人工智能技术的发展历程与应用概述 人工智能（AI）的发展历程可以追溯到20世纪中叶，至今经历了多个阶段的演变和突破。早期的AI以符号主义学派为主，侧重于通过规则库和逻辑推理实现专家级决策，例如1970年代的MYCIN医疗诊断系统。随着计算机算力的提升和数据积累的增加，AI研究开始转向数据驱动的机器学习方法。 机器学习（ML）作为AI的一个重要分支，主要通过数据驱动的方式使计算机系统自动学习和改进。它通过构建数学模型来发现数据中的模式和规律，并用于预测或决策。机器学习的方法分为多种类别，包括监督学习、无监督学习和半监督学习，其应用覆盖了从数据标记到预测能力的提升等多个方面。 深度学习作为机器学习的一个子领域，在2006年Hinton提出深度信念网络（DBN）后得到快速发展。深度学习基于深层神经网络的联结主义方法，能够自动提取高阶特征，极大提升了传统机器学习的性能，尤其在图像识别和自然语言处理等领域取得了革命性的进步。在此基础上，强化学习通过与环境的交互与奖惩机制实现动态决策，2013年DeepMind结合Q-Learning与深度网络，推动了深度强化学习（DRL）的发展。 生成式人工智能是近年来AI领域的热点，其特点在于基于大规模预训练模型实现内容创造与跨模态生成。2017年Google团队提出的Transformer模型，以及2022年DALL-E2和StableDiffusion在文本到图像生成方面的突破，都标志着生成式AI的迅猛发展。 尽管AI技术已经取得了巨大进步，但它仍面临着一定的局限性，并涉及到重要的道德规范问题。例如，如何确保AI系统的公平性和透明度，如何处理AI的决策偏差等。在AI应用方面，从船舶与海洋工程到水下机器人，机器学习技术已经展现出广泛的应用前景，包括船舶运动与阻力预测、海洋表面垃圾检测、波浪预测、设备自动识别等多个方面。 在实际应用中，AI技术不仅提高了预测精度和决策质量，还在提高效率、降低成本等方面发挥了重要作用。例如，深度混合神经网络被用于船舶航行轨迹预测，基于神经网络的FPSO（浮式生产储油卸载装置）运动响应预测等。此外，AI技术还在灾害预防、环境监测、协同决策等领域展现了其潜力。 AI技术从其诞生到现今的快速发展，已经深刻改变了众多领域的运作方式。机器学习和大语言模型等关键技术的突破，为AI的发展注入了新的活力。未来的AI将继续在探索智能的极限、拓展应用领域、解决现实问题中发挥关键作用，同时也将面临更多的挑战和伦理考量。展望未来，AI将更加智能化、个性化，并且在与人类社会的协同发展中扮演更加重要的角色。

DeepBGC：生物合成基因簇的检测和分类 DeepBGC使用深度学习来检测细菌和真菌基因组中的BGC。 DeepBGC使用双向长期短期记忆递归神经网络和Pfam蛋白域的word2vec样载体嵌入。 使用随机森林分类器预测产品类别和检测到的BGC的活性。 :pushpin: 消息 :pushpin: DeepBGC 0.1.23：预测BGCs现在可以在antiSMASH使用JSON输出文件被上传用于可视化 根据以下说明，照常安装和运行DeepBGC 上传antismash.json从DeepBGC输出文件夹使用“上传额外的注释” 页 预测的BGC区域及其预测分数将与antiSMASH BGC一起显示 刊物 用于生物合成基因簇预测的深度学习基因组挖掘策略Geoffrey D Hannigan，David Prihoda等人，《核酸研究》，gkz654， //doi.org/10.1093/nar/gkz654 使用

