正达智能排课系统（含注册机）是还好的排课软件，可以自动排课，条课。

台区智能融合终端技术规范（试行）是国网公司颁布的企业标准，涵盖了与智能台区终端相关的技术规范与要求。该规范包含的主要内容可以概括为以下几个方面： 1. 范围：这部分定义了技术规范的适用范围，指明了标准针对的对象和环境。 2. 规范性引用文件：列出了该技术规范中所引用到的其他标准文件，这些文件对理解本规范有重要的参考价值。 3. 术语和定义：为了在规范中使用精确的语言，对特定的技术术语进行了明确定义，保证技术交流的一致性。 4. 缩略语：提供了一定数量的技术缩略语及其全称，方便阅读者理解和查阅。 5. 总体要求及原则：阐述了智能融合终端设计、制造与应用过程中需要遵守的基本原则，包括但不限于安全性、兼容性、环保等方面。 6. 软硬件架构：详细说明了终端的软硬件结构，包括硬件组件的性能要求、软件功能模块的设计准则等。 7. 技术要求：规定了终端产品的具体技术参数、性能指标以及测试方法，确保产品符合一定的技术水准。 8. 检验规则：明确了产品的检验程序、检验方法及质量判断标准，用于保证产品的质量一致性。 智能台区终端是智能电网的重要组成部分，它的功能覆盖了从数据采集、处理到传输、控制等多个方面，其技术要求需要与智能电网的其他部分相协调。技术规范的制定有助于提升台区终端产品的质量，确保电网智能化的平稳推进。同时，规范的实施还能为电力设备的生产商、供应商及电力运行商提供明确的指导，提升整个行业的技术水平和效率。 随着智能电网建设的不断深入，对台区智能终端的性能要求也在不断提升。台区智能融合终端技术规范不仅为产品的研发与应用提供了明确的规范，还为相关标准的未来改进和升级提供了基础。在智能电网技术飞速发展的今天，这类技术规范的出台显得尤为关键，对于推动电网的智能化、信息化和绿色化发展具有重要意义。

亚马逊 魔兽争霸3的先进近战人工智能 由AIAndy ， Zalamander和策略大师创建。 官方发布链接可从以下网站获得： : 如最初托管在 魔兽要求 AMAI版本 War3支持 注释 2.5.4 最低1.24+ 2008年的经典版 2.6.1 最低1.24+ 对1.30+的更好支持 3.0 最低1.32+ 全面支持1.30+时代 有报道称《魔兽争霸3》 v1.29阻止了AMAI聊天。 这只是此版本的问题，您可以降级或升级。 怎么玩 AMAI版本随附为您预先构建的标准AI脚本。 建议在“地图”文件夹中创建一个子文件夹，例如“ maps \ AMAI”，然后在其中复制要使用AMAI的地图。 从Warcraft 1.30开始，您需要使用提取官方地图的副本。 从Windows命令行或InstallTFTToMap.bat "C:\mymap.w3m"运行Install

人形机器人作为机器人领域的一种高级形态，其研发和发展涉及多个层面，包括人工智能、自动化技术、机器人设计和感知计算等。人形机器人不仅在外形上模仿人类，更重要的是在功能上模拟人类，如行走、抓取、操作等动作，并且能够与人类进行复杂的交互。 具身智能，即embodied intelligence，是指机器人或人工智能系统在特定物理形态下实现智能的功能。具身智能的实现依赖于高度集成的传感器和执行器，以及先进的算法，这些算法能够处理来自传感器的数据，进行决策，并驱动执行器以适应环境的变化。人形机器人则是具身智能的最佳体现之一，它们能够通过模仿人类的方式与人类共享同一物理空间，执行复杂的任务。 人形机器人产业的产业链涵盖了从基础的硬件制造到高级的软件开发、从核心部件的创新到整体解决方案的提供。核心部件包括传感器、执行器、控制器、动力系统等。其中，传感器是人形机器人感知环境的主要工具，包括视觉传感器、触觉传感器、听觉传感器等，它们赋予机器人“感觉器官”的功能；执行器则负责将控制指令转化为实际动作，如电机、液压和气动装置等；控制器则是机器人“大脑”的角色，用于处理传感器数据和执行决策；动力系统则提供了人形机器人运行所需的能量。 具身智能和人形机器人在行业中的应用场景非常广泛。例如，人形机器人可以在服务业中承担接待、清洁、搬运等工作；在高危环境下进行探测和救援；甚至在家庭环境中担任陪伴、看护的角色。这些应用场景不仅要求人形机器人具备高度的智能化和自主性，还需要其拥有良好的交互能力和适应性。 人形机器人的发展历经了从探索阶段到技术突破阶段，最终进入商业化试水阶段的转变。这一转变得益于人工智能、生成式AI、大模型技术的快速发展，使得人机交互和环境感知技术日益成熟，从而推动了人形机器人从实验室走向市场。例如，特斯拉的人形机器人Optimus和波士顿动力的Atlas机器人都是这一技术进步的产物。 产业链的梳理显示了人形机器人在多个技术领域的深度整合。从上游的硬件制造到中游的系统集成，再到下游的应用服务，形成了一个高度协同的生态系统。这一生态系统中，包括但不限于芯片制造商、传感器供应商、软件开发商、机器人设计公司和最终的行业应用者。 具身智能和人形机器人的发展离不开技术的不断进步和应用的不断深化。行业内的代表性公司，如特斯拉、波士顿动力、优必选等，通过不断的技术创新和应用探索，推动人形机器人技术的发展和应用范围的扩大。而随着技术的持续进步，人形机器人将在未来的社会和经济中扮演更加重要的角色。

