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。

yolov8的pt模型->onnx->rknn一键转换脚本。 （1）运行环境 linux （2）注意： a. 模型训练必须使用瑞芯微官方提供的yolov8训练代码。 b. 建议使用版本8.0.151版本。 c. 官方训练代码路径：https://github.com/airockchip/ultralytics_yolov8

内容概要：本文详细介绍了在Pytorch环境下实现的一种基于深度学习模型的可学习小波变换方法。文中首先解释了小波变换的基本概念，包括离散小波变换（DWT）和连续小波变换（CWT），以及它们在信号处理和图像处理中的广泛应用。接着，重点讨论了如何将小波变换与深度学习相结合，在Pytorch框架下构建一个自适应优化算法框架。该框架能够在训练过程中自动从小波变换中学习到数据的最佳表示方式，并根据目标函数进行优化。文章还提供了一段简化的代码示例，演示了如何在实际项目中实现这一方法。最后，作者对未来的研究方向进行了展望，强调了这种方法在提高数据处理效率方面的巨大潜力。 适合人群：对深度学习和小波变换有一定了解的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要对复杂信号或图像数据进行高精度分析和处理的应用场景，如医学影像分析、音频处理、地震数据分析等。目标是通过结合深度学习和小波变换的优势，提升数据处理的准确性和效率。 其他说明：本文不仅提供了理论上的探讨，还给出了具体的实现代码，有助于读者快速上手并在实践中验证所学内容。

新能源汽车电池包热管理的关键技术和仿真流程。首先阐述了电池包热管理的基础知识，包括电芯发热机理和热管理系统的工作原理。接着重点讲述了基于StarCCM+软件的共轭传热仿真过程，涵盖三维数模的几何清理、面网格和体网格的生成、不同域耦合面的设置及关键传热系数的配置。最后讨论了学习模型的搭建，包括物理模型、数学模型和边界条件的设定，旨在为电池包热管理的设计和优化提供理论和技术支持。 适合人群：从事新能源汽车行业研发的技术人员，尤其是关注电池包热管理和仿真分析的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电池包热管理机制及其仿真实现的研发团队，目标是提高电池系统的稳定性和安全性，优化热管理设计。 其他说明：文中还提供了关于如何测量电芯自然对流换热系数的方法，以及电芯发热功率、OCV、DEDT的精确计算方法，有助于进一步提升仿真的准确性和实用性。

starccm+电池包热管理-新能源汽车电池包共轭传热仿真-电池包热管理 可学习模型如何搭建，几何清理网格划分，学习重要分析参数如何设置。 内容: 0.电池包热管理基础知识讲解，电芯发热机理，电池热管理系统介绍等 1:三维数模的几何清理，电芯，导热硅胶，铜排，端板，busbar，水冷板的提取（几何拓扑关系调整），为面网格划分做准备 2.设置合适的网格尺寸，进行面网格划分 3.体网格生成：设置边界层网格、拉伸层网格、管壁薄层网格、多面体网格 4.设置不同域耦合面interface（电芯与冷板、电芯与导热硅胶、管道流体域与管道固体域、导热硅胶固体域与冷板固体域等） 5.关键传热系数的设置如接触热阻，导热率等。 （赠送实验室测电芯自然对流换热系数方法的说明ppt） 6.计算参数设置（瞬态与稳态分析对电池包仿真的适用性等） 物理模型选择，求解器参数设定。 7. 根据实际控制策略，计算电池不同工况的发热量参数 电芯发热功率，OCV，DEDT的精确计算方法 8.基于不同整车行驶工况，如爬坡、低速行驶，电池包温度场后处理分析 9.电池包热失控及热蔓延过程仿真分析 10.有一份电池包热管理仿真的核心

