Con北京站聚焦技术落地与前沿趋势，核心方向包括： ​​AI工程化​​：端侧推理、RAG增强、多模态生成成为主流； ​​云原生深水区​​：混合云治理、湖仓一体架构、可观测性技术持续迭代； ​​安全与效能​​：大模型安全防御、研发流程标准化、平台工程价值凸显； ​​行业融合​​：物流、金融、社交等领域的技术跨界创新案例丰富。 大会为开发者提供了从理论到实践的全景视角，推动技术向生产力转化。 在当前AI+时代，图数据库的智能化探索与应用已成为技术发展的热点之一。图数据库以其独特的数据结构，能够有效地表达和管理复杂的关系和实体，为处理大规模数据和实现高效率的查询提供了新的途径。在本次技术分享中，我们从多个维度深入了解图数据库在智能化探索中的应用与实践。 图数据库在大数据时代下，为复杂关系的表达与管理提供了极为便利的手段。图数据库的基本元素是顶点和边，其中顶点表示实体或概念，边则表示实体或概念之间的关系。这种结构使得图数据库非常适合于表达复杂网络结构，如社交网络、推荐系统、知识图谱等应用场景。例如，员工信息表、好友关系表、参项关系表等都能被图数据库以直观的形式表示出来，便于实现复杂关系的查询和分析。 随着技术的不断演进，图数据库的应用场景也在不断扩展。例如，在消费金融、安全风控、数据血缘、关系网络和智能营销等领域，图数据库都发挥着重要作用。企业级图数据管理平台如TuGraph Platform不仅能够通过Restful/RPC、命令行、Java/Python SDK等多种形式接口为用户提供服务，还支持国际标准图查询语言ISO-GQL，为数据集成工具如MySQL、Oracle提供了良好的支持。 在技术的不断迭代中，图数据库的性能与功能也在不断提升。以TuGraph为例，作为一项性能世界领先、规模世界领先的企业级图数据管理平台，其提供了包括图构建、图查询、图分析、图运维等多种功能。TuGraph DB提供了在线图数据库引擎和近/离线流式图计算引擎；TuGraph Analytics则提供了实时监控引擎内核，具有分布式架构和毫秒级响应时间。同时，TuGraph Learn提供了图学习框架，支持时序图计算、图仿真、GNN训练和全图推理等高级功能。 在智能化方面，图数据库的探索也在不断深化。GraphRAG（Graph Retrieval-Augmentation-Generation）作为图数据库智能化探索的典型案例，克服了传统RAG方法中的一些缺点，通过抽取并存储文本件结构化信息（如节点、三元组、路径或子图），理解并利用文本间的结构关系。这样的改进不仅提高了信息检索的准确性，也加强了对全局信息的理解和利用。 此外，图数据库还与AI技术相结合，推动了图数据库智能化进程的发展。例如，Chat2GraphAgent（图数据智能体）能够提供图数据智能体服务，DB-GPT-Hub/Text2GQL（图语言微调）对图语言进行微调，AI DB-GPT/GraphRAGInfra（图检索增强生成）进行图检索增强生成等。这些技术的结合大大提升了图数据库的智能化水平，使其在大数据分析和人工智能领域中展现出更大的应用潜力。 安全与效能方面，图数据库也在不断强化自身能力。在数据安全方面，图数据库能够通过图谱的形式，帮助开发者和企业更好地理解和管理数据安全风险。例如，在安全风控场景中，图数据库能够通过全图风控技术，实现对安全威胁的快速识别和响应。在效能方面，图数据库通过优化图数据管理和分析流程，提高了数据处理的效率和准确性。 图数据库在智能化探索中的应用已经渗透到各个行业和领域。随着技术的不断进步，未来图数据库有望在智能化的道路上走得更远，发挥更大的作用。无论是从理论研究到技术实践，还是从单机版到分布式架构，图数据库都在不断证明其在处理复杂关系和大数据方面的强大能力。

