在当今数字化飞速发展的时代，财务领域正经历着一场前所未有的变革。从传统的财务处理方式到流程自动化机器人（RPA）的应用，再到如今与大模型相结合的智能进化，每一步都深刻地影响着财务工作的模式。 一、RPA时代的财务自动化回顾    在财务机器人发展的早期，RPA

10月25日，在RTE2024第十届实时互联网大会主论坛上，声网创始人兼CEO赵斌发表了《实时互动十年：从WebRTC到生成式AI时代的RTE》主旨演讲。 赵斌认为，生成式AI正在驱动IT行业发生大变革，这一趋势主要体现在四个层面：终端、软件、云以及人机界面。在这样的时代背景下，生成式

WebRL：让AutoGLM自我进化智谱技术团队 GLM大模型 2024年11月06日18:44 北京

题面挂个pdf题面下载算法分析题目发现,一次进化等效于:在\(a\)两端加\(0\)对于\(i\in[1,n],a_i\leftarrowa_{i-1}\oplusa_{i+1}\)于是猜测在\(k\)次操作之后有\(a_i\leftarrowa_{i+k}\oplusa_{i-k}\)代入计算后发现这个式子显然错误,原因

在数据驱动业务的当代，出行行业尤其显示出对数据技术的渴求和依赖。从原始的数据仓库到现代的数据中台，以及促进自我增长的数据飞轮，每一步技术进化都显著增强了企业的竞争力和服务质量。本文将聚焦于出行业，探讨数据技术如何使得广告监测、老用户活跃、增长营销及公域获客等业务场景得

从2023年起开始火爆的大语言模型（LargeLanguageModel，LLM），如GPT/Gemini/通义千问/GLM/文心一言/豆包等，经过了一年多的比拼和进化，已经几乎涵盖了所有通用性、常识性的知识和理解力； 与之同时，更多传统行业的企业也被吸引到大语言模型的生态中，探索新AI技术为企业带来实质性的变革。

#有了数据中台，是否需要升级到数据飞轮？需要怎么做？#这个话题有一个前提和两个问题，前提是我们已经有了数据中台，问题是“是否需要升级到数据飞轮？需要怎么做？”下面我就从这三个方面来讨论一下已有的数据中台数据中台的核心是围绕数据管理展开的，通过集成、清洗、标准化、存储、探索和分析

9月12日，人形机器人领域的创新企业“加速进化”宣布，近日已成功完成亿元级别的Pre-A系列轮融资。本轮融资由多家知名投资机构共同出资，包括彼岸时代、民银国际、中关村科学城以及iCANX基金，同时，老股东英诺天使也继续跟投。融资所得将主要用于加速通用本体的打造和提升软件开发能力，

遗传与进化计算会议（GeneticandEvolutionaryComputationConference，简称GECCO）是进化计算领域内最大的同行评审会议，也是计算机学会（ACM）遗传与进化计算特别兴趣小组（SIGEVO）的主要会议。它涵盖了遗传算法、遗传编程、蚁群优化和群体智能、复杂系统、进化组合优化和元启发式、进

算法与数据结构实验题1.10单身狗进化★实验任务这一天晚上，弯通又做梦了，并且梦到了一个帅气的男孩纸！这个男孩给了弯通一个数字n。男孩离开前告诉弯通，n!（n的阶乘）的位数就是距离弯通脱单的天数。矜（ji）持（ke）的弯通想知道自己还有多久能脱单，快写个程序帮助他！★数据输入输入第一

这一天晚上，弯通又做梦了，并且梦到了一个帅气的男孩纸！这个男孩给了弯通一个数字n。男孩离开前告诉弯通，n!（n的阶乘）的位数就是距离弯通脱单的天数。矜（ji）持（ke）的弯通想知道自己还有多久能脱单，快写个程序帮助他！这题转换为数学问题也就是求n的阶乘然后求结果的位数以下是我写的代码

