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wx6466f25322644 - 幾百幾千篇文獻論文自動提取標籤和簡要 NVivo、Zotero 7、Kimi 和 DeepSeek** 對這些文獻進行系統管理和智能分析的完整方案

您提供的這些文章來自 《Journal of Marketing》2024 年各期，涵蓋營銷學多個前沿領域（如醫療健康營銷、AI 影響、消費者行為等）。以下是使用 NVivo、Zotero 7、Kimi 和 DeepSeek 對這些文獻進行系統管理和智能分析的完整方案 ： 1. 文獻收集與整理（Zotero 7） 步驟：

數據 , 生物信息 , rust , 後端開發 , 人工智能 , harmonyos , 結構化

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51CTO技術成就夢想 - 構建強大的API：Django中的REST框架探究與實踐

構建強大的API：Django中的REST框架探究與實踐 在當今的Web開發中，構建強大的API已經成為了不可或缺的一部分。而在Python領域，Django框架提供了強大的REST框架，為開發者提供了一種高效、靈活的方式來構建和管理API。本文將深入探討Django中REST框架的使用，並通過代碼實例和解析來展示其強大之處。 1. 什麼是REST框架？ REST（Repre

rest , yyds乾貨盤點 , API , 後端開發 , Python

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wx64656a0d96a9e - 基於連續域束縛態（BIC）的生物傳感器仿真復現

基於超表面的先進傳感設備已經成為創新無標籤生物傳感器的革命性平台，有望用於早期診斷和低濃度分析物的檢測。在這裏，我們對一種基於連續域束縛態的超表面傳感器進行復現【Wang R, Song L, Ruan H, et al. Research, 2024, 7: 0483】，來解決與痕量生化檢測中複雜操作相關的挑戰。 仿真結構如圖1所示。為了演示超表

手性BIC , 邊界條件 , 介電常數 , 後端開發 , cst , 生物傳感 , Python

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福大大架構師每日一題 - 2025-11-22：最大好子樹分數。用go語言，給定一棵以節點 0 為根的無向樹，節點編號為 0 到 n-1。每個節點 i 有一個整數值 vals[i]，其父節點由數組 par 給出。 對任一節點

2025-11-22：最大好子樹分數。用go語言，給定一棵以節點 0 為根的無向樹，節點編號為 0 到 n-1。每個節點 i 有一個整數值 vals[i]，其父節點由數組 par 給出。 對任一節點 u，考慮以 u 為根的那棵包含 u 本身及其所有後代的子樹。在這棵子樹裏任選若干節點（可以不選），把它們的值組成一個集合。如果把這些被選數值按十進制展

golang , 算法 , 數位 , 後端開發 , JAVA , harmonyos , 子樹

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wx64422c161e8a1 - AI知識掃盲

文章目錄 一、大模型（Language Models） 二、智能體（Agent) 三、模型上下文協議, MCP (Model Context Protocol) 一、大模型（Language Models） 大模型（Language Models）是指具備了強大的語言理解、生成和推理能力的深度學習模型。

應用程序 , AI , 後端開發 , 人工智能 , 模態 , Python

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u_16077014 頭像

wx643df9f1afa1d - 遺傳病、罕見病、腫瘤、家系最新文獻目錄 2025/04/19~11/25 全96篇

文獻數據庫：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/ Filters applied: from 2025/4/19 - 11/25 主要列出文章目錄，個別文獻含圖表。文章思路解讀，後續逐步更新 1. Hypohidrotic ectodermal dysplasia: association betwe

建模 , Pan , 後端開發 , ci , harmonyos

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u_17589471 頭像

AI數字人研究社 - 世優科技入選2025數字人應用典型案例，打造數字人公司創新實踐標杆

12月1日，由中國互聯網協會主辦的2025“人工智能+”產業發展論壇在京召開，世優科技作為深耕數字人領域的科技企業受邀出席人工智能與數字人引領終端應用創新論壇，世優波塔AI數字人智能體入選“第五屆數字人場景應用典型案例”並編入《中國數字人發展報告(2025）》。 報告發布，揭示數字人未來發展趨勢 當前，在新一代人工智能推動下，數字人正成為創新最為集中、應用最為

數字化轉型 , 多模態 , 數字人 , 智能體 , 人工智能 , 計算機視覺

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wx643df9f1afa1d - iMetaMed | 温附一夏二傑組-預測乳腺癌5年生存率-可解釋機器學習模型

基於整合蛋白質組學和臨牀數據的可解釋機器學習模型預測乳腺癌5年生存率 iMetaMed主頁：https://onlinelibrary.wiley.com/journal/3066988x 研究論文 ●原文：iMetaMed ●英文題目：An Interpretable Machine Learning Model for

