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最近ChatGPT可以说是火遍了全世界，作为由知名人工智能研究机构OpenAI于2022年11月30日发布的一个大型语言预训练模型，他的核心在于能够理解人类的自然语言，并使用贴近人类语言风格的方式来进行回复。模型开放使用以来，在人工智能领域引起了巨大的轰动，也成功火出了技术圈。从数据上看，ChatGPT用户数在5天内就达到了100万，2个月就达到了1亿；另外，在很多非人工智能领域，已经有机构在尝试用ChatGPT去做一些智能生成的事。例如财通证券发布了一篇由ChatGPT生成的行业研报，从研报的可读性和专业性上来看，虽然在细节上有很多需要推敲的地方，但是整体框架内容已经比较成熟。对于其他内容生产者来说，应用ChatGPT也能够提升个人的生产效率。 ChatGPT的强大能力是显而易见的，但对于人工智能领域不太熟悉的人，对这种黑盒的技术仍然会担忧或者不信任。恐惧通常来自于不了解，因此本文将为大家全面剖析ChatGPT的技术原理，尽量以简单通俗的文字为大家解惑。 通过本文，你可以有以下收获： 1、知道ChatGPT是什么 2、ChatGPT有哪些核心要素 3、ChatGPT能做哪些事 4、C

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基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。 这段程序主要是一个基于CNN-LSTM-Attention神经网络的预测模型。下面我将逐步解释程序的功能和运行过程。 1. 导入所需的库： - matplotlib.pyplot：用于绘图 - pandas.DataFrame和pandas.concat：用于数据处理 - sklearn.preprocessing.MinMaxScaler：用于数据归一化 - sklearn.metrics.mean_squared_error和sklearn.metrics.r2_score：用于评估模型性能 - keras：用于构建神经网络模型 - numpy：用于数值计算 - math.sqrt：用于计算平方根 - attention：自定义的注意力机制模块 2. 定义一个函数mae_value(y_true, y_pred)用于计

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内容概要：本文旨在撰写一份中国AI大模型发展白皮书研究报告，重点探讨中国在AI大模型领域的发展现状和未来发展趋势。 适用人群：所有对中国AI技术和市场发展感兴趣的用户和投资者。 使用场景及目标：为用户提供准确的市场预测和战略规划，以便更好地把握AI大模型领域的机遇。在以下场景中可以应用本报告： 对于AI技术开发者，可以根据本报告的分析，了解AI大模型产业的未来趋势和发展重点，从而更好地进行技术创新和商业模式创新。 对于投资者，可以参考本报告的预测结果，制定相应的投资策略和风险控制方案，以获得更高的收益和回报。 其他说明：本报告主要涵盖以下内容： AI大模型技术的发展历程和现状，以及未来的发展趋势和瓶颈。 中国AI大模型产业链的现状和未来发展趋势，包括数据集、算力、算法、应用场景等方面。 中国AI大模型在各个领域的应用情况和市场规模，如自然语言处理、计算机视觉、智能交互等。 AI大模型产业链中的重要角色和关键技术，包括芯片、算法、软件等。 未来中国AI大模型行业的竞争格局和趋势，以及相应的投资建议和风险预警。

GPT-4加强版Copilot来了！刚刚，GitHub发布了新一代代码生成工具GitHub Copilot X，动嘴写代码不再是梦。 微软真的疯了！微软刚用GPT-4升级了Office办公全家桶，还没等人们反应过来，微软又来抄码农的家了。GitHub官宣：基于GPT-4的新一代代码生成工具Copilot X来了！GitHub Copilot发布还不到两年，就已经为100多万的开发者编写了46%的代码，并提高了55%的编码速度。而这次的重磅升级，更是强到发指。新一代Copilot X，直接整合里一个华丽的聊天界面，不仅动动嘴皮子就能生成代码，还能边写代码边跟AI对话，以及为你量身定做的智能文档系统等等。 GPT-4加持Copilot，动嘴就能写代码 具体来说，Copilot X提供支持的体验有：Copilot Chat；Copilot for Pull Request；Copilot for Docs；Copilot for CLI。这些新功能都是由OpenAI的GPT-4驱动的。值得注意的是，由于速度延迟的原因，代码自动补全工具仍基于GitHub的Codex模型上，该模型是在GPT-

GJB150-2009 军用装备实验室环境试验方法，共28部分，包含通用要求、低气压要求、高温试验、低温试验、温度冲击试验、太阳辐射试验、淋雨试验、湿热试验、霉菌试验、盐雾试验、砂尘试验、爆炸性大气试验、浸水试验、加速度试验、振动试验、噪声试验、冲击试验、炮击振动试验、风压试验、积冰及冻雨试验、倾斜和摇摆试验、温湿度及振动高度试验、流体污染试验、爆炸分离冲击试验、酸性大气试验、弹道冲击试验等