泊松表面重建是一种在计算机图形学领域广泛应用的技术，主要用于从三维点云数据生成高质量的网格模型。这个技术基于泊松方程的数值解法，它能够处理大量的输入数据，并生成平滑、连续的表面，同时保持原始数据的细节。下面我们将深入探讨泊松表面重建的原理、应用以及与给定的压缩包文件相关的知识点。 我们要理解泊松表面重建的基本思想。在数学上，泊松方程是一个偏微分方程，通常用于描述物理现象如热传导或电磁场的分布。在计算机图形学中，我们将其应用于解决表面重建问题。假设我们有一组三维点云数据，这些数据代表了一个物体的外表面。泊松表面重建的目标是找到一个连续的、无交叉的三角网格，使得网格的法线向量场与点云的法线尽可能一致。这可以通过求解泊松方程来实现，方程的一侧是点云的法线分布，另一侧是待求解的网格表面的梯度。 在给定的压缩包中，有三个主要的文件： 1. "ReadMe.txt"：这是通常包含项目说明和使用指南的文本文件。在这个案例中，它可能提供了关于如何运行和理解PoissonRecon程序的详细信息，包括编译环境、依赖库、命令行参数等。 2. "PoissonRecon.x64.zip"：这可能是预编译的64位版本的泊松重建程序。用户可以解压后直接运行，无需自行编译源代码，以便快速进行表面重建操作。该程序可能接受点云数据作为输入，然后输出相应的网格模型。 3. "PoissonReconSourceCode.zip"：这是泊松重建算法的源代码。对于开发者和研究者来说，这是一个宝贵的资源，他们可以查看并理解算法的实现细节，甚至对其进行修改和优化，以适应特定的应用场景。 4. "PoissonRecon.Win32.zip"：同样，这是预编译的32位版本的程序，适用于32位操作系统。 在实际使用中，用户可能需要将他们的点云数据格式转换为PoissonRecon程序所接受的格式，或者使用相应的工具进行预处理。重建过程完成后，生成的网格模型可以用于各种用途，如动画、渲染、模拟和3D打印。 泊松表面重建技术的优点在于其对噪声的鲁棒性，能处理不规则或不完整的点云数据。然而，它也有一些限制，例如对计算资源的需求较高，尤其是处理大规模数据时。此外，对于某些特定形状或结构，可能需要调整参数以获得理想的重建效果。 PoissonRecon.zip提供的资源为用户提供了执行泊松表面重建的强大工具，无论是对点云数据的简单处理还是对算法的深入研究，都能提供便利。通过理解和应用这些知识点，用户可以更好地处理三维几何数据，为各种计算机图形学和可视化任务创造更加真实的模型。

COMSOL仿真模拟：电双层纳米电极扩散与双电层耦合Nernst-Planck方程及泊松方程的研究,comsol仿真模拟电双层纳米电极，扩散双电层耦合了Nernst-Planck方程和泊松方程。 ,核心关键词：Comsol仿真; 电双层纳米电极; 扩散; 双电层耦合; Nernst-Planck方程; 泊松方程;,"COMSOL模拟电双层纳米电极：扩散双电层与Nernst-Planck方程耦合分析" COMSOL仿真软件是一个强大的多物理场耦合仿真工具，它能够在统一的平台上模拟多个物理场之间的相互作用和耦合。本文主要探讨了在COMSOL仿真环境下，电双层纳米电极在扩散和双电层耦合作用下的行为，以及Nernst-Planck方程和泊松方程如何应用于分析这一现象。 电双层纳米电极是纳米技术与电化学领域中的一个重要概念，它涉及到电极表面附近的离子分布情况。在纳米电极的尺寸范围内，电荷在电极表面与电解质溶液界面产生的电双层现象尤为重要。在分析电双层现象时，Nernst-Planck方程用于描述离子在电场驱动下的扩散和迁移行为，而泊松方程则用于描述电荷分布导致的电势分布。 在COMSOL仿真中，可以利用其内置的多物理场求解器来模拟电双层纳米电极的扩散和双电层耦合问题。首先需要建立电极的几何模型，然后定义材料属性、边界条件以及初始条件。在模型中，Nernst-Planck方程被用来描述离子在电场中的扩散与迁移过程，而泊松方程则用于描述由电荷分布所产生的电势变化。通过求解这两个方程，可以得到电极附近的电势分布以及离子的浓度分布。 这种仿真模拟对于理解电极表面的化学反应、电容性质、电催化过程等具有重要意义。例如，在电化学储能设备、生物传感器和纳米电子器件的研发过程中，对电双层电极的理解有助于优化材料的选择、提高电极性能和稳定性。此外，通过仿真模拟可以快速预测不同条件下的实验结果，这比实际实验更快、更经济，有助于在早期阶段发现潜在问题。 在技术博客和文章中，这类仿真模拟分析通常被详细探讨。通过技术文章和博客，研究人员和工程师能够分享他们的仿真模拟经验，讨论各种仿真模型的建立和求解技巧，以及如何将仿真结果应用于实际问题的解决。例如，探讨仿真模拟电双层纳米电极的文章可能会涉及对电极几何结构、电解质溶液的选择、工作电位、离子浓度等因素的深入分析。 此外，本文中提到的“数据结构”标签可能指的是仿真模拟中涉及的数据组织和管理方式。在处理仿真模拟数据时，需要有效的数据结构来存储和操作仿真过程中产生的大量数据。这包括如何定义网格、记录不同时间和空间点的物理量，以及将求解结果可视化等。 COMSOL仿真模拟在电双层纳米电极研究中提供了一种强大的分析工具。通过Nernst-Planck方程和泊松方程的耦合应用，研究人员能够在原子尺度上深入理解电极表面的电化学行为，进而推动相关领域技术的发展。

