人工智能（AI）是21世纪科技领域的前沿热点，它涵盖了众多子领域，旨在模拟或超越人类的智能。本文将深入探讨“人工智能技术图谱思维导图”中的关键知识点，包括机器学习、人工神经网络、深度学习、深度学习框架下的神经网络、深度学习之外的人工智能以及数学基础和应用场景。 机器学习是AI的核心组成部分，它使计算机能够通过经验自我改进，而无需显式编程。主要分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习涉及通过已标记的数据训练模型，如分类和回归问题；无监督学习则在没有标签的情况下发现数据的内在结构，如聚类和降维；强化学习是通过与环境互动，通过试错来优化决策策略。 人工神经网络（ANN）是受到生物神经元启发的计算模型，它们由大量的处理单元（神经元）组成，这些单元通过连接形成复杂的网络。神经元通过加权和非线性激活函数处理输入，并产生输出。常见的神经网络类型有前馈网络、循环网络（RNN）和卷积网络（CNN）。 深度学习是机器学习的一个分支，它主要依赖于多层的神经网络，尤其是深度神经网络（DNN）。这些深层架构可以自动学习多层次的表示，从而解决复杂的学习任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理。深度学习框架如TensorFlow、PyTorch和Keras为开发人员提供了实现这些模型的便捷工具。 深度学习框架下的神经网络，如TensorFlow的卷积神经网络（CNN）用于图像识别，循环神经网络（RNN）及其变种长短期记忆网络（LSTM）用于序列数据处理，如文本生成和语音识别。这些框架简化了模型构建、训练和部署的过程，使得非专业开发者也能进行深度学习实验。 除了深度学习，人工智能还包括其他方法，如规则推理、模糊逻辑、遗传算法、进化计算和贝叶斯网络等。这些方法各有优势，在特定问题上可能比深度学习更有效，如在不确定性和小数据集情况下。 数学基础是理解AI和深度学习的关键。线性代数提供了向量、矩阵和张量操作的基础，微积分用于理解和优化模型的梯度，概率论和统计学则是理解和建模不确定性数据的基石。此外，优化理论对于找到模型参数的最佳设置至关重要。 人工智能的应用场景广泛，从自动驾驶汽车、智能家居到医疗诊断、金融风险评估，甚至艺术创作。随着计算能力的增强和数据量的增长，人工智能将持续影响并改变我们的生活。了解和掌握这些核心技术将对个人和企业的未来竞争力产生深远影响。

人工智能技术近年来获得了突破性的进展，Thor-AI作为其中的一个项目，集成了人工智能的最新研究成果，并为开发者提供了一系列的资源工具。该项目提供了一系列批处理脚本文件，包括build.bat和install-service.bat等，这些脚本文件能够帮助开发者自动化地完成项目构建和安装服务等繁琐步骤，极大地提高了开发效率。同时，Thor-AI还提供了migrations.log.bat和migrations.bat等脚本，这些脚本文件用于数据库迁移操作，这在软件开发中是一个关键环节，确保了数据库结构能够随着应用程序的更新而同步更新。 项目的维护者还考虑到了不同开发环境的需求，例如，uninstall-service.bat脚本可用于卸载服务，使开发者可以在不同的开发阶段调整项目的配置。此外，Thor-AI还包含了NuGet.Config文件，这为项目的依赖管理提供了便利。而.dockerignore和.gitignore文件则体现了项目在现代软件开发中对容器化和版本控制的重视。 在遵循开源协议的同时，Thor-AI项目也遵循了开源许可证的规则， LICENSE文件即是对这些规则的具体说明。为了更好地服务中国区的用户，项目还提供了中文版的README文档README.zh-cn.md，这不仅展示了项目对国际化的考量，也方便了中文用户的理解和使用。 Thor-AI人工智能资源为开发者提供了一套完整的工具和服务，使得人工智能项目的开发、维护和部署更加便捷和高效。通过这些资源，开发者可以更加专注于人工智能算法和应用逻辑的开发，而不必过多地关注于配置和管理细节。

