为什么要发展储能-储氢的背景，书籍。制取氢气的方法（蒸汽重整，固体燃料气化（制作水煤气），部分氧化，电解水，热裂解，氨裂解，其他体系：光化学，光生物学，半导体及其组合）。氢气输送，氢脆问题。

大家好！我是羊仔，专注AI工具、智能体、编程。

25年5月来自中国电信、西北工业大学和香港科大的论文“Towards a Generalizable Bimanual Foundation Policy via Flow-based Video Prediction”。 由于动作空间巨大且需要协调手臂运动，学习可泛化的双手操作策略对于具身智体而言极具挑战性。现有方法依赖于视觉-语言-动作 (VLA) 模型来获取双手操作策略。然而，从单臂数据集或预训练 VLA 模型迁移知识通常无法有效泛化，这主要是由于双手数据的匮乏以及单臂和双手操作之间的根本差异。本文

Cloudlet的定义和主要特征Cloudlet（微云）概念于2009年首次出现。它是一种成熟的边缘计算系统，旨在将移动计算的“端-云”两层架构转变为**“端-边-云”的三层架构** [对话历史]。Cloudlet通常部署在网络边缘，靠近接入点、基站或汇聚点，甚至可以直接运行在智能网联汽车或无人机上 [对话历史]。主要特征：可信且资源丰富的主机或机群。基于虚拟机技术，为移动终端提供服务。Cloudlet通过将与具体应用相关的数据部分从通用部分中抽离出来，形成VM Overlay与Base VM。

在传统律师事务所中，一位律师审查一份50页的商业合同平均需要3小时；而在引入法律大模型后，这一时间被缩短至20分钟。效率提升的背后，是一场正在席卷全球法律体系的智能化革命——。

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用于大型语言模型的 Gradio Web UI。其目标是成为文本生成的。

《VisionZip：视觉语言模型中的高效视觉标记压缩方法》针对现有视觉语言模型(VLMs)存在的视觉标记冗余问题，提出了一种创新解决方案。研究发现，传统VLMs使用长序列视觉标记会导致计算成本高昂，且大量标记注意力权重趋近于零，存在显著冗余。VisionZip通过两阶段处理（保留主导标记+合并次要标记），在仅保留10%标记的情况下实现95%的原模型性能，并将LLaVA-NeXT模型的预填充时间减少8倍。该方法支持无训练应用、高效微调和从头训练三种模式。

用python与pyqt5写一个自己的ai智能小助手

2025年，MCP协议成为AI领域的关键基础设施，被喻为"AI世界的USB-C接口"。

MCP（Model Context Protocol）是由 Anthropic 公司推出的一种开放标准协议，旨在实现大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具的无缝集成。它类似于网络中的 HTTP 协议或邮件中的 SMTP 协议，通过标准化模型与外部资源的交互方式，提升 LLM 应用的功能性、灵活性和可扩展性。MCP 作为一种新兴的开放协议，为 AI 模型与外部工具和数据源的集成提供了一种标准化、简单高效的方式。它具有统一接口、降低集成成本、双向通信、高度扩展性等优势，在多个领域有着广泛的应用前景。

机器学习项目全流程概述：从数据到部署的关键环节。项目始于需求分析与数据收集，强调数据质量的重要性。随后进行数据预处理（清洗、转换）和特征工程（特征选择与构建）。核心环节包括模型设计与训练、评估与优化，通过调参提升性能。最后完成模型部署，并持续监控维护，确保系统稳定运行。整个流程环环相扣，每个阶段都直接影响最终效果。

kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化。，该数据集分为六类，包含建筑、森林、冰川、山脉、海洋和街道。进阶：并拆分成多个文件。

RL中的熵机制：策略熵坍缩分析与协方差正则化方法

这种复杂的感受，我来帮你试着梳理出来。如果你觉得某些句子正好说中了你，就把它留下。

我来告诉你一个好消息。 我们已经亲自测试和对比了市面上最优秀的AI幻灯片工具，让你无需再为选择而烦恼。 得益于AI技术的飞速发展，如今你可以快速制作出美观、专业的幻灯片。 这些智能平台的功能远不止于配色美化——它们能帮你头脑风暴、梳理思路、并在几分钟内完成精美的演示文稿，而不是耗费数小时。 但面对如此多的选择，究竟哪一款最适合你？

6月5日，网络安全行业年度盛会——"Accelerate 2025北亚巡展·北京站"圆满落幕！来自智库、产业界、Fortinet管理层及技术团队的权威专家，与来自各行业的企业客户代表齐聚一堂，围绕"AI智御全球·引领安全新时代"主题，就AI技术驱动的安全防御体系重构、网络与安全的原生融合实践、全球化场景下的SASE技术落地三大核心议题展开深入研讨。

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