随着科技的不断进步，人工智能在教育领域的应用愈发广泛，尤其是在智能学习机这个细分市场。沙利文公司发布的《2024年中国智能学习机行业白皮书》对这个领域的未来发展进行了深入探讨和预测，提供了详尽的数据分析与趋势解读。 报告回顾了人工智能发展的几个阶段，从早期的1.0到2.0，再到3.0以及现今正流行的4.0版本。其中，AI 4.0阶段标志着人工智能技术的又一次革命性进步，更加智能化与自适应学习能力是其核心特征。2024年作为一个重要节点，预计AI技术将在智能学习机行业中得到广泛应用，这将极大地推动教育模式的革新。 在讨论了人工智能发展史后，报告重点关注了K12教育市场，即从幼儿园到高中这一阶段的教育。K12是教育行业的重要组成部分，其对于教育技术的需求和接受度对整个行业的进步起着关键作用。通过分析K12教育的变革，白皮书指出了智能学习机在这一阶段的巨大潜力。VR（虚拟现实）、AR（增强现实）、MR（混合现实）等新兴技术的应用，正在改变传统的教学模式，为学生提供更为丰富和沉浸式的学习体验。 报告还提及了OMO（Online Merge Offline）的概念，这是一种线上与线下教育融合的新型模式，打破了传统教育的局限性，让学习变得更加灵活与便捷。2024年预计将有更多的智能学习机支持OMO模式，促进教育资源的优化配置。 白皮书强调，随着5G技术的普及和推广，将进一步促进VR/AR/MR等技术在智能学习机上的应用，使得远程教育和个性化学习更加高效和生动。5G的高速率、低延时特性，将使得在线学习体验与传统教室无异，甚至在某些方面能提供更为优质的体验。 此外，报告还提到了GPT-4技术的应用前景。作为当前人工智能领域的一项重大突破，GPT-4的出现预示着智能学习机的交互能力和个性化推荐将得到极大的提升。通过高精度的语言模型，智能学习机能够更好地理解学生的需求，提供更为精准的学习内容。 在市场趋势方面，白皮书预测到2024年，随着技术的成熟和市场的接受，智能学习机市场将迎来新的增长高峰。特别是2022年，报告显示65%的增长率，这一数据足以证明智能学习机市场的蓬勃发展态势。白皮书还指出，未来几年内，智能学习机将逐步渗透到各个层次的教育机构，包括小学、初中和高中，成为学生日常学习不可或缺的辅助工具。 在定义教育方面，报告还对教育的概念进行了新的阐释。结合VR/AR等技术，传统教育与技术结合产生的新教学模式，将使得学习过程更加生动和高效。这种技术与教育的结合，也在不断地推动着教育的革新。 《2024年中国智能学习机行业白皮书》为我们描绘了一个充满机遇与挑战的未来教育蓝图。在这个蓝图中，智能学习机作为一个重要的载体，将在人工智能技术的加持下，彻底改变传统的教育模式，为学生带来全新的学习体验。

