1、蒙特卡罗算法 （该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，比较好用的算法） 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法 （比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具）
Python网络编程第三版264页 共18章
实际问题（如路径规划、定理证明、演绎推理、机器人行动规划等）都可以归结为在某状态图中寻找目标或路径的问题。
现代家庭在生育时不仅考虑到生活成本和教育费用上升带来的经济压力，以及职业发展与家庭责任的协调，更加关注健康和优生优育，通过全面的性教育和健康检查来减少意外怀孕和孕期风险。
智能楼宇系统总体要求 智能化楼宇弱电系统，必须完成以下功能建设目标： A. 为发展大厦提供安全、舒适、节能的办公环境； B. 提供先进、畅通、多样而完善的内外通信手段； C. 建立完善、先进、灵活的会议及多媒体设施； D. 提供全面、综合的信息获取和服务； E. 提供高效的管理及手段
险评估的方法有：树形分析法、历史分析法、风险概率评估法、失误模型及后果 分析法；具体为 : 确定各种威胁可能发生的频率及其可能产生的损失的大小，然 后依据 BPL公式规定的原则来确定是否需要增加或改进安全防护措施； 当损失发 生的概率与损失本身造成的影响的乘积大于防止该损失的代价时（即 B＜PL）就 应该采用防止损失的策略，反之则不必；风险评估的步骤：确定受保护对象、确 定威胁、确定保护措施。
作为科研活动的灵魂，科学数据既是激发科研创新的起点，也是科研活动丰富成果不可或缺的部分。国内外科学数据管理与共享从“积极温和的科学数据政策导向”和“全面细致的科学数据管理实践”两方面展开。
中欧关系走到了“十字路口”，面临着方向选择。中美竞争加剧情况下，我国应主动作为，为中欧关系发展增添新的积极因素。以博弈论为视角看待当前中欧关系，中欧双方完全有可能实现“非零和博弈”，充分释放中欧关系发展潜力。科技是中欧合作的传统领域，可作为引领新一轮中欧关系发展的突破口。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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