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目录一.思路模型见文末名片，比赛开始第一时间更新二.国赛常用算法之主成分分析法(PCA)三.MATLAB代码代码相对简单，是从司守奎大神的《数学建模算法与应用》一书中学习到的，笔者只不过添加了一点注释，拾人牙慧，惭愧惭愧。将代码文件和txt文件放在一个文件夹中就可以。四.国赛建模思路获取见此一.思路模型见文末名片，比赛开始第一时间更新二.国赛常用算法之主成分分析法(PCA)主成分分析法(PCA)是一种高效处理多维数据的多元统计分析方法，将主成分分析用于多指标（变量）的综合评价较为普遍。笔者自从本科学习数学建模就开始接触该方法，但是一直没有系统地整理过，借这个机会总结一下，以备不时之需。该方法的
9月7日消息，斯坦福大学的一项新研究发现，热门生成式人工智能（AI）聊天机器人ChatGPT的能力在几个月内有所波动。斯坦福大学的团队评估了ChatGPT在几个月内如何处理不同的任务。他们发现，ChatGPT的能力随时间的推移而出现了不一致。目前，ChatGPT有两个版本——免费的GPT-3.5模型和更智能、更快速的付费GPT-4版本。 研究人员发现，GPT-4在3月份能够有效地解决数学问题，识别质数的准确率为97.6%。三个月后，其准确率下降到了2.4%。而另一方面，GPT-3.5却变得更好，从7.4%的准确率提高到了86.8%。研究人员还注意到，在编写代码和视觉推理方面也有类似的波动。斯坦
近日，在工业和信息化部和广东省人民政府共同主办的2023中国数字经济创新发展大会上，天翼物联、汕头电信与汕头大学共建“新一代信息技术与数字创新（物联网）”联合实验室签约仪式举行。汕头大学校长郝志峰、中国电信广东公司总经理崔占伟、天翼物联副总经理张兴生等出席了本次活动。汕头大学郝志峰校长表示，汕头大学和电信一直保持良好的合作关系。此次双方从科学研究、人才培养、实习就业、信息化等领域全方位推动纵深合作，并落地建设联合实验室，充分体现了彼此的高度重视和主动作为。汕头大学希望双方携手共同推动科技创新、人才培养和产业升级，为促进国家和区域高质量发展作出积极贡献，努力打造地方高校与央企国企合作的典范。中国
1003SimpleSetProblem题意：分别从k个集合中选一个元素组成一个数组\((a_1,a_2,a_3,...,a_k)\)，求max\((a_1,a_2,a_3,...,a_k)\)-min\((a_1,a_2,a_3,...,a_k)\)的最小值。分析：我们给每个集合中的元素添加一个id标识它属于哪个集合，然后将所有集合合并并按数值大小从小到大排序，这样问题就转化成：找一个最小区间，该区间满足每个id都至少出现一次，求这些最小区间右端点的值减去左端点的值的最小值是多少？显然可以用双指针来做，用st数组维护[i,j]不同id的出现次数，cnt统计区间[i,j]内的id种类数，当st
今天学长给大家带来的是南京理工大学控制考研分析满满干货～还不快快点赞收藏一、南京理工大学学校简介南京理工大学是隶属于工业和信息化部的全国重点大学，学校由创建于1953年的新中国军工科技最高学府——中国人民解放军军事工程学院（简称“哈军工”）分建而成，经历了中国人民解放军炮兵工程学院、华东工程学院、华东工学院等发展阶段，1993年更名为南京理工大学。1995年，学校成为国家首批“211工程”重点建设高校；2000年，获批成立研究生院；2011年，获批建设“985工程优势学科创新平台”；2017年，学校入选“双一流”建设高校，“兵器科学与技术”学科入选“双一流”建设学科；2018年，王泽山院士获
当下的「人脸识别系统」抗衰老能力非常弱，人物面部老化会显著降低识别性能，隔一段时间就需要更换人脸数据。提升人脸识别系统的鲁棒性需要收集个体老化的高质量数据，不过近几年发布的数据集规模通常较小，年限也不够长（如5年左右），或是在姿态、照明、背景等方面有较大变化，没有专注于人脸数据。最近，纽约大学的研究人员提出了一种通过隐扩散模型保留不同年龄身份特征的方法，并且只需要少样本训练，即可直观地用「文本提示」来控制模型输出。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2307.08585.pdf研究人员引入了两个关键的组件：一个身份保持损失，以及一个小的（图像，描述）正则化集合来解决现有的基于
麻省理工认可的中国大学排名，清华上交浙大北大排名前4，复旦大学排名第7，中科大第8，天津大学进入前40，实力真的强啊！中国现在有很多优秀的大学，其中不少大学在全球范围内都有很高的声誉。而在众多的排名中，麻省理工学院公布的排名更加备受关注。该排名不仅考虑了学校本身的实力，还考虑了学生和教师的能力和研究成果等多个因素。下面，我们就来看看麻省理工认可的中国大学排名中，排名前几的大学都有哪些。清华大学：瞄准世界一流大学的目标清华大学自创建以来就一直致力于建设世界一流大学，其教育理念也一直以“自由、独立、自强”等为核心。目前，清华大学已经成为了世界知名的顶尖大学之一，其在人才培养、科技创新等方面，都取得
大型语言模型（LLM）在理解自然语言和生成程序代码方面展现出了非凡的性能，程序员们也开始在编码过程中使用Copilot工具辅助编程，或是要求LLM生成解决方案。经过几版迭代后，目前LLM生成的代码已经很少有语法错误了，也更贴合用户输入的文本、符合预期语义，但针对LLM代码生成的可靠性和鲁棒性仍然缺乏彻底的研究。代码的可执行并不等同于可靠，软件的开发环境、部署环境都存在很大的不确定性。如果直接使用LLM生成的代码，可能会因为AP误用（misuse）导致更严重的问题，例如资源泄漏、程序崩溃；最糟糕的是，使用LLM代码生成服务的用户大多数都是新手开发人员，很难识别出「貌似可运行代码」下的隐藏问题，进
