本文提出一种名为IOPLIN的深度学习框架，用于自动检测多种路面病害。该方法通过迭代优化补丁标签推断网络，仅需图像级标签即可实现高精度检测，并能粗略定位病害区域。创新的EMIPLD策略解决了无局部标注的难题，结合CLAHE预处理与EfficientNet骨干网络，充分挖掘高分辨率图像信息。研究团队构建了含6万张图像的大规模数据集CQU-BPDD，涵盖七类病害，推动领域发展。实验表明，IOPLIN在AUC、精确率与召回率上均优于主流CNN模型，尤其在高召回场景下优势显著。其具备强鲁棒性与跨数据集泛化能力，适用于真实复杂路况。该技术可用于路面筛查与病害定位，大幅降低人工成本，助力智慧交通运维。代码与数据集已公开，促进学术共享。

李飞飞博士作为人工智能领域的领军人物，其研究工作对于推动AI技术发展起到了至关重要的作用。在这份综述中，详细地介绍了AI Agent，这是一种模仿人类智能行为和决策过程的智能实体。该综述全面回顾了AI Agent的相关理论、技术进展和应用实践，对AI Agent的架构设计、自主学习能力、适应性、交互性以及决策能力等关键问题进行了深入探讨。 AI Agent的研究不仅关注于智能算法的开发，还涉及如何让AI Agent更好地理解和融入人类社会，以协作的方式与人类共同完成复杂任务。在这份综述中，李飞飞博士团队详细阐述了AI Agent在不同领域中的应用案例，如医疗、教育、交通管理等，显示了AI Agent如何提升工作效率和质量，同时保证了与人类活动的和谐共处。 此外，综述还讨论了AI Agent的伦理和社会影响问题，诸如隐私保护、责任归属、安全性等议题。随着AI Agent技术的日益普及和深化，这些问题是未来发展中不可避免的重要考虑因素。李飞飞博士及其团队对于这些挑战提出了自己的见解和建议，旨在引导AI Agent技术健康、负责任地发展。 综述中还着重分析了AI Agent面临的各种挑战和未来的发展方向。这些挑战包括智能算法的局限性、跨领域的知识迁移、自然语言处理的深度理解等。在这些问题的探讨中，李飞飞博士和团队提出了多种可能的解决方案，并对AI Agent技术的长远前景进行了展望。 这份综述不仅是对AI Agent技术的一次全面回顾，更是对未来发展方向的一次深刻洞察。通过这份综述，我们可以全面了解AI Agent的过去、现在和未来，以及它对于人类社会可能产生的深远影响。

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。

集成DeepL+Gemini双引擎，支持网页双语对照、PDF翻译、视频字幕实时翻译，可一键导出翻译记录。适用人群：研究生、论文党、跨境电商运营及需要阅读外文资料的技术开发者。使用场景及目标：在浏览技术文档、外贸站点或学术论文时实现无刷新沉浸式翻译，比传统插件准确率提升30%。其他说明：插件开源，无需注册，完全离线词库可断网使用；附赠自定义API接口教程，轻松接入私有翻译服务。 2025年推出的Chrome插件是一种具备AI翻译功能的工具，它将两种强大的翻译引擎DeepL和Gemini结合起来，为用户提供网页双语对照、PDF文档翻译和视频字幕实时翻译功能。它的主要用户群体包括研究生、论文撰写者、跨境电商的运营人员以及那些需要阅读大量外文资料的技术开发者。这些用户在浏览技术文档、进行外贸业务或研究学术论文时，可以依赖这款插件进行无刷新沉浸式翻译，提升工作效率。 这款插件的准确率比传统翻译插件高出30%，为用户提供更高质量的翻译服务。它还有一个特点是完全开源，用户无需进行注册，就能够使用插件的功能。此外，它还配备了可离线使用的词库，即便是在网络中断的情况下，用户依旧可以继续使用翻译功能。插件开发者还提供了自定义API接口的教程，方便用户将私有的翻译服务接入插件，进一步扩展了使用范围和灵活性。 这款插件不仅功能全面，还能够将翻译内容一键导出，方便用户整理和后续使用。它的设计理念是为了满足特定用户群体的需求，提供了一种高效率、高准确率且具备个性化功能的翻译解决方案。对于希望在多语言环境中提升工作效率的专业人士而言，这款插件无疑是一个强大的助手。 此外，由于插件的开源特性，它还能够吸引那些喜欢DIY和定制软件的用户进行研究和改进。对于技术人员而言，这不仅是一个工具，更是一个可以进行探索和学习的平台。插件的易用性和强大的功能组合，确保了它能够在激烈的市场竞争中脱颖而出，成为2025年技术用户不可缺少的工具之一。