《ArcGIS API for JavaScript：3.33与4.16版本详解》 ArcGIS API for JavaScript是一款由Esri公司开发的强大的Web地图开发库，它允许开发者在网页上创建交互式地图应用。本资源包包含了两个重要的版本：v3.33和v4.16，它们各自具有独特的特性和功能，下面我们将对这两个版本进行详细讲解。 让我们关注v3.33版本。此版本是ArcGIS API for JavaScript的一个里程碑，它提供了丰富的地图操作和分析工具。在这个版本中，开发者可以利用API创建多层次、多主题的地图，支持动态图层、图层透明度调整、地理编码、缓冲区分析等高级功能。此外，3.33版本强化了对移动设备的支持，优化了触摸操作，使得在手机和平板上的地图应用更加流畅。同时，它还支持多种数据格式，如Shapefile、KML、GeoJSON等，方便数据导入和展示。 接下来，我们来看v4.16版本。这个版本是ArcGIS API的重大升级，引入了许多新特性以提升用户体验和开发效率。v4.16采用了模块化设计，开发者可以根据需要选择加载特定的功能模块，这大大减小了应用的体积，提高了加载速度。新的API更加符合现代Web开发标准，如ES6语法的支持，使得代码更易于理解和维护。此外，v4.16增强了对三维地图的支持，包括3D空间分析和场景服务，为用户提供更丰富的视觉体验。同时，该版本加强了地图的交互性，如平移、缩放、旋转等操作更加流畅，且提供了更丰富的地图样式和符号系统。 在开发实践中，开发者可以根据项目需求选择合适的版本。v3.33适合对兼容性和性能有较高要求的项目，而v4.16则适用于追求现代Web技术和三维效果的应用。无论选择哪个版本，ArcGIS API for JavaScript都提供了一套完整的开发工具和文档，帮助开发者快速构建专业级别的地图应用。 ArcGIS API for JavaScript v3.33和v4.16都是强大的地图开发工具，它们各自具有独特的优点和适用场景。通过深入学习和实践这两个版本，开发者不仅可以掌握地图开发的基本技能，还能探索出更多创新的Web地图应用。这两个版本的源代码和文档都包含在"arcgis_js_v333_api.zip"和"arcgis_js_v416_api.zip"文件中，是学习和开发的重要参考资料。

内容概要：本文介绍了一种改进的U-Net神经网络架构——UNetWithInceptionCBAM。该模型融合了Inception模块和CBAM（通道注意力机制和空间注意力机制），增强了对图像特征的捕捉能力。具体来说，Inception模块通过多尺度卷积提取不同尺度的特征，而CBAM则通过对通道和空间维度进行加权，突出重要特征并抑制不重要的特征。网络由编码器（下采样路径）和解码器（上采样路径）组成，每个阶段都包含了DoubleConv或InceptionModule，并应用CBAM进行特征增强。最终通过OutConv输出预测结果。; 适合人群：具备深度学习基础知识，尤其是熟悉PyTorch框架和卷积神经网络的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①医学影像分割任务，如CT、MRI等图像的病变区域检测；②遥感图像处理，如土地覆盖分类、目标检测等；③自然图像分割，如自动驾驶中的道路分割、行人检测等。; 阅读建议：本文提供了详细的代码实现，建议读者在理解U-Net基本原理的基础上，逐步研究Inception模块和CBAM的作用，结合实际数据集进行实验，观察不同组件对模型性能的影响。同时，可以尝试调整参数（如reduction_ratio、kernel_size等），以优化模型效果。

感应电机有/无速度传感器FOC控制详解：Matlab Simulink仿真模型与71页英文文献文档支持,感应电机有/无速度传感器FOC控制详解：MATLAB仿真模型与71页文献支持，涵盖磁链与转速估计,感应电机有 无传感器控制FOC带文档 感应电机有 无速度传感器FOC控制，异步电机有 无速度传感器矢量控制，提供 MATLAB Simulink仿真模型，模型包可运行，配套71页的英文参考文献，各子模型的模型细节、公式和原理基本都能在文献相应章节找到，有速度传感器矢量控制对应第7章，无速度传感矢量控制对应第8章，包括磁链估计、转速估计，磁链估计运用结合电压模型和电流模型进行磁链估计的方法。 ,感应电机; 无传感器控制FOC; 速度传感器FOC控制; 异步电机; 无速度传感器矢量控制; MATLAB Simulink仿真模型; 模型包; 文献; 磁链估计; 转速估计,感应电机与异步电机FOC控制技术：有/无传感器及MATLAB仿真模型研究