《自动控制原理习题解析》是由著名控制理论专家胡寿松教授编著的一本经典教材配套习题集，对于学习自动控制原理的学生来说，是一份非常宝贵的参考资料。这本书旨在帮助读者深入理解和掌握自动控制系统的理论基础，通过大量习题的解答，提升分析和解决问题的能力。 自动控制原理是自动化、电子信息、航空航天等多个工程领域的基础课程，它主要研究如何使系统在外界干扰下保持稳定并达到预期的控制效果。该书涵盖了自控理论的主要内容，包括： 1. 控制系统的数学模型：讲述如何用微分方程、传递函数和状态空间模型来描述系统的动态行为，这是分析和设计控制系统的基础。 2. 稳定性分析：通过劳斯稳定性判据、根轨迹法、奈奎斯特稳定判据等方法，判断系统是否稳定以及稳定程度。 3. 系统性能指标：如稳态误差、上升时间、超调量等，这些指标用于评估系统响应的质量。 4. 控制系统的校正：通过串联校正、反馈校正、预估控制等方式改善系统性能，达到指定的设计要求。 5. PID控制器：作为最广泛应用的控制器类型，书中详细介绍了其工作原理、参数整定方法以及优化策略。 6. 离散时间控制系统：介绍采样理论和Z变换，讨论数字控制器的设计和离散系统的分析。 7. 非线性控制系统：探讨非线性特性对系统性能的影响以及非线性控制策略，如反馈线性化、滑模控制等。 8. 最优控制与自适应控制：涉及最优控制问题的拉格朗日方法、动态规划，以及自适应控制的基本原理和算法。 9. 现代控制理论：介绍李雅普诺夫稳定性理论、状态观测器、李代数和卡尔曼滤波等高级主题。 胡寿松教授的习题解析部分，通常会提供详尽的解题思路和步骤，帮助学生理解和应用所学概念，解决实际问题。同时，书中可能还包含了一些历年考研或竞赛的真题，这对于备考者来说极具价值。 通过《自动控制原理习题解析》的学习，读者不仅能够巩固课堂知识，还能提升解决实际工程问题的能力。无论你是初次接触自动控制原理，还是在准备相关考试，这本书都能成为你得力的助手。配合光盘中的资源，例如模拟试题、答案解析等，学习效果将更加显著。

内容概要：本文介绍了利用物理信息神经网络(PINN)求解二维平面内柏松方程的方法，并详细阐述了在Matlab环境下的具体实现流程。首先解释了PINN的基本概念及其在求解偏微分方程方面的优势，接着逐步讲解了从定义问题、构建神经网络模型、准备训练数据、构建损失函数到最后的模型训练与验证等一系列关键步骤。文中还给出了一段简化的Matlab代码作为示例，帮助读者更好地理解和掌握整个过程。 适合人群：对数值模拟、机器学习感兴趣的科研工作者和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解PINN理论及其应用的人群。 使用场景及目标：适用于研究物理现象建模、工程仿真等领域，旨在提高对复杂系统行为的理解和预测能力。通过学习本篇文章，读者可以掌握用PINN方法求解特定类型的偏微分方程的技术。 其他说明：虽然文中提供的代码仅为示意性质，但足以让初学者建立起对该领域的基本认识。对于想要深入探究的读者来说，可以根据自身需求进一步扩展和完善相关程序。