文件编号：d0064 Dify工作流汇总 https://datayang.blog.csdn.net/article/details/131050315 工作流使用方法 https://datayang.blog.csdn.net/article/details/142151342 https://datayang.blog.csdn.net/article/details/133583813 更多工具介绍 项目源码搭建介绍： 《我的AI工具箱Tauri+Django开源git项目介绍和使用》https://datayang.blog.csdn.net/article/details/146156817 图形桌面工具使用教程： 《我的AI工具箱Tauri+Django环境开发，支持局域网使用》https://datayang.blog.csdn.net/article/details/141897682

码多多ChatAI智能聊天系统基于PHP开发，是一个用于构建智能对话功能的应用框架。该系统的核心是利用自然语言处理（NLP）技术，提供与ChatGPT类似的交互体验。2.8.2版本的更新主要涉及功能优化和错误修复，旨在提升用户体验和系统的稳定性。 在优化方面，版本2.8.2移除了对绘画是否为变体的时效限制判断。这意味着用户在使用聊天系统时，可以更自由地进行创意绘画，不受时间约束。这可能涉及到图像识别和生成技术的改进，使得系统能够更好地理解并响应用户的绘画请求，提供了更流畅的对话流程。 在修复问题方面，此次更新解决了两个关键问题： 1. 小程序超包问题：这可能是指小程序包体积超过平台规定的限制，导致无法正常上传或运行。通过优化代码和资源管理，开发团队解决了这个问题，使得小程序用户可以顺畅地使用ChatAI功能，无需担心包体积过大带来的困扰。 2. 移动端思维导图掉字问题：在之前的版本中，用户在移动端查看思维导图时可能会遇到文字丢失的情况。此修复确保了在各种设备上，尤其是移动设备上，用户能够完整清晰地查看和编辑思维导图，提升了跨平台的兼容性和可用性。 压缩包内的文件结构如下： 1. README.md：这是项目的基本介绍和使用指南，通常包含如何安装、配置和运行系统的详细步骤，以及可能遇到的问题和解决方案。 2. admin：这部分可能包含了后台管理系统的相关文件，用于管理员进行用户管理、数据监控和系统设置等操作。 3. pc：这可能是PC端应用的代码目录，供桌面用户访问和使用ChatAI服务。 4. docker：Docker相关文件，可能包括Dockerfile和配置，允许用户通过Docker容器化部署ChatAI系统，以实现快速、可移植的部署方案。 5. uniapp：UniApp是一个跨平台的前端框架，这里的文件可能是用于开发和构建移动端应用的源代码。 6. server：服务器端代码，包含了ChatAI系统的主要逻辑和业务处理，可能用PHP编写，负责处理客户端请求和与数据库交互。 通过这些文件，开发者可以深入研究ChatAI的工作原理，定制化功能，或者将其集成到自己的项目中。对于想要学习PHP、NLP和智能对话系统开发的人员来说，这是一个宝贵的资源。不过，请注意，使用该源码进行商业活动前，应购买正版授权，以遵守知识产权法规。

群体智能算法在集群通信中的自组织拓扑设计是集通信工程、网络科学和人工智能于一体的前沿技术研究课题。集群通信指的是众多独立个体通过通信网络构建的互连体系，该体系可以高效地传递信息和完成任务。自组织拓扑设计则是指在没有中心控制或在中心控制能力受限的情况下，系统能够根据环境变化和内部机制，自主形成和调整通信网络结构的过程。 群体智能算法，例如粒子群优化（PSO）、蚁群算法（ACO）、人工蜂群算法（ABC）等，都是模拟自然界生物群体行为的启发式算法。这些算法在解决优化问题上表现出色，尤其适用于具有复杂搜索空间和多目标优化特征的集群通信网络设计。 自组织网络理论是支撑自组织拓扑设计的重要理论基础，它研究的是无中心化控制的网络如何通过节点间的自适应协调实现功能和结构的优化。自组织网络具备高度的灵活性、鲁棒性和可扩展性，使其能够适应动态变化的网络环境和任务需求。 集群通信需求分析主要关注通信效率、可靠性与容错性以及资源分配策略。通信效率要求设计的网络能够在满足时效性的前提下，最大限度地提高信息传输的速率和质量。可靠性与容错性分析则关注于网络在面对节点故障或攻击时的稳定性和持续工作能力。资源分配策略研究如何合理分配有限的通信资源，例如频谱、功率等，以满足网络性能和能效的要求。 自组织拓扑设计方法包括设计原则与目标、设计流程及案例分析。设计原则通常强调效率、可靠性、鲁棒性和可扩展性，而设计目标则围绕实现高效通信、高度可靠和具备自适应能力的网络结构。设计流程分为需求分析、拓扑结构选择和算法实现三个主要阶段。案例分析则通过具体的集群通信项目，来验证和评估设计方法的有效性和实用性。 随着人工智能和大模型的持续发展，群体智能算法在自组织拓扑设计中的应用将更加广泛和深入。这不仅能够促进集群通信系统的智能化升级，也为未来复杂网络环境下的通信提供了新的解决方案。

