人工智能
【哈佛大学：计算生物学 & 生物信息学】学习记录（三）
局部比对算法 —— Smith-Waterman Algorithm
Swimt-Waterman算法本质上是一种Dynamic Programming（动态规划算法），和Needleman算法有许多相同之处。其分为3个步骤：Initialization —— Matrix Filling —— Trace Back。
Swith-Waterman算法相较于Needleman-Wunsch算法最大
与AI沟通的正确方式——AI提示词：原理、策略与精通之道
文章目录
第一章：提示词革命——AI时代的新语言
1.1 从命令行到自然语言：人机交互的范式转变
1.1.1 历史脉络中的交互演进
1.1.2 提示词的本质：思维的结构化投射
1.2 提示词为何如此重要：放大人类智能的杠杆
1.2.1 提示词作为“思维乘数”
1.2.2 经济性价值：降低AI使用
CompletableFuture
一、定义
CompletableFuture提供了非常强大的Future扩展功能，可以帮助我们简化异步编程的复杂性，提供了函数式编程的能力，可以通过回调的方式处理结果，也提供了转换和组合CompletableFuture的方法。
可能代表一个明确完成的Future，也可能代表一个完成阶段，支持在计算完成以后触发一些函数或执行某些动作
实现了Future和CompletionStage接口
微信终于官宣！OpenClaw（龙虾）正式接入，你的微信里多了一个AI管家
微信终于官宣！OpenClaw（龙虾）正式接入，你的微信里多了一个AI管家就在昨天，微信放出了一个让科技圈沸腾的消息：微信正式推出「ClawBot」插件，支持接入开源AI智能体OpenClaw（俗称“龙虾”） 。这意味着，你再也不需要冒着封号的风险使用非官方
基于模型上下文协议（MCP）的可插拔式临床AI工具链Clinical DS研究（上）
摘要
本研究旨在解决医疗人工智能（AI）在临床落地中面临的核心挑战：如何在严格合规与数据安全的前提下，构建可信赖、可审计、可灵活扩展的智能诊疗辅助系统。传统的单体式AI应用存在“黑盒”风险、难以审计、能力扩展与合规迭代耦合等问题。为此，本文提出并详细论述了一种基于新兴的模型上下文协议的**“可插拔式临床AI工具链”**架构。该架构将复杂的医疗AI系统解构为三个层次：Host（智能体）、MCP S
论文粗读“Highly-efficient Incomplete Large-scale Multi-view Clustering with Consensus Bipartite Graph”
Wang S, Liu X, Liu L, et al. Highly-efficient incomplete large-scale multi-view clustering with consensus bipartite graph[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Rec
AI的提示词专栏：微调模型（Fine-tuned）Prompt 与原始模型的区别
AI的提示词专栏：微调模型（Fine-tuned）Prompt 与原始模型的区别
本文先界定原始模型（预训练后未优化，需依赖详细 Prompt 引导）与微调模型（经特定数据二次训练，适配目标场景）的核心概念，再从指令详细度、领域知识依赖、示例数量需求等
【R实战 基本方法】 七、基本统计分析
这里是佳奥！继图形学习后，我们开始统计分析的部分。
在数据被组织成合适的形式后，我们也开始使用图形探索数据，而下一步通常就是使用数值描述每个变量的分布，接下来则是两两探索所选择变量之间的关系。其目的是回答如下问题：
1、各车型的油耗如何？特别是，在对车型的调查中，每加仑汽油行驶英里数的分布是什么样的？（均值、标准差、中位数、值域等。）2、在进行新药实验后，用药组和安慰剂组的治疗结果（无改善、一定程
