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动态业务流程的案例管理标准（CMMN）
在企业运营中，并非所有流程都有固定步骤 —— 医疗诊疗中，患者病情会随治疗动态变化；应急救援时，事故现场的突发情况需灵活应对；法律咨询里，不同案件的服务需求差异显著。这类 “无固定流程、需随场景调整” 的非结构化业务，传统流程标准（如 BPMN）难以适配。而CMMN（Case Management Model and Notation，案例管理模型与符号） 作为面向 “动态案例” 的标准化语言，通过 “目标导向 + 灵活任务” 的设计，实现了 “以案例为核心、随情况调整流程” 的管理模式，成为处理复杂可变业务的核心工具。
2025-10-07
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业务流程建模标准（BPMN）
在数字化转型浪潮中，企业对业务流程的可视化、标准化与自动化需求日益迫切。BPMN（Business Process Model and Notation，业务流程建模符号） 作为全球通用的业务流程建模标准，通过统一的图形语言打破了“业务人员说不清楚、IT人员看不懂”的沟通壁垒，成为连接业务需求与技术实现的核心桥梁。
2025-10-06
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逻辑编程语言（Prolog）
在主流编程语言（如Python、Java、C++）多以“命令式”或“函数式”思维主导时，Prolog（Programming in Logic） 作为逻辑编程语言的代表，走出了一条完全不同的路径——它不要求开发者描述“解决问题的步骤”，而是通过“定义问题的逻辑关系”，让计算机自动完成推理与求解。这种基于“一阶谓词逻辑”的设计，使Prolog成为人工智能、知识表示、自然语言处理等领域的经典工具，也为理解“逻辑驱动的编程”提供了核心范式。
2025-10-04
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DRL（Drools 规则语言）
企业级业务决策的核心引擎语言。在企业级业务系统中，业务规则（如 “信用卡逾期 3 次拒批提额”“满 200 减 50 促销”“保险车损 5000 元内自动理赔”）往往需要频繁调整 —— 若将这些规则硬编码到 Java、Python 等业务代码中，每次变更都需重启系统、重新部署，不仅效率低下，还易引发代码耦合混乱。而 DRL（Drools Rule Language）作为 JBoss Drools 规则引擎的原生规则语言，正是为解决这一痛点而生：它将 “业务规则” 与 “技术代码” 完全解耦，支持业务人员直接编写、修改规则，且能实时生效，成为金融、电商、保险等领域实现 “动态业务决策” 的核心工具。
2025-10-04
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决策模型和符号（DMN）
在企业数字化转型过程中，“决策” 作为业务运营的核心环节，常面临 “逻辑分散”“难以维护”“跨部门协同难” 等问题 —— 例如银行的信贷审批规则可能分散在代码、文档、员工经验中，保险理赔的决策逻辑随政策调整需反复修改代码。为解决这些痛点，决策模型和符号（Decision Model and Notation，DMN） 应运而生。作为由对象管理组织（OMG）制定的国际标准，DMN 旨在将 “决策逻辑” 从业务流程中剥离，通过统一的图形符号和规范的建模方法，实现决策的可视化、标准化与自动化，让业务人员与技术人员能基于同一 “决策语言” 协作。
2025-10-04
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语义网规则语言（SWRL）
在语义网（Semantic Web）的技术体系中，本体（Ontology） 负责定义领域知识的概念、属性及关系（如通过OWL描述），而规则（Rule） 则负责实现更灵活、更复杂的逻辑推理——语义网规则语言（Semantic Web Rule Language，简称SWRL）正是连接“本体描述”与“规则推理”的核心桥梁。它弥补了本体语言（如OWL）在“条件-结论”式推理上的不足，让语义网能够基于已有知识推导出新的隐含事实，成为实现智能知识服务的关键技术之一。
2025-10-04
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三进制计算机的发展历程
三进制计算机的发展历程可分为理论探索、苏联实践、技术沉寂和现代复兴四个阶段，其演进不仅反映了技术突破的曲折，也揭示了计算范式竞争背后的复杂因素。一、理论奠基与早期尝试（1840-1950s）1.数学逻辑的萌芽 1840年，英国发明家托马斯·福勒（Thomas Fowler）首次提出平衡三进制（-1/0/+1）概念，并设计了基于木材的机械式计算装置，验证了三态逻辑的可行性。这一时期的研究主要集中在数学表达上，例如三进制在对称性问题中的优势逐渐被认知。
2025-10-04
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FlowRL：面向LLM推理的奖励分布匹配强化学习算法
一、算法背景与核心动机1.传统 RL 的瓶颈主流强化学习算法（如 PPO、GRPO）在 LLM 推理训练中采用奖励最大化范式，仅追求单一高奖励输出，导致两大问题：模式崩溃：过度收敛于少数 “主模式” 推理路径，忽略低频但有效的解泛化不足：缺乏多样化探索，面对未见过的数学 / 代码推理任务表现疲软
2025-10-03
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开源大模型微调框架（LLaMA Factory）
LLaMA Factory 是由 hiyouga 团队开发的开源大模型微调框架，核心代码托管于 GitHub（项目地址：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory），目前已获得超过 15k 星标，被亚马逊、英伟达、阿里云等知名企业采用，是业界主流的大模型定制工具。一、核心技术特点1.全栈模型与训练支持兼容 100 + 种主流语言模型，包括 LLaMA、Mistral、Qwen、DeepSeek、Gemma、ChatGLM 等系列，同时覆盖预训练、指令微调、奖励模型训练、PPO、DPO 等全链路训练方法。支持从 32 比特全参数训练到 2 比特 QLoRA 的多精度配置，适配不同硬件条件。
2025-10-03
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量子态叠加原理
