学习人工神经网络的很经典的入门教材，希望对大家有帮助

针对美国IASC-ASCE的结构健康监测科研组提出的基准结构进行结构自振频率识别研究.神经网络训练时使用的数据为有限元程序计算所得出,将有损伤结构在环境激励下某点的加速度响应,通过快速傅立叶变换得到的离散频率响应函数作为神经网络的输入;将损伤结构的自振频率作为神经网络的输出.通过对在不同噪声水平下训练的神经网络的识别结果进行分析比较,结果表明:应用人工神经网络进行结构自振频率识别是切实可行的.

ChatGPT，人工智能的旷世巨作。ChatGPT是一种聊天机器人软件，OpenAI于2022年11月推出的聊天机器人，具备人类语言 交互外复杂 的语言工作，包括自动文本生成、自动问答、自动摘要等多重功能，应用场景广阔，相较于上个版本更像人类一样聊天交流。O penAI除了 ChatGPT还包括Dal·E2、 Whisper等项目分别是自动绘图、自然语言翻译等软件。OpenAI的商业模式即API接口收费，可根据 不同项目需 求进行收费，我们认为其商业模式属于底层模型开放性标准化SAAS服务模式。我国仍处于初期阶段，以辅助生成内容服务为主 ，我们认为 未来有望形成相关SAAS模式。 ChatGPT促使AIGC快速商业化发展。GPT系列是AIGc的一种商业化方向，目前AIGC已经实现商业化的方向有A写作、AI作图、 AI底层建模， 未来AI生成视频和动画领域有望快速商业化发展。AIGC也被认为是继UCC、PGC/UCC之后的新型内容生产方式，有望解决PCC/UGC 创作质量参 差不齐或是降低其有害性内容传播等问题，有望在实现创意激发，提升内容多样性的同时降本增效，并大规模使用。目前我国已 ChatGPT，作为人工智能领域的里程碑之作，是由OpenAI在2022年11月推出的一款聊天机器人软件。它的出现标志着人工智能技术的巨大进步，尤其在自然语言处理领域。ChatGPT不仅能够像人类一样进行流畅的对话，还能执行一系列复杂的语言任务，如自动文本生成、自动问答和自动摘要。这些功能的实现依赖于其背后的先进算法和庞大的训练数据集，使得ChatGPT在各种应用场景中展现出巨大的潜力。 OpenAI的ChatGPT并非孤立存在，它与Dall·E2（自动绘图）和Whisper（自然语言翻译）一起，构成了OpenAI的产品矩阵，涵盖了图像生成和语音处理等领域。OpenAI的商业模式是通过API接口收费，提供标准化的SAAS服务，允许开发者根据需求接入其强大的AI能力，从而为不同的应用场景定制解决方案。这一模式有望在全球范围内得到广泛应用，尤其是在中国，虽然目前仍处于初级阶段，但预计未来将逐步发展出类似的SAAS服务。 AIGC（人工智能生成内容）是ChatGPT推动的一个重要方向，它代表了继UGC（用户生成内容）和PGC（专业生成内容）之后的新一代内容生产方式。AIGC已经在AI写作、AI作图和AI底层建模等领域实现商业化，未来在视频和动画生成方面也将有显著进展。AIGC有望解决传统内容生产中的质量问题，减少有害内容的传播，并提高效率，降低成本。在中国，已有如百度的AIGC数字人主播度晓晓和百家号TTV等项目，展示了AIGC在实际应用中的可能性。 随着AIGC的快速发展，相关产业链上的企业将受益。这包括AI处理器厂商，他们提供的自研处理器能为AIGC提供高效能、低能耗的计算支持；AI商业算法的落地厂商，它们在自然语言处理、机器视觉等领域的技术优势将助力AI应用的推广；以及拥有AIGC技术储备的应用厂商，它们可以通过创新应用提升内容多样性和降低成本，进一步开拓市场。因此，投资者可以关注具备相关技术的公司，如寒武纪、商汤、海光信息、科大讯飞等。 然而，AIGC的发展也面临挑战，如核心技术升级可能不如预期，AI伦理问题的讨论日益激烈，政策推进速度可能较慢，以及国际贸易摩擦可能对行业发展带来不确定性。在投资时，需要充分考虑这些风险因素。 ChatGPT及其引发的AIGC热潮正在深刻改变人工智能产业，开启了一个全新的AI纪元。随着技术的不断成熟和应用场景的拓宽，相关企业和整个行业都将迎来前所未有的机遇。

「Sora专属提示词库」可能是指用于个人或团队定制的词库，用于在特定场景或应用中提供定制化的提示和建议。这样的提示词库可以用于增强用户体验、提供定制化的功能或服务，或者用于特定领域的专业化应用。在不同的应用中，「Sora专属提示词库」可能包括特定的行业术语、产品特性、用户喜好等信息，以便系统能够更好地理解用户意图并提供个性化的建议和支持。

在对人工鱼群算法的寻优机理进行深入的分析研究的基础上，提出了四种自适应人工鱼群算法，通过赋予人工鱼更多的智能，使每条人工鱼都能根据鱼群的状态自动地选择并适时调整自身的视野和步长，从而简化了参数设定，提高了收敛速度和寻优精度。实验结果表明，改进后的人工鱼群算法，在寻优精度、收敛速度及克服局部极值的能力方面均有提高。

