自演进多智能体在医疗临床诊疗动态场景中的应用 医疗AI评估新范式：动态多智能体模拟 摘要：传统医疗AI评估局限于静态问答，难以反映真实临床场景的复杂性。新兴的自演进多智能体模拟框架（如MedAgentSim、AI Hospital）通过构建医生、患者和测量智能体的动态交互环境，更真实地模拟诊疗流程。这些框架采用多轮对话机制，要求AI主动收集信息、请求检查并做出连贯诊断。关键技术包括经验回放、动态任务分配和强化学习，使模型能持续优化诊疗策略。实验表明，此类框架可有效识别大语言模型在动态医疗决策中的不足，并在多项基准测试中实现最高4.2%的性能提升。该范式

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Java 淘宝商品详情接口实战解析 淘宝开放平台提供了多种 API 接口用于获取商品详情，其中item_get和是常用的接口。item_get：获取商品的基础详情信息，适合快速获取商品的关键信息。：获取商品的高级详情信息，返回数据更为全面，包括商品的详细描述、图片、规格参数、营销信息等。通过本文的介绍，您应该已经掌握了如何使用 Java 调用淘宝商品详情接口，并解析返回的 JSON 数据。无论是进行市场研究、竞品分析还是价格监控，准确及时的商品数据都是成功的关键。希望本文能够帮助您更好地利用淘宝商品详情接口，为您的电商运营和数据分析提供支持。

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1.2 人工智能的分类 无需明确设计即可构建或训练，以执行特定任务或解决特定问题的智能系统。也被称为弱人工智能，因为它不具备全面的通用智能能力。典型应用：语音助手，图像识别系统、自动驾驶、机器人等。大语言模型ChatGPT 、文心一言、豆包等：基于提供的提示生成文本响应。

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[AAAI Oral] 简单通用的公平分类方法 我的语义分割入门是从程明明老师的论文开始的，程老师的开源工作非常厉害，日志、权重、甚至提供论文中文版。大家的开源工作也给了我很大帮助。向大家看齐。

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JVM监控的挑战：Applications Manager如何提供帮助 Java 应用变慢、意外崩溃、内存问题难以理解——这些迹象可能意味着你的 JVM 正在默默挣扎。对 Java 应用程序而言，JVM（Java 虚拟机）监控至关重要，它能确保应用的高可用性和最佳性能。通过监控，你可以深入了解 JVM 如何使用内存、线程和 CPU 资源，从而在问题影响终端用户之前及时发现并解决性能瓶颈。从定位内存泄漏到分析垃圾回收（GC）行为，JVM 监控有助于提升应用程序的运行效率与负载处理能力。听起来简单？现实却并不容易。

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群控 iPhone（免越狱）自动化系统搭建构想 本文提出构建一套无需越狱的iPhone批量控制系统，采用Appium+WDA技术栈实现多设备自动化操作。系统通过USB HUB扩展支持10-50台设备并发控制，使用Python多线程调度设备行为，包含端口映射、脚本控制、异常恢复等核心模块。技术方案强调稳定性与可扩展性，建议采用企业开发者账号解决签名问题，并可通过Web平台实现任务调度与状态监控。项目后续计划开发统一部署工具链和开源模板，适用于短视频运营等自动化场景。（150字）

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LLM 支持的基于意图的分类 网络钓鱼电子邮件 大家读完觉得有帮助记得关注和点赞！！！网络钓鱼攻击仍然是现代网络安全的重大威胁，因为它们成功地欺骗了人类和旨在保护他们的防御机制。传统的检测系统主要关注用户在收件箱中看不到的电子邮件元数据。此外，这些系统还难以应对网络钓鱼电子邮件，有经验的用户通常可以仅通过文本凭经验来识别网络钓鱼电子邮件。本文研究了大型语言模型 （LLM） 通过关注其意图来检测这些电子邮件的实际潜力。除了网络钓鱼电子邮件的二元分类之外，本白皮书还引入了一种意图类型分类法，该分类法由 LLM作，用于将电子邮件分类为不同的类别，从而生成可作的

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如何用4 种可靠的方法更换 iPhone(2025 年指南) 选项卡的“

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AEO：从搜索引擎到答案引擎，AI时代搜索优化的新战场 AEO是Answer Engine Optimization，指通过优化内容结构和语义，使之更容易被AI引用为答案。✅ 3. 提供直接可引用的段落AI更容易提取语义清晰、格式规范的短段落或表格内容。✅ 4. 加入结构化数据（Schema Markup）如果部署在网站上，使用 FAQPage、HowTo、Article 等结构化数据有助于答案识别。✅ 5. 强化品牌可信度AI倾向引用权威来源（例如：知乎高赞、优快云 专栏、官方文档等）。AEO vs SEO vs GEO 的区别？

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项目 ： 基于正倒排的boost搜索引擎 本文介绍了基于Boost库的站内搜索引擎开发项目。项目使用C++技术栈，实现数据清洗、正排/倒排索引构建等核心功能。Parser模块通过递归读取HTML文件，解析标题、内容和URL并存储为结构化数据；Index模块建立正排索引（文档ID映射内容）和倒排索引（关键词映射文档ID），采用Jieba分词并计算词频权重。系统最终通过HTTP服务器提供搜索服务，返回按权重排序的搜索结果。该项目简化了全网搜索引擎的复杂度，专注于实现站内搜索的核心原理，包括文档处理、索引构建和结果排序等关键技术。

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STM32项目---汽车氛围灯 这是6月初做的一个小项目--汽车氛围灯--芯片是stm32f407zet6，有整个项目的源码分享

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chapter06-针对分类的微调 【test0603_p160_spam_dataset_module.py】创建自定义垃圾文本数据集模块# 垃圾邮件数据集类-DiySpamDataset# 垃圾邮件数据集类处理几个关键任务： 1-把文本消息编码为词元序列，2-识别训练数据集中最长的序列，# 3-确保所有其他序列都使用填充词元进行填充，以匹配最长序列的长度# 文本分词else:# 如果序列长度超过 max_length，则进行截断# 填充到最长序列的长度return (# 识别数据集中数据序列的最大长度。

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【JVM】- 类加载与字节码结构3 需要加载非classpath路径中的类文件框架设计：都是通过接口来实现，希望解耦tomcat容器：这些类有多种版本，不同版本的类希望能隔离。

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算法导论第七章：快速排序的艺术与科学 本文是《算法导论》精讲专栏第七章，通过**分治策略可视化**、**性能对比实验**和**工程优化技巧**，结合完整C语言实现，深入解析快速排序的精髓。包含基本实现、随机化优化、三向切分、尾递归消除等高级技术，提供10个以上完整代码实现。

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Pandas 数据处理实战：CSV 与 JSON 文件操作详解 在实际数据分析工作中，90% 以上的数据来源于外部文件（如 CSV、Excel、JSON）。) 方法用于读取尾部的 n 行，如果不填参数 n ，默认返回 5 行，空行各个字段的值返回。) 方法用于读取前面的 n 行，如果不填参数 n ，默认返回 5 行。将DataFrame分别保存为CSV和JSON，比较文件差异。复杂结构（自动处理日期、缺失值等）内存占用（memory usage）大数据文件（支持分块读取）行数（RangeIndex）：适合规整表格数据，使用。数据类型（dtype）：适合嵌套数据，使用。

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资深算法工程师，优快云博客专家。多年一线算法研发经验 主要研究方向为三维重建、多模态模型。希望把我的经验和知识带给每一个喜欢钻研朋友，为中国人工智能行业添砖加瓦！
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