Java调用ChatGPT（基于SpringBoot和Vue）实现连续对话

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相移+格雷码，多频外差，代码（matlab c++） 单目结构光三维扫描 双目结构光三维扫描 相机标定，投影仪标定，系统标定 基本matlab版本相位编码与解码 基于c++版本相位编码与解码 这段代码主要是实现了相移+格雷码编码与解码以及三频四相编码与解码的功能。 ----一下内容来源于AI对源码的解读，仅供参考 首先，代码中包含了两个类：GrayCoding和MultiFrequency。GrayCoding类用于相移+格雷码编码与解码，MultiFrequency类用于三频四相编码与解码。 在GrayCoding类中，GenerateFringe函数用于生成相移+格雷码的条纹图像。代码中定义了一些变量，如条纹宽度P、相移步数N、图像分辨率Rows和Cols等。然后，通过嵌套循环生成四步相移的条纹图像，并保存为G1.bmp、G2.bmp、G3.bmp和G4.bmp。接着，生成格雷码的条纹图像，并保存为G5.bmp、G6.bmp、G7.bmp、G8.bmp、G9.bmp和G10.bmp。 SolvePhase函数用于解码相移+格雷码的条纹图像。首先，定义了一些变量，如phi、ph

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随着数字化转型需求增长，AI在企业中的应用也越来越多，AI开发门槛高、应用场景复杂多样、对场景标注数据依赖等问题成为AI规模化落地的挑战，而预训练大模型的出现则为人工智能带来了新的机遇与希望。大模型作为政府和企业推进人工智能产业发展的重要抓手，在识别、理解、决策、生成等AI任务的泛化性、通用性、迁移性方面都表现出显著优势和巨大潜力。 大模型具有良好的通用性、泛化性，显著降低人工智能应用门槛。预训练大模型在海量数据的学习训练后具有良好的通用性和泛化性，用户基于大模型通过零样本、小样本学习即可获得领先的效果，同时“预训练+ 精调”等开发范式，让研发过程更加标准化，显著降低了人工智能应用门槛，成为AI走向工程化应用落地的重要手段。

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AutoSAR标准定义了汽车电子系统中各个软件组件的功能、接口和交互方式，以促进模块化、可重用性和互操作性。它提供了一个共享平台，使不同供应商开发的软件模块可以在不同的汽车平台上进行集成和交换。 AutoSAR标准协议规范4.2.2，里面包含了AutoSAR组织所规定的AutoSAR架构的标准规范协议原文档。对AutoSAR的学习有一定的借鉴意义

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基于FPGA的多功能小车 1、基本要求 设计一个多功能的智能小车，通过多传感器的数据融合可以实现智能小车的红外避障、循迹、寻光、红外遥控、无线蓝牙、超声波测距与避障的功能。整个系统可以分为FPGA控制模块、电机驱动模块、传感器检测模块、数码管显示模块。 实验中需要通过FPGA来控制两个直流电机的正反转，从而实现两个轮子的转向和转速。由于FPGA引脚的驱动能力很弱不能直接驱动电机.所以需要电机的驱动电路。驱动电路不仅有提升驱动能力的作用，还起到隔离保护的作用。 传感器检测模块包括:红外避障和循迹模块、寻光模块、红外遥控模块、无线蓝牙模块、超声波测距与避障模块。 用数字来显示智能小车当前处于何种模式，如1代表循迹功能等最后，将各个单元模块逐级连接起来,实现系统功能。 2、扩展内容:自拟

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遥感数字图像处理课程设计-遥感图像监督与非监督分类，主要对于烟台市地区，包含原始数据，处理数据，以及50页的课程设计报告详细讲述了分析以及操作。以下是节选：4.1.1 图像校正 地理空间数据云下载的0云量数据已经进行过了图像大气校正，辐射校正，几何校正，不需要进一步预处理。 4.1.2 波段合成 点击“Basic Tools”—“Layer Stacking”,这时就打开了波段合成窗口，然后点击“Import file”,打开波段输入窗口。我们从中可以选择输入波段。完成波段顺序调整后，就可以直接点击“OK”,这样就会生成一个新合成的波段图像（选取波段1，2，3，4，5，7）。4.1.3 图像裁剪 由于下载的图像太大，迭代计算过于缓慢，所以需要进行裁剪。 在file/save as中，进入文件选择面板，Spatial Subset打开右侧的裁剪区域，并进行编辑。 可手动选择裁剪区域，红框为裁剪区域 图4.3 裁剪范围和大小 4.1.4 裁剪图像统计基本统计量 点击菜单Basic Tools→Statistics→Compute Statistics，对图像进行统计选中统计项目：直方图、

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