自主决策，是数字化管理中一个重要特色。在数字经济中，自主决策不同于自上而下授权，如阿米巴那样分散决策那样，而是自下而上生成权力。这个下，一是指用户，相当于选票那样，生成决策的合法性；二是指创客，相当于竞选者，通过竞选，获得权力。因此，这种权力不是由“上”（企业）赋予的，上边不像阿米巴那样，没有权力收回“授权”。为什么只有在数字经济中，一线自主决策才能成为可能？这是因为，资产通用性必然形成资产风险的
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2024-01-10 13:57:19
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目 录一、自主性的理论起源二、自主性的理论表述与模型（一）自主性的含义（二）自主系统参考框架的构建三、自主性的发展现状（一）感知（二）规划（三）学习（四）人-机交互（五）自然语言理解（六）多智能体协调四、自主性问题的思考（一）人的决策与机器决策（二）个体态势感知与群体共享态势感知（三）如何构建人机信任度五、自主系统的未来发展与投入方向摘要自主性是无人系统的典型特征和发展趋势，也是自动化的高级阶段，
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2024-09-17 12:26:15
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基于强化学习的智能体自主决策在现代人工智能（AI）领域，智能体的互操作性是实现系统协同的关键要素。随着多个供应商提供不同的智能体产品，如何在复杂的生态系统中构建互操作性的基础设施变得尤为重要。本文将探讨如何构建一个支持多供应商智能体互操作性的生态体系，重点讨论多供应商环境中的MCP（Multi-Agent Collaborative Platform）架构，解决不同智能体之间的协作与资源共享问题。
孪生系统，其中30%将实现自主决策能力。这种技术融合正在从根本上改变我们对复杂系统的管理方式，推动数字孪生从被动的诊断工具进化为主动的决策伙伴。
迈向星际智能：AI 自主决策如何重塑未来太空探索一、从“遥控”到“自治”：为什么深空必须抛弃地球“手把手”地火往返 4–24 min 的通信延迟，使“人在回路”变成“人在圈外”木星以远，通信窗口按天计算，探测器必须具备毫秒级反应能力未来小行星采矿、轨道垃圾清理等任务，场景未知、风险极高，无法预先编程所有应答AI 自主决策系统因此成为深空任务的核心瓶颈技术。ESA 把 2025–2035 年定义为“
它通过多步骤动态流程，协调多个API调用、AI任务、智能体甚至人工干预环节，构成一个实时适应的动态控
文章目录一、决策曲线分析概念1. 阈值概率2. 净获益二、matplotlib实现1. 计算模型带来的净获益2. 计算treat all策略带来的净获益3. 绘制决策曲线三、完整代码四、拓展1. bootstrapping法校正净获益2. k折交叉验证法校正净获益3. 计算净获益的置信区间五、更新 一、决策曲线分析概念预测模型（predictive models）被广泛地应用于诊断（diagno
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2023-10-16 03:30:03
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# Python自主输入数字
在Python编程语言中，可以通过用户输入数字来实现交互性和动态性。通过允许用户输入数字，我们可以创建各种有趣的应用程序，如计算器、游戏、图表和统计数据分析等。本文将介绍如何在Python中自主输入数字，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## 输入函数
Python提供了一个内置的函数`input()`，用于从用户那里接收输入。该函数会在程序执行时暂停，
原创
2023-10-09 10:10:34
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决策树决策树是一种常用的机器学习方法，它基于树的结构，依次根据不同属性值来进行数据分类，具体算法原理及细节可以参考之前写的决策树和MATLAB函数使用决策树的优点：采用递归进行数据训练、数据分类，因此计算复杂度不高，可以清晰理解哪些属性重要。决策树的缺点：不太适用于连续值的划分（划分节点过多可能造成过拟合），即类别太多时，泛化误差高，一般需要剪枝处理。决策树分类构建一颗决策树主其实是一个递归的过程
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2023-08-30 07:25:00
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Python 卡方决策，下面介绍一个常见的统计决策。这是一个关于数据是否随机分布的卡方决策。为了做出这个决策，需要计算一个预期分布，并将观察到的数据与预期进行比较。相差较大意味着需要进一步研究。相差不大意味着可以使用零假设，因为没什么值得研究了，即这些差异仅仅是随机变化造成的。下面介绍如何使用Python来处理数据。首先介绍一些不属于案例研究的背景知识，但常出现在EDA应用程序中。需要收集原始数据