游戏性能压测作为保证游戏质量的重要环节，随着AI技术的发展，其智能化实施已成为提升效率和准确性的关键手段。在本次的实践分享中，游族网络的主讲人许学松详细介绍了如何通过AI技术，实现游戏性能压测的智能化，从而解决传统压测中存在的问题，并展望了未来的发展方向与挑战。 许学松介绍了游戏压测的核心价值，包括资源瓶颈定位、稳定性保障、玩法验证和经济效益。通过智能压测，可以有效地定位CPU和内存的泄漏问题，预防游戏宕机，减少资源浪费，确保系统稳定运行。同时，通过AI优化的压测可以模拟玩家在线峰值，保障服务器性能，提升玩家体验，并通过压测数据来降低硬件和运维成本。 在传统压测中，存在多个痛点。比如人力成本高，由于开发周期与敏捷迭代的矛盾，以及复杂的协议处理等问题，测试周期长，沟通成本高，导致测试效率低下。工具局限性方面，现有工具无法应对动态协议和多架构适配的问题，导致性能指标难以准确评估。此外，技能要求高，数据洞察有限，使得压测门槛较高。 为了解决这些问题，许学松分享了压测平台AI化演进的路径。AI前压测流程包括开发、测试沟通，脚本编写调试，以及测试压测执行。在这一过程中，自动化压测平台的目标是打造一个可以根据玩法自动生成压测代码的平台，实现AI辅助代码生成。此外，还提出了协议捕获基础能力的构建，以降低协议获取的依赖度并部分自动生成压测代码。 在具体的方案和成效方面，许学松展示了业务架构方案，通过AI技术的应用，实现了对CPU/内存泄漏的检测、数据库性能的优化、硬件资源的合理规划以及稳定性保障。异常自动处理和长期稳定性验证也是智能化实施的重点，通过模拟各种异常场景来验证系统的稳定性和容错能力。AI还被应用于多进程负载均衡和性能验证，通过压测数据优化进程负载均衡算法，避免性能瓶颈，同时提升客户端性能适配，减少内存泄漏和提高响应时间。 对于未来规划与挑战，许学松指出，虽然AI智能化压测已取得了一定成效，但仍需面对诸多挑战，比如AI模型的持续优化、自动化测试的全面实施、以及与微服务架构的进一步融合等问题。 AI技术在游戏性能压测中的应用，能够有效提升压测效率，降低成本，提升玩家体验，并为游戏的稳定性和经济效益提供有力保障。未来，随着AI技术的不断进步和创新，游戏压测的智能化程度将会越来越高，为游戏开发和运维提供更加坚实的支撑。

第1章：绪论 第2章：VHDL入门 第3章：VHDL程序结构 第4章：VHDL语言要素 第5章：VHDL顺序语句 第6章：VHDL并行语句 第7章：VHDL的藐视风格 第8章：仿真 第9章：综合 第10章：有限状态机FSM 第11章：数字滤波器设计 第12章：VHDL设计平台使用导向 第13章：VHDL设计实践与实验 第14章：电子设计竞赛实例介绍

完整的MN316 OC代码，可以直接利用文件夹里的编译批处理编译生成，利用官方提供的logview进行下载。

内容概要：本文详细介绍了如何使用MATLAB和物理信息神经网络（PINN）求解二维泊松方程。首先简述了泊松方程及其重要性，随后深入探讨了PINN的工作原理，即通过将物理方程作为约束加入神经网络训练过程，使网络能够学习到符合物理规律的解。文中提供了完整的MATLAB代码实现，涵盖神经网络结构搭建、训练数据准备、损失函数定义、训练过程及结果可视化等多个环节。此外，还讨论了一些实用技巧，如选择合适的激活函数、调整网络层数、优化训练参数等。 适用人群：适用于具有一定MATLAB编程基础和技术背景的研究人员、工程师或学生，特别是那些对数值模拟、物理学建模感兴趣的群体。 使用场景及目标：本方法可用于快速求解各种物理问题中的泊松方程，尤其适合于那些难以用传统方法精确求解的情况。通过这种方式，研究者可以获得更加直观的理解，并探索不同条件下解的变化趋势。 其他说明：尽管PINN相比传统方法有诸多优势，但在某些特定情况下（如存在奇异点），仍需谨慎对待。同时，随着硬件性能提升，未来有望进一步提高求解效率和准确性。

开关电源原理与设计-张占松(pdf完整版)