JEECMS是一款集PC端、手机H5网页、APP、微信小程序的建站利器，支持栏目模型与内容模型交叉自定义，对于不懂技术的用户来说，只要通过后台的简单设置即可自定义集新闻管理、图库管理、视频管理、下载系统、文库管理、政务公开、作品管理、产品发布、供求信息、房屋租售、招聘信息、网络问券调查及留言板于一体的综合性且不失个性化的门户网站。

软件简介： 专业AI原创文章批量自动生成工具，支持多种CMS，站群内容一键式管理分发，支持多任务创建，自动根据文章内容关联配图，每条任务支持独立AI模型、独立创作风格、独立写作模式，AI写作，高效的创作工具。 AI助理-功能特点 支持市面上所有主流建站系统，我们覆盖提升网络排名和流量的所有场景。 软件支持每个栏目设置最大发布数量和每篇文章发布间隔秒数，规避搜索引擎的检测。 根据文章关键词自动配图，图片拉取搜狗无版权图库，解决图片侵权问题。 通过提示词指令来控制AI生成的文章风格和类型，杜绝千篇一律。 自定义AI模型，可以每条任务使用不同的AI模型来生成文章。 通过填写过滤词，可以过滤掉AI生成的常用词汇，列如其次、首先、再者、总结等等，这些都是AI生成的常用词汇，过滤掉就能让文章原创度更高。 网站发布 支持添加系统对接的CMS网站系统。 支持自定义发布接口，可以给任何网站发布文章无需开发接口。 支持添加多个网站到软件内，同时发文时支持多网站同时发布。 支持每个站点多个栏目发布，同时可限制每个栏目发布条数。 支持每个站点的每个栏目发布间隔时间。 基础能力 支持CMS：易优、帝国、PbootCMS、DISCUZ、zblog、WordPress、emlog、yzmcms、微信公众号 支持AI模型：文心一言、通义千问、科大讯飞、deepseek、腾讯混元、KIMI、抖音豆包、智谱AI模型，国外AI模型支持：GPT3.5、GPT4.0、Anthropic、Gemini 文章配图：自动根据文章关键词从搜狗无版权图库内插入个关键词相关的图片 写作风格：通过提示词可以对生成的标题、内容进行控制，还可以通过提示词来控制写作系统角色，确保写出来的文章更好的模拟人工写作 AI过滤词：可以过滤掉AI生成常用的词汇和一些广告发不允许出现的词汇，避免被系统检测到AI生成和规避广告发禁止的发文内容 多任

