这份文档是浙江大学能源学院赵阳博士于2025年2月发表的学术报告，聚焦大语言模型（如DeepSeek、ChatGPT）在建筑与能源领域的技术突破与应用前景。报告指出，2024年以DeepSeek为代表的开源大模型在数学推理、科学问题解答等任务中实现阶跃式发展，部分能力超越人类专家，为能源行业带来智能化新范式——通过人机协同交互、多源数据深度挖掘、自动化报告生成、智能故障诊断及实时碳排管控等场景，驱动建筑能耗优化、设备运维和工业流程的精细化转型。报告同时展望通用人工智能（AGI）临近技术奇点可能引发的行业颠覆性变革，强调大模型与数字孪生技术的融合将加速能源系统从粗放运行向数据驱动的智慧化升级，助力碳中和目标的实现。

用Cisco Packet Tracer 画了一个智能家居网络拓扑图，仅供参考。

内容概要：本文详细介绍了基于STM32F4系列微控制器实现四足机器狗外设控制的全过程，涵盖硬件配置、功能需求、C++框架设计、关键实现技巧及测试验证。硬件方面采用STM32F411CEU6主控芯片、MG90S舵机、MPU6050六轴IMU传感器和USART3/I2C1通信接口。功能上实现了基础步态控制、实时姿态校正、串口指令响应和低功耗待机模式。C++框架设计包括PWM信号生成类和四足机器人控制类，通过具体代码展示了PWM信号优化、IMU数据融合等核心技术。最后，通过测试验证了PWM输出稳定性、串口指令响应时间和姿态校正精度，并提出了进一步优化的方向； 适用人群：对嵌入式系统开发有一定基础，尤其是熟悉STM32平台和C++编程的工程师或学生； 使用场景及目标：①学习如何利用STM32实现复杂外设控制；②掌握PWM信号生成、传感器数据融合和运动控制算法的具体实现；③理解智能机器人开发中的硬件选型和软件架构设计； 阅读建议：建议读者结合提供的GitHub工程包进行实践操作，在理解代码的同时关注硬件连接和调试日志，以便更好地掌握四足机器狗控制的核心技术。

随着全球汽车产业战略重点向智能网联汽车转移，新技术在汽车上的融合应用变得越来越普遍，智能网联汽车中的电子电气架构也在经历快速的演进。智能网联汽车电子电气架构产业技术路线图由中国智能网联汽车产业创新联盟（CAICV）等机构联合研发，旨在提供一个面向服务的分布式异构计算平台，覆盖软件、硬件以及通讯架构等多个关键要素。 汽车行业正逐步迈向中央集中式架构以及车路云一体化系统架构的发展趋势。软件架构通过服务化实现了分层解耦，通信技术的升级则确保了智能网联汽车的海量数据能够高速传输。通过相关工作组的合作，众多专家从2023年5月开始，在一年余的时间里共同倾力完成了这项研究。 技术路线图不仅针对智能网联汽车电子电气架构，而且涉及整个汽车电子软件架构、硬件架构和通讯架构的深入研究。报告的编写得到了中国汽车工程学会、电动汽车产业技术创新战略联盟（CAEV）和中国智能网联汽车产业创新联盟（CAICV）的大力支持。 在报告的研讨和撰写过程中，专家们对于新型电子电气架构（EEA）的定义及其在整个智能网联汽车领域的应用进行了详尽的分析。新型电子电气架构的持续演进，正推动着汽车电子软件架构、硬件架构以及通讯架构的创新和升级。 《智能网联汽车电子电气架构产业技术路线图》的研究成果，将为中国乃至全球的智能网联汽车产业提供重要的指导和参考。在技术快速发展的今天，行业内外对智能网联汽车电子电气架构的技术路线图需求日益增加，此路线图的发布正当其时，对于推动产业的健康发展和技术创新具有重要意义。 这份报告不仅展示了行业专家的智慧，也体现了中国汽车工程学会以及国内众多知名高校、研究所和企业对于智能网联汽车电子电气架构产业技术研究的重视。报告所涉及到的参研单位包括国汽（北京）智能网联汽车研究院有限公司、中国汽车工程学会、国汽智控（北京）科技有限公司等，涉及的专家和学者多达数百人，他们为报告的编撰、研讨、审核修订做出了巨大贡献。 《智能网联汽车电子电气架构产业技术路线图》汇集了大量前沿知识与研究，系统性地阐释了智能网联汽车技术未来的发展趋势和技术路线，是汽车行业不可多得的技术蓝皮书，对未来智能网联汽车电子电气架构的发展具有重要的指导作用。

