内容概要：文章由智昇人工智能研究院与国内外130所知名高校及学者联袂发布，详细介绍了Manus AI智能体的AGI发展历程、当前状态和发展前景。全文涵盖六个章节：引言部分概述了Manus AI的时代背景及其实现的重要意义；AGI发展历程与现状章节追溯了通用人工智能自上世纪中期诞生以来的不同发展阶段；Manus AI概述章节介绍了Manus的核心技术和工作模式；Manus AI技术原理分析章节详细阐释了智能体的多模态感知、多任务处理等技术实现；实测案例章节展示了Manus在金融分析、信息采集与整合等方面的实际表现；未来展望与挑战章节提出了Manus未来发展的机遇与可能面临的难题；交互指南章节为用户提供详细的使用手册，帮助其充分发挥Manus的作用。 适合人群：对人工智能特别是AGI发展感兴趣的科研工作者、工程师、学生及相关从业者。 使用场景及目标：旨在提供关于Manus AI的技术深度解析，为研究AI智能体的企业和个人提供详尽资料，同时帮助公众更全面地了解这一领域的前沿动态。文章还详细介绍了Manus与其他AGI系统的区别，展示了其独特优势，并展望了AGI技术对未来社会生活的影响。 其他

在本压缩包“MATLAB计算机视觉与深度学习实战代码 - 基于Hough变化的答题卡识别.rar”中，包含的是《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》一书的相关实践代码，主要聚焦于利用Hough变换进行答题卡的识别。这个主题涉及到计算机视觉、深度学习以及相关的算法和人工智能应用，这些都是现代科技领域的热门话题。接下来，我们将深入探讨这些知识点。 MATLAB是MathWorks公司开发的一种高级编程环境，尤其适用于数值计算、符号计算、数据可视化、图像处理和机器学习等领域。在计算机视觉中，MATLAB提供了强大的工具箱，如Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox，使得开发者可以方便地实现各种图像处理和分析算法。 Hough变换是计算机视觉中一种经典且实用的检测线、圆等几何形状的方法。它通过在参数空间中构建累加器，找出图像中潜在直线的参数对应的最大值，从而确定直线的存在。在答题卡识别的应用中，Hough变换被用来检测答题卡上的格子线，以便进一步定位和识别填涂的选项。 深度学习是人工智能的一个分支，它模拟人脑神经网络的工作方式来学习和解决问题。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），在图像识别任务上表现出了卓越的性能。在答题卡识别中，可能使用预训练的CNN模型对答题卡的图像进行预处理，例如噪声去除、尺度不变性处理和特征提取，为后续的Hough变换提供优化的输入。 在实际操作中，答题卡识别通常包括以下步骤： 1. 图像预处理：去除背景噪声，增强线条对比度，确保答题卡清晰可见。 2. 线条检测：使用Hough变换检测答题卡的格子线，确定其位置和方向。 3. 区域分割：根据检测到的线条，将答题卡分割成独立的答题区域。 4. 选项识别：对于每个区域，可能采用CNN或其他机器学习算法来识别填涂的选项。 5. 结果整合：将所有区域的识别结果汇总，形成完整的答案。 此外，为了提高识别的准确性和鲁棒性，可能还需要引入数据增强、模型优化和后处理技术。数据增强可以增加模型的泛化能力，例如旋转、缩放和裁剪图像；模型优化则涉及调整网络结构和超参数，以提升模型性能；后处理步骤可能包括连通组件分析和形态学操作，以确保最终识别结果的精确性。 这个压缩包中的代码实例为我们提供了一个了解和学习如何结合MATLAB、计算机视觉算法（如Hough变换）和深度学习技术来解决实际问题的宝贵资源。无论是对学术研究还是工业应用，掌握这些知识都将对提升AI项目的效果大有裨益。

