大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下《# AI+物理融合新范式：物理信息神经网络（PINN）的深度研究报告》近年来，人工智能（AI）与基础科学的交叉融合正在催生一场深刻的科研范式革命。其中，物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINN）作为连接深度学习与物理定律的桥梁，展现出巨大的潜力。本报告旨在对PINN进行一次全面而深入的剖析，系统阐述其产

大家好，我是微学AI，深度学习框架如果仔细研究，其实难度没有想象中的那么大，今天我给大家带来一个深度学习框架keras简单的实战项目：企业信用评级与预测。企业信用评级目前是一个完整的体系，包括信用评级的要素和指标、信用评级的等级和标准、信用评级的方法和模型等方面的内容。信用评级指标是根据企业的各个指标进行综合评分，这里涉及的指标维度较多，今天我们来做一个简单的信用评级模型，抽象了几个标准化的数据指

大家好，我是微学AI，今天给大家带来深度学习框架keras的实战项目，用于基本的企业数据分析，预测企业净利润情况，并利用灰色预测函数GM11进行预测模型。我们拿到企业数据，这里参数抽象成x1-x9，y表示净利润，数据如下：下面我们开始编写代码进行分析，首先我们引入库：编写GM11灰色预测函数, 灰色预测函数是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并做出预测的一种预测方法。它是基于客观事物的过去和现

大家好，我是微学AI ,今天给大家介绍一下人工智能在教育上的应用2-基于大模型的未来数学教育的情况与实际应用，随着人工智能(AI)和深度学习技术的发展，大模型已经开始渗透到各个领域，包括数学教育。本文将详细介绍基于大模型在数学教育中的实际应用，随着AI技术的不断发展和进步，我们已经看到AI可以在诸如图像识别、自然语言处理等多个领域内提供强大的支持。其中一个最具潜力和前景广阔的领域就是教育。特别是，

大家好，我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能在教育上的应用1-基于pytorch框架下模型训练，用于数学题目图形的智能分类，本文将利用CNN算法对数学题目中的图形进行自动分类和识别。这种应用可以帮助学生更好地理解和解决与数学相关的问题。基于CNN的数学题目图形智能分类功能，教育领域可以提供更智能化和个性化的学习辅助工具，提升学生对数学图形的识别和理解能力，改善学习效果。利用CNN算法对数学题目

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下AI任务相关解决方案1-基于NLP的3种模型实现实体识别，以及对比分析。本文将深入探讨三种不同的命名实体识别(NER)方法，包括基于规则的方法、CRF模型和BERT微调模型，用于识别文本中的地名(LOC)、机构名称(ORG)和人名(PER)实体。通过系统比较这三种方法的原理、实现代码和实验结果，为不同应用场景下的NER任务提供选择依据。本研究将重点分析实体识