标题 "基于BERT+Tensorflow+Horovod的NLU（意图识别+槽位填充）分布式GPU训练模块.zip" 提供了关键信息，说明这个压缩包包含了一个使用BERT模型，通过TensorFlow框架，并利用Horovod进行分布式GPU训练的自然语言理解（NLU）系统。NLU是AI领域中的一个重要组成部分，它涉及到意图识别和槽位填充，这两部分是对话系统中的基础任务。 1. **BERT**: BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言模型，由Google在2018年推出。它通过Transformer架构在大量未标注文本上进行自我监督学习，学习到丰富的上下文依赖表示。在NLU任务中，BERT可以提供强大的语义理解能力，提升模型的性能。 2. **TensorFlow**: TensorFlow是Google开源的一个深度学习框架，它允许开发人员构建和部署复杂的机器学习模型。在这个项目中，TensorFlow被用来实现BERT模型的训练流程，包括模型定义、数据处理、优化器配置、损失函数计算等。 3. **Horovod**: Horovod是一个用于分布式训练的开源库，它简化了在多GPU或多节点上并行训练的复杂性。通过Horovod，开发者可以将训练任务分解到多个GPU上，以加速模型的收敛速度。在大型深度学习模型如BERT的训练中，Horovod可以显著提高效率。 4. **意图识别**: 意图识别是NLU的一部分，其目标是理解用户输入的意图或目标，例如在智能助手场景中，识别用户是要查询天气、预订餐厅还是播放音乐。在BERT模型中，这通常通过分类任务来实现，模型会为每个可能的意图分配概率。 5. **槽位填充**: 槽位填充是识别并提取用户输入中的特定信息，如时间、地点、人名等。这些信息称为槽位，填充槽位能帮助系统更好地理解用户的需求。在BERT模型中，这通常采用序列标注方法，为每个输入词分配一个标签，表示它是否属于某个特定槽位。 6. **分布式GPU训练**: 分布式GPU训练是利用多块GPU共同处理大规模计算任务的方法。在本项目中，通过Horovod，BERT模型的训练可以在多台机器的多个GPU上并行进行，每个GPU处理一部分计算，然后同步梯度以更新模型参数，这样可以大大缩短训练时间。 7. **代码结构**："JointBERT_nlu_tf-master"可能代表代码库的主目录，暗示代码实现了BERT模型的联合训练，即将意图识别和槽位填充作为联合任务，这样可能会使模型更好地理解两者之间的关联，从而提升整体NLU性能。 综合以上，这个压缩包中的代码应该是一个完整的端到端解决方案，涵盖了从数据预处理、模型搭建、分布式训练到模型评估的全过程，适用于开发和研究NLU系统，特别是需要高效处理大规模数据的场景。对于想要深入理解和应用BERT、TensorFlow以及分布式训练的开发者来说，这是一个宝贵的资源。

三菱伺服电机编码器ID修改器 支持三菱伺服电机J2 J2S J3 J4系列所有电机 独立系统，配硬件驱动程序及应用软件，送编码器数据包，带线做好常用四种编码器插头。 附教程，包教包会 功能支持读写ID，直接读取、存储备份、写入编码器数据。 实时读取编码器绝对位置，支持调零。 三菱伺服电机编码器ID修改器是一种专门针对三菱伺服电机J2、J2S、J3、J4系列电机的工具，它可以实现编码器ID的读写操作，支持读取、存储、备份和写入编码器数据。这款设备独立于系统运行，配备了硬件驱动程序和应用软件，同时还提供了一套编码器数据包和四种常用编码器插头，这些插头已经配线完毕，方便用户直接使用。除此之外，该修改器还附带了一本详尽的教程，确保用户能够完全掌握其使用方法。 该编码器ID修改器的功能不仅仅局限于读取ID，它还能实时读取编码器的绝对位置，并提供调零的功能，这在工业自动化领域中具有重要的应用价值。通过调整编码器的零点，可以确保电机控制系统中的精确位置反馈，这对于提高设备的运行效率和精确性至关重要。 该工具的设计理念是为了简化电机维护和调试过程，避免在编码器出现故障或者需要更换时，必须重新对编码器ID进行设置的麻烦，从而降低停机时间，提高生产效率。其直接读取和存储编码器数据的能力，也使得数据备份和恢复变得简单快捷，这在生产线上是非常有必要的。 在工业自动化领域，对伺服电机的精确控制是至关重要的。三菱伺服电机作为该领域内的重要组成部分，其稳定性和精确性直接关系到整个生产过程的效率和质量。编码器作为伺服电机反馈系统中的关键部件，负责将电机轴的旋转位置转换为电信号，从而让控制系统了解电机的确切位置和速度。因此，能够方便快捷地对编码器进行维护和调整，对于保障整个生产流程的顺畅运行具有十分重要的意义。 该修改器的设计初衷就是为了提供一种高效、可靠的解决方案，帮助工程师和技术人员在维护和调整编码器时更加便捷。它能够帮助他们节省时间，减少可能出现的错误，并且提高整个生产系统的稳定性。在实际应用中，这种设备可以帮助企业减少因设备故障导致的生产停滞，减少维修成本，并且提高最终产品的质量。 这款编码器ID修改器还具有一定的可扩展性，可以随着技术的进步进行升级，以适应新的编码器型号和工业自动化的发展需求。这种灵活性确保了它不仅在当下有着广泛的应用价值，在未来也会继续发挥重要作用。