长江作为世界第三长河流，不仅对中国的生态平衡和经济发展具有深远影响，而且在全球碳循环中扮演着重要角色。有机碳作为河流生态系统中的关键组成部分，其溶解态有机碳（DOC）输送的变化将直接关系到流域生态健康状况和碳汇功能。本研究聚焦于利用机器学习技术解析长江DOC输送变化的驱动因素，旨在为河流有机碳循环研究提供新的视角和方法。 本研究首先回顾了长江生态系统的重要性和溶解有机碳的地球化学特征。随着全球气候变化和人类活动的加剧，河流的水环境变化已成为科学研究的热点。长江溶解有机碳的研究进展和水环境变化驱动因素的分析为本研究提供了理论基础和数据支持。 研究目标旨在揭示长江DOC输送变化的主要驱动因素，内容涉及对溶解有机碳变化趋势的检测、影响因素的筛选和相关性分析。技术路线和研究方法部分详细介绍了研究的思路框架和采用的主要方法，如多源数据整合与验证，以及溶解有机碳变化驱动力的初步识别。 在研究区域概况与数据来源方面，本研究详细描述了研究区域的自然环境特征，包括地理位置、水系格局、水文气象条件等，为后续数据分析提供了坚实的背景支撑。长江DOC的时空分布特征研究揭示了碳浓度水平变化和碳分布的空间格局。数据获取与预处理环节则确保了研究数据的准确性和可靠性。 基于机器学习的驱动因素识别模型构建部分，介绍了算法选择与原理、数据集构建、模型训练与优化等核心内容。模型备选方案包括多种机器学习算法，每种算法的原理和优缺点都被逐一讨论，为选择最合适的模型提供了依据。影响因子库的建立和数据标准化处理是确保模型准确性的关键步骤。 模型训练与优化环节的核心在于训练集与测试集的划分，以及模型参数调优策略。这些策略包括交叉验证、网格搜索等技术，以确保模型能够达到最佳的预测效果。通过这些步骤，研究旨在构建一个能够准确识别和预测长江DOC输送变化驱动因素的机器学习模型。 机器学习在环境科学领域的应用为分析复杂系统的时空变化提供了强大的工具，尤其是在河流DOC输送变化的驱动因素分析方面。本研究通过深入分析长江DOC输送变化的驱动因素，对于优化长江流域的生态环境管理和实现可持续发展具有重要的理论和实际意义。

本次提供的 halcon DeepLearningTool 是机器视觉软件 HALCON 集成的深度学习工具包，专为工业视觉检测场景设计，提供从数据标注、模型训练到推理部署的全流程深度学习开发支持。该工具包基于 HALCON 的机器视觉算法体系，内置多种预训练模型（如目标检测、图像分类、语义分割等），支持自定义数据集训练，可快速构建适用于缺陷检测、物体识别、字符识别等工业场景的深度学习解决方案。 工具核心功能包括：可视化数据标注工具（支持矩形框、像素级分割等标注方式）、模型训练引擎（支持迁移学习、增量训练，兼容 CPU/GPU 加速）、模型评估模块（提供准确率、召回率等量化指标）以及轻量化推理接口（可直接集成到生产环境）。同时支持与 HALCON 传统视觉算子结合，实现 "深度学习 + 传统算法" 的混合检测方案，兼顾检测精度与效率。 适用人群主要为工业机器视觉领域的算法工程师、自动化设备开发人员、智能制造企业的技术研发人员，以及高校从事机器视觉研究的师生，尤其适合需要快速将深度学习技术应用于工业检测场景的团队。 使用场景涵盖：电子制造业中的 PCB 板缺陷检测、汽车零部件表面瑕疵识别、包装行业的标签字符识别、物流领域的包裹分拣分类、医药行业的药瓶外观检测等。通过该工具，开发者可大幅缩短深度学习模型的开发周期，降低工业视觉系统的部署门槛。 其他说明：使用前需确保已安装对应版本的 HALCON 基础软件；工具包提供 C++、C#、Python 等多语言接口，方便集成到不同开发环境；建议搭配 HALCON 官方的深度学习示例数据集进行入门学习；部分高级功能（如自定义网络结构）需要具备一定的深度学习理论基础；工业场景中需注意图像采集质量对模型效果的影响，建议配合专业光学系统使用；技术问题可参考 HALCON 官方文档或 CSDN 社区的工业深度学习实践案例。

