2024年4月，来自MIT、加州理工学院、东北大学等团队的研究，引爆了一整个科技圈：Yes We KAN！ 这种创新方法挑战了多层感知器(Multilayer Perceptron，MLP) 的传统观点，为神经网络架构提供了全新的视角，GitHub上收获15k stars。为了纪念两位伟大的已故数学家Andrey Kolmogorov和Vladimir Arnold，称其为科尔莫格罗夫-阿诺德网络

人类活动识别（HAR）在健康监测、智能家居、运动辅助等领域有着广泛的应用。随着可穿戴设备的普及，基于传感器数据的HAR成为了研究热点。传统的HAR方法依赖于专家手动提取特征，虽然具有一定的透明性和计算效率，但存在以下问题：主观性强：特征提取依赖于专家的经验，容易受到主观判断的影响。数据质量依赖：手动提取的特征对原始数据的质量要求较高，且无法全面反映数据的复杂动态关系。通用性差：提取的特征可能只适用

人体活动识别（HAR）作为人机交互、智能医疗和物联网应用的核心技术，面临传统方法对时序特征捕获不足的挑战。现有深度学习方法（如CNN和LSTM）在长期依赖性和计算效率方面存在局限，我们提出了一种融合时序卷积网络（TCN）与Inception模块的新型架构TCN-Inception。该模型通过多尺度特征提取和膨胀卷积机制，显著提升了传感器时序数据的建模能力。模型采用层级式混合架构，包含：输入层：接收

周末闲来无事，刷朋友圈时看到有人提到了一款叫 Trae 的工具，说是能“无需手动写代码”，还能“一键生成项目”。作为一个对新技术充满好奇的人，我立马来了兴趣，心想：这玩意儿真有这么神奇？于是，我决定亲自上手试试，看看它到底真的有那么神奇吗，那么多人都在用。打开 Trae 的官网，简洁的界面和那句醒目的 “Ship Faster with Trae” 瞬间吸引了我的注意。简单来说，Trae 是一款智

最近发现了一个超级智能的AI 辅助代码编辑器——Cursor，对于那些像我一样希望通过 AI 提升编码效率的人来说，真的超级值得一试。它基于 Visual Studio Code（VS Code）开发，保留了 VS Code 的用户友好界面，同时融入了先进的 AI 功能，如代码生成、自动补全和自然语言交互，听起来很高级，但是用起来真的超级接地气。方便又容易上手，接下来我把自己的使用经历告诉大家。C

人类活动识别（Human Activity Recognition, HAR）是环境计算和情境感知计算领域中一个重要的研究主题。随着智能手机和可穿戴设备的普及，HAR在诸如智能监控系统、健康护理、异常行为检测以及人机交互等多个领域变得越来越重要。HAR的目标是通过分析从各种传感器获得的数据来识别个体正在进行的活动。在HAR中，有两种主要的方法来从传感器数据中识别活动：基于视觉的方法和基于可穿戴传感