积木报表2024年3月12日上传的sql文件，资源来自积木报表github，资源github下载链接是https://github.com/jeecgboot/JimuReport/tree/master/db 积木报表2024年3月12日上传的sql文件是积木报表项目的重要组成部分，该项目通过GitHub进行版本控制和资源分享。积木报表旨在为用户提供易于集成和高度可定制的报表工具，特别适用于需要快速搭建数据可视化大屏的场景。通过该项目提供的sql文件，开发人员和数据分析师可以便捷地构建复杂的报表系统，实现数据的高效展示。 该sql文件资源位于积木报表的GitHub仓库中的一个专门分支，这意味着它可能包含用于特定报表或大屏的数据库脚本。这些脚本可能包含了创建报表所需的表结构、视图、存储过程和触发器等数据库对象的定义。通过下载和应用这些脚本，用户可以快速地在自己的数据库环境中复现和定制报表功能。 GitHub作为开源社区的领导者，提供了便利的平台供用户上传和分享代码和资源。积木报表项目的这一决策反映了开源项目合作开发的特性，即通过共享资源来鼓励开发者之间的协作和创新。GitHub的分支管理允许项目负责人在不同的分支上管理不同的版本，同时也方便用户在多个版本间切换以获取需要的资源。 用户可通过提供的GitHub下载链接访问积木报表项目的数据库分支，找到所需的sql文件。下载链接格式通常为项目地址加分支名，例如"https://github.com/jeecgboot/JimuReport/tree/master/db"，这样的结构有助于用户直观地定位到具体的项目资源。在该分支下，用户可以找到一个或多个sql文件，通过这些文件，用户可以根据自己的需求，对数据库进行必要的配置和调整。 对于那些寻求快速搭建数据可视化大屏的开发者而言，积木报表项目提供的资源无疑是一大福音。开发者可以利用这些sql文件作为基础，进一步定制和开发出满足特定业务需求的报表解决方案。积木报表的这种设计理念，也反映了现代软件开发中模块化和可复用性的核心价值，能够帮助团队减少重复工作，提高开发效率。 此外，考虑到积木报表项目在GitHub上的托管，该项目的维护者可能还会定期更新sql文件，修复可能存在的bug，提供新的功能，或是优化现有资源。因此，用户应当定期关注项目仓库的更新，以获取最新版本的资源。同时，这种开源模式也有助于用户贡献自己的代码和意见，参与到项目改进和发展的过程中。 由于积木报表项目可能涉及到多种编程语言和技术栈，因此用户在使用sql文件时，可能还需要具备一定的数据库知识，包括但不限于数据库的安装、配置、SQL语言、以及可能涉及的特定数据库管理系统（如MySQL、PostgreSQL等）的使用。熟悉这些基础知识将有助于用户更好地理解和应用sql文件中的脚本，从而构建出高效、美观的数据可视化大屏。 积木报表2024年3月12日上传的sql文件是积木报表项目的一个重要组成部分，它通过GitHub平台为用户提供了一个高效构建数据可视化大屏的起点。借助GitHub的版本控制和社区支持，积木报表不仅方便了资源的获取和更新，也为用户搭建功能强大的报表提供了可能。通过这些sql文件，用户可以快速部署和定制报表系统，以满足不断变化的业务需求。同时，积木报表项目背后的开源精神，也为整个社区的协作和知识共享提供了良好的环境和机会。

内容概要：本文详细介绍了针对大功率电动叉车的电池管理系统（BMS）设计方案，特别强调了24串2A主动能量转移均衡技术和继电器控制的关键要素。文中涵盖了电池监控、均衡管理、安全保护、热管理和继电器选择等方面的内容，并提供了多个代码示例，如均衡电路控制逻辑、继电器控制逻辑和温度监控逻辑等。此外，还分享了一些实战经验和硬件选型建议，确保BMS在极端条件下仍能高效运行。 适合人群：从事电动车辆电池管理系统设计的研发工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于大功率电动叉车、货车等工业车辆的电池管理系统设计，旨在提高电池使用寿命、安全性和工作效率。 其他说明：文中不仅讨论了理论设计，还提供了实际应用案例和代码片段，帮助读者更好地理解和实施相关技术。同时，强调了在工业环境中BMS设计的独特挑战和解决方案。