新能源动力总成与电力电子件试验室能力建设规划及PPT详细内容解析,新能源动力总成台架试验室全面建设规划：动力电池、电机及电力电子件试验室布局与实施方案,新能源动力总成台架试验室能力建设规划，70页PPT 动力电池，电机，电驱动总成，其他控制器等电力电子件试验室建设 ,新能源动力总成台架试验室能力建设规划; 动力电池; 电机电驱动总成; 控制器; 电力电子件试验室建设,新能源动力总成试验室建设规划：全面推进电力电子件测试能力建设 新能源动力总成作为近年来快速发展的高新技术领域，已成为推动汽车行业发展的关键驱动力。新能源动力总成与电力电子件试验室能力建设规划是一项系统工程，涉及动力电池、电机、电驱动总成以及电力电子件的试验与测试。在这一过程中，试验室布局和实施方案的合理设计对于确保新能源动力总成的性能和可靠性具有至关重要的作用。 在新能源动力总成台架试验室的全面建设规划中，动力电池试验室的布局需要考虑电池的安全性能测试、充放电效率、循环寿命等关键指标。电机试验室则侧重于电机的效率、功率密度、温升和噪声等方面的测试。电驱动总成试验室则涵盖了综合性能测试，如扭矩特性、响应速度和系统集成效率等。电力电子件试验室则专注于控制器及其他关键电子部件的耐压、耐温、电磁兼容性等性能的测试。 新能源动力总成台架试验室的能力建设规划不仅要考虑到硬件设备的配置，还需要构建相应的测试软件平台和数据管理系统，以支持大数据环境下的信息处理与分析。这些软硬件设施的建设需要紧密结合新能源动力总成的技术发展趋势和市场需求，以确保试验室能够适应未来技术的升级和市场的需求变化。 为了全面推进电力电子件测试能力建设，新能源动力总成台架试验室必须配备先进的测试设备和仪器，如高精度电流电压测试仪、温度传感器、高速数据采集系统等。此外，试验室还需要建立严格的安全规范和操作流程，以确保测试工作的安全与精准。试验室内的布局设计应合理规划空间，以满足各项测试的特殊要求，例如高温、高压、强磁场等环境下的测试需求。 试验室的实施方案还需考虑人才培养和技术支持。通过引进和培养专业人才，提供持续的技术培训和知识更新，确保试验室运行的专业性和高效性。同时，通过与科研院所、高校及企业的合作，不断吸收最新的科研成果和技术进步，保持试验室的先进性和前瞻性。 在推进新能源动力总成台架试验室建设规划的过程中，相关管理团队需要对每个环节进行细致的规划和实施，确保项目的顺利进行。这包括对试验室建设项目的预算管理、时间规划、质量控制和风险评估等各个方面。同时，还需要建立相应的维护和更新机制，确保试验室长期处于最佳的工作状态，并能够及时适应新能源技术的快速发展。 随着新能源汽车市场的不断扩大和技术的不断进步，新能源动力总成试验室建设规划的重要性日益凸显。只有通过全面、系统的试验室能力建设，才能为新能源汽车提供强有力的技术支持和保障，推动新能源汽车行业健康、可持续的发展。

易语言是一种专为初学者设计的编程语言，它采用了贴近自然语言的语法，使得编程变得更加简单易懂。在这个“易语言打开记事本并写入内容”的主题中，我们将探讨如何利用易语言来实现这样的功能，包括打开系统自带的记事本程序并向其中写入特定的内容。 我们要理解易语言中的几个关键概念。`取得窗口_`是易语言中的一个函数，用于获取指定窗口的句柄，这对于与已打开的应用程序进行交互至关重要。在本例中，我们需要获取记事本程序的窗口句柄以便后续操作。`取前台窗口_`则是用来获取当前最前端（活跃）的窗口句柄，这在我们需要与用户交互时非常有用，因为通常我们希望操作的是用户正在使用的窗口。 接下来，`发送消息_`是易语言中的核心功能之一，它允许我们模拟用户操作，向目标窗口发送特定的消息。在我们的场景中，我们需要向记事本发送消息以实现写入文本。具体来说，我们可以发送`WM_SETTEXT`消息来改变窗口的文本内容，或者使用`WM_APPEND`消息在现有内容后添加新文本。这些消息都是Windows API的一部分，易语言通过封装这些API调用，使得用户可以方便地使用。 实现这个功能的基本步骤如下： 1. 启动记事本程序：使用易语言的`创建进程`命令启动记事本。记事本是Windows系统自带的文本编辑器，它的可执行文件名为“notepad.exe”。 2. 获取记事本窗口句柄：使用`取前台窗口_`或`取得窗口_`获取记事本的窗口句柄，通常需要指定窗口类名或标题。 3. 发送消息写入内容：使用`发送消息_`向记事本窗口发送`WM_SETTEXT`或`WM_APPEND`消息，附带上要写入的文本内容。`WM_SETTEXT`会替换现有的文本，而`WM_APPEND`会在原有文本后面追加新的内容。 4. 关闭或保存记事本：如果需要，还可以发送`WM_CLOSE`消息关闭记事本，或者使用`发送消息_`模拟用户点击“文件”->“保存”来保存内容。 在提供的源码中，你可能会看到类似以下的代码结构： ```易语言 .声明API .导入 "user32.dll", "FindWindow", "整数型", "整数型, 整数型", "FindWindowA" .导入 "user32.dll", "SendMessage", "整数型", "整数型, 整数型, 整数型, 字符型" .定义 句柄 = 0 .定义 文本 = "你好，世界！" .开始 .如果 句柄 = 0 .句柄 = FindWindow("Notepad", "") .结束 .如果 句柄 ≠ 0 .发送消息 句柄, WM_SETTEXT, 0, 文本 .结束 .结束 ``` 这段代码首先声明了需要的API函数，然后尝试找到记事本窗口的句柄，接着发送`WM_SETTEXT`消息将文本"你好，世界！"写入记事本。当然，实际的源码可能会更复杂，包括错误处理、多行文本输入等额外逻辑。 “易语言打开记事本并写入内容”这个主题涉及到易语言的基础操作，如进程控制、窗口操作和消息发送，这些都是易语言编程中常见的技术点。通过学习和实践这个例子，你可以更好地理解和掌握易语言的基本用法，为今后的编程工作打下坚实基础。