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2023-11-25 13:53:55
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简述决策线是2特征时的分类超平面方程，当方程不能表示成y=f(x)或者x=f(y)形式时，不能直接用x或者y方向的单向采样绘制决策线。zyq给出的做法是，在一个范围内用采样的点(x,y)去激活分类器，得到其类别，从而得到这个范围内各个采样点的类别，将不同类别的点绘制成不同颜色，可以展示出分类面的形状特征。这种做法的缺陷是，采样范围难以察觉，并且得到的实际上是决策线两侧的点。可以用pyplot下的c
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2023-11-13 22:45:08
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1. 多模态地理空间感知引擎跨模态地理对齐网络import torch
import torch.nn as nn
from transformers import CLIPVisionModel, BertModel
class GeoAlignmentNetwork(nn.Module):
def __init__(self, embed_dim=512):
supe
在现代化工业厂房中，庞大的生产环境正在经历一场静默的革命。设备不仅实时传输运行数据，更能利用其数字镜像预测未来几小时可能发生的故障，并自主调整参数规避风险。这不再是科幻电影的场景，而是机器学习与数字孪生技术融合创造的现实。根据IDC最新研究报告，到2026年，全球60%的制造企业将部署结合机器学习的 ...
在2025年北京世界机器人大会现场，NVIDIA推出的Jetson AGX Thor边缘计算模块引发行业震动——这款专为具身智能打造的AI计算机，凭借2070 FP4 TFLOPS的算力与128GB显存，首次让机器人能在边缘端实时处理大规模视觉-语言-动作模型（VLA），完成动态环境下的自主决策。这标志着物流机器人正从“单点自动化”迈向“全域自主化”的新阶段。在这一技术跃迁中，数字孪生作为物理世界
# 创建 Python 在线自主评测系统的指南
作为一名经验丰富的开发者，我来帮助刚入行的小白了解如何实现一个“Python 在线自主评测系统”。这将是一个小项目，可以帮助用户进行 Python 编程练习，并实时评测他们的代码。
## 项目流程
首先，我们需要明确整个项目的步骤。以下是实现“Python 在线自主评测系统”的主要步骤：
| 步骤 | 任务
原创
2024-09-02 05:30:16
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在这个博客中，我将介绍安装ITerm2，ZSH shell，“我的ZSH”，主题，ITerm2配色方案，“我的ZSH”插件，并启用“连线”支持，以帮助创建一个美丽而强大的终端。
摘要：我们将涉及很多事情。这可能令人困惑，所以这里是我们将要做的总结。安装ITerm2 - 这是默认终端的更好替代方案安装最新的ZSH shell - 这比常规的bash shell更强大。我们将切换ITe
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原创
2018-05-21 16:22:57
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# 实现决策模拟的Python指南
在企业和个人决策中，决策模拟是一种常见的分析工具。它帮助决策者理解不同选择的潜在结果、概率及其影响。本文将带你完成从头到尾使用Python实现一个简单的决策模拟。我们将一步一步地走过整个流程，从了解模拟需求到数据可视化的步骤。本文将包含必要的代码示例，并以友好的方式进行讲解。
## 整体流程
首先，让我们列出实现决策模拟需要的主要步骤：
| 步骤
# 动态决策在Python中的实现指南
动态决策是指通过对不确定条件的评估，采用算法或模型来制定决策的过程。在Python中实现动态决策可以为复杂问题提供高效的解决方案。本文将逐步引导您完成动态决策的实现，并且将包括可视化的甘特图和序列图，以更好地展示整个流程。
## 流程概述
以下是实现动态决策的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 定义问
完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 分类技术（或分类法）是一种根据输入数据建立分类模型的系统方法，分类法的例子包括决策分类法，基于规则的分类法，神经网络，支持向量机和朴素贝叶斯分类法。这些技术都使用一种学习算法（learning algor
