内容概要：本文详细介绍了如何利用COMSOL的等离子体模块构建针-针电极间的空气流注放电模型。主要内容涵盖了几何结构的定义、物理场配置（如电子、正负离子的载流子选择）、化学反应的设定（包括21组带电粒子反应）以及Helmholtz光电离过程的具体实现方法。文中还提供了多个代码片段用于解释各个步骤的操作方式，并强调了求解器配置和边界条件处理的关键点。此外，作者分享了一些实用的小技巧，如初始步长设置、网格细化等，以确保模型能够稳定收敛并得到合理的仿真结果。 适合人群：从事等离子体物理研究的专业人士，特别是那些对高压放电现象感兴趣的科研工作者和技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解和模拟针-针电极间空气流注放电行为的研究项目。通过该模型可以更好地理解电场分布、粒子密度变化等微观物理过程，从而为实际工程应用提供理论支持。 阅读建议：由于涉及较多的技术细节和数学公式，建议读者具备一定的电磁学、流体力学基础知识，并且最好有一定的COMSOL软件使用经验。同时，在实践中可以根据自己的研究方向调整模型参数进行探索。

【R054】陆奇博士主题分享：理解新范式，拥抱新时代，把握新机会【奇绩创坛 (3.27 内部)】.pdf

内容概要：本文系统性地介绍了MCP（Memory-Centric Planning，记忆中心化规划）范式的核心概念、技术架构和开发流程。MCP范式旨在解决传统AI Agent（规则驱动型和数据驱动型）在灵活性、规划能力和场景适应性方面的不足。它通过将长期记忆和短期记忆结合，实现实时推理和策略调整，并采用模块化架构（感知、记忆、规划、执行）。文章详细讲解了基于Python的MCP开发入门，包括搭建记忆模块、构建规划模块和整合执行闭环。最后，通过智能客服、自动驾驶和金融分析三个行业的实战案例，展示了MCP范式在多场景下的应用效果和优势，如用户满意度提升、行驶安全性和收益率提高等。; 适合人群：对AI Agent开发感兴趣的初学者以及有一定编程基础的研发人员。; 使用场景及目标：①理解MCP范式的原理和优势；②掌握基于Python构建MCP Agent的具体步骤；③学习MCP范式在不同行业场景中的应用实践。; 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还结合实际案例进行讲解，建议读者跟随文中提供的代码示例进行实践操作，以便更好地理解和掌握MCP范式的开发方法。

我们对通过彩色t通道介体相互作用的顶级亲热马约拉纳暗物质进行了全面分析。 尽管模型简单，仅引入了三个参数，但它提供了极为丰富的现象学，使我们能够适应6个数量级以上的大范围耦合强度的遗迹密度。 该模型具有暗物质冻结的所有“例外”机制，包括最近发现的转换驱动的冻结模式，并具有对撞机上长寿命彩色粒子的有趣特征。 我们通过直接，间接和对撞机搜索的当前实验限制，来限制宇宙学允许的参数空间，并特别强调顶部质量以下的浅暗物质。 特别是，我们探索了Xenon1T，Fermi-LAT和AMS-02的限值之间的相互作用，以及LHC处的停止，单喷气和希格斯隐形衰减搜索的限值。 我们发现浅色暗物质的几个盲点规避了电流限制。 可以通过在300 fb-1的LHC上进行R-强子搜索来最终测试参数空间中通过转换驱动的冻结机制设置文物密度的区域。

数据库范式练习题 本文档主要介绍了数据库范式的概念和实践，旨在帮助读者理解数据库设计的基本原则和方法。 一、数据库范式的概念 数据库范式是指数据库设计中遵守的一些基本规则和原则，以确保数据库的正确性、完整性和一致性。数据库范式包括第一范式、第二范式、第三范式等， each having its own set of rules and constraints. 二、第一范式（1NF） 第一范式要求每一个元组的每个分量必须是不可分割的数据项。换言之，每个属性都不能再被分解为更小的独立单元。例如，一个学生的姓名不能被分解为姓和名两个独立的属性。 三、第二范式（2NF） 第二范式要求关系不仅满足第一范式，而且所有非主属性完全依赖于其主码。这意味着，一个关系的每个非主属性都必须依赖于主键，否则该关系不满足第二范式。 四、第三范式（3NF） 第三范式要求关系不仅满足第二范式，而且它的任何一个非主属性都不传递依赖于任何主关键字。这意味着，一个关系的每个非主属性都不能依赖于其他非主属性，而只能依赖于主键。 五、实践练习 练习 1：某信息一览表如下，是否满足 3NF？若不满足，请将其化为符合 3NF 的关系。 解答：该关系不满足 3NF，因为考场情况和成绩两张表的主键都是考生编号，但它们之间存在传递依赖关系。可以将其化为符合 3NF 的关系： 考生情况（考生编号，姓名，性别，考生学校） 考场情况（考场号，考场地点） 考场分配（考生编号，考场号） 成绩（考生编号，考试成绩，学分） 练习 2：某信息一览表如下，是否满足 3NF？若不满足，请将其化为符合 3NF 的关系。 解答：该关系不满足 3NF，因为配件关系和供应商关系之间存在传递依赖关系。可以将其化为符合 3NF 的关系： 配件关系（配件编号，配件名称，型号规格） 供应商关系（供应商名称，供应商地址） 配件库存关系（配件编号，供应商名称，单价，库存量） 练习 3：简述满足 1NF、2NF 和 3NF 的基本条件。并完成下题：已知教学关系，教学（学号，姓名，年龄，性别，系名，系主任，课程名，成绩），试问该关系的主键是什么，属于第几范式，为什么？如果它不属于 3NF，请把它规范到 3NF。 解答：该关系的主键是学号，属于 2NF，因为所有非主属性完全依赖于主键学号。但是，该关系不满足 3NF，因为系名和系主任之间存在传递依赖关系。可以将其化为符合 3NF 的关系： 教学关系（学号，姓名，年龄，性别，课程名，成绩） 系关系（系名，系主任） 练习 4、5：请确定下列关系的关键字、范式等级；若不属于 3NF，则将其化为 3NF。 解答：见练习答案中所示。

