智能强大的信息处理和分析能力，及时发现并解决德育工作中的问题，实现更精准的德育引导； 四是构建家校社协同育人机制，促进多方教育资源的整合，共同应对人工智能时代德育工作的新挑战。 在人工智能时代，学校德育工作需要不断创新和调整，以确保德育教育的质量和效果，同时培养出具有良好道德品质和社会责任感的新一代公民。

基于强化学习的空战对抗 利用值函数逼近网络设计无人机空战自主决策系统，采用epsilon贪婪策略，三层网络结构。 其中包含了无人机作为质点时的运动模型和动力学模型的建模。 由于无人机作战的动作是连续并且复杂的，本项目仅考虑俯仰角gamma(又叫航倾角)和航向角pusin的变化，并且离散的规定每次变化的幅度为10度，假定速度v为恒定值。根据飞机的运动模型，由俯仰角、航向角和速度可以推算出飞机位置的改变，即x,y,z三个方向的速度分量，在每一步中，根据这些分量变化位置position信息，posintion中的三个值为x,y,z坐标，是东北天坐标系下的坐标值。从坐标信息和角度信息以及速度信息，可以计算出两个飞机的相对作战态势state。 在上文中提到，我们的动作是仅对俯仰角和航向角进行改变，即增大，减少和不变，故两个角度的变化组合一共有3×3=9种动作。在每个态势下，都有9种动作可以选择，将这个态势下的9种动作将会产生的新的态势，作为网络的输入，网络的输出是9个数字，代表每个动作的值函数。 由于是无监督学习，故我们需要利用值函数的Bellman公式生成标签。本文利用时间差分思想，（时间差

高效智能，开启批量视频创作新纪元 —— 小咖自动剪辑批量混剪软件深度解析​ 在短视频内容爆发式增长的时代，高效产出优质视频成为内容创作者、电商运营者、自媒体团队的核心需求。小咖自动剪辑批量混剪软件以「全流程自动化 + 智能处理」为核心优势，整合 10 + 核心功能模块，覆盖从视频分割、素材处理到成品输出的全链路，助力用户突破手动剪辑瓶颈，实现视频创作效率与质量的双重跃升。​ 一、全场景覆盖的智能处理能力，重塑视频生产流程​ 小咖软件以「精准分割 + 智能合成」为技术底座，构建了行业领先的视频处理体系：​ 多维分割提取，释放素材价值支持按「时长 / 段数」「镜头转场」「语音语义」三种维度智能分割视频，精准定位关键片段 —— 无论是按说话节点拆分口播视频，还是根据镜头切换提取影视素材，均可一键完成。同时支持分离视频与音频轨道，满足无声视频提取、背景音乐剥离等细分需求，让素材利用率提升 300%。​ 批量合成混剪，自动化生成创意内容针对批量创作场景，软件提供「文件夹智能合成」与「自定义混剪」双模式：前者可按预设规则自动聚合多文件夹内的视频 / 音频，批量生成系列化内容；后者支持按「视频时长」「音频时长」「片段数量」三种逻辑抽取素材，搭配随机翻转、转场特效、背景音乐智能匹配等功能，批量产出差异化视频，彻底告别重复劳动。​ 多场景裂变创作，打造内容矩阵独创「多场景文件夹智能抽取」技术，从不同场景素材库中随机组合片段，自动添加字幕、贴纸、片头片尾等元素，单小时可生成数百条场景化视频。无论是电商产品多角度展示，还是教育内容多版本分发，均可通过参数化设置实现「一次导入，裂变千条」的高效生产。​ 二、全链路自动化工具链，解锁批量处理新体验​ 小咖软件突破单一剪辑功能限制，构建覆盖「处理 - 转换 - 提取 - 合成」的闭环生态：​ 智能处理，批量赋予视频个性标签支持按用户预设参数批量添加滤镜