算能Web边缘盒子使用流程PPT 算能Web边缘盒子使用流程PPT主要介绍了算能AI边缘盒子的使用流程，涵盖了WAN口IP查询、边缘盒子业务功能使用、通道配置、任务管理、实时预览和告警提示等方面的内容。 一、WAN口IP查询 WAN口IP查询是边缘盒子的基本配置之一，通过WAN口IP查询，可以获取边缘盒子的WAN口IP地址，实现边缘盒子与外部网络的连接。在WAN口IP查询中，需要进行局域网配置，设置路由器的IP地址、子网掩码、默认网关等参数。同时，需要使用SSH客户端连接边缘盒子，通过命令行界面输入ipconfig命令，查询WAN口IP地址。 二、边缘盒子业务功能使用 边缘盒子业务功能使用是算能AI边缘盒子的核心功能之一，通过边缘盒子业务功能使用，可以实现视频流的采集、处理和分析。边缘盒子业务功能使用包括网络摄像头的配置、视频流的处理和分析、实时预览和告警提示等方面的内容。 在边缘盒子业务功能使用中，需要配置网络摄像头的IP地址、用户名和密码等参数，并通过网络摄像头采集视频流。同时，需要配置视频流的处理和分析参数，选择合适的AI算法对视频流进行处理和分析。 三、通道配置 通道配置是边缘盒子业务功能使用的重要组成部分，通过通道配置，可以实现视频流的采集和处理。通道配置包括相机取流流程、编辑、删除等操作。在通道配置中，需要选择合适的视频源、AI算法和处理参数，实现视频流的采集和处理。 四、任务管理 任务管理是边缘盒子业务功能使用的另一个重要组成部分，通过任务管理，可以实现视频流的处理和分析。任务管理包括任务的新增、编辑、删除和配置等操作。在任务管理中，需要选择合适的视频源、AI算法和处理参数，实现视频流的处理和分析。 五、实时预览 实时预览是边缘盒子业务功能使用的重要组成部分，通过实时预览，可以实时地预览视频流。实时预览包括合成通道预览和任务通道预览两种模式。在实时预览中，需要选择合适的视频源和预览模式，实现视频流的实时预览。 六、告警提示 告警提示是边缘盒子业务功能使用的重要组成部分，通过告警提示，可以实时地监控视频流的处理结果。告警提示包括告警提示整体界面和告警提示详情两种模式。在告警提示中，需要选择合适的告警参数，实现视频流的实时监控。 算能Web边缘盒子使用流程PPT涵盖了WAN口IP查询、边缘盒子业务功能使用、通道配置、任务管理、实时预览和告警提示等方面的内容，为用户提供了一个完整的边缘盒子使用流程指南。

随着信息技术的飞速发展，机器学习作为人工智能的一个重要分支，在日常生活和各个行业中的应用越来越广泛。机器学习赋予计算机自我学习的能力，使之能够通过数据的学习，模仿人类的学习行为来获取新的知识和技能。在本课件中，我们通过“畅言智AI”平台的数字游戏，引导学生体验机器学习的基本流程，包括数据输入、模型训练、预测未知属性以及经验归纳等步骤。通过实践操作，学生能够深入理解机器学习的基本原理，掌握如何通过数据集的特征提取，使用KNN算法等不同模型训练方法，并对模型进行优化，最终训练出一个有效的机器学习模型。 本课件还详细介绍了有监督学习和无监督学习的概念及区别。有监督学习是通过历史数据和经验进行训练的过程，要求数据有明确的标签，以此来预测未知数据的属性。而在无监督学习中，算法尝试在没有标签的数据中寻找结构，根据数据之间的相似性进行分组。通过课堂上的互动体验和小组合作，学生有机会亲自调整算法参数，训练模型，记录准确率，从而寻找最优的机器学习模型。 在实际应用方面，有监督学习在生活中有许多应用实例，比如在垃圾邮件的自动识别、医疗诊断系统、天气预测模型等领域。而无监督学习的应用同样广泛，如在市场细分、社交网络分析、推荐系统等场景中，无监督学习帮助我们分析数据、发现潜在的模式和关联。 整个课件内容丰富，通过理论与实践相结合的方式，让学生在互动体验中逐渐掌握机器学习的核心知识，并理解其在真实世界中的应用。教师可以根据本课件安排不同难度的教学活动，使学生在学习过程中既获得知识，又提高动手操作和分析解决问题的能力。