機器學習 , 預測模型 , 數據 , 模型預測 , 後端開發 , 人工智能 , Python

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oneslide 頭像

oneslide - docker如何遷移更省空間

遷移鏡像時候，往往會碰到基礎鏡像相同的很多鏡像需要遷移，這個時候如果單獨docker save的話，鏡像tar包的尺寸會很大，因此為了解決這個問題，你需要換種姿勢使用docker save! docker鏡像是分層的，將基礎鏡像的相同的層合併到一起, 就可以節省空間了。 方法一：使用docker save命令 首先保存各個鏡像到單獨的tar文件： docker save -o ima

Docker

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焯幾何分佈 - mysqlclient 安裝失敗問題排查與解決方案（Linux 服務器）

mysqlclient 安裝失敗問題排查與解決方案（Linux 服務器） 聲明：使用 ChatGPT 整理，內容僅供參考。 一、問題背景 在 Linux 服務器虛擬環境中執行以下命令時出現錯誤： pip install -r requirements.txt 報錯信息核心如下： pkg-config: not found Can not find valid pkg-config name. S

數據庫

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u_16406687 頭像

小小方大人 - 接口性能優化

接口性能優化需從查詢效率、請求處理、資源利用等多維度入手，結合用户管理模塊的業務場景，可通過以下具體策略提升性能： 一、查詢接口（/api/sys/user/list）優化 數據庫層優化 索引優化：為“姓名”“登錄賬號”等檢索字段建立聯合索引或單獨索引，避免模糊查詢時的全表掃描（如LIKE '%關鍵詞%'可結合覆蓋索引優化）；對分頁字段（如i

字段 , 數據 , 數據庫 , 後端開發 , JAVA

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程序員曉東 - JAVA源碼揭秘：無人機掃碼租賃新系統

以下是一套基於Java技術的無人機掃碼租賃系統的源碼解析，該系統支持微信小程序、公眾號、APP以及H5多端協同，實現了從無人機展示、在線租賃到售後維保的完整服務閉環。 一、系統架構 後端服務：採用Spring Boot構建微服務架構，通過JWT實現安全認證，保障了系統的安全性。同時，系統集成了Redis緩存集羣，優化了數據操作性能，

無人機 , redis , 開發語言 , 後端開發 , JAVA , harmonyos

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u_16163480 頭像

bugyinyin - 【收藏必備】基於Qwen微調用户分類意圖模型，準確率碾壓DeepSeek V3，小白也能學會的大模型實戰

序言 大模型已經深入到我們的生活的方方面面，不知不覺中我們的手機電腦，電子設備、辦公需求都被大模型所顛覆，那麼擁抱AI大模型已經是不可阻擋的一個發展趨勢！微調大模型成為必須的一門技能！ 擁抱AI從大模型運行環部署開始 本片文章將會三篇文章來詳細描述大模型的環境部署、模型微調、實戰微調一個意圖分類小模型、實戰記錄下用户分類意圖模型是怎麼練

大模型教程 , AI大模型 , 後端開發 , 人工智能 , 大模型入門 , 大模型學習 , Python

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嘴巴吃糖了 - 【學習收藏】從零到一：AI產品經理——未來5年程序員最值得all in的高薪職業指南

前言 如果你要問我：未來5年，什麼崗位最有“錢”景、最值得all in？ 我的答案只有一個——AI產品經理。 這不是我瞎説。過去一年，我跟超過200位職場人聊過這個話題。我發現，幾乎所有想抓住AI機會的人，都卡在了這3種狀態裏，看看你屬於哪一種？ 第一類：焦慮的“觀望者” 只知道AI很火，薪資很高，但連常見的AI工具都沒用過

產品經理 , 學習 , AI大模型 , 後端開發 , 人工智能 , 大模型入門 , Python

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嘴巴吃糖了 - 【值得收藏】大模型必備知識：Transformer為何選擇Layer Normalization而非Batch Normalization

前言 無論是 BERT、GPT 還是 ViT，幾乎都不用 Batch Normalization，而是清一色地用 Layer Normalization。 這不是巧合，而是 Transformer 架構中一個非常深層的設計選擇。 一、BN 和 LN 到底在做什麼？ BN 和 LN 的出發點其實一樣——穩定訓練，防止梯度

後端開發 , 人工智能 , transformer , batch , 大模型入門 , 大模型學習 , Python

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疆鴻智能研發中心 - PROFINET轉DEVICENET網關重塑食品加工自動化

PROFINET轉DEVICENET網關重塑食品加工自動化 1. 應用背景 在現代食品加工生產線中，自動化程度直接影響生產效率和產品質量穩定性。某食品加工廠原生產系統採用西門子S7-1500系列PLC作為主控制器，通過PROFINET網絡連接各智能設備。然而，生產線中仍有多台關鍵變頻器設備採用傳統的DEVICENET協議，形成“信息孤島”，導致設備數據無法實時上傳至主

協議轉換網關 , 變頻器 , 人工智能 , DEVICENET , 深度學習 , 工業自動化 , PROFINET

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datian1234 - 一文讀懂什麼是“智能體“，AI界的“全能打工人”，從零開始打造你的專屬AI助手