三范式 1NF:字段不可分; 2NF:有主键，非主键字段依赖主键; 3NF:非主键字段不能相互依赖; 解释: 1NF:原子性 字段不可再分,否则就不是关系数据库; 2NF:唯一性 一个表只说明一个事物; 3NF:每列都与主键有直接关系，不存在传递依赖; 第一范式（1NF） 即表的列的具有原子性,不可再分解，即列的信息，不能分解, 只要数据库是关系型数据库(mysql/oracle/db2/informix/sysbase/sql server)，就自动的满足1NF。数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。如果实体中的某个属性有多个值时，必须拆分为不同的

AXCPT，全称为Attentional X-Continuous Performance Test，是一种基于认知心理学的注意力测试范式。这个测试变种，即AX-CPT，是经典CPT（连续性能测试）的扩展，旨在评估个体在长时间任务执行过程中的持续注意力、反应速度以及抑制冲动的能力。在AX-CPT测试中，被试者需要在一系列刺激中识别特定的序列，通常包含目标刺激和非目标刺激，以此来挑战他们的认知控制和注意力持久性。 ePrime 3.0是一款广泛用于心理学实验设计和执行的软件平台，由Psychology Software Tools公司开发。它提供了用户友好的界面，能够创建复杂的实验程序，包括各种认知测试范式。在AX-CPT测试中，ePrime 3.0被用来呈现刺激、记录反应时间和错误率，同时可能还包含了对被试者疲劳度、分心情况的量化评估。 在AX-CPT测试中，通常会有以下核心组成部分： 1. **刺激呈现**：随机出现的字母或数字作为刺激，被试者需要判断它们是否符合特定的规则序列（如"AX"序列）。 2. **反应时间**：记录被试者对目标刺激的反应速度，过快或过慢都可能表明注意力的波动。 3. **错误率**：测量被试者对非目标刺激的错误反应，这可能反映了注意力分散或冲动控制问题。 4. **随机干扰**：为了增加任务难度，非目标刺激会频繁出现，要求被试者学会忽略它们，这考察了抑制控制能力。 5. **持续时间**：测试的持续时间较长，以评估被试者在长时间任务中的注意力维持水平。 在实际操作中，研究者可能会根据实验目的调整AX-CPT的具体参数，例如改变目标序列的出现概率，或者引入不同类型的干扰项。通过分析收集到的数据，可以得出关于被试者的注意力集中能力、冲动控制能力和认知疲劳等方面的信息，这些信息对于理解认知功能，特别是在压力、疲劳或某些临床条件下的表现非常有价值。 在ePrime 3.0中执行的AXCPT测试，文件"AXCPT.es3"很可能是该实验的脚本文件，包含了实验的设计、刺激呈现逻辑和数据记录格式。实验结束后，研究人员可以通过ePrime的数据分析工具或第三方统计软件对".es3"文件进行分析，以获得详细的实验结果和统计指标，进一步探讨注意力与认知功能的相关性。