内容概要：本文是一份关于基于BP神经网络的模式识别实验报告，详细介绍了BP神经网络的基本结构与原理，重点阐述了前向传播与反向传播算法的实现过程。通过构建包含输入层、隐含层和输出层的简化神经网络，利用“异或”真值表进行模型训练与验证，并进一步应用于小麦种子品种分类的实际案例。实验涵盖了数据预处理（如归一化）、网络初始化、激活函数选择（Sigmoid）、误差计算与权重更新等关键步骤，提供了完整的Python实现代码，并通过交叉验证评估模型性能，最终实现了较高的分类准确率。; 适合人群：具备一定编程基础和数学基础，正在学习人工智能、机器学习或神经网络相关课程的本科生或研究生，以及希望深入理解BP算法原理的初学者。; 使用场景及目标：①理解BP神经网络中前向传播与反向传播的核心机制；②掌握反向传播算法中的梯度计算与权重更新过程；③通过动手实现BP网络解决分类问题（如XOR逻辑判断与多类别模式识别）；④学习数据预处理、模型训练与评估的基本流程。; 阅读建议：建议结合实验代码逐段调试，重点关注forward_propagate、backward_propagate_error和update_weights等核心函数的实现逻辑，注意训练与测试阶段数据归一化的一致性处理，以加深对BP算法整体流程的理解。

"基于COMSOL模型的干热岩与超临界二氧化碳开采增强型地热系统模型研究：热流固耦合与高鲁棒性计算",COMSOL模型，地热模型，干热岩模型 超临界二氧化碳开采增强型地热系统地热模型 CO2-EGS，热流固耦合 模型收敛性好，可以根据自己的需求自由修改，计算速度快，鲁棒性好。 ,COMSOL模型; 地热模型; 干热岩模型; 超临界二氧化碳开采; 增强型地热系统; CO2-EGS; 热流固耦合; 模型收敛性好; 计算速度快; 鲁棒性好。,多尺度COMSOL地热及干热岩热流固耦合模型 在当前能源领域，地热能源作为一种清洁、可再生的自然资源，其开发和利用受到了广泛关注。尤其是随着增强型地热系统（Enhanced Geothermal Systems, EGS）技术的发展，人类对地热资源的开发能力得到了显著提高。而在众多EGS技术中，超临界二氧化碳（CO2）作为工作流体的CO2-EGS技术，以其高效热能转换和环保优势，成为了研究的热点。COMSOL Multiphysics是一款强大的多物理场模拟软件，它能够模拟热流固耦合等问题，为研究超临界二氧化碳开采干热岩地热能提供了重要的模拟工具。 本研究以COMSOL模型为基础，重点研究了干热岩与超临界二氧化碳相结合的增强型地热系统模型。在该系统中，超临界二氧化碳作为热交换介质，通过循环抽取地下的热能，并通过地面热交换设备转化为可用的热能或电能。研究中涉及了热流固耦合过程，即考虑了热能、流体流动和岩石应力变形的相互作用，这对于确保系统长期稳定运行至关重要。 研究成果表明，基于COMSOL模型的模拟计算具有良好的收敛性和高鲁棒性，这意味着模型能够快速而准确地响应不同工况的变化，并具有较强的容错能力。此外，模型的自由修改性使得研究人员可以根据实际需求调整参数和边界条件，从而获得更为精确的模拟结果。 探索地热能源模型与增强型地热系统的奇妙之旅涉及了对地热资源的分布、特性及开发技术的深入了解。模型地热模型与干热岩模型超临界二氧化碳开的研究，不仅涉及到地热资源的地质特性，还包括了对超临界二氧化碳流体特性的研究。这些研究工作为地热能源的高效开发提供了理论基础和技术支持。 在对地热能源模型与增强型地热系统的深入探索过程中，研究者们面临着多尺度问题的挑战。多尺度模型能够描述从宏观岩体尺度到微观裂隙尺度的不同物理过程，这对于准确模拟地热系统的复杂行为至关重要。因此，本研究中提到的多尺度COMSOL地热及干热岩热流固耦合模型能够为这一挑战提供解决方案，帮助研究者更好地理解地热系统的动态变化和响应。 通过这份研究，我们可以看到地热能源开发技术的无限可能性。科技领域对于地热能源模型和增强型地热系统的探究，不仅仅是对现有资源的开发，更是对未来能源科技的拓展。通过模型地热模型干热岩模型超临界二氧化碳的深入研究，我们能够更好地掌握地热资源的分布和特性，开发出更加高效和环境友好的地热能技术。 本研究通过COMSOL模型对干热岩与超临界二氧化碳相结合的增强型地热系统进行了深入探讨，涉及热流固耦合、多尺度模拟等关键技术问题。研究结果不仅加深了我们对地热能开发技术的理解，还为未来地热能源的高效和环保开发提供了重要的理论依据和技术支持。随着计算技术的不断进步和地热能源开发技术的持续创新，我们有理由相信地热能源将在未来的能源结构中占据更加重要的位置。