随着信息化社会的快速发展，大数据与先进人工智能（AI）技术的结合应用日益广泛，尤其在电力系统领域。电力系统作为现代社会的基础设施之一，其稳定运行直接关系到国民经济的发展和人民生活的质量。因此，运用大数据和先进AI方法来提高电力系统的可靠性、安全性和经济性，已成为当下技术革新的一个重要方向。 在电力系统应用中，大数据分析的引入能够帮助管理者更加精准地预测电力需求和生成调度计划。通过实时收集和分析各种电力设备运行数据、气象数据以及用户负荷数据，结合先进的数据挖掘技术，可以为电力系统的优化运行提供数据支持，比如需求侧管理、电网状态监测和故障预警等。 AI技术，特别是机器学习和深度学习模型，在电力系统中的应用同样令人瞩目。例如，通过神经网络模型可以对电网负荷进行精准预测，对电力设备进行故障诊断，或是对可再生能源的发电量进行预测。这些应用不仅能提升电力系统的运维效率，还能帮助实现智能调度和自愈电网的目标。 大语言模型在电力系统的智能化应用中也展现出巨大的潜力。在电力系统运行中，大量的日志记录、操作手册、技术文档以及用户反馈等文本信息，都可能成为优化电力服务的重要资源。大语言模型可以高效地处理和分析这些文本信息，从而提炼出有价值的知识，辅助决策和优化用户体验。 以ChatGPT等先进的AI语言模型为基础，可以构建电力系统的智能交互平台，实现与用户的自然语言交流，提供问答、故障报修、用电咨询等服务。这不仅能够增强用户的使用体验，同时通过用户的反馈信息进一步优化电网服务。 此外，Deepseek等深度学习模型在图像识别上的应用，可对电力系统中的关键设备进行视觉监测，通过实时分析设备的图片或视频资料，及时发现设备异常或潜在的安全隐患，从而提高电力系统的安全运行水平。 结合以上技术，电力系统的运行和管理将变得更加智能化和精细化。然而，要实现这一目标，数据质量和数据安全是需要特别关注的问题。数据质量的高低直接影响到大数据分析和AI模型预测的准确性，而数据安全则关系到整个电力系统的稳定和用户隐私保护。 大数据和先进AI方法在电力系统中的应用能够带来诸多益处，从提高供电效率到增强系统可靠性，从提升用户体验到保障数据安全。随着这些技术的不断成熟和发展，未来电力系统将会更加智能化，为社会经济发展提供更加坚实的能源支撑。

分布式人工智能与Agent 分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence，DAI）是人工智能的一种分支，研究的是如何将智能问题分解成多个子问题，并将其分配给不同的个体或Agent，以提高问题求解效率和质量。DAI的研究起源于1980年代，逐渐引起了人们的注意。DAI可以分为三个分支：分布式问题求解（DPS）、多Agent系统（MAS）和并行人工智能（PAI）。 分布式问题求解（DPS）研究的是如何创建大粒度协作群体，以解决复杂的问题。DPS系统的特点是环境条件已知，设计按自顶向下的方向展开，算法专门用来解决特定的问题。 并行人工智能（PAI）主要研究AI的并行计算体系结构，系统通常由多个紧密耦合的问题求解器组成，每个求解器是一个细粒度的知识体。PAI研究的观点与方法结合了符号主义和联结主义，神经元计算机也属于此研究范畴。 多Agent系统（MAS）研究的是如何协调多个自治的Agent，以实现共同的目标。MAS系统中各个Agent是自主的，生命周期不全为其他Agent所知，可以有共同的目标，也可以有各自不同的目标。 Agent是DAI领域中的一个重要概念，Agent可以定义为一个自治的实体，可以感知环境、作出反应，并具有社交性和智能性。Agent的分类有思考型Agent、反应型Agent和混合型Agent等。 思考型Agent是一种知识系统，用符号AI的方法来实现Agent的表示和推理。反应型Agent的思想基础行为主义心理学，认为Agent不需要知识，只需感知环境的变化并作出相应的反应动作。 Agent的研究已经拓展到经济学、社会学等其他领域，并在许多最初不属于DAI的应用领域得到更为广泛的应用，面向Agent的思想技术作为开发设计软件系统的新方法也日益引起学术界和企业界的广泛关注。 DAI和Agent的研究对人工智能的发展和应用产生了深远的影响，并将继续推动人工智能的发展和应用。

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骨龄检测是医学领域中一个重要的技术，它通过分析儿童和青少年的骨骼发育情况来评估其实际年龄。在人工智能（AI）的背景下，这一过程可以通过机器学习和深度学习算法实现自动化，大大提高了诊断效率和准确性。这个名为"骨龄检测关节训练集九分类1800*9张"的资料包就是为此目的设计的，它为初学者提供了一个学习和实践AI技术的理想平台。 训练集通常包含大量的样本数据，用于教授机器识别不同类别的模式。在这个特定的训练集中，数据被分为九个类别，可能代表不同的骨龄阶段或关节状态。每个类别有1800张图像，总计16200张图片，这样的大规模数据集有助于模型学习更复杂的特征，并提高泛化能力，即模型在未见过的数据上表现良好。 对于人工智能初学者来说，这个训练集提供了丰富的学习资源。他们可以了解如何准备和预处理图像数据，包括调整尺寸、归一化和增强等步骤，这些对于提高模型性能至关重要。初学者将接触到卷积神经网络（CNN）的概念，这是图像识别任务中常用的模型架构。CNN能自动从图像中学习并提取特征，非常适合处理骨龄检测这类视觉任务。 在训练模型时，初学者需要理解交叉验证、超参数调优、损失函数选择以及优化器的重要性。例如，可以使用K折交叉验证来评估模型的稳定性，调整学习率和批次大小以找到最佳的训练策略。损失函数如交叉熵可以帮助模型学习分类任务，而优化器如Adam或SGD则控制模型参数的更新方式。 此外，初学者还需要掌握评估指标，如准确率、精确率、召回率和F1分数，这些可以帮助他们理解模型在不同类别上的表现。特别是在不平衡数据集（某些类别的样本数量多于其他类别）中，精确性和召回率尤为重要。 在实际应用中，骨龄检测的AI模型可以辅助医生快速准确地判断患者的生长发育情况，帮助制定个性化的医疗方案。同时，这个训练集还可以扩展到其他医学图像识别任务，比如疾病诊断或病理分析，因为基本的图像处理和模型训练技术是相通的。 "骨龄检测关节训练集九分类1800*9张"是一个适合人工智能初学者的宝贵资源，它涵盖了从数据预处理、模型构建、训练到评估的全过程。通过这个训练集，学习者可以深入理解并实践AI在医学图像识别领域的应用，为未来在人工智能领域的发展打下坚实基础。