内容概要：本报告系统阐述了大模型技术驱动下金融风险决策的智能化新范式，全面梳理了从传统风控向AI赋能的感知智能、认知智能到决策智能的演进路径。报告重点解析了以大模型为核心，融合多模态数据集成、知识图谱、RAG、智能Agent等技术的风险态势感知体系，并通过“AI挖掘实验室”“智能交互”“动态调优”等实践案例，展示了AI在风险画像、规则生成、策略优化、排查提效等方面的应用。同时，报告也深入探讨了模型可解释性、数据安全、响应时效等现实挑战，并提出“MaaS”（模型即服务）等协同解决路径，最终展望了以数据为基、AI为引擎、业务价值为导向的未来智能风控生态。; 适合人群：金融机构风控、科技部门从业者，AI技术产品与解决方案负责人，以及关注金融科技前沿发展的研究人员和决策管理者。; 使用场景及目标：①理解大模型如何重构金融风控的技术架构与业务流程；②学习多模态数据、知识图谱与大模型协同驱动的智能风控实践方法；③探索AI在规则挖掘、策略生成、动态监控等场景中的落地模式与效能提升路径；④洞察智能风控面临的核心挑战与未来发展趋势。; 阅读建议：此报告兼具战略高度与技术深度，建议结合自身业务场景，重点关注“AI挖掘实验室”“智能交互”“挑战与突围”等章节，思考如何将报告中的技术框架与实践路径应用于实际风控体系的智能化升级。

ChatGPT_Atlas-OPenAI浏览器安装包.dmgChatGPT Atlas for macOS 安装包 (.dmg) 这是一款集成了 OpenAI 浏览器功能的 ChatGPT 客户端安装包，适用于 macOS 系统。安装后，用户可以直接在桌面环境中访问和使用 ChatGPT，并体验 Atlas 平台增强的智能对话与网页浏览功能。 文件名： ChatGPT_Atlas-OpenAI_Installer.dmg 文件类型： macOS 安装包 主要功能： 内置 OpenAI 浏览器支持，快速访问 AI 工具 提供离线模式与云端同步功能 优化界面体验，操作流畅自然

《langchain+langgraph全套学习资料》包含了深入学习和掌握AI智能体相关知识的系统资料，主要聚焦于两个关键领域：语言链（langchain）和语言图（langgraph）。语言链是一种用于构建语言模型的技术，它通过链接不同的语言处理模块，实现对自然语言的理解和生成，是当前AI智能体研究和应用的重要基础。语言图则是一种用于表示语言知识的图谱，它通过结构化的方式表达了词汇、短语和句子之间的关系，用于支持复杂的语言理解和生成任务。 全套学习资料中的“课程笔记”部分，可能是针对特定课程的系统学习笔记，详细记录了语言链和语言图相关的概念、理论和实际应用方法。这部分内容对于初学者来说是入门的重要指南，可以帮助他们快速建立起对语言处理技术的基本框架和理解。课程笔记中可能包含了以下知识点：语言模型的构建方法、语言数据的预处理技术、自然语言处理中的算法原理、以及如何在实际项目中应用语言链和语言图技术等。 “LangGraph”则可能是资料中的另一部分，这部分内容更多关注于语言图的具体应用和构建方法。语言图作为一种知识表示方式，在信息抽取、问答系统、文本生成等领域具有重要作用。LangGraph可能涉及了如何设计语言图结构，如何将实体、关系和属性可视化表达，以及如何利用这些图形化的语言知识进行推理和决策。这部分内容对于深入研究和开发AI智能体系统的高级应用尤为重要。 整体而言，该套学习资料通过系统地介绍语言链和语言图的构建原理、技术细节和应用场景，为学习者提供了一条清晰的学习路径，帮助他们全面理解和掌握AI智能体在语言处理领域的关键技术。无论是对于希望了解AI智能体基础知识的学习者，还是已经具备一定基础、希望深入探索语言处理前沿技术的专业人士，这套资料都具有较高的价值。 此外，由于该资料直接关联到AI智能体的研究与应用，因此它在推动语言技术的发展、促进自然语言理解和生成的智能化方面扮演了重要角色。AI智能体作为人工智能领域的一个重要分支，正在被广泛应用于搜索引擎、智能助理、个性化推荐等多个方面，因此这套资料的学术和实用价值不容忽视。