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"人工智能行业与创新创业对接范式" 人工智能是我国重点发展的高新技术产业之一，也是当前全球最热门的技术领域之一。人工智能的发展具有深远的社会影响和经济价值，已经渗透到各个行业和领域，改变了人们的生活方式和工作方式。 1. 人工智能发展的第三次高潮期的典型代表是 AlphaGo 围棋比赛大获全胜。这标志着人工智能研究取得了新的突破性进展，人工智能研究迎来了第三次发展高潮。 2. 中国人工智能领域市场规模最大的是计算机视觉。计算机视觉市场规模最大，占比 34.9%，达到 82.8 亿元。这表明计算机视觉技术在中国人工智能市场中的重要性和潜力。 3. 人工智能的未来趋势包括人工智能的应用领域将进一步扩大，人工智能实用主义倾向显著，未来将成为一种可购买的智慧服务，基于深度学习的人工智能的认知能力将达到人类专家顾问级别，人工智能技术将严重冲击劳动密集型产业，改变全球经济生态。 4. 人工智能的实际应用领域包括指纹识别、机器视觉、语言和图像理解、遗传编程等。这些技术的应用已经渗透到各个行业和领域，改变了人们的生活方式和工作方式。 5. 我国新一代人工智能发展的战略目标是到 2020 年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。到 2030 年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。 6. 人工智能的六大核心技术有计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人、语音识别和知识图谱。这些技术的发展和应用对人工智能的发展和创新产生了重要影响。 7. 实现人工智能的核心方法是算法。算法是人工智能的基础和核心，人工智能的发展和创新都是基于算法的。 8. 人工智能的核心驱动力是大数据、算法和超级计算。这些因素的结合和相互作用推动了人工智能的发展和创新。 人工智能是一个快速发展的技术领域，对于我国的经济发展和社会进步具有深远的影响和潜力。我国政府和企业需要加强对人工智能的投资和支持，推动人工智能的发展和创新，提高我国的全球竞争力和创新能力。

路径规划在IT行业中是一项至关重要的任务，特别是在机器人导航、游戏设计和地图绘制等领域。A*（A-star）算法是路径规划领域中一个经典的启发式搜索算法，它在保证找到最优解的同时，相比于Dijkstra算法，大大提高了搜索效率。本教程将深入探讨如何使用Python来实现A*算法。 A*算法的核心思想是结合了Dijkstra算法的全局最优性和贪婪最佳优先搜索的局部最优性。它使用了一个评估函数f(n) = g(n) + h(n)，其中g(n)是从初始节点到当前节点的实际代价，h(n)是从当前节点到目标节点的预计代价（启发式函数）。启发式函数通常是曼哈顿距离或欧几里得距离，但也可以根据具体问题定制。 Python实现A*算法需要以下步骤： 1. **数据结构**：我们需要定义节点类，包含节点的位置、代价g(n)、预计代价h(n)以及父节点引用，用于构建搜索树。 ```python class Node: def __init__(self, position, g=0, h=0, parent=None): self.position = position self.g = g self.h = h self.parent = parent ``` 2. **启发式函数**：根据问题定义h(n)。例如，如果是在网格环境中，可以使用曼哈顿距离或欧几里得距离。 ```python def heuristic(node1, node2): return abs(node1.position[0] - node2.position[0]) + abs(node1.position[1] - node2.position[1]) ``` 3. **开放列表和关闭列表**：开放列表存放待评估的节点，关闭列表存放已评估过的节点。 4. **主要搜索函数**：这是A*算法的核心，包含一个循环，直到找到目标节点或开放列表为空。 ```python def a_star(start, goal, grid): open_list = PriorityQueue() open_list.put(start, start.g + start.h) closed_list = set() while not open_list.empty(): current_node = open_list.get() if current_node.position == goal.position: return reconstruct_path(current_node) closed_list.add(current_node) for neighbor in get_neighbors(grid, current_node): if neighbor in closed_list: continue tentative_g = current_node.g + 1 # 假设相邻节点代价为1 if neighbor not in open_list or tentative_g < neighbor.g: neighbor.g = tentative_g neighbor.h = heuristic(neighbor, goal) neighbor.parent = current_node if neighbor not in open_list: open_list.put(neighbor, neighbor.g + neighbor.h) ``` 5. **路径重建**：从目标节点开始，沿着父节点回溯，构造出完整的最优路径。 ```python def reconstruct_path(node): path = [node] while node.parent is not None: node = node.parent path.append(node) path.reverse() return path ``` 6. **邻居获取**：根据问题环境定义如何获取当前节点的邻居，例如在二维网格中，邻居可能包括上下左右四个方向。 ```python def get_neighbors(grid, node): neighbors = [] for dx, dy in [(0, -1), (1, 0), (0, 1), (-1, 0)]: # 上下左右 new_position = (node.position[0] + dx, node.position[1] + dy) if is_valid_position(grid, new_position): neighbors.append(Node(new_position)) return neighbors ``` 7. **位置有效性检查**：确保新位置在网格内且无障碍。 ```python def is_valid_position(grid, position): x, y = position return 0 <= x < len(grid) and 0 <= y < len(grid[0]) and grid[x][y] !=障碍物 ``` 在实际应用中，`grid`通常是一个二维数组，表示环境地图，值为0表示可通行，非0表示障碍物。通过这个Python实现，我们可以为各种环境生成最优路径。 在"压缩包子文件的文件名称列表"中提到的"AStar"可能是一个包含上述代码实现的Python文件或者一个已经运行过的示例。通过阅读和理解这个文件，你可以更深入地掌握A*算法的Python实现细节，并将其应用到你的项目中。

<项目介绍> 基于Python+Django+PSO-LSTM电力负荷预测系统源码+文档说明 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

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