骨龄检测是医学领域中一个重要的技术，常用于评估儿童生长发育情况，判断是否符合年龄标准。在这个训练集中，我们有881张手骨图像，这些图像与XML标注文件一起，构成了一个完整的数据集，专门设计用于训练骨龄检测模型。这个数据集对初学者来说是一个宝贵的学习资源，它涵盖了人工智能在医疗图像分析领域的应用。 我们要理解什么是骨龄检测。骨龄是指通过观察和分析骨骼的X光图像，判断一个人的骨骼发育程度，从而推算出个体的实际年龄。这种方法尤其在儿科和运动医学中非常有用，因为它可以更准确地反映个体的生长状态，而不仅仅是基于出生日期的年龄。 XML标注文件是训练图像的关键组成部分，它们提供了每张手骨图像的详细信息。在这些XML文件中，通常包含了边界框坐标，用于标识出手骨区域，以及可能的骨龄信息。这些坐标可以帮助机器学习算法理解哪些部分是需要关注的，以便精确地识别和分析骨骼特征。 在这个数据集中，"Annotations"文件夹很可能包含的就是这些XML标注文件。每个XML文件可能对应一个JPEG图像文件，提供了关于手骨图像的结构化信息，如位置、大小、形状等。这样的标注数据对于监督学习至关重要，因为算法需要这些信息来学习如何区分不同的骨骼特征，并根据这些特征预测骨龄。 "JPEGImages_noCLAHE"文件夹则包含了未经对比度限制自适应直方图均衡化（CLAHE）处理的原始JPEG格式的手骨图像。CLAHE是一种图像预处理技术，用于增强图像的局部对比度，特别适用于医疗图像，因为它可以减少X光图像中的伪影，提高骨骼细节的可辨识性。如果图像没有经过CLAHE处理，那么模型训练可能会面临对比度过低、细节不明显的问题，但这也为学习图像处理和特征提取提供了一个额外的挑战。 在人工智能领域，深度学习模型如卷积神经网络（CNN）经常被用来处理这种图像识别任务。使用这个训练集，初学者可以学习如何构建和训练CNN模型，调整参数，优化性能，以达到更准确的骨龄预测。此外，他们还能了解如何使用数据增强技术来扩充训练集，提高模型的泛化能力，以及如何评估模型性能，比如通过计算精度、召回率和F1分数等指标。 这个骨龄检测手骨训练集为初学者提供了一个实践人工智能技术，特别是深度学习在医疗影像分析中应用的平台。通过这个项目，学习者不仅可以掌握AI模型的训练方法，还能深入了解医疗图像处理和数据分析的相关知识。

1、前端环境 node（14.21.3） VueCli 2 element-ui（^2.15.14） axios node-sass（^4.14.1） sass-loader（^7.3.1） js-md5（^0.8.3） 2、后端环境 Maven JDK8 springboot

Agent-Pro论文中文版

多算法模型（BI_LSTM GRU Mamba ekan xgboost）实现功率预测。包括数据处理、特征工程、模型训练、模型推理和结果输出，最终结果以 JSON 格式返回。可灵活替换模块和数据集。实现轻松上手，快速训练快速推理。项目代码如下 data/ │ ├── data_process1.py # 数据预处理代码 ├── data_process.csv # 预处理数据文件 └── 91-Site_1A-Trina_10W.csv # 原始数据文件 inference/ │ ├── myprocessor.py # 推理主代码入口 ├── logs/ # 日志文件路径 │ └── logging.log # 推理日志文件 ├── config/ # 配置文件路径 │ └── config.yaml # 推理配置文件 ├── output/ # 推理输出路径 │ └── ...