20国语言在线客服/AI智能客服/消息预知已读未读/多商户机器人/im即时通讯聊天 1.新增客服坐席消息互动，客服之间可以互相接收消息 2.新增消息预知功能，可提前预知访客已输入未发送的消息显示 3.重构wk通信接口，消息即时接收，修正访客在线离线状态 4.新增 语音/图片/文件/留言/翻译/消息下载等功能控制开关 5.新增在线拨号功能，后台可控制编辑 6.优化手机商户后台，可手机管理pc端后台功能 7.优化新的UI聊天窗口界面，美观大气时尚 上传源码、创建数据库、访问域名/install.php执行安装引导

在当今信息技术飞速发展的时代，数据标识融合技术作为一项关键性的技术，在多个领域发挥着至关重要的作用。其中，本体理论作为一种形式化的知识表示方法，提供了有效的工具和方法来处理多源数据的整合和融合问题。本体理论的优势在于其能够清晰地表达领域知识的结构，并提供了一个共享和复用知识的框架，从而实现不同数据源之间的无缝整合。 多源数据标识融合算法的研究背景与意义主要体现在其能够帮助实现数据资源的整合利用，推动知识发现，以及提高数据处理的效率和质量。在现实世界中，数据来源繁多且复杂，数据之间存在异构性和分布性，如果能够实现有效的数据标识融合，则可以为数据分析、决策支持、模式识别等提供更为准确和全面的信息基础。 在研究现状方面，从数据标识融合技术发展到本体理论的应用研究，再到多源数据融合技术的发展，学术界和工业界都已经有了一系列的研究成果和应用案例。目前在这一领域仍然存在着一系列的挑战，例如如何有效处理大规模、多样的数据源，如何保证融合结果的准确性和一致性，以及如何提高算法的效率和可扩展性等。 针对这些挑战，研究的目标与内容主要集中在设计和实现一套基于本体理论的多源数据标识融合算法，该算法不仅能够处理不同来源和格式的数据，而且能够保证融合结果的质量和效率。研究方法与技术路线方面，通常需要采用模型驱动和数据驱动相结合的策略，综合运用本体构建、数据表示、映射、相似度计算等关键技术，以实现对多源数据的高效整合。 在技术基础方面，数据标识的基本概念、表示方法，本体理论的定义、结构、构建方法，以及多源数据融合的基本概念和技术等都是必要的知识储备。此外，数据标识融合算法的基本流程和常用算法也是研究的重点。通过这些理论和技术的学习和研究，可以为设计有效的多源数据标识融合算法提供坚实的理论基础。 在实际应用中，基于本体的数据标识表示与映射是实现数据融合的关键环节。其中，本体构建方法研究包括了数据来源的选择、构建工具与平台的利用，以及针对数据标识的本体构建方法。数据标识本体设计关注于本体中类、属性和关系的定义，而数据标识表示方法研究则关注于如何基于本体来进行数据标识的表示以及数据标识的语义描述。此外，本体间数据标识映射方法的研究则关注于映射的必要性、方法研究，以及基于相似度计算的映射方法。 基于本体理论的多源数据标识融合算法研究，通过引入本体理论，可以有效地解决多源数据融合过程中遇到的概念统一、语义互操作等问题。这项研究对于推动数据融合技术的发展，增强数据处理和分析的能力，具有重要的理论价值和广泛的应用前景。

数据集介绍 简述 本数据集提供了仿真人体漂流坐标、海洋环境要素等数据信息。可以基于此建立落水人员漂移预测模型，尽可能准确的预测落水人员的漂流轨迹，可以最大程度减小搜寻区域的大小，减少搜救力量的投入，提高海上搜救的成功率，有效保障海上生产活动的安全。 数据描述 数据介绍 在茫茫大海上进行落水物体、人员的搜寻是一件极其困难且投入与期待结果严重不成比例也无法预期的工作。随着互联网技术的发展，大数据技术的普及以及AIS信息化系统的广泛应用，如何利用落水人员漂流轨迹预测以及互联网技术来进行海上落水人员的联合搜救是极具现实价值的研究课题。 内容范围 数据包括两部分，一是将仿真人体模型在指定位置抛放，通过仿真人体模型上的GPS/北斗定位模块进行实时定位，记录仿真人体模型的实际漂移轨迹；二是部分NC格式的洋流数据跟气象数据。（洋流与气象的原始数据过多，这里仅提供20200908-20200911期间的数据）