一文尽览 | 轨迹预测二十年发展全面回顾！（基于物理/机器学习/深度学习/强化学习）（上）
为了在动态环境中安全驾驶，自动驾驶车辆应该能够预测附近交通参与者的未来状态，尤其是周围车辆，类似于人类驾驶员的预测驾驶能力。这就是为什么研究人员致力于轨迹预测领域并提出不同的方法。本文旨在对过去二十年中提出的自动驾驶轨迹预测方法进行全面和比较性的回顾！！！它从问题公式和算法分类开始。然后，详细介绍和分析了基于物理、经典机器学习、深度学习和强化学习的流行方法。最后，论文评估了每种方法的性能，并概述了潜在的研究方向。
神经网络：模拟人脑以实现智能决策
神经网络作为模拟人脑神经元工作原理的模型，在人工智能领域发挥了重要作用。从图像识别到自然语言处理，神经网络在多个领域展现出强大的能力。随着技术的不断进步，神经网络有望在未来实现更高级别的智能决策，为人工智能的发展带来新的机遇和挑战。
基于百炼平台构建智能体应用——十分钟构造能主动提问的导购智能体
本文介绍了如何使用阿里云百炼大模型服务平台构建一个多智能体的智能导购应用，并将其部署到钉钉。通过百炼的Assistant API，您可以快速构建一个包含规划助理、手机导购、冰箱导购和电视导购的智能导购系统。文章详细讲解了从创建函数计算应用、访问网站、验证智能导购效果到将商品检索应用集成到智能导购中的全过程，帮助您快速实现智能导购功能。
量子计算在金融领域的应用探索
量子计算凭借其强大的计算能力和数据处理能力，正逐渐在金融领域展现巨大潜力。本文探讨了量子计算在风险管理、投资组合优化、高频交易、反欺诈及金融衍生品定价等方面的应用，介绍了当前进展及未来挑战，展示了量子计算如何提升金融决策效率和准确性。
