А может все упростить и работать по своей теме, используя ИИ как одного из работающего по той же теме, то есть задавая ему вопросы и анализируя ответы. Надо ли на него ссылаться, это сложный личный вопрос. Вы ссылаетесь на помощь при публикации?
Второй вопрос об обвинениях, что статья написана ИИ. По моему, это надо игнорировать, не обращать внимания и продолжать работать по своей теме. Аналог с реакцией на завиральные работы. На заре моей научной деятельности возникла квази-наука "наукометрия". Чушь страшная, но я вынес один ценный рецепт из нее - завиральные работы надо замалчивать, тогда они тихо потонут в массиве вновь поступающих публикаций.
Мне все время бросается в глаза принципиальное отличие обучения сетей и обучение человека. Возьмем новорожденного и попытаемся проследить его обучение. Самое интересное здесь наличие предела. Ослиного моста в терминологии средневековой бурсы.
Интересно, что от обсуждения проблем, связанных с уравнением Навье-Стокса. мы перешли к обсуждению использования ИИ в научных исследованиях. Относительно Навье-Стокса, мне казалось, что работы О.Ладыженской, ее учеников и последователей исчерпывающе объяснили все проблемы этого уравнения.
Относительно использования ИИ в научной работе, допустимо только в качестве поиска в огромной базе накопленного, при строгом контроле. Но иногда такой поиск приводит к неожиданному и иногда полезному.
Данное обсуждение ЯП ведут две группы пользователей: программисты и вычислители, у которых сильно отличающиеся требования к ЯП. Относясь ко второй группе я, естественно, предпочитаю алгол, алгол-алфа и фортран. Мне также хотелось бы, чтобы детали, связанные и границами массивов, использованием многопоточности и т. п. брали на себя компиляторы.
Производит впечатление некой формы записи известного явления, для осуществления которой пришлось вводить не совсем очевидные определения. А есть ли примеры задачи, которая была решена, благодаря использованию новой формы уравнений?
А если по простому. Уменьшать максимальную среди тестовых примеров ошибку? Для простых случаев имею успешные примеры такой организации обучения. За одно, максимальная ошибка может служить оценкой качества обучения и использоваться при дообучении, как условие необходимости включать вновь появившийся пример в тестовый набор.
Кажется, что это реклама не сделанного, ни здесь, ни в исходной статье ничего не увидел. Хотя интересно было бы получить конкретный пример использования ESP32 для бесконтактного измерения состояния человека.
Из cmd python 3.13.7 не рисует!
А может все упростить и работать по своей теме, используя ИИ как одного из работающего по той же теме, то есть задавая ему вопросы и анализируя ответы. Надо ли на него ссылаться, это сложный личный вопрос. Вы ссылаетесь на помощь при публикации?
Второй вопрос об обвинениях, что статья написана ИИ. По моему, это надо игнорировать, не обращать внимания и продолжать работать по своей теме. Аналог с реакцией на завиральные работы. На заре моей научной деятельности возникла квази-наука "наукометрия". Чушь страшная, но я вынес один ценный рецепт из нее - завиральные работы надо замалчивать, тогда они тихо потонут в массиве вновь поступающих публикаций.
Критики много, а хотелось бы ссылок на правильное изложение проблемы установки локального ИИ.
Хотелось бы поиграть на своем ПК, но показаны только фрагменты. Класса Swarm не увидел.
Очень четко и понятно!
Не понятна связь с традиционными методами прогноза, основанными на расчете термо-гидродинамических процессов.
Мне все время бросается в глаза принципиальное отличие обучения сетей и обучение человека. Возьмем новорожденного и попытаемся проследить его обучение. Самое интересное здесь наличие предела. Ослиного моста в терминологии средневековой бурсы.
Интересно, что от обсуждения проблем, связанных с уравнением Навье-Стокса. мы перешли к обсуждению использования ИИ в научных исследованиях. Относительно Навье-Стокса, мне казалось, что работы О.Ладыженской, ее учеников и последователей исчерпывающе объяснили все проблемы этого уравнения.
Относительно использования ИИ в научной работе, допустимо только в качестве поиска в огромной базе накопленного, при строгом контроле. Но иногда такой поиск приводит к неожиданному и иногда полезному.
Данное обсуждение ЯП ведут две группы пользователей: программисты и вычислители, у которых сильно отличающиеся требования к ЯП. Относясь ко второй группе я, естественно, предпочитаю алгол, алгол-алфа и фортран. Мне также хотелось бы, чтобы детали, связанные и границами массивов, использованием многопоточности и т. п. брали на себя компиляторы.
Ландшафт может зависеть от способа определения ошибки. А может быть, и сходимость.
Хотелось бы видеть количественную оценку качества прогноза. Например, максимальное отклонение, выбранное из всех точек интервала прогноза.
Спасибо! Все работает и очень наглядно.
Производит впечатление некой формы записи известного явления, для осуществления которой пришлось вводить не совсем очевидные определения. А есть ли примеры задачи, которая была решена, благодаря использованию новой формы уравнений?
Любопытство заставляет действовать, выбирать направление действия, ничего подобного у современных вариантов ИИ конкретно поясненного я не встречал.
Без любопытства не может быть никакого открытия. Где любопытство у автомата? И, вообще, возможно ли любопытство у автомата.
Интересно, но слишком в общих чертах. Хотелось бы конкретнее, чтобы можно было пощупать.
А если по простому. Уменьшать максимальную среди тестовых примеров ошибку? Для простых случаев имею успешные примеры такой организации обучения. За одно, максимальная ошибка может служить оценкой качества обучения и использоваться при дообучении, как условие необходимости включать вновь появившийся пример в тестовый набор.
Полностью согласен с автором. Мой опыт с DeepSeek привел к аналогичным правилам работы с ИИ
Кажется, что это реклама не сделанного, ни здесь, ни в исходной статье ничего не увидел. Хотя интересно было бы получить конкретный пример использования ESP32 для бесконтактного измерения состояния человека.
Впечатление, что автор сознательно не хочет пояснить смысл основного алгоритма!