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基于深度強化學習的智能樓宇節(jié)能熱舒適控制 摘要：采暖、通風和空調(diào) (HVAC) 能耗極高，占建筑總能耗的 40%。 因此，設計一些節(jié)能的建筑熱控制策略，在保持居住者舒適度的同時降低暖通空調(diào)的能耗是至關重要的。 然而，實施這…

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今日計劃：復習知識，視頻學習、記錄筆記、納入思維導圖。工具搭建，實現(xiàn)linux終端練習 明日計劃：階段二 2-5、2-6 的學習【主要需求】：理論框架，工具運用，自我反思，持續(xù)改進①復習昨天的學習內(nèi)容②分類軟件測試總…

YOLO目標檢測服務灰度發(fā)布？多版本GPU部署 在智能制造工廠的質(zhì)檢流水線上，一臺邊緣服務器正同時運行著三個不同版本的YOLO模型——舊產(chǎn)線使用YOLOv5處理高清攝像頭數(shù)據(jù)，新產(chǎn)線采用YOLOv8進行高精度缺陷識別，而測試中的YOLOv10則接收…

一、AI論文工具怎么選？先看這張對比表！ 還在為論文選題撓頭、為初稿卡殼熬夜？2025年的AI論文工具已經(jīng)進化到“輸入題目→喝杯咖啡→拿到初稿”的程度了！但并非所有工具都能滿足學術(shù)要求——查重率超30%被打回、AI痕跡太重被導師質(zhì)…

模擬信號處理作為連接物理世界與數(shù)字系統(tǒng)的核心技術(shù)，其發(fā)展始終緊跟半導體工藝、AI 算法與行業(yè)需求的迭代步伐。當前，邊緣計算的興起、傳感器數(shù)據(jù)爆炸式增長以及工業(yè)智能化升級，正推動模擬信號處理從 “單一功能實現(xiàn)…

YOLOv11 適配 PyTorch-CUDA：高效部署的工程實踐 在智能監(jiān)控、自動駕駛和工業(yè)質(zhì)檢等場景中，目標檢測模型的實時性與精度正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。YOLO 系列自誕生以來，始終以“一次前向傳播完成檢測”為核心理念，在速度與性能之間找到…