ERNIE 3.0中文预训练模型进行MSRA序列标注 文章链接：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/125071909?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22125071909%22%2C%22source%22%3A%22sinat_39620217%22%7D&ctrtid=UfDbk

C++部署YOLO模型

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网络安全领域的AI大模型应用.pptx

面向知识图谱和大语言模型的因果关系推断综述.pdf

基于鲸鱼算法优化BP神经网络(WOA-BP)的时间序列预测，matlab代码。 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

j20机身模型

VAE模型以及利用MINIST训练生成数字（效果较好）

本文给大家带来是DLinear模型，DLinear是一种用于时间序列预测（TSF）的简单架构，DLinear的核心思想是将时间序列分解为趋势和剩余序列，并分别使用两个单层线性网络对这两个序列进行建模以进行预测(值得一提的是DLinear的出现是为了挑战Transformer在实现序列预测中有效性)。本文的讲解内容包括：模型原理、数据集介绍、参数讲解、模型训练和预测、结果可视化、训练个人数据集，讲解顺序如下->预测类型->这个模型我在写的过程中为了节省大家训练自己数据集，我基本上把大部分的参数都写好了。我看论文的内容大比分都是对比实验，因为DLinear的产生就是为了质疑Transformer所以他和各种Transformer的模型进行对比试验，因为本篇文章就是DLinear的实战案例，对比的部分我就不讲了，大家有兴趣可以看看论文内容在最上面我已经提供了链接。 到此本文已经全部讲解完成了，希望能够帮助到大家，在这里也给大家推荐一些我其它的博客的时间序列实战案例讲解，其中有数据分析的讲解就是我前面提到的如何设置参数的分析博客，最后希望大家订阅我的专栏，本专栏均分文章均分98，并且免费阅读。

3D 修正桁架有限元模型，用于对薄折纸结构进行高效准确的建模。 在捕捉几何非线性的同时考虑桁架和铰链的弹性材料模型。 实现了非线性路径跟随的广义位移控制方法，使用拉格朗日乘子方法的周期性边界约束，以及分岔分支跟随的特征值扰动分析。 通过基于梯度的技术实现的折叠模式优化拓扑。 包括来自以下出版物的方法和示例： Gillman, A.、K. Fuchi 和 PR Buskohl。 基于桁架的折纸结构非线性力学分析表现出分岔和极限点不稳定性。 国际固体与结构杂志，147：80-93，2018 年。 Gillman, A.、Fuchi, K. 和 PR Buskohl。 “通过非线性力学和拓扑优化发现顺序折纸折叠。” 机械设计杂志，印刷中。 Gillman, A.、K. Fuchi、G. Bazzan、EJ Alyanak 和 PR Buskohl。 “通过非线性力学分析发现具有最佳驱动