Agent的起源 Agent的概念来自于哲学领域，在哲学中，"Agent"（代理人）通常指的是能够主动行动、具有意识或意愿、有能力做出决策和选择的实体。这个概念涵盖了人类、动物和可能的人工实体（比如机器人或计算机程序）。Agent的定义和性质在不同的哲学学派和文化背景下可能有所不同，但通常都涉及到有目的地行动和意识的存在。 自1980年代中期以来，计算机和人工智能领域对Agent的研究显著增加，Wooldridge等人首次将Agent引入到人工智能，并以此为基础来定义人工智能：它是计算机科学的一个子领域，旨在设计和构建表现出智能行为方面的计算机化代理人。在这个人工智能的定义中，比较模糊的词就是“智能行为”，我个人理解智能行为基本上可以等同于哲学领域所提出的主动行动、具有意识或意愿、有能力做决策和选择，区别在于哲学领域的Agent可以是人类、动物，而计算领域则是计算实体。引述的理解：实质上，人工智能Agent并不等同于哲学上的 Agent；相反，它是在人工智能背景下哲学 Agent概念的具体化。在对AI Agent的研究中，将人工智能Agent视为能够使用传感器感知其环境、做出决策，然

卡尔曼滤波

OSI七层协议大白话解读.docx

DETR（DEtection TRansformer）是一种基于Transformer架构的端到端目标检测模型，其主要流程包括： 1. 特征提取：通过卷积神经网络提取输入图像的特征。 2. Transformer编码器：将特征图输入Transformer编码器，利用自注意力机制和全连接层获取位置的上下文信息。 3. 对象查询：引入特殊的“对象”查询向量，指导模型在每个位置关注的对象类别。 4. 解码器：将Transformer编码器的输出作为解码器的输入，通过多层自注意力计算和全连接层计算生成每个位置的对象特征。 5. 对象匹配：将对象特征与所有可能的目标类别进行匹配，产生候选框和得分。 6. 位置预测：为每个候选框产生精确的位置预测。 DETR简化了目标检测流程，无需使用锚框或非极大值抑制，直接输出目标检测结果

帕德博恩数据集详细解读（一看就懂）

与传统的Transformer相比，Swin Transformer通过采用分层结构和窗口内注意力机制，实现了更高效的计算和更好的适用性于图像识别、目标检测和语义分割等任务 1. 层次化特征表示 Swin Transformer通过构建层次化的特征表示，使模型能够捕获从细粒度到粗粒度的不同层次的视觉信息，这对于处理图像中的多尺度对象至关重要 2. 移动窗口的注意力机制 不同于传统Transformer中的全局自注意力机制，Swin Transformer采用了局部窗口内的自注意力计算。通过这种方式，它显著降低了计算复杂度，并且通过窗口间的移动操作保持了全局上下文的连续性 3.动态调整的窗口 Swin Transformer设计了一种机制来动态调整注意力窗口的大小，这种灵活性允许模型根据不同层次的特征和任务需求调整其感受野，从而更有效地处理图像信息 4. 跨窗口连接 为了解决局部窗口限制内的信息孤岛问题，Swin Transformer引入了跨窗口的连接方式，通过这种方式可以在不增加计算负担的情况下，有效地整合全局信息

嵌入式主控模块采用了基于ARM7TDMI-S内核的微控制器LPC2148，集成度非常高。内嵌40kB的片内静态RAM和512kB的片内Flash存储器，片内集成ADC、DAC转换器，看门狗，实时时钟RTC，2个UART，2个I2C还有SPI等多个总线接口，及USB2.0全速接口。

电动汽车当前发展迅猛，但其续航能力一直都是用户心里的一根刺，关于电动汽车续航，这里就不老生常谈电池了，而是谈谈关于动力总成的效率问题。

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解读中国统计指标：概念、方法和含义（第二版）-0605-中金公司-120页.pdf