前言笔者前些天参加完了一场72小时的GameJam游戏开发比赛。这次比赛的主题是“探索”，笔者做了一个名为《探索者号》的探索宇宙的游戏（游戏名一开始叫做《星际拾荒者》，但这不重要）。在开发过程中，笔者遇到了一些问题，特此做下记录和分享，希望对大家和今后的我有所帮助。笔者本次的参赛作品，在实现路径预测可视化时使用了RK4方法，效果还不错：【72小时极限游戏开发挑战赛】探索者号《探索者号》核心玩法玩家可以控制飞船加速和转向，并可以射击障碍物来保证自身不被撞毁，探索7颗星球。玩家的每个操作，还有随着时间流逝，都会消耗燃料。燃料耗尽后，玩家将无法操控飞船，但5秒后会消耗生命值来补充一定燃料。玩家每接近
开个头很多小伙伴们很想亲近人工智能与机器学习领域，然而这个领域里的核心理论、算法、工具给人感觉都太过“高冷”，让很多小伙伴们望而却步，导致一直无法入门。如何捅破这层窗户纸？ 让高冷的不再高冷，让神秘的不再神秘！不要怕它，伙计们，咱们以这个小系列文章零基础入门。（这个系列的文章仅需要您稍微听说过一点点编程语言即可，比如Python）如果是对IT这个产业了解不深的小伙伴，可以先快速浏览一下我的这两篇文章：政安晨AI笔记：芯片极简史-了解人工智能的算力诞生https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/135768549政安晨AI笔记：计算机怎样运
在以往的时间序列预测建模中广泛使用的是回归类算法模型和RNN类的算法模型，相对来说技术栈会更稳定一些，最近有一个实际业务场景的需求，在建模的过程中要综合考虑其余点位的影响依赖，这时候我想到了之前做过的交通流量和速度预测相关的项目，在那里采用的就是图相关的算法模型，所以这里也想对标来开发。GCN（GraphConvolutionalNetwork）是一种用于处理图结构数据的卷积神经网络模型。它的构建原理是基于图卷积操作，通过在图上进行局部的卷积运算来提取节点的特征表示。具体来说，GCN通过邻居节点的信息聚合来更新每个节点的表示。GCN的每一层都可以表示为以下的公式：H^{(l+1)}=σ(D^{
在数据科学中，AI研究员经常面临处理不完整数据集的挑战。然而，许多已有的算法根本无法处理「不完整」的数据序列。传统上，数据科学家会求助于专家，利用他们的专业知识来填补空白，然而这一过程既耗时，却又不实用。如果AI可以接管专家的角色，又会如何呢？近日，来自德国人工智能中心、大阪公立大学等团队的研究人员，调查了LLM能否足以充当数字专家。毕竟，当前大模型都在大量文本的基础上进行了训练，可能对医学数据、社会科学等不同主题的问题有着深刻的理解。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.07770.pdf研究人员通过将LLM的答案与实际数据进行比较，并建立了处理数据差距的统计方法。
可控核聚变，又有新突破了！长期以来，核聚变一直受着一个「幽灵」的困扰——等离子体不稳定性问题。而最近，普林斯顿团队用AI提前300毫秒预测了核聚变等离子不稳定态，这个时间，就足够约束磁场调整应对等离子体的逃逸！从此，科学家可以防止可控核聚变的中断，产生足够能量所需的高功率聚变反应，也就更有可能了。这项重大突破，成果已经登上Nature。论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07024-9可控核聚变重大难题，被AI突破几十年来，科学家一直努力在地球上实现核聚变。因为人类社会未来面临的能源枯竭问题，很可能会被可控核聚变解决。它有望为我们提供
随着技术以前所未有的速度发展，移动计算的未来有望实现变革性的进步。从增强的连接性到突破性的硬件创新，下一代移动计算将重新定义我们与数字世界互动的方式。本文将探讨预测移动计算发展轨迹的预测，并提供一些令人兴奋的可能性。5G革命性的连接无处不在的高速连接：5G网络的广泛实施有望通过提供无处不在的高速连接来彻底改变移动计算。这将为无缝流媒体、低延迟应用和沉浸式增强现实(AR)体验铺平道路。可折叠和灵活的显示重新定义形式因素：下一代移动设备可能会以可折叠和柔性显示屏为特色，为用户提供多种形式因素。这些创新可能会导致设备无缝地从传统智能手机转变为更大的平板电脑，甚至可以折叠成更紧凑的尺寸，以方便携带。个
生病时，医生往往给我们开了多种药物，这些药物在同时服下时是否因为药物间相互作用产生对身体不良的效果，这引起我们的怀疑和担心。其实医生所开的药方的药品已经经过了药物间相互作用的实验和临床测试，我们不应对此产生疑虑。药物间相互作用（DDI）是指当一个患者同时服用多种药物时，药物之间可能发生的反应，这些反应可能会影响药物的效果和安全性，甚至导致严重的不良后果。所以预测和避免DDI是药物研发和临床治疗中的一个重要问题。但是由于药物的种类和数量庞大，以及DDI的复杂性和多样性，要通过实验和临床测试来检测所有可能的DDI是非常困难和昂贵的。因此利用人工智能（AI）技术来预测DDI是一种有效和快速的替代方案
最近几天，Sora成为了全世界关注的焦点。与之相关的一切，都被放大到极致。Sora如此出圈，不仅在于它能输出高质量的视频，更在于OpenAI将其定义为一个「世界模拟器」（worldsimulators）。英伟达高级研究科学家JimFan甚至断言：「Sora是一个数据驱动的物理引擎」，「是一个可学习的模拟器，或『世界模型』」。「Sora是世界模型」这种观点，让一直将「世界模型」作为研究重心的图灵奖得主YannLeCun有些坐不住了。在LeCun看来，仅仅根据prompt生成逼真视频并不能代表一个模型理解了物理世界，生成视频的过程与基于世界模型的因果预测完全不同。图源：https://twitte
CSP-202012-1-期末预测之安全指数题目很简单，直接上代码#includeusingnamespacestd;intmain(){intn,sum=0;cin>>n;for(inti=0;in;i++){intw,score;cin>>w>>score;sum+=w*score;}if(sum>0)coutsum;elsecout"0";return0;}
学习目标了解线性回归的应用场景知道线性回归的定义1线性回归应用场景房价预测销售额度预测贷款额度预测举例：2什么是线性回归2.1定义与公式线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归线性回归用矩阵表示举例那么怎么理解呢？我们来看几个例子期末成绩：0.7×考试成绩+0.3×平时成绩房子价格=0.02×中心区域的距离+0.04×城市一氧化氮浓度+(-0.12×自住房平均房价)+0.254×城镇犯罪率上面两个例子，我们看到特征值与
