内容概要：本文档主要介绍了生成具有真实感的美女图像的提示词规则与流程。文档中规定了图像生成的任务由一位才华横溢的视觉艺术设计师完成，其作品以新颖的创意著称。每次任务根据用户指令创作三幅半身像、强调真实感和电影效果的图像，要求统一风格，背景需包含时尚性感元素。对人物形象进行了细致描述，包括但不限于发型、服饰（强调性感、36D、黑丝大长腿）、妆容等方面。并提供了具体的输出格式，要求严格按照示例格式输出，确保输出内容完整、详细。; 适合人群：对AI生成图像有一定了解，希望通过特定提示词得到高质量美女图像的人群。; 使用场景及目标：①为用户提供详细的美女图像生成提示词，以满足用户对于图像风格、场景等个性化需求；②确保生成的图像符合真实感强、风格统一的要求。; 阅读建议：在阅读此文档时，请重点关注提示词的具体要求与示例，以便更好地理解和应用到实际操作中，同时注意文档中提到的工作流程，确保在使用过程中能够正确交互。

这是一套基于DeepSeek大模型API开发的多智能体协作系统源码，模拟团队协作场景解决复杂技术问题。系统包含Java后端和React前端，实现了智能专家选择、三阶段协作流程和实时交互体验。六位领域专家（架构师、Java专家、前端专家等）协同工作，为用户提供全面专业的解决方案。代码结构清晰，注释详尽，完美展示大模型应用开发最佳实践。适合AI应用开发者学习和二次开发。 后面会有blog介绍，敬请关注博主系列专栏： https://blog.csdn.net/pte_moon/category_12964355.html

《AI基于机器学习的股票数据挖掘分析系统的设计与实现》这篇论文主要探讨了如何利用人工智能技术，特别是机器学习算法，来对股票市场进行深度的数据挖掘和分析。这是一份涵盖论文说明书、任务书和开题报告的综合研究，旨在为金融商贸领域的决策者提供科学的工具和方法。 在论文中，作者首先介绍了人工智能在金融领域的应用背景，强调了在海量股票数据中寻找规律和预测趋势的重要性。接着，论文深入讨论了机器学习的基础理论，包括监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型的算法，如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机以及神经网络等，并分析了它们在股票数据分析中的适用场景。 数据挖掘是该系统的核心部分，通过对历史股票交易数据的预处理、特征工程和模式识别，提取出有价值的特征。这些特征可能包括股票的价格、交易量、公司基本面信息等，甚至可能涉及宏观经济指标。作者可能探讨了如何构建有效的特征组合，以提高模型的预测精度。 在系统设计与实现环节，作者可能会详细描述数据获取和清洗的过程，以及如何构建一个能够实时更新和学习的模型。这可能涉及到大数据处理技术，如Hadoop或Spark，以及云计算平台的运用，以实现高效的数据处理和模型训练。同时，可能还会介绍系统的架构设计，包括前端用户界面和后端数据分析模块的交互逻辑。 在论文的实证分析部分，作者会利用特定的股票数据集进行模型验证，对比不同机器学习算法的性能，并可能提出优化策略。此外，通过案例研究，展示系统如何帮助投资者做出更明智的决策，例如，通过预测股票价格波动，识别投资机会，或者预警潜在风险。 毕业设计的整个过程不仅锻炼了作者的科研能力和编程技能，也展示了将理论知识应用于实际问题的能力。尽管论文可能无法提供直接的投资建议，但其方法论和思路对于理解人工智能在金融领域的应用具有重要的参考价值。 这篇论文和相关文档为读者提供了深入理解和构建AI驱动的股票数据挖掘分析系统的基础，有助于金融商贸领域专业人士了解如何利用机器学习提升决策效率，同时也为后续研究提供了宝贵的思路和参考。

基于蒙特卡罗树搜索的 Quoridor AI 是一个抽象的策略游戏，在 81 (9x9) 个正方形的棋盘上玩，目标是让你的棋子到棋盘的另一边。 这个玩 Quoridor 的 AI 代理基于 。 纯 MCTS 导致性能不佳。 应用一些启发式方法后，性能得到了显着提高。 我在树搜索的选择、扩展和模拟阶段（以及搜索后的后期处理）添加了启发式方法。 您可以在下面的“包含的一些启发式方法”部分中看到其中的一些。 如果您想查看所有启发式方法或其实现细节，请参阅源代码中的注释。 （找到“启发式”这个词。） 您可以在网站（或 Web 应用程序） 上与此 AI 对战。 网站上每个 AI 级别的每次移动推出次数如下。 等级 每次移动的卷展栏 新手 2,500 平均 7,500 好的 20,000 强的 60,000 最新版本 (v0.3) 中包含的一些启发式方法 Quoridor 的分支因子很

英文版的.包含Html格式的原书和例子及源代码.其中状态机一章节的曾被老师用来教学,所以印象还不错.里面的小Demo比较有意思.