synopsys工具的license资源管理是一个关键环节，因为它关系到该工具的正常使用。在文档中提到，百度网盘是分享测试可用文件的平台，包括名为ocad.tar.gz的压缩包，通过特定的提取码进行解压。这一步骤主要是针对Windows操作系统的用户。在使用过程中，需要注意的是，尽管2022年及之前的版本已确认可用，但其它版本的兼容性和可用性尚未得到证实，因此在使用时需要保持谨慎。 文件中还提到，Synopsys的license文件通常放在特定的目录下，如在Linux环境下，使用的是scl_keygen.exe生成的Synopsys.dat文件。为了让license文件能在不同的操作系统下使用，可能需要进行文件格式的转换和内容的修改。例如，需要将license文件中的时间戳进行修改。在2004年的情况下，存在不稳定现象，而改成2018年则几乎不会出现问题。 在生成license文件的过程中，需要用到scl_keygen.exe工具，通过输入特定的信息如hostid、hostname和port，可以生成定制化的license文件。此外，还需要手动调整过期时间和snpslmd路径，确保license文件指向正确的本地服务端路径。这通常涉及到修改license文件的某些行，并且在操作过程中要确保文件格式正确，比如使用编辑器替换某些字符或字符串。 执行fix.bat批处理文件是另一个重要步骤，它帮助在license文件中添加或修改特定内容。如果fix.bat执行失败，需要手动修改Synopsys.dat文件。例如，需要将特定的SIGN和SN标识符插入到文件中，并确保在修改后的SIGN和SN前有一个空格。具体而言，需要根据工具中的特征(feature)和项目ID(project_id)进行调整，这要求用户具有一定的专业知识来识别和修改这些参数。 此外，文档还提醒用户，在license文件生成过程中，如果遇到lmgrd工具报告未找到特定特征(feature)的错误，需要回到Synopsys.src文件，添加缺失的特征并重新生成license文件。 Synopsys工具的license资源管理涉及到多个步骤，包括文件的获取、格式的调整、特征的添加和特定参数的修改。这一过程需要用户对license文件结构和Synopsys工具的配置有一定的了解，同时也需要具备处理可能出现的错误的能力。此外，文档还强调了该工具仅适用于学习目的，提醒用户在实际使用中注意版权和合法性的限制。

随着深度学习技术的快速发展，特别是在计算机视觉领域的广泛应用，金属表面缺陷识别成为了研究热点。深度学习模型通过分析金属表面图像数据，能够自动识别出包括划痕、凹坑、裂纹等多种类型的缺陷。基于深度学习的金属表面缺陷识别技术通常采用卷积神经网络（CNN）来实现。CNN在图像处理方面表现出了强大的特征提取能力，能够从原始图像中直接学习到表示缺陷的高级特征。 在深度学习中，有一系列成熟的算法和架构，如YOLO（You Only Look Once）模型，它是一种实现实时对象检测的算法，通过在单个神经网络中直接预测边界框和类别概率，能够快速准确地完成图像识别任务。YOLO算法以其高速度和准确性在工业视觉检测系统中广受欢迎，尤其适用于金属表面缺陷识别。使用YOLO进行金属表面缺陷识别，可以从金属表面的图片中快速准确地检出缺陷位置，并标注出缺陷类型，极大地提高了缺陷检测的效率和精度。 在深度学习模型的训练过程中，需要大量带有标注的金属表面缺陷图像作为训练数据。深度学习模型会通过不断学习这些数据，从而学会识别不同类型的缺陷特征。此外，深度学习模型的训练还需要使用特定的优化算法和损失函数，如随机梯度下降（SGD）、Adam优化器、交叉熵损失函数等。这些技术的结合使得模型能够有效地收敛，并在实际应用中达到良好的识别效果。 在课程设计和毕业设计中，基于深度学习的金属表面缺陷识别项目可以作为深入探讨的课题。这不仅涉及到了深度学习的核心知识，还包括了图像处理、数据预处理、模型训练、调参优化等多个方面。通过这样的项目实践，学生可以加深对深度学习原理的理解，并掌握将理论知识应用于实际问题解决的能力。 在实际部署深度学习模型进行金属表面缺陷识别时，需要考虑到工业现场的环境变化，如光照、角度、距离等因素的干扰。模型需要具有一定的鲁棒性，以适应这些变化，确保检测的准确性。因此，研究者需要对模型进行适当的调整，以适应工业现场的实际需求。 基于深度学习的金属表面缺陷识别技术，不仅能够大幅提升工业生产中缺陷检测的效率和精度，还为工业自动化、质量控制等领域提供了强有力的技术支持。随着深度学习技术的不断进步，未来的金属表面缺陷识别技术将更加智能化和精确化。

