做为一个从工业领域衍化而来的新名词，数字孪生城市主要是指运用数字孪生技术(一种运用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，在虚拟空间完成对实体世界的仿真模拟过程)，在网络空间创建一个与物理世界相对应的孪生城市，它以数字化为基础，对城市治理展开运营、决策。
做为一项在人工智能、量子计算、5G移动通讯、物联网等新技术下提出的新名词，数字孪生城市尽管在场景应用上虽欠缺相应的实践基础，但它的提出，对当今城市治理存在的困境必然会带来一些破解思路。

人工智能课的期末大作业，用java写的动物识别系统，有两个版本，一个是有图形界面的，另一种是在控制台操作的。
采用纯粹的面向对象的思想，易于看懂，希望对大家有帮助。

使用python实现了各种机器学习的算法，也有通过tensorflow实现CNN

HA、Flume、Kafka、HBase、Sqoop、Oozie、mpVue、微信公众号、前端热门面试题、韩顺平LinuxJavaSE面试题、人工智能、Python项目-谷粒教育、SVN

 关于图形图像处理的问题一直是多年来研究的话题，在信息技术高速发展的今天，图像的处理已应用到社会的各个领域。
图像分割就是为了某一特定目的，通过一定的方法把图像按照其特征分成各具特性的区域，提取出感兴趣目标的技术和过程，进而再对目标区域进行研究。
它是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中的关键课题，也是计算机处理视觉技术的首要的、关键的关键步骤。
图像分割的应用非常广泛，几乎出现在关于图像处理的所有领域。
因此，从20世纪60年代以来，图像分割一直都是图像研究技术的热点。

如题，用了一个较好理解的算法，不过智能还不错，对于人工智能入门的人学习是很有帮助的。
在wintc下编译通过。

人工智能实现基于动物识别的专家系统，运行完整无错。
合理。

【新能源微电网】新能源微电网是由分布式电源、储能设备、能量转换装置等组成的微型发配电系统，能够在独立或并网状态下运行，具有自我控制、保护和管理能力。
它结合了新能源发电，如太阳能和风能，以提高能源利用率，尤其在偏远地区提供电力供应。
然而，新能源的不稳定性给微电网的运行带来了挑战，如发电量预测和电网管理的困难。
【人工智能神经网络】人工神经网络是人工智能的核心组成部分，模拟生物神经网络结构，用于解决复杂问题，如信息处理和学习。
在新能源微电网领域，神经网络主要用于处理非线性和复杂的预测任务，如风力发电量和电力负荷的预测。
主要的神经网络分词法有：神经网络专家系统分词法和神经网络分词法，前者结合了神经网络的自学特性与专家系统的知识，后者通过神经网络的内在权重来实现正确分词。
【RBF神经网络】径向基函数（RBF）神经网络是神经网络的一种，常用于预测任务。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层使用RBF作为激活函数，实现输入数据的非线性变换，从而适应复杂的数据模式。
在微电网中，RBF神经网络用于短期负荷预测，能有效处理非线性关系，降低外部因素对预测的干扰。
【微电网短期负荷预测】短期负荷预测对于微电网的能量管理和运行优化至关重要。
通过构建RBF神经网络模型，可以预测未来一定时间内的负荷变化。
预测模型的建立通常需要选择与负荷密切相关的输入数据，如时间、气温、风速等，并进行数据预处理。
MATLAB等工具可用于进行网络训练和仿真，以生成预测结果。
【风力发电预测】RBF神经网络同样适用于风力发电量的预测。
通过对风速、气压等相关因素的预测，可以估算微电网系统的风力发电潜力，帮助维持系统的稳定运行，减少风电波动对微电网的影响。
总结来说，人工智能神经网络，尤其是RBF神经网络，为解决新能源微电网中的挑战提供了有效工具。
通过精确预测新能源发电量和电力负荷，可以优化微电网的运行效率，确保其稳定性和自给自足的能力。
此外，这种技术还能促进可再生能源的有效利用，有助于推动能源行业的可持续发展。

人工智能中的智能算法——包括很好的遗传算法代码和讲解。

人工智能/机器学习

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。