sherpa-onnx预训练语音大模型与语音唤起模型是在深度学习和人工智能领域内，针对语音识别和处理所开发的前沿技术产品。这类模型通常通过预训练的方式，让计算机系统能够学习并理解人类的语音信号，进而实现高效的语音识别和处理任务。 sherpa-onnx预训练语音大模型具备较强的学习能力，可以在各种不同的语音数据集上进行训练，以达到更广泛的语音识别应用。这种模型的核心特点在于其高度的可扩展性和易用性，使其能够在多个平台上部署，尤其是在移动设备和嵌入式系统中。由于采用了ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，该模型能够跨多种深度学习框架进行操作，极大地提高了模型的兼容性和实用性。 语音唤起模型则是专门针对语音激活和语音控制设计的系统，它能够识别特定的唤醒词或短语，从而激活设备的语音识别功能。在智能助理、智能家居控制以及车载信息系统等领域，这种模型显得尤为重要。语音唤起模型通常要经过严格的优化，以确保在不同的环境噪音水平下也能稳定地工作。 在实践中，sherpa-onnx预训练语音大模型和语音唤起模型往往被集成到各种智能应用和设备中，以提升用户体验。例如，在智能手机上，用户可以通过唤醒词激活语音助手，进行快速搜索、发送消息、设置提醒等功能，而无需手动操作。在智能家居场景中，通过语音命令控制灯光、调节温度或播放音乐也变得非常便捷。 此外，这些模型的开发和应用不仅仅局限于消费电子产品，它们在医疗、教育、交通等行业的专业应用中也展现出巨大的潜力。在医疗领域，医生可以通过语音输入病人的记录，而不必花时间打字，从而提高工作效率；在教育行业，教师可以利用语音识别系统更轻松地管理课堂；在交通系统中，语音控制系统可以提高驾驶员的安全性，减少分心驾驶的风险。 尽管sherpa-onnx预训练语音大模型和语音唤起模型为用户提供了诸多便利，但其开发过程也需要克服许多技术挑战。例如，准确性的提高需要大量的数据和复杂的算法，实时性能的提升则需要高效的数据处理和算法优化。同时，模型在不同的语言和方言上的表现也需要进一步的研究和测试，以确保其在多语言环境下的适应性和准确性。 sherpa-onnx预训练语音大模型和语音唤起模型在智能化应用的浪潮中扮演着至关重要的角色。它们不仅推进了语音识别技术的进步，还极大地推动了人工智能在现实生活中的广泛应用。

2021年安徽省大数据与人工智能应用竞赛人工智能(网络赛)-本科组赛题所有数据：人脸对应的年龄标签数据；根据房源信息，预测房屋价格。（数据为train.CSV, val.CSV, test.CSV） 房源信息包括：电梯情况|楼层|户型|区域|装修情况|面积|建筑时间|。注：部分信息有缺失。训练集：验证集：测试集=17000：3000：3000

在当前的智能交通系统研究中，准确预测交通流量一直是核心问题之一。随着深度学习技术的发展，其在时间序列预测领域的应用越来越广泛，特别是对于像纽约这样的大都市，出租车作为城市公共交通的重要组成部分，其流量的实时准确预测对于城市交通管理和规划具有重要意义。 本次研究以纽约市出租车的运行数据为研究对象，利用深度学习模型进行流量预测。通过对出租车GPS轨迹数据的分析，提取出行时间和空间特征，结合天气、节假日、事件等外部因素，建立起了综合的流量预测模型。研究的目标是通过分析历史数据，找出影响出租车流量的关键因素，并建立能够准确预测未来出租车流量变化的模型。 在模型选择方面，研究采用了多种深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等，以比较它们在交通流量预测中的表现。CNN擅长从空间特征中提取信息，而RNN及其变种LSTM和GRU则更擅长处理时间序列数据。此外，研究还可能涉及对这些基础模型的改进与优化，例如引入注意力机制、集成学习方法等，以提高预测的精度和稳定性。 在数据预处理方面，原始数据需要经过清洗和标准化处理。清洗主要是去除错误和异常数据，而标准化则包括将数据缩放到统一的范围或者分布，以减少不同特征量级差异对模型训练的影响。此外，为了更好地捕捉时间序列的动态特征，可能还需要对时间序列数据进行重采样，比如将小时级别的数据转换为分钟级别。 研究中还会考虑模型的泛化能力，通过交叉验证、时间序列分割等方法，评估模型在未知数据上的表现。预测模型的性能评价指标可能包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等。 本研究旨在利用深度学习技术，通过分析大量出租车运行数据，建立高精度的出租车流量预测模型，以期为城市交通管理和规划提供科学依据，减少交通拥堵，提升城市运行效率。