在当今全球航海贸易日益频繁的背景下，船舶自动避碰系统成为了现代航海安全的一个重要组成部分。该系统的核心功能是帮助船舶在航行过程中，通过自动化的手段，实现与其他船舶及海洋障碍物的有效避让，以防止碰撞事故的发生。其中，动态避碰和静态避碰是自动避碰系统中最重要的两种避碰策略。动态避碰主要关注的是与其他移动船舶的相对运动关系，而静态避碰则侧重于固定障碍物的避让。人工势场法是一种常见的动态避碰方法，其基本原理是将船周围的空间定义为一个力场，通过计算力场中的势能和力的作用来实现避碰。 本项目以Matlab为工具，详细实现了船舶自动避碰系统的设计和仿真。构建了本船模型，并且明确了障碍物的范围和形态。在动态避碰方面，通过定义DCPA（最近会遇距离）和TCPA（最近会遇时间）的隶属函数，为碰撞危险度的判断提供了量化的标准。这使得系统能够对来自不同方向和不同距离的来船进行碰撞风险评估。根据风险评估结果，系统将决定是否需要采取避让措施，以及采取何种避让方式。同时，复航时机的判断确保了在确保安全的前提下，尽可能地缩短避让过程对原航行计划的影响，提高航运效率。 在静态避碰方面，基于人工势场法，系统能够对周围的静态障碍物进行识别和定位，通过计算人工势场中各点的势能大小来决定避让的路径。人工势场法通过构建一个排斥势场来模拟障碍物，使得船舶在航行时能够根据势场的势能梯度自动调整航向，从而实现对静态障碍物的有效避让。 在实现过程中，该项目提供了完整的文档说明，包括系统的运行原理、使用方法等，旨在为使用者提供全面的指导。同时，还包含了设计模型的代码和算法实现，确保系统具备高度的可操作性和适用性。 以上内容均基于Matlab这一强大的数学计算和仿真软件平台来完成。Matlab由于其强大的数值计算能力、丰富的函数库和直观的图形界面，成为工程设计、仿真实验的理想选择。此外，该项目还充分考虑到了人机交互的因素，设计了友好的用户界面，使得非专业人员也能方便地使用该自动避碰系统，进一步提高了系统的实用价值和推广潜力。 船舶自动避碰系统的设计与实现对于提升海上交通安全具有重要意义。通过动态避碰和静态避碰的有机结合，以及人工势场法的引入，本项目有效提升了自动避碰系统的性能和智能化水平，为船舶航行安全提供了技术保障。

AI智能图片编辑器：专业级图像处理解决方案 这是一款融合前沿人工智能技术的图片编辑工具，为用户提供专业级的图像处理能力。基于HuggingFace AI模型，配合Vue 3与TypeScript开发，确保了强大功能与极致性能的完美平衡。 核心特性： 1. 先进技术支持 - 集成HuggingFace AI模型 - RMBG-1.4背景移除技术 - 本地化AI处理引擎 2. 安全性保障 - 纯前端运行机制 - 本地数据处理 - 无需服务器上传 3. 专业级性能 - Vue 3架构支持 - TypeScript开发 - 响应式设计 4. 主要功能 - 智能背景移除 - 图像优化处理 - 便捷导出选项 适用场景： - 产品图片处理 - 社交媒体图片 - 摄影作品优化 - 设计素材制作 技术规格： - Vue 3.5 - TypeScript 5.7 - TensorFlow.js - MediaPipe - Ant Design Vue 4.2 这款工具为专业设计师和普通用户alike提供了便捷的图片处理解决方案。无需注册，即开即用，让您的图片处理工作更加高效。 访问在线

在人工智能领域，垃圾短信识别是一个重要的应用方向，旨在通过智能算法识别并过滤掉用户接收到的垃圾短信。随着智能手机的普及，垃圾短信问题日益严重，用户每天都会收到大量无用甚至带有诈骗性质的短信，这些短信不仅打扰人们的正常生活，还可能带来安全隐患。因此，开发一种高准确率的垃圾短信识别模型显得尤为重要。 本项目的核心是一个基于Python语言开发的模型，该模型具有交互界面，能够部署在用户的本地设备上，保证了处理数据的隐私性和安全性。模型训练所依赖的训练集数据也被包含在了提供的压缩文件中，便于用户直接使用和操作。值得注意的是，通过调整模型训练集的大小，用户可以进一步提高垃圾短信的识别准确率。这意味着用户可以根据实际情况，对训练集进行优化，以适应不同类型的垃圾短信特征。 训练集中的数据通常包含大量经过标注的短信样本，其中包含“垃圾短信”和“非垃圾短信”两种标签。模型通过学习这些样本，逐步掌握区分垃圾短信的规则和特征，进而实现对新短信的自动分类。在机器学习领域，这属于监督学习范畴。具体的算法可以是逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。 在模型的设计与实现过程中，需要考虑多个关键因素。文本预处理是垃圾短信识别的第一步，因为短信内容通常是非结构化的自然语言文本。预处理包括分词、去除停用词、文本向量化等步骤，以便将文本数据转换为模型可以处理的数值形式。特征提取也是模型能否准确识别的关键，有效特征可能包括特定关键词的出现频率、短信长度、发送时间等。 在模型的训练过程中，还需要进行适当的调参，即调整模型的超参数，比如神经网络的层数、每层的神经元数量、学习率、批处理大小等，以达到最佳的训练效果。此外，模型还需要进行交叉验证，以评估模型的泛化能力，确保模型在未知数据上也能有良好的表现。 Python作为一种高级编程语言，在数据科学和机器学习领域具有显著的优势。其丰富的库和框架，如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、Keras等，极大地方便了开发者进行数据分析和模型构建。而且，Python的语法简洁明了，易于理解和使用，对于初学者和专业人员都是一个很好的选择。 在实际部署时，可以将模型封装在一个用户友好的交互界面后端，前端可以采用Web界面或桌面应用程序的形式。用户可以通过这个界面上传新的短信样本，查询识别结果，并根据需要调整训练集和模型参数。 本项目通过提供一个基于Python的垃圾短信识别模型，不仅帮助用户有效识别和过滤垃圾短信，还通过交互界面和本地部署的方式，给予了用户高度的自主性和隐私保护。随着机器学习技术的不断发展，未来的垃圾短信识别模型有望更加智能化、高效化，为用户提供更为精准的服务。