# 基于Python的微信智能聊天机器人项目 ## 项目简介 本项目是一个基于Python的微信智能聊天机器人，借助ChatGPT强大的对话和信息整合能力，把微信打造成智能机器人。它可实现与微信或其他聊天平台的交互，具备智能对话、自动回复、消息过滤、角色设定、工具使用等丰富功能，且支持多端部署，能满足不同场景的使用需求。 ## 项目的主要特性和功能 1. 多端部署提供多种部署方式，目前已支持个人微信、微信公众号和企业微信应用等部署方式。 2. 基础对话支持私聊及群聊的消息智能回复，具备多轮会话上下文记忆功能，支持GPT 3、GPT 3.5、GPT 4等模型。 3. 语音识别能够识别语音消息，可通过文字或语音进行回复，支持azure、baidu、google、openai等多种语音模型。 4. 图片生成支持图片生成和图生图（如照片修复），可选择Dell E、stable diffusion、replicate等模型。

本文首先介绍了智能推荐的概念、应用、评价指标，然后讲解了智能推荐常见的关联规则算法，包括Apriori和FP-Growth，最后讲解常见的协同过滤推荐技术，包括基于用户的协同过滤推荐和基于物品的协同过滤推荐。 该压缩包中包括关联规则挖掘算法(Apriori算法、FP-Growth算法)，协同过滤过滤推荐算法(基于用户、基于物品)，以及代码中所对应的数据集。 智能推荐系统是当今互联网应用中的核心组成部分，它能够为用户提供个性化的信息、产品或服务推荐。在实际应用中，推荐系统广泛应用于电商、内容平台、社交媒体、在线视频服务等多个领域。推荐系统的效果直接影响用户体验和企业的经济效益，因此，对推荐系统的研究和开发具有重要的意义。 在智能推荐系统中，算法是核心的技术。关联规则算法和协同过滤技术是两种常见的推荐算法类型。关联规则算法通过分析大量交易数据或行为数据，发现不同项目之间的有趣关系，如频繁出现的项目组合。Apriori算法和FP-Growth算法是两种在数据挖掘中广泛应用的关联规则算法。Apriori算法通过迭代查找频繁项集，以候选集生成和剪枝的方式来实现。而FP-Growth算法利用FP树这种数据结构来存储数据集，并通过递归的方法挖掘频繁项集，相比于Apriori算法，FP-Growth算法在效率上有所提高。 协同过滤技术是推荐系统中另一种主流技术，它基于用户之间的相似性或物品之间的相似性来进行推荐。基于用户的协同过滤算法通过对用户的历史行为进行分析，找出目标用户可能感兴趣的其他用户，再根据这些用户的喜好生成推荐列表。而基于物品的协同过滤算法则侧重于找出目标用户可能感兴趣的物品，通过分析物品之间的相似性，从而向用户推荐与他们之前喜欢的物品相似的新物品。 智能推荐系统的效果评估是一个复杂的问题。常见的评价指标包括准确度、召回率、F1分数、AUC值、覆盖率、新颖度等。准确度和召回率通常用于评估推荐系统的分类能力，F1分数则是它们的调和平均数，用于在准确度和召回率之间取得平衡。AUC值适用于评价排序质量，覆盖率和新颖度则用来评估推荐系统的多样性和推荐质量。 在实际应用中，为了提供更加精准和个性化的推荐，智能推荐系统往往结合多种算法和技术，比如利用用户的行为数据和属性信息，结合深度学习等先进的机器学习技术，构建更加复杂的推荐模型。随着技术的不断进步，智能推荐系统也在不断地演进，以适应不断变化的业务需求和用户行为模式。 此外，智能推荐系统还面临着一些挑战，如冷启动问题、可扩展性问题、隐私保护问题等。冷启动问题指的是在系统启动初期，由于缺乏足够的用户或物品数据，难以做出有效的推荐。可扩展性问题关注的是随着用户和物品数量的增加，如何保证推荐系统的响应时间和准确度不受影响。隐私保护问题则是指在收集和利用用户数据进行个性化推荐的同时，如何保护用户的隐私安全。 为了应对这些挑战，研究人员和工程师们不断地探索新的算法和技术。例如，利用迁移学习、强化学习等技术来解决冷启动问题，采用分布式计算框架来提高系统的可扩展性，通过加密算法和差分隐私技术来增强数据的隐私保护。 智能推荐系统是数据挖掘和机器学习领域的重要应用之一，通过关联规则挖掘算法和协同过滤技术，能够有效地解决信息过载问题，提升用户体验。随着技术的不断进步和挑战的解决，智能推荐系统将会更加智能化、个性化和安全。