前言 什麼是“智能體”？其實理解它一點都不復雜，就把智能體理解成一個能幫你跑腿、動腦、幹活的“AI小助手”，只不過比普通助手更“自覺”。 目前用AI，你得一句句指揮：“幫我搜下天氣”“再查下景點”“整理成表格”；但智能體不一樣，你只需要説“幫我做一份週末出遊攻略”，它就會自己規劃步驟——打開瀏覽器查天氣、搜景點評價、對比交通方式，最後把整理好

大模型教程 , AI大模型 , 後端開發 , 人工智能 , 大模型入門 , 大模型學習 , Python

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寫的做不如改的多 - Flutter 加固方案全解析，從 Dart 層到 IPA 成品的多工具協同防護體系

Flutter App 在打包成 iOS IPA 時，本質上仍然是一個混合工程： Dart 邏輯被編譯成 AOT 二進制、Flutter Engine 內嵌、部分資源仍以明文形式打包，最終與 ObjC/Swift 外層交互組成完整應用。 在逆向工程者眼中，Flutter App 的保護難點和暴露點與傳統 iOS 工程不太一樣： iOS 層的 ObjC/Swift 代碼依然

yyds乾貨盤點 , 移動開發 , ios

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疆鴻智能研發中心 - PROFINET轉DEVICENET網關：物流AGV新舊系統集成難題

PROFINET轉DEVICENET網關：物流AGV新舊系統集成難題 案例背景與項目痛點 某區域物流樞紐中心的自動化分揀系統面臨升級瓶頸：新建的西門子S7-1500PLC控制系統採用PROFINET工業以太網協議，而原有的15台關鍵AGV搬運設備均採用DEVICENET現場總線通訊。這種協議不兼容導致新建控制系統無法直接調度AGV集羣，形成了“信息孤島”。 項目

協議轉換 , 人工智能 , DEVICENET , 深度學習 , 網關 , 工業自動化 , PROFINET

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mob64ca14116c53 - 排序算法：堆排序，快速排序，歸併排序。內附完整代碼和算法思路詳解。

快速排序VS大根堆排序：從原理到實戰（附大根堆完整代碼+實例拆解） 剛做排序實驗時，我一直搞不懂：明明快速排序平均速度更快，為啥有時候還要用大根堆排序？後來才發現，快速排序在最壞情況會退化到O(n²)，而大根堆排序不管輸入啥，始終穩定在O(nlogn)——這倆的選擇，本質是“速度優先”和“穩定優先”的權衡。 今天從兩種排序的核心原理講起，對比

數據結構 , 學習 , 算法 , 後端開發 , JAVA , 大根堆

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互聯網小墨風 - linux emmc 關閉寫保護

[root@slave159 ~]# free -m total used free shared buffers cached Mem: 32076 11842 20233 0 8 3582 -/+ buffers/cache: 8251 23825 Swap

sed , 機器學習 , ip , 緩存 , linux emmc 關閉寫保護 , 人工智能

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疆鴻智能研發中心 - PROFINET融合DEVICENET，焊接車間數據全貫通

PROFINET融合DEVICENET，焊接車間數據全貫通 一、案例背景與項目痛點 在汽車零部件焊接車間，我們遇到了一個典型的多協議共存難題：產線主控採用西門子S7-1500系列PLC（支持PROFINET），而六台關鍵焊接機器人僅支持DEVICENET協議。每次工藝調整都需要技術人員分別通過不同軟件平台配置，導致設備聯動延遲達3.2秒，且機器人實時焊接參數無法上傳至

協議轉換 , 人工智能 , DEVICENET , 深度學習 , 網關 , 工業自動化 , PROFINET

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小龍日報 - 【嵌入式51單片機】深入LED燈的奧秘：從原理，方法、控制、流水燈到相關擴展

🔥小龍報✨ 永遠相信美好的事情即將發生 文章目錄 前言 一、應用場景 二、點燈原理 2.1LED的限流電阻計算 三、點亮LED 3.1如何用單片機點亮LED 3.2 通過編程控制芯片某個IO輸出高低電平

redis , 單片機 , 51單片機 , 數據庫 , 嵌入式硬件 , 寄存器

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u_14902238 頭像

u_14902238 - AgentScope 擁抱函數計算 FC，為 Agent 應用提供 Serverless 運行底座

在 AI Agent 應用加速落地的今天，開發者和企業普遍面臨三大核心痛點：部署成本高、運維複雜度高、資源利用率低。為應對這些挑戰，AI Agent 與雲原生、Serverless 架構的深度融合正成為行業新趨勢。我們很高興地宣佈，AgentScope 正式集成基於阿里雲函數計算（Function Compute, FC）的全新 Serverless 運行時，為多智能體應用提供“按需啓動

雲計算 , 運維 , server , 雲原生 , 開發者

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