芋道是一款基于Java的开源项目，旨在提供企业级管理系统的基础架构。它通过模块化设计降低了系统开发的复杂度，帮助开发者快速构建后台管理与移动端应用。项目的核心价值在于为预算有限的年轻开发者提供免费、透明的技术解决方案，推动真正的开源精神。 【核心功能】 - 多模块化管理：支持系统、会员、支付、商城等业务模块的独立开发与集成。 - 工作流引擎：内置BPM模块，实现业务流程的可视化配置与审批。 - 权限控制：提供基于角色的访问权限管理，保障系统安全性。 - 基础设施集成：整合消息队列、监控报表等常用中间件与工具。 【适用场景/人群】 本项目特别适合在校学生、初创团队及个人开发者，用于快速搭建企业级后台管理系统（如OA、CRM、ERP）或移动应用服务端。适用于教学实践、原型验证及中小型商业项目开发场景。 【快速上手】 1. 克隆代码库并导入IDE，安装Maven依赖。 2. 配置数据库连接，运行SQL初始化脚本。 3. 启动主服务模块（yudao-server），通过本地端口访问管理后台。 4. 按需启用其他模块，参考文档进行功能配置。【版权与免责声明】 本文件由程序利用AI辅助自动生成，内容整理自项目官方开源文档。 资源来自开源社区，仅供个人学习、研究和技术交流使用，请在使用时严格遵守原项目的开源许可协议。 下载后建议在24小时内完成学习与测试，并及时清理相关文件。 严禁将此资源用于任何商业目的或非法活动。任何因使用、修改或分发本资源而引起的法律纠纷或责任，均由使用者自行承担。 如本文档内容侵犯了您的合法权益，请联系开发者予以删除。

内容概要：本文详细介绍了基于强化学习的车间调度方法，特别是深度Q网络（DQN）和近端策略优化算法（PPO）的应用。文章首先概述了车间调度问题及其面临的挑战，接着分别阐述了DQN和PPO的核心原理、代码实现及应用场景。DQN通过Q学习结合神经网络处理高维状态空间，适用于离散动作空间；PPO则通过策略梯度直接优化策略网络，更适合连续动作空间和多目标优化。文中还提供了详细的代码示例，展示了这两种算法的具体实现方式，并讨论了它们各自的优缺点。此外，文章强调了状态设计和奖励函数设计的重要性，并给出了实际应用中的注意事项。 适合人群：对强化学习感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者，尤其是那些关注智能制造和工业自动化领域的专业人士。 使用场景及目标：①帮助读者理解DQN和PPO在车间调度中的应用；②指导读者进行相关算法的实际编码实现；③为解决复杂多变的生产环境中的调度问题提供新的思路和方法。 其他说明：文章不仅讲解了理论知识，还提供了丰富的代码实例，便于读者理解和实践。同时提醒读者在实际应用中需要注意的问题，如状态表示、奖励函数设计等。

在深度学习模型的开发过程中，安全测试是确保模型在面对恶意输入和攻击时的稳定性和可靠性的关键环节。对于YOLOv11这样的高效目标检测模型，安全测试可以帮助我们识别和修复潜在的安全漏洞，提高模型的安全性。本文将详细介绍YOLOv11模型开发中的安全测试策略，并提供实际的代码示例。 安全测试是YOLOv11模型开发过程中的重要环节，它可以帮助我们识别和修复潜在的安全漏洞，提高模型的安全性。通过实施有效的安全测试策略，可以确保YOLOv11模型在实际应用中的安全性和可靠性。随着深度学习技术的不断发展，安全测试在模型开发中的应用将更加广泛和深入。通过实际的代码示例，我们可以看到安全测试在YOLOv11模型开发中的高效应用，从而提高开发效率和模型性能。