《全站仪任意网测量2023》控制网平差新型软件主要功能介绍 杨浩 摘要 《全站仪任意网测量2023》软件系统可以平差处理所有迄今为止的60多种控制网，及其附加已知条件、秩亏网、拟稳网、稳健估计、岭估计、概算、抵偿投影变形、粗差处理、三角高程网等，有这一款软件就足够了。本软件是工作过程高度AI智能化的，很多工作及高难度逻辑已不再需要用户考虑，因此软件界面少，使用简单，只要提交外业原始观测数据文件将自动化识别控制网类型进行平差处理并给出各种表格化总体成果报告，省事省心省力。手机、电脑打开闪速工作网（ www.ldcmm.com ）即可使用，方便快捷。 另外，本软件尤其适应于困难的控制测量定点工作。用户只要掌握对每一个未知点的平面独立观测条件不少于2个即可，这使得外业工作很省心。 本软件有可运行范例供试用。 利用本软件系统还可以建立“工程定位系统（Engineering Position System，简称EPS）”。 关键词：控制网，测量平差 主要功能 《全站仪任意网测量2023》软件系统实现了AI技术，并使得测量平差工作高度AI智能化。即，本软件系统不仅解决专业问题，更重要的是实现了整个

长江作为世界第三长河流，不仅对中国的生态平衡和经济发展具有深远影响，而且在全球碳循环中扮演着重要角色。有机碳作为河流生态系统中的关键组成部分，其溶解态有机碳（DOC）输送的变化将直接关系到流域生态健康状况和碳汇功能。本研究聚焦于利用机器学习技术解析长江DOC输送变化的驱动因素，旨在为河流有机碳循环研究提供新的视角和方法。 本研究首先回顾了长江生态系统的重要性和溶解有机碳的地球化学特征。随着全球气候变化和人类活动的加剧，河流的水环境变化已成为科学研究的热点。长江溶解有机碳的研究进展和水环境变化驱动因素的分析为本研究提供了理论基础和数据支持。 研究目标旨在揭示长江DOC输送变化的主要驱动因素，内容涉及对溶解有机碳变化趋势的检测、影响因素的筛选和相关性分析。技术路线和研究方法部分详细介绍了研究的思路框架和采用的主要方法，如多源数据整合与验证，以及溶解有机碳变化驱动力的初步识别。 在研究区域概况与数据来源方面，本研究详细描述了研究区域的自然环境特征，包括地理位置、水系格局、水文气象条件等，为后续数据分析提供了坚实的背景支撑。长江DOC的时空分布特征研究揭示了碳浓度水平变化和碳分布的空间格局。数据获取与预处理环节则确保了研究数据的准确性和可靠性。 基于机器学习的驱动因素识别模型构建部分，介绍了算法选择与原理、数据集构建、模型训练与优化等核心内容。模型备选方案包括多种机器学习算法，每种算法的原理和优缺点都被逐一讨论，为选择最合适的模型提供了依据。影响因子库的建立和数据标准化处理是确保模型准确性的关键步骤。 模型训练与优化环节的核心在于训练集与测试集的划分，以及模型参数调优策略。这些策略包括交叉验证、网格搜索等技术，以确保模型能够达到最佳的预测效果。通过这些步骤，研究旨在构建一个能够准确识别和预测长江DOC输送变化驱动因素的机器学习模型。 机器学习在环境科学领域的应用为分析复杂系统的时空变化提供了强大的工具，尤其是在河流DOC输送变化的驱动因素分析方面。本研究通过深入分析长江DOC输送变化的驱动因素，对于优化长江流域的生态环境管理和实现可持续发展具有重要的理论和实际意义。

2025年Q1中国人工智能发展现状分析.pptx