鸿蒙特效教程01-哔哩哔哩点赞与一键三连效果实现教程
本教程面向HarmonyOS初学者，详细讲解如何实现类似哔哩哔哩APP中的点赞与一键三连效果。内容涵盖基础布局、状态切换、点击动画、长按手势识别、旋转缩放动画以及粒子爆炸效果的实现。通过ArkUI布局系统、状态管理、手势处理和动画技术，逐步完成从简单到复杂的交互设计。最终效果包括图标变色、缩放、旋转及粒子动画，为用户提供流畅生动的体验。适合希望掌握HarmonyOS开发技巧的开发者学习参考。
基于Python的情感分析与情绪识别技术深度解析
本文探讨了基于Python的情感分析与情绪识别技术，涵盖基础概念、实现方法及工业应用。文中区分了情感分析与情绪识别的核心差异，阐述了从词典法到深度学习的技术演进，并通过具体代码展示了Transformers架构在细粒度情感分析中的应用，以及多模态情绪识别框架的设计。此外，还介绍了电商评论分析系统的构建与优化策略，包括领域自适应训练和集成学习等方法。未来，随着深度学习和多模态数据的发展，该技术将更加智能与精准。
清华、面壁提出创新AI Agent交互：能主动思考、预测需求
清华大学与面壁智能团队提出了一种创新的AI Agent交互模式，将基于大型语言模型的智能体从被动响应转变为主动协助。通过数据驱动的方法，研究团队开发了能够预测和主动发起任务的智能体，并创建了ProactiveBench数据集。实验结果显示，经过微调的模型在主动性方面取得了66.47%的F1分数，展示了该方法在人机协作中的潜力。论文链接：https://arxiv.org/abs/2410.12361
《深度剖析：深度学习算法如何赋能脑机接口信号处理》
脑机接口（BCI）技术是神经科学与人工智能的前沿交叉领域，旨在实现大脑与外部设备的直接交互。信号处理是其关键环节，深度学习算法的应用带来了质的飞跃。通过强大的特征学习能力和端到端的学习方式，深度学习能自动提取复杂脑电信号中的有用信息，适应个体差异和多模态数据融合，显著提升了BCI系统的性能。尽管仍面临数据量小、可解释性差等挑战，但未来有望推动人机交互技术的重大突破。