标题中的“基于STM32F103+zigbee的网关产品”指的是一个智能网关项目，它采用STM32F103微控制器作为核心处理单元，并结合Zigbee无线通信技术来构建网络连接。STM32F103是意法半导体（STMicroelectronics）生产的基于ARM Cortex-M3内核的微控制器，具有高性能、低功耗的特点，广泛应用于嵌入式系统设计。 描述中提到的内容分为三个主要部分： 1. 原理图设计：这部分通常包括电路图，展示了所有电子元件如何连接，以及STM32F103与Zigbee模块之间的接口设计。设计中可能包含了电源管理、信号调理、接口扩展、晶振、复位电路等关键组件。此外，还可能涉及到保护电路以确保设备在各种条件下稳定工作。 2. PCB源文件：印刷电路板（PCB）设计文件包含了电路板布局的所有信息，包括元件位置、走线路径、层叠结构等。这些文件通常是Eagle、Altium Designer或KiCad等软件的输出，用于制造实际的硬件。良好的PCB设计可以优化信号完整性，减少电磁干扰，并确保设备的散热性能。 3. 代码实现：这部分通常包含固件开发，使用C或C++语言编写，运行在STM32F103上。代码可能涉及初始化硬件外设、处理Zigbee数据传输、网络协议栈的实现、用户界面交互等功能。对于Zigbee，可能使用了Zigbee Pro协议栈，如IAR Systems的Zigbee PRO Stack或Texas Instruments的Z-Stack。开发者可能还需要编写应用程序层代码，以实现特定的网关功能，如设备发现、数据解析、云端通信等。 从标签“stm32 智能网关”来看，我们可以推测这是一个智能物联网项目，STM32F103作为中央处理器负责处理来自Zigbee网络的数据，并可能通过其他接口（如Wi-Fi或以太网）与云服务器进行通信。这样的网关可以用于智能家居、工业自动化、环境监测等多个领域，实现设备间的无线通信和远程控制。 至于“CSDN_网关”这个压缩包子文件的文件名称，CSDN是中国的一个知名开发者社区，这可能是作者在该社区分享的项目文件。文件可能包含了上述所有内容，包括原理图、PCB设计和源代码，供其他开发者学习和参考。 这个项目涵盖了嵌入式系统开发的多个方面，从硬件设计到软件编程，为理解和构建类似的STM32和Zigbee为基础的智能网关提供了全面的参考资料。通过深入研究和理解这些内容，开发者可以提升自己的技能，从而在物联网领域实现更复杂的应用。

内容概要：本文档展示了基于STM32实现的智能床垫外设控制应用案例，具备压力感应和睡眠监测功能。通过详细C++代码，介绍了系统初始化（包括GPIO、USART、定时器）、压力传感器初始化与读取、睡眠状态分析以及数据发送到服务器等功能模块。具体实现了每秒更新一次的压力数据采集，依据预设阈值判断用户是否处于睡眠状态，并简单评估呼吸状况。最后将睡眠状态、呼吸是否正常及各压力传感器的数据打包成字符串格式经由串口发送出去。 适合人群：对嵌入式开发有一定了解，尤其是熟悉STM32单片机编程的工程师或学习者。 使用场景及目标：①学习如何利用STM32进行外设控制，如压力传感器数据获取；②掌握睡眠监测算法的设计思路，包括如何根据压力变化判定睡眠与清醒状态、检测呼吸异常；③理解如何通过串行通信接口将监测结果传输给远程服务器或其他设备。 阅读建议：本案例提供了完整的项目框架，读者应结合自身硬件环境调整相关配置，重点关注传感器接入部分的代码实现，同时可尝试优化现有算法以提高监测准确性。

截止2022年年底20954家全国电子与智能化工程专业承包二级资质企业名单

paddleocr的标注工具，可以解压后直接使用，不需要进行环境配置，只需双击运行程序即可。该资源可以用于OCR项目的标注工具使用，操作简单，标注后的数据可以直接作为数据集使用。可以对于那些不会运行代码的标注人员简单的进行标注。