基于云模型的车辆行驶速度估计算法matlab仿真
本项目基于云模型的车辆行驶速度估计算法，利用MATLAB2022A实现仿真。相比传统传感器测量方法，该算法通过数据驱动与智能推理间接估计车速，具备低成本、高适应性特点。核心程序通过逆向正态云发生器提取样本数据的数字特征（期望、熵、超熵），再用正向云发生器生成云滴进行速度估算。算法结合优化调整云模型参数及规则库更新，提升速度估计准确性。验证结果显示，其估算值与高精度传感器测量值高度吻合，适用于交通流量监测、安全预警等场景。
基于Astar的复杂栅格地图路线规划算法matlab仿真
本项目基于A*算法实现复杂栅格地图的路径规划，适用于机器人导航、自动驾驶及游戏开发等领域。通过离散化现实环境为栅格地图，每个栅格表示空间区域属性（如可通行性）。A*算法利用启发函数评估节点，高效搜索从起点到终点的近似最优路径。项目在MATLAB2022a中运行，核心程序包含路径回溯与地图绘制功能，支持障碍物建模和路径可视化。理论结合实践，该方法具有重要应用价值，并可通过技术优化进一步提升性能。
与阿里合作的《人工智能（导论）》出版编辑中
《人工智能导论——深度学习大模型基础》由赵卫东编著，清华大学出版社出版。本书旨在帮助读者理解深度学习与大模型技术的底层逻辑，通过机器视觉、语音处理及自然语言处理等章节，结合实际应用场景，深入浅出地讲解相关理论。书中引入低代码开发平台和云端实验室资源，助力读者实践所学。无论专业背景如何，本书都能成为进入AI领域的理想入门书籍。特别感谢阿里云及参与编校工作的同学们的支持。
合成数据也能通吃真实世界？首个融合重建-预测-规划的生成式世界模型AETHER开源
上海人工智能实验室开源了生成式世界模型AETHER，该模型仅用合成数据训练，却能在真实环境中展现强大的零样本泛化能力。AETHER首创「重建—预测—规划」一体化框架，融合几何重建与生成建模，大幅提升模型在动态环境中的决策、规划和预测能力。其核心技术包括目标导向视觉规划、4D动态重建和动作条件视频预测，实验结果表明其性能达到或超越现有SOTA水平。论文、模型及项目主页均已开源。
基于生成式物理引擎的AI模型训练方法论
本文探讨了基于生成式物理引擎的AI模型训练方法论，旨在解决传统数据采集高成本、低效率的问题。生成式物理引擎结合物理建模与生成模型（如GAN、Diffusion），可模拟现实世界的力学规律，生成高质量、多样化的虚拟数据。文章介绍了其关键技术，包括神经网络物理建模、扩散模型场景生成及强化学习应用，并分析了其在机器人学习、数据增强和通用智能体训练中的实践价值。未来，随着可微物理引擎、跨模态生成等技术发展，生成式物理引擎将助力AI从静态监督学习迈向动态交互式世界建模，推动通用人工智能的实现。
布谷RC汽车远程遥控控制系统源码：技术与功能深度解析
遥控汽车（RC汽车）以其趣味性和操控性深受爱好者喜爱，其核心在于精密的控制系统源码。山东布谷科技在该领域成果显著，通过优化主控芯片、电机驱动模块及通信模块代码，实现精准控制与稳定传输。系统支持PID算法等技术，提升车辆性能，并拓展智能避障、自动驾驶等功能。实际应用中，布谷科技源码助力竞技比赛与教育科研，未来将融入深度学习和多车协同控制，推动RC汽车向智能化、高效化发展。