110kV变电站电气一次部分设计：原始参数详解与主接线方案选择及实施,关于变电站电气一次部分设计的详细解析与指导手册，包括主接线方案选择、短路电流计算及设备选型等内容，CAD大图绘制软件为AutoCAD 2014,110kV变电站电气一次部分 原始参数见图1，要求见图2。 说明书完整，包括：主接线方案比较与选择，短路电流计算，电气一次设备选型等，具体内容见图4。 CAD绘制主接线A0大图，见图5。 现成文件，不提供修改 软件版本：AutoCAD2014 ,核心关键词： 1. 110kV变电站电气一次部分; 2. 原始参数; 3. 要求; 4. 说明书; 5. 主接线方案比较与选择; 6. 短路电流计算; 7. 电气一次设备选型; 8. CAD绘制主接线A0大图; 9. 现成文件; 10. AutoCAD2014软件版本。,《基于AutoCAD的110kV变电站电气一次部分设计研究》

包含报告和实验内容，打开即可使用。

多模态人工智能系统很可能会在我们的日常生活中无处不在。使这些系统更具交互性的一个很有前景的方法是将它们具体化为物理环境和虚拟环境中的智能体。目前，各种系统利用现有的基础模型作为创建具身智能体的基本组成部分。将智能体嵌入到这样的环境中，有助于模型处理和解释视觉数据和情境数据，这对于创建更复杂、更具情境感知能力的人工智能系统至关重要。例如，一个能够感知用户行为、人类活动、环境中的物体、音频表达以及场景的整体情感氛围的系统，可用于在给定环境中为智能体的反应提供信息并指导其反应。 为了加速对基于智能体的多模态智能的研究，我们将 “智能体人工智能（Agent AI）” 定义为一类交互式系统，这类系统能够感知视觉刺激、语言输入和其他基于环境的数据，并且能够产生有意义的具身动作。特别是，我们探索了一些系统，这些系统旨在通过纳入外部知识、多感官输入和人类反馈，基于对下一步具身动作的预测来改进智能体。我们认为，通过在实际环境中开发智能体人工智能系统，人们还可以减轻大型基础模型产生幻觉的情况，以及它们生成与环境不符的输出的倾向。 新兴的智能体人工智能领域涵盖了多模态交互中更广泛的具身性和智能体相关方

内容概要：本文介绍了一种改进的视觉Transformer（ViT）模型，重点在于引入了三重注意力机制（TripletAttention）。TripletAttention模块结合了通道注意力、高度注意力和宽度注意力，通过自适应池化和多层感知机（MLP）来增强特征表达能力。具体实现上，首先对输入特征图进行全局平均池化和最大池化操作，然后通过MLP生成通道注意力图；同时，分别对特征图的高度和宽度维度进行压缩和恢复，生成高度和宽度注意力图。最终将三种注意力图相乘并与原特征图相加，形成增强后的特征表示。此外，文章还展示了如何将TripletAttention集成到预训练的ViT模型中，并修改分类头以适应不同数量的类别。; 适合人群：熟悉深度学习和计算机视觉领域的研究人员和技术开发者，尤其是对注意力机制和Transformer架构有一定了解的人群。; 使用场景及目标：①研究和开发基于Transformer的图像分类模型时，希望引入更强大的注意力机制来提升模型性能；②需要对现有ViT模型进行改进或扩展，特别是在特征提取和分类任务中追求更高精度的应用场景。; 阅读建议：本文涉及较为复杂的深度学习模型和注意力机制实现细节，建议读者具备一定的PyTorch编程基础和Transformer理论知识。在阅读过程中可以结合代码逐步理解各个模块的功能和相互关系，并尝试复现模型以加深理解。