本文基于MOEA/D论文进行部分翻译、解释，是学习笔记的一部分。结构和原文完全相同，大家可以用于辅助阅读论文。如有错误，欢迎指出，感谢！原文：MOEA/D:AMultiobjectiveEvolutionaryAlgorithmBasedonDecomposition. QingfuZhang,SeniorMember,IEEE,andHuiLiAbstract

进化策略进化策略可被视为这样一个过程：从个体构成的群体中采样并让其中成功的个体引导未来后代的分布。如图中，一个白色箭头是由黑点中的优胜个体引导。策略作用方式以交叉熵CEM（一种进化算法）为例：算法先随机初始化参数和确定根据参数生成解的规则，根据参数生成N组解并评价每组解

浅谈AEB的安全设计与技术进化一、AEB的功能安全需求从HARA角度进行AEB的功能安全分析，可以得出共识性最高的2个安全目标内容描述：非预期的制动过大和非预期的不可释放制动。随着下一步安全目标内容的分解，可以得出：1. 非预期的制动过大（含误触发）的争论点：包括了非预期的AEB触

引言JavaI/O（Input/Output）是Java程序中处理输入和输出的基本方式，包括文件操作、网络通信等。随着Java平台的发展，JavaNIO（NewInput/Output）作为JavaI/O的一个重要补充，提供了更为高效和灵活的I/O操作方式。本文将深入讲解JavaI/O模型、NIO的原理，以及如何在实际应用中使用N

背景：1.介绍FL2.介绍NAS(讨论范围限制在CNN)宏搜索空间覆盖整个CNN模型，例如，隐藏层的数量n、操作类型（例如，卷积）和快捷连接的链接方法微观搜索空间仅覆盖整个模型结构中重复的基序或细胞。并且这些单元在复杂的多分支操作中构建介绍RT(强化学习)在NAS中的运用，因为RT要模拟采样，

以下模型有3种进化形态：捕手战士鱼卫战士骑士战士小鬼战士猴东战士无鼻战士坑娃战士刺头战士树斯特战士楔形战士这些模型是为您的主要角色设计的敌人。进化的每个阶段都会使他变得更加强大，因此您可以用它来增强对手的实力，并作为敌人的boss。它适用于不同类型的游戏

论文题目：Effectiveresponsestrategiesbasedonadaptiveselectionfordynamicmulti-objectiveevolutionaryoptimization基于自适应选择的动态多目标进化优化有效响应策略（XiaoliLia,b,c,AnranCaoa,∗,KangWanga）AppliedSoftComputingJournal162(2024)1117

引言在当今快速演变的技术场景中，服务设计不仅仅是遵循通用的设计规范和最佳实践的问题，它更深层次地触及到如何在满足这些标准的同时，确保服务能够灵活适应未来的变化、满足用户的期望。本篇文章旨在探讨在遵循通用设计规范之外，服务设计过程中需要考虑的关键因素。希望经过我们一系

一、进化动态多目标优化算法框架（一）步骤进化动态多目标优化经过一段时间的发展，已经形成了相对成熟的动态多目进化算法的框架。一般地，动态多目标进化算法的步骤可以分为下面几步：第一步：随机初始化整个种群，设置算法运行需要的起始参数。第二步：环境检测：如果检测到环境发生了

Markovmodelofdomainarchitectureevolution（域结构进化的马尔可夫模型）是一种用于研究蛋白质域结构进化的概率模型。它基于马尔可夫过程的数学理论，将蛋白质域的进化看作一个状态转移的随机过程。这一模型在生物信息学和进化生物学领域有广泛应用，以下是其主要特点和研究意义：

InternationalJournalofComplexityinAppliedScienceandTechnology，收录进化计算，机器学习和大数据方面的论文，网址：https://www.inderscience.com/jhome.php?jcode=ijcast DEAP(DistributedEvolutionaryAlgorithmsinPython)简介：一个灵活且易于扩展的Python库，

InternationalJournalofComplexityinAppliedScienceandTechnology，收录进化计算，机器学习和大数据方面的论文，网址：https://www.inderscience.com/jhome.php?jcode=ijcast 遗传算法（GA）、非支配排序遗传算法（NSGA）、改进的非支配排序遗传算法II（NSGA-II）和改进的非支配排序