深度学习在出租车流量预测中的应用是当今智能交通系统研究的重要课题之一。出租车流量作为城市交通状态的一个重要指标，直接关系到城市交通的效率和居民出行的便利。运用深度学习技术进行出租车流量预测，能够为交通管理部门提供科学的决策支持，提高交通资源的利用效率，减少拥堵现象。 在进行深度学习模型构建时，首先需要收集相关数据，这包括但不限于出租车的GPS行车轨迹数据、时间、天气情况、节假日、特殊事件等信息。这些数据经过预处理后，可以用来训练和验证深度学习模型。常见的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。这些模型在处理序列数据和空间数据方面表现出色，能够捕捉到数据中的时间序列特征和空间特征，从而提高预测的准确性。 例如，CNN模型擅长从空间角度分析数据，可以用来识别和提取与出租车流量相关的地图特征。而RNN和LSTM模型则善于处理时间序列数据，能够考虑到时间上的连续性，对出租车流量随时间变化的趋势进行预测。在实际应用中，研究者们常常将不同类型的数据和模型相结合，构建混合模型，以期达到更好的预测效果。 此外，深度学习模型的训练过程需要大量的计算资源和时间，因此优化模型结构和算法至关重要。在模型训练之前，需要对数据进行标准化或归一化处理，以确保模型收敛的速度和效果。同时，选择合适的损失函数和优化器也是提高模型性能的关键。损失函数用于评估模型预测值与实际值之间的差异，常用的损失函数有均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。优化器如Adam、SGD等，则用于调整模型参数以最小化损失函数。 除了模型构建之外，深度学习模型的评估也十分关键。在出租车流量预测的背景下，评估指标通常包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。这些指标能够从不同角度反映模型的预测性能，帮助研究者找出模型的不足之处，并进行相应的调整。 在完成模型训练和评估之后，最终的目标是将模型部署到实际应用中。这意味着模型需要具备良好的泛化能力，能够在实际城市交通环境中准确预测出租车流量。此外，模型的可解释性和实时性也是实际应用中需要考虑的因素。可解释性有助于交通管理部门理解模型预测结果的原因，而实时性则要求模型能够快速响应输入数据并给出预测结果。 深度学习在出租车流量预测领域的应用是一个复杂的系统工程，涉及数据预处理、模型选择与构建、训练与优化、模型评估以及最终的应用部署等多个环节。通过对这些环节的精细打磨和优化，深度学习模型能够在出租车流量预测上展现出强大的能力和潜力，为解决城市交通问题提供有力的技术支持。深度学习大作业（出租车流量）不仅是一个学术实践的项目，更是对未来智能交通系统发展的一次探索和尝试。