人工神经网络(ANN)是受生物神经元网络启发的计算模型，用于模拟人脑神经元之间的连接和信息传递。ANN的主要特点是它具有自适应性、非线性映射能力和并行处理能力。它由大量的处理单元（神经元）组成，这些神经元通过权重连接形成复杂的网络结构。 ANN的学习过程主要分为监督学习、无监督学习和强化学习。Rosenblatt提出的感知器学习定理是监督学习中的一个基础概念，它描述了如何通过调整权重来使网络正确分类或预测给定的输入。 多层感知器(MLP)网络是一种前馈神经网络，包含至少一个隐藏层，能够处理非线性可分问题。Kohonen网络，也称为自组织映射(SOM)，是一种无监督学习网络，用于数据聚类和可视化，它通过竞争学习机制自我组织。Hopfield网络则是用于联想记忆和优化问题的反馈网络，其状态会在能量函数最小化的过程中达到稳定。 受限玻尔兹曼机(RBM)是用于特征学习和生成模型的无监督网络，它利用两层神经元间的相互作用进行采样。双向联想记忆网(BAM)是一种能够存储和检索序列信息的反馈网络，而Hopfield网主要用于解决优化问题和实现稳定的状态。RBM、BAM和Hopfield网在应用上主要区别在于它们处理数据的方式和目标问题的性质。 为了加速MLP网络的学习过程，可以采用批处理学习、动量法、学习率衰减、正则化和早停策略等技术，这些方法有助于收敛速度的提升和模型泛化性能的改善。 Grossberg的ART网络结合模拟退火方法，可以在学习和工作过程中提高网络的稳定性和鲁棒性，避免陷入局部最优。模拟退火算法模仿了固体冷却过程中原子状态变化的过程，通过引入随机性来全局搜索解决方案空间。 在智能合约分类问题中，ANN可以扮演关键角色。例如，可以采用RNN，特别是LSTM模型，来处理代码序列。LSTM通过其门控机制有效处理长时序依赖，适合处理代码中的上下文信息。将代码转化为抽象语法树(AST)并提取特征，如代码长度、变量数量等，再使用词向量方法如word2vec将代码片段编码为向量。这些向量作为LSTM的输入，经过训练后，模型可以预测代码的类别。 卷积神经网络(CNN)在处理网格状数据如图像时表现出色，其结构包括输入层、卷积层、池化层、激活函数层和全连接层。CNN通过卷积操作捕获局部特征，池化层减少计算量，全连接层进行分类决策。 在处理噪声方面，神经网络可能会受到数据噪声、训练噪声、网络结构噪声和算法噪声的影响。为了提高模型的稳健性，需要采取数据清洗、正则化、dropout等技术来减少噪声对模型性能的影响。 总结而言，人工神经网络是强大的机器学习工具，广泛应用于分类、回归、聚类和优化等任务。通过理解其基本原理、不同类型的网络结构以及噪声处理方法，可以更好地设计和优化神经网络模型以解决实际问题。在教育和考试环境中，掌握这些知识点是确保理解和应用神经网络的关键。

YzmCMS是一款轻量级开源内容管理系统，它采用自主研发的框架YZMPHP开发。程序基于PHP+Mysql架构，并采用MVC框架式开发的一款高效开源的内容管理系统，可为公司企业、个人站长快速建站提供解决方案。