在我们熟悉的宏观世界里，事物的状态总是确定的 —— 一枚硬币要么正面朝上，要么反面朝上；一个小球要么在桌子左边，要么在右边；一盏灯要么亮着，要么熄灭。这种 “非此即彼” 的确定性，是经典物理给我们的直觉。但当我们把视角缩小到电子、光子等微观粒子的世界，一切都变得截然不同：粒子可以同时处于多个状态的 “混合” 之中，而这一违背日常经验的核心规律，正是量子力学的基石 ——量子态叠加原理。然而，这一原理自诞生以来，就伴随着学界最激烈的质疑与思辨，至今仍未停歇。
2025-10-02
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量子纠缠态
当爱因斯坦在1935年写下“幽灵般的超距作用”时，他或许未曾想到，自己用来质疑量子力学的概念——量子纠缠态，会成为今天量子科技革命的核心支柱。这种存在于微观粒子间的特殊关联，打破了经典物理的时空认知，既让科学家着迷于其深邃的理论内涵，也为量子通信、量子计算等前沿技术开辟了全新路径。
2025-10-02
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伊辛模型与QUBO模型
一、起源与核心目标：从物理现象到优化问题1. 伊辛模型（1925 年，恩斯特・伊辛提出）•起源背景：源于统计力学，最初为解释铁磁性相变（如铁在居里点以下自发磁化）而构建，是描述自旋系统相互作用的经典物理模型。•核心目标：通过分析自旋粒子的集体行为，推导系统的宏观物理性质（如磁化强度、能量状态），回答 “微观粒子如何通过相互作用形成宏观有序态”。
2025-10-01
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QUBO模型——找到最优解的「数学翻译官」
你有没有过这样的纠结：周末想同时逛超市、取快递、见朋友，怎么安排路线才能少走路？公司要给 10 个项目分配 5 个团队，怎么组合才能让效率最高？这些 “找最好方案” 的问题，在数学里统称为 “优化问题”。而今天要讲的 QUBO 模型，就是解决这类问题的 “通用翻译官”—— 它能把五花八门的优化需求，转成一种统一的数学语言，甚至能让量子计算机帮我们快速找到答案。
2025-10-01
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资源描述框架（RDF）
如何让计算机“理解”数据的含义，而非仅存储和展示字符？如何打破不同系统、不同数据源之间的“数据孤岛”，实现跨平台的语义级互联？W3C（万维网联盟）制定的RDF（Resource Description Framework，资源描述框架） 正是为解决这一核心问题而生——它是一种用于描述资源及其关系的标准化数据模型，也是“语义网”（Semantic Web）的底层技术基石。
2025-09-30
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Web本体语言（OWL）
在RDF（资源描述框架）为数据提供“语义描述能力”的基础上，如何定义领域知识的结构化框架？如何让计算机不仅“读懂”简单的资源关系，还能进行复杂的逻辑推理（如“已知A是B的子类，B是C的子类，可推知A是C的子类”）？W3C（万维网联盟）制定的OWL（Web Ontology Language，Web本体语言） 给出了答案——它是基于RDF的“本体建模语言”，为特定领域构建“知识骨架”（本体），是实现语义网“智能推理”与“知识复用”的核心技术。
2025-09-30
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量子退火技术（Quantum Annealing）
当经典计算机面对物流调度、材料设计等复杂优化问题时，往往因"指数级算力爆炸"陷入困境。量子退火技术以量子隧穿效应为核心，为突破这一瓶颈提供了革命性思路。从实验室里的物理现象到2025年全球38.7亿美元的产业规模，量子退火正实现从理论到应用的跨越式发展，成为量子计算领域商业化落地的先锋力量。
2025-09-28
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冰箱贴背后的科学——伊辛模型（Ising Model）
你有没有想过，冰箱贴为什么能稳稳吸在冰箱上？冬天脱毛衣时的静电、手机里芯片的电路设计，甚至城市里的物流路线规划，这些看似不相关的现象，背后居然能被同一个简单模型解释 —— 它就是伊辛模型。这个诞生近百年的物理模型，不仅揭开了磁铁磁性的秘密，还成了量子计算、生物学、社会学的 “通用工具”，堪称科学史上的 “万能小公式”。
2025-09-28
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知识推理的常用术语
知识推理是人工智能（AI）领域的核心技术之一，旨在通过已有知识（如规则、数据、图谱）推导出新结论、补全缺失信息或验证知识一致性，广泛应用于知识图谱、问答系统、推荐系统等场景。由于其跨逻辑、机器学习、知识工程等多领域的特性，相关术语体系较为复杂。
2025-09-28
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量子计算性能指标
在量子计算技术飞速发展的当下，准确理解其性能指标术语是把握技术进展、评估量子计算机能力的关键。这些术语不仅是科研人员交流的 “通用语言”，也是企业选型、政策制定的重要参考。一、核心性能指标核心性能指标直接决定了量子计算机解决复杂问题的潜力，是当前行业关注的焦点，其中最具代表性的是量子比特数、量子体积、保真度与相干时间。
2025-09-28
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变分量子算法（VQA）
在量子计算的发展历程中，“嘈杂中等规模量子（NISQ, Noisy Intermediate-Scale Quantum）”时代是当前的核心阶段——量子芯片的 qubits 数量有限（通常在几十到几百个），且无法实现完全的量子纠错，深度过深的量子电路会因噪声积累导致结果失真。为应对这一局限，变分量子算法（VQA, Variational Quantum Algorithms） 应运而生。作为经典-量子混合架构的代表，VQA以“浅层量子电路生成试探解、经典优化器迭代优化参数”为核心思想，成为NISQ设备上最具实用潜力的算法框架之一，广泛应用于化学、优化、机器学习等领域。变分量子算法是NISQ时代量子计算的核心驱动力。
2025-09-27
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