**内容概要**：本资源包提供了全国大学生智能汽车竞赛完全模型组（Edgeboard-FZ3B）的开源共享软件资源。该资源包包括智能车控制系统的完整源码、详细的算法设计文档、部署和调试指南、以及相关讲解。主要内容涵盖智能车路径规划、传感器数据处理、车速控制、障碍物检测与避让等核心技术。 **适合人群**：参加全国大学生智能汽车竞赛的学生、对智能车及自动驾驶技术感兴趣的开发者。 **能学到什么**： 1. 掌握智能车控制系统的设计与实现方法。 2. 学习路径规划算法及其在智能车中的应用。 3. 了解传感器数据处理技术，包括数据采集、滤波、融合等。 4. 掌握车速控制算法，实现平稳加速和减速。 5. 学习障碍物检测与避让技术，提高智能车的安全性能。 6. 提升在Edgeboard-FZ3B平台上进行智能车开发和调试的实际能力。 **阅读建议**：建议读者先学习智能车相关的基础知识，了解路径规划、传感器数据处理、车速控制等基本概念。然后，阅读项目提供的算法设计文档，了解智能车控制系统的整体设计思路和核心算法。接着，详细阅读源码和部署指南，学习每个功能模块的具体实现和代码逻辑。通过部署和

针对传统的差压密度计和压力式液位计分别存在可靠性不高、不适用于介质密度经常变化的场合的问题,设计了一种基于Freescale MC9S08AW60微控制器的智能力敏传感器,详细介绍了该传感器主要电路的设计。该智能传感器实现了数据采集、信号处理、数据通信和电流环输出式数模转换功能。实际应用表明,在-20～+80℃的工作温度范围内,密度测量精度可达±5kg/m3,液位测量不受悬浮液回流和液位波动的影响,很好地满足了工业现场的应用。

零信任是一种网络安全模型，它不再假设网络内部是安全的，而是要求每个用户、设备和服务在访问资源时都必须经过验证。深信服是一家提供全面安全解决方案的公司，其aTrust产品线涵盖了零信任领域的多种服务。这个.NET C# SDK DEMO是深信服为开发者提供的工具，帮助他们利用C#语言在Visual Studio环境中进行零信任解决方案的二次开发。 在描述中提到的“零信任的初始化及登录”，是指通过SDK来设置和管理零信任环境的基本流程。初始化可能包括配置服务器连接、设置策略、注册应用等步骤，确保系统能够正确识别和处理各种安全请求。登录过程则涉及到用户身份验证和设备检查，确保只有授权的用户和安全的设备才能接入网络资源。 C#是一种广泛用于Windows平台的面向对象的编程语言，由微软开发并推广。在本DEMO中，C#被用来编写与深信服零信任服务交互的应用程序。开发者可以利用C#的强大特性和.NET Framework库来实现复杂的逻辑，如加密、身份验证和网络通信，这些是构建零信任系统的关键部分。 Visual Studio是微软的集成开发环境（IDE），提供了丰富的工具和功能，支持多种编程语言，包括C#。在这个环境中，开发者可以创建、调试和部署C#应用程序，并利用其强大的代码编辑器、版本控制和项目管理功能。 在开发过程中，开发者可以通过SDK获取深信服零信任API，这些API封装了底层的网络通信和安全操作，使得开发者可以更容易地集成零信任功能。例如，可以使用API来进行用户认证、设备状态检查、策略设置和会话管理。这些API通常具有详细的文档，指导开发者如何正确使用，以确保符合深信服的安全标准。 "压缩包子文件的文件名称列表：aTrustCSharpDemo"表明这个压缩包内包含了一个名为"aTrustCSharpDemo"的示例项目或库，可能是包含了源代码、配置文件和必要的依赖项。开发者可以通过解压这个文件，导入到Visual Studio中，以此为基础来学习和开发自己的零信任解决方案。 深信服零信任.NET C# SDK DEMO为开发者提供了一个起点，让他们能够在C#和Visual Studio环境下快速搭建和定制零信任安全系统。通过深入研究DEMO，开发者可以理解如何使用深信服的SDK来实现安全的用户认证、设备验证和策略执行，从而在自己的应用程序中实施零信任原则，增强网络安全。