基于深度学习网络的5G通信链路信道估计算法

自动注册账号，自动刷新本地token，解放双手 应对：you‘ve reached your trial request limit please upgrade to pro to continue、 Too many free trial accounts used on this machine等问题 重要提示 确保电脑安装了Google Chrome浏览器，没有？请点击这里下载 Cursor Web端必须登录账号，不管账号是否有效，登录是必须的 确保电脑网络流畅，最好有国外的节点。不要开启全局代理

内容概要：本文介绍了DeepSeek公司及其大模型在数据分析领域的应用。DeepSeek是一家由幻方量化孕育而生的创新型科技公司，专注于开发大语言模型（LLM）。公司自2023年成立以来迅速崛起，发布了多个版本的大模型，如DeepSeek R1和DeepSeek V3，以其高性能和低成本著称。DeepSeek不仅在全球大模型排名中名列前茅，还通过开源策略和低成本部署方案，推动了AI技术的普及。文章详细描述了DeepSeek的使用方式，包括API调用、本地部署和个人使用建议。此外，重点介绍了DeepSeek在数据分析中的应用，如数据清洗、分析洞察和数据可视化，展示了其在提高效率和准确性方面的优势。 适合人群：对大语言模型和AI技术感兴趣的开发者、数据分析师以及企业管理者。 使用场景及目标：①利用DeepSeek进行高效的数据清洗，减少人工干预，提高数据质量；②通过DeepSeek进行深入的数据分析，快速定位问题根源，提供决策支持；③借助DeepSeek生成高质量的数据可视化图表，便于管理层理解和决策。 其他说明：DeepSeek的使用方式灵活多样，既可以通过API调用集成到现有系统中，也可以通过本地部署满足特定的安全和性能需求。个人用户可以选择直接使用或本地部署小型模型，企业则可以根据自身需求选择合适的部署方案。DeepSeek的开源特性使得开发者能够快速构建垂直领域应用，推动协同创新。

内容概要：本文围绕智能评阅算法的效果展开综合评价，背景为中国将人工智能确立为核心发展领域，特别是在教育考试的人才选拔方面，提出了智能评阅系统的创新模式。文章详细介绍了某实验室采用“一人工+双AI”协同机制进行评分的研究成果，即通过两种智能算法背对背评分并与人工评分交叉验证，以确保评分质量和效率。基于附件提供的具体数据，要求建立数学模型来分析不同评阅方式的数据分布特点，构建智能评阅算法的评价指标体系并设计综合评价模型，同时针对不同学科维度展开评阅效果的对比分析。最后，根据给定的误差阈值等条件，设计并评估了两类人工智能算法的应用方案。; 适合人群：对教育信息化、智能评分系统感兴趣的教育工作者、研究人员以及相关领域的研究生或高年级本科生。; 使用场景及目标：①理解智能评阅系统的最新进展及其在教育领域的应用；②掌握如何基于实际数据构建评价模型和指标体系；③学习如何设计并评估智能评阅算法的具体实施方案。; 其他说明：本文不仅提供了理论指导，还附带了具体的数据集（附件1、2、3），便于读者进行实证研究和模型测试。建议读者在学习过程中结合附件数据进行实践操作，以加深对智能评阅算法的理解。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种前沿的计算机科学技术，其核心目标是通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识，并利用深度学习、机器学习等算法，使计算机能够从数据中学习、理解和推断。 在实际应用中，人工智能体现在诸多领域：如机器人技术，其中机器人不仅能执行预设任务，还能通过感知环境自主决策；语言识别和语音助手技术，如Siri或小爱同学，它们能理解并回应用户的语音指令；图像识别技术，在安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析；自然语言处理技术，应用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。 此外，专家系统能够在特定领域提供专业级建议，物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式，从工作场景到日常生活，智能化正以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量，同时也在挑战伦理边界与社会规则，促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。