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# 基于ChatGPT人工智能发展趋势报告的毕业设计实现 本毕业设计旨在基于ChatGPT人工智能模型，研究人工智能的发展趋势并加以应用。 ## 研究背景 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的行业逐渐开始将其应用到实际生产和生活中，如智能家居、自动驾驶、健康等领域。在此背景下，了解和掌握人工智能的发展趋势，对于未来从事人工智能相关工作的人员来说，具有非常重要的意义。 ## 研究目的 本毕业设计旨在通过基于ChatGPT人工智能模型的研究，分析人工智能的发展趋势，探究其核心技术和应用领域，并在此基础上开发出相应的应用程序。 ## 研究内容 1. 人工智能的发展历程和现状分析； 2. ChatGPT人工智能模型的原理和优势； 3. 基于ChatGPT模型的人工智能发展趋势预测； 4. 基于ChatGPT模型的人工智能应用程序开发。 ## 研究方法 1. 文献综述：对人工智能发展历程、现状和趋势进行详细调研； 2. ChatGPT模型实验：通过搭建ChatGPT模型，对人工智能发展趋势进行预测； 3. 应用程序开发：基于ChatGPT模型，开发出人工智能应用程序。

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从DDPM到score-based generative models再到Consistency Models的介绍，对于扩散模型的全面理解有一定的帮助。

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使用stm32f103c8t6实现动态语音指纹密码锁，实现功能有密码解锁，密码修改，指纹解锁；指纹录取与删除；语音提醒；sim短信提醒；动态码解锁，验证码通过短信发送至手机解锁。内有AD接线原理图，也可自己布线画PCB

讲解说明： https://blog.csdn.net/qq_61814350/article/details/139169883?spm=1001.2014.3001.5502 实验内容 1、利用 ADC1 通道 3 采样 PA3 的电压值，将 ADC 采样值和转换的电压值通过串行口返回， 调节电位器，观察运行结果。 2、编写程序，利用光敏电阻设计光电开关，控制 LED1 点亮和熄灭。 3、设计一个室内温控系统，PA3 采样电压表示采集的温度，阈值上限为 2.5V，下限为 1V，采样电压显示在数码管上。 （1）当采样电压低于 1V（温度过低），蜂鸣器鸣叫（模拟声音报警），LED1 闪烁（模 拟光报警），全彩灯打开（模拟加热）。 （2）当采样电压位于 1V~2.5V 时，正常，蜂鸣器不叫，发光二极管不亮，电机不转。 （3）当采样电压高于 2.5V 时（温度过高），蜂鸣器鸣叫（模拟声音报警），LED1 闪烁 （模拟光报警），电机旋转（模拟风扇降温）。

完整训练代码，对应文章：【AI大模型应用开发】【Fine-Tuning】0. 从一个例子开始学习大模型Fine-Tuning

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0 引 言 　　无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)是一种由传感器节点构成的网络，能够实时地监测、感知和采集节点部署区的观察者感兴趣的感知对象的各种信息(如光强、温度、湿度、噪音和有害气体浓度等物理现象)，并对这些信息进行处理后以无线的方式发送出去，通过无线网络终发送给观察者。无线传感器网络在军事侦察、环境监测、医疗护理、智能家居、工业生产控制以及商业等领域有着广阔的应用前景。 　　无线传感器网络大部分是采用电池供电，工作环境通常比较恶劣。而且数量大，更换电池非常困难，所以低功耗是无线传感器网络重要的设计准则之一。在网络节点有些模块不工作或者处于休眠状态