### 台达伺服ASDA-B2使用手册关键知识点解析 #### 第一章 产品检查与型号说明 **1.1 产品检查** - **检查内容：** - 检查包装是否完整。 - 检查产品是否有明显的物理损坏。 - 确认所有附件是否齐全。 **1.2 产品型号对照** - **铭牌说明：** - 铭牌上标注了产品的具体型号、电压等级等关键信息。 - **型号说明：** - 型号代码中包含了产品的功率范围、功能特性等信息。 - 例如，“ASDA-B2-1020-L”表示该型号为ASDA-B2系列，功率为200W，支持增量编码器。 **1.3 伺服驱动器与电机机种名称对应参照表** - **对应关系：** - 表格列出了不同伺服驱动器型号与其匹配的电机型号之间的对应关系。 - 便于用户根据伺服驱动器型号选择合适的电机。 **1.4 伺服驱动器各部名称** - **部件名称：** - 包括了电源接口、信号接口、编码器接口等主要部件的名称及其位置说明。 **1.5 伺服驱动器操作模式简介** - **操作模式：** - 介绍了位置模式、速度模式、扭矩模式等几种基本的操作模式。 - 不同的操作模式适用于不同的应用场景。 #### 第二章 安装 **2.1 注意事项** - **安全须知：** - 在安装前必须阅读并理解所有的安全指示。 - 避免在潮湿或灰尘较多的环境中安装设备。 **2.2 储存环境条件** - **储存要求：** - 规定了设备在储存期间应满足的温度、湿度等条件。 **2.3 安装环境条件** - **环境要求：** - 对安装地点的温度、湿度、振动等因素进行了规定。 **2.4 安装方向与空间** - **安装指南：** - 指导如何正确地选择安装方向，并留有足够的通风空间。 **2.5 断路器与保险丝建议规格表** - **规格建议：** - 提供了推荐的断路器与保险丝规格，确保电路的安全性。 **2.6 电磁干扰滤波器（EMIFilters）选型** - **选型指导：** - 根据设备的工作频率选择合适的EMI滤波器。 **2.7 回生电阻的选择方法** - **选择原则：** - 解释了如何根据应用场合选择合适的回生电阻。 #### 第三章 配线 **3.1 外围装置与主电源回路连接** - **接线图示例：** - 提供了外围设备与主电源回路连接的示意图。 - 描述了驱动器连接器的具体端子布局。 **3.1.1 外围装置接线图** - **接线示例：** - 展示了如何将外围设备（如编码器、电机等）与伺服驱动器相连。 **3.1.2 驱动器的连接器与端子** - **连接器类型：** - 列举了伺服驱动器上的各种连接器类型及其对应的端子名称。 **3.1.3 电源接线法** - **电源接线：** - 介绍了正确的电源接线方法，包括主电源与伺服驱动器之间的连接。 **3.1.4 电机U、V、W引出线的连接器规格** - **连接器规格：** - 给出了电机三相引出线所使用的连接器规格。 **3.1.5 编码器引出线的连接器规格** - **编码器接线：** - 说明了编码器引出线的连接器规格及接线方法。 **3.1.6 线材的选择** - **线材推荐：** - 根据电流大小推荐适合的线材规格。 **3.2 伺服系统基本方块图** - **系统构成：** - 展示了伺服系统的组成结构，包括电源模块、驱动器、电机等部分。 **3.3 CN1 I/O信号接线** - **I/O连接器：** - 介绍了CN1连接器的端子布局及信号说明。 **3.4 CN2 编码器信号接线** - **编码器接线：** - 描述了如何通过CN2连接器连接编码器信号线。 **3.5 CN3 通讯口信号接线** - **通讯口接线：** - 说明了如何通过CN3连接器实现伺服驱动器与外部设备的通讯连接。 **3.6 标准接线方式** - **位置模式标准接线：** - 展示了位置控制模式下的标准接线方式。 - **速度模式标准接线** - 描述了速度控制模式下的标准接线方法。 - **扭矩模式标准接线** - 解释了扭矩控制模式下的接线方案。 #### 第四章 面板显示及操作 **4.1 面板各部名称** - **面板介绍：** - 对伺服驱动器前面板上的各个部件进行说明。 **4.2 参数设置流程** - **设置步骤：** - 详细介绍了如何通过前面板进行参数设置的步骤。 **4.3 状态显示** - **显示内容：** - 列出了各种状态下前面板的显示内容，包括储存设定、小数点设定等。 **4.4 一般功能操作** - **操作指南：** - 指导如何执行异常状态记录、寸动模式、数字输入/输出诊断等操作。 #### 第五章 试转操作与调机步骤 **5.1 无负载检测** - **检测步骤：** - 介绍了在无负载情况下进行设备性能测试的方法。 **5.2 驱动器送电** - **送电顺序：** - 说明了如何安全地为伺服驱动器送电。 **5.3 空载JOG测试** - **测试方法：** - 描述了空载条件下进行JOG测试的过程。 **5.4 空载的速度测试** - **测试步骤：** - 介绍了如何进行空载条件下的速度测试。 **5.5 调机步骤** - **流程图：** - 提供了调机步骤的流程图，包括自动模式、半自动增益模式等。 - **注意事项：** - 强调了在调机过程中需要注意的问题，如负载惯量估测限制、机械共振处理等。 #### 第六章 控制功能 **6.1 操作模式选择** - **模式选择：** - 解释了如何根据应用需求选择合适的操作模式。 **6.2 位置模式** - **位置命令：** - 说明了如何设置位置命令。 - **控制架构：** - 详细介绍了位置模式下的控制架构。 - **电子齿轮比：** - 解释了电子齿轮比的概念及其作用。 - **低通滤波器：** - 介绍了低通滤波器的作用。 - **位置回路增益调整：** - 指导如何调整位置回路增益。 **6.3 速度模式** - **速度命令：** - 解释了如何选择速度命令。 - **控制架构：** - 详细阐述了速度模式下的控制架构。 - **速度命令平滑处理：** - 介绍了速度命令平滑处理的方法。 - **模拟命令端比例器：** - 解释了模拟命令端比例器的功能。 - **速度回路增益调整：** - 指导如何调整速度回路增益。 **6.4 扭矩模式** - **扭矩命令：** - 说明了扭矩命令的选择方法。 - **控制架构：** - 详细介绍了扭矩模式下的控制架构。 - **扭矩命令平滑处理：** - 解释了扭矩命令平滑处理的方法。 - **扭矩模式时序图：** - 提供了扭矩模式下的时序图。 **6.5 混合模式** - **混合模式：** - 解释了速度/位置混合模式、速度/扭矩混合模式以及扭矩/位置混合模式的原理。 **6.6 其他** - **速度限制使用：** - 介绍了速度限制功能的使用方法。 - **扭矩限制使用：** - 说明了扭矩限制功能的使用方法。 - **模拟监视：** - 解释了模拟监视功能的作用。 - **电磁刹车使用：** - 指导如何使用电磁刹车。 #### 第七章 参数与功能 **7.1 参数定义** - **参数解释：** - 列出了所有可设置参数的名称及其含义。 以上是台达伺服ASDA-B2使用手册中的关键知识点总结。这些内容不仅涵盖了产品的基本信息，还深入介绍了安装、配置、调试等方面的详细指南，有助于用户更好地理解和使用该产品。

DROW 2D激光点云数据集是一个用于机器学习和计算机视觉研究的重要资源。它包含了通过激光传感器获取的二维点云数据，可以用于目标检测、目标跟踪、场景理解等多个应用领域。 核心原理是通过激光传感器扫描周围环境，获取到的激光点云数据。这些数据以二维坐标的形式表示了环境中物体的位置和形状信息。每个点都包含了激光束与物体之间的距离和反射强度等属性。 DROW 2D激光点云数据集的应用场景非常广泛。其中之一是目标检测，通过分析点云数据中的物体形状和位置信息，可以实现对环境中目标物体的自动识别和定位。另外，该数据集还可以用于目标跟踪，通过连续的点云数据帧，可以实现对目标物体在时间上的追踪和预测。此外，该数据集还可以用于场景理解，通过分析点云数据中的结构和几何信息，可以实现对环境场景的建模和分析。