DataFunSummit2025知识图谱峰会嘉宾演讲PPT合集

还在为深度学习开发框架选择而烦恼？试试PyTorch技术文档！它来自Facebook人工智能研究院（FAIR），专为深度学习打造。文档详细介绍了动态图机制，构建模型超灵活，实验迭代超快速。张量操作、神经网络层、优化器等模块讲解全面，GPU加速让计算效率飙升。还有丰富的生态系统，像计算机视觉的TorchVision、自然语言处理的TorchText 。无论你是新手入门，还是经验丰富的开发者，这份文档都能成为你的得力助手，赶紧来探索深度学习的无限可能！ 药物分子生成是药物研发中的核心环节，其目的是设计出具有特定药理活性和良好药代动力学性质的新型药物分子。这一过程传统上耗时长、成本高，并伴随着大量的实验和筛选工作。然而，随着人工智能技术特别是深度学习的发展，新的药物分子生成方法为药物研发带来了革命性的变革。 Transformer架构，最初在自然语言处理领域取得巨大成功，如今已被证明在药物分子生成方面具有独特的潜力。该架构的核心是其强大的序列建模能力，尤其是多头自注意力机制，它能够捕捉到序列中字符或元素之间的长距离依赖关系。通过这种机制，Transformer能够学习到药物分子表示，如SMILES字符串中复杂的模式和规律，并生成结构合理的药物分子。 基于Transformer的TransORGAN模型，正是在这样的背景下被提出来解决药物分子生成的挑战。TransORGAN模型采用了Transformer编码器和解码器的经典设计，并在模型中加入了输入嵌入层、生成器和解码器。输入嵌入层负责将SMILES字符串中的字符转换成低维向量表示；Transformer编码器对这些嵌入向量进行特征提取和转换；生成器根据编码器的输出生成潜在的分子表示；解码器再将潜在分子表示转换回SMILES字符串。 在模型的具体实现上，TransORGAN使用了PyTorch框架，这是一个由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的深度学习框架。PyTorch以其动态图机制著称，使得模型构建和实验迭代变得极其灵活和快速。张量操作、神经网络层和优化器等模块都得到了全面的讲解，同时GPU加速功能显著提升了计算效率。此外，PyTorch拥有丰富的生态系统，包括TorchVision和TorchText等库，分别支持计算机视觉和自然语言处理的深度学习应用，为开发者提供了强大的支持。 TransORGAN模型在ZINC数据集上的实验验证进一步证实了其在药物分子生成中的有效性。ZINC数据集包含了大量的药物分子，是评估相关模型性能的重要资源。通过在ZINC数据集上的应用，TransORGAN模型展示了其在药物分子生成上的高效率和准确性，为未来的药物研发工作提供了新的范式。 总结而言，随着深度学习技术的不断进步，特别是PyTorch这类先进框架的出现，基于Transformer的TransORGAN模型为药物分子生成领域带来了创新的方法。通过高效准确地生成新的药物分子，TransORGAN有望显著提升药物研发的效率和成功率，并在未来为更多难治性疾病的治疗提供新的药物选择。

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为我们生活中的重要组成部分，它在不同领域的应用也日益广泛。近年来，多模态大模型作为AI领域的新兴技术，正逐渐受到学术界和产业界的广泛关注。多模态大模型是指能够处理多种类型数据输入的大型人工智能模型，它不仅能够处理文本信息，还能理解图像、声音、视频等多种数据类型，从而实现更为丰富的交互体验和更准确的信息处理。 在多模态大模型的背景下，新一代人工智能技术范式应运而生。这一技术范式的核心在于融合处理视觉、听觉以及文本等多种信息源，使得机器能够对复杂的现实世界有更加全面和深入的理解。这样的模型对于提升人工智能系统的认知能力至关重要，因为它能够在不同的情境中，更准确地把握人类的意图和行为。 “多模态大模型：新一代人工智能技术范式”这一著作由刘阳和林倞联合撰写，旨在全面介绍多模态大模型的理论基础、关键技术、以及在不同领域的应用实践。作者通过深入浅出的阐述，让读者能够理解多模态大模型不仅仅是技术的简单叠加，而是通过深度学习技术，尤其是神经网络技术的深入应用，使得模型能够自主学习和整合不同模态数据之间的关联性，实现跨模态的理解和交互。 书中可能涉及的关键技术包括但不限于：多模态数据融合技术、深度学习框架的优化、大规模数据集的构建和处理、自然语言处理技术在图像和声音信息处理中的应用等。此外，作者也可能探讨了多模态大模型在医疗诊断、无人驾驶、智能交互等具体领域的应用案例，以及在提升用户体验、辅助决策等方面的应用前景。 该书的出版不仅为人工智能领域的研究者和工程师提供了宝贵的参考资料，也为关心人工智能发展趋势的广大读者打开了一扇了解新技术范式的窗口。随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，多模态大模型无疑将成为推动人工智能技术革命的重要力量，对人类社会的生产生活方式产生深远的影响。 此外，书名中提到的“新一代人工智能技术范式”强调了这种模型在理论和实践中的创新性。新一代范式意味着不仅仅是技术的升级，更是在认知模型、计算框架、以及应用模式上的一次全面革新。这种革新将使得人工智能系统更加接近于人类的多感官和多认知模式，从而更好地服务于人类社会的需求。 在《多模态大模型：新一代人工智能技术范式》一书中，刘阳和林倞深入探讨了这些创新性的理论和技术，同时对于如何在实际应用中发挥这些技术的最大价值提供了指导和建议。通过阅读本书，读者不仅可以获得关于多模态大模型的专业知识，更可以把握未来人工智能技术的发展趋势，为个人或组织在这一领域的深入研究和创新应用打下坚实的基础。