在生成式AI和大模型的赋能下，数字人迎来AI 2.0时代。它能否成为每个人的“数字分身”，转化为新型的AI劳动力工具？商汤科技与上海市人工智能技术协会、零壹智库、增强现实核心技术产业联盟联合发布《大模型赋能下的AI 2.0数字人平台》。《白皮书》不仅总结了生成式AI和大模型对数字人的推动作用，还提出业界首个“AI 2.0数字人平台评估体系”，为AI 2.0时代数字人行业发展提供参考。 生成式AI和大模型技术的飞跃性进步，引领人工智能产业迈入了AI 2.0时代。在这一浪潮下，中国数字人市场快速发展。据沙利文头豹研究院预计，2027年市场规模将达到680亿元人民币，其中生成式AI贡献占比将达到60%以上。 从教育、金融、科普、内容营销……《白皮书》列举了“数字人”在各行业的案例实践。在教育行业，中公教育的AI数字人“小鹿老师”，相比传统人工直播，不仅降低了80%录课成本，还提高了2-3倍的课程丰富度，实现教学质量和效率双提升。金融行业，上海银行AI数字员工“海小智”和“海小慧”，为银行用户提供直观便捷有温度的知识问答和服务检索等功能，辅助“银发群体”跨越“数字鸿沟”。 ———————— ### 商汤科技《大模型赋能下的AI2.0数字人平台》白皮书解析 #### 一、生成式AI和大模型技术驱动数字人产业升级 随着生成式AI和大模型技术的发展，数字人产业迎来了AI 2.0时代。在这个阶段，数字人不仅仅是虚拟的形象代表，更能够扮演“数字分身”的角色，成为新型的AI劳动力工具。《大模型赋能下的AI 2.0数字人平台》白皮书由商汤科技联合多家机构共同发布，深入探讨了这些技术如何推动数字人技术的进步。 1. **大模型加速数字人从L4向L5级进化**：根据白皮书中的定义，数字人技术可以分为五个级别（L0-L4）。L4级别的数字人已经具备了一定的自主学习能力和复杂场景的适应能力。而L5级别的数字人则更加智能，能够在各种环境中进行自我调整，并具有更加强大的交互能力和自我学习能力。大模型的应用极大地促进了这一过程，使数字人在智能化方面实现了质的飞跃。 2. **生成式AI与数字人融合创新**：生成式AI能够根据用户的输入或上下文生成新的文本、图像或其他类型的数据。当这种技术与数字人结合时，可以显著提升数字人的内容生成能力和个性化水平，使其在各个领域的应用更加广泛且具有深度。 #### 二、大模型技术推动数字人平台全面升级 随着大模型技术的发展，数字人平台也在不断地演进和升级。白皮书指出，AI2.0数字人平台的技术架构和主要特点如下： 1. **技术架构**：AI2.0数字人平台采用先进的大模型作为核心，结合语音识别、自然语言处理、计算机视觉等多种技术，构建了一个高度集成的系统框架。这使得数字人在表达情感、理解语境等方面的表现更加自然流畅。 2. **主要特点**：数字人平台在技术架构的基础上，还具备高度的可定制性和灵活性。企业可以根据自身需求调整数字人的形象、性格等特征，从而更好地融入不同的应用场景中。 #### 三、AI2.0数字人平台的厂商格局及评估 1. **市场格局**：目前市场上参与AI2.0数字人平台开发的企业主要分为三类：垂直类公司、AI初创企业和大型科技公司。这些企业在技术研发、市场推广等方面各有侧重，共同推动着市场的繁荣发展。 2. **评估体系**：为了更好地评估数字人平台的整体表现，白皮书提出了一个包含产品能力、战略愿景和市场生态三个维度的评估体系。这一体系有助于客观评价不同平台之间的差异，为企业选择合适的合作伙伴提供了参考。 3. **商汤科技评估结果**：作为领先的AI企业之一，商汤科技在AI2.0数字人市场中处于领先地位。其自主研发的数字人平台不仅在技术创新上保持领先，而且在市场占有率方面也表现优异。 #### 四、商汤如影平台的案例实践 白皮书中列举了多个成功案例，展示了商汤如影数字人平台在实际应用中的效果： 1. **微博AI营销助手**：通过利用数字人进行互动营销，有效提升了用户参与度和品牌影响力。 2. **上海银行AI数字员工**：“海小智”和“海小慧”两个数字人为客户提供高效、个性化的服务，帮助银行解决客户咨询等问题。 3. **中公教育AI数字人老师**：“小鹿老师”通过数字化手段降低教育成本，提高教学质量，实现了教学效率的双重提升。 4. **航天基金会钱学森AI数字人**：该案例展示了数字人在传承历史记忆和弘扬科学精神方面的应用潜力。 #### 五、建议与未来展望 1. **建议**：企业应积极探索数字人技术的应用场景，不断优化产品和服务，以满足日益增长的市场需求。同时，也需要关注伦理道德和社会责任问题，确保技术的健康发展。 2. **未来展望**：随着技术的进一步成熟，数字人在各行各业的应用将会更加广泛，成为连接虚拟世界与现实世界的桥梁。预计到2027年，中国数字人市场的规模将达到680亿元人民币，其中生成式AI的贡献将超过60%。 《大模型赋能下的AI2.0数字人平台》白皮书为我们描绘了一幅数字人产业蓬勃发展的未来图景。在生成式AI和大模型技术的推动下，数字人正逐渐成为各行各业不可或缺的一部分，不仅提升了效率，也为社会带来了更多的可能性。

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