建模语言综述模板网站？ 软件建模语言的现状分析？

如何用lingo语言表达部分求和

1、简单的模型表示 Lingo可以将线性、非线性和整数问题迅速得予以公式表示，并且容易阅读、了解和修改。LINGO的建模语言允许您使用汇总和下标变量以一种易懂的直观的方式来表达模型，非常类似您在使用纸和笔。模型更加容易构建，更容易理解，因此也更容易维护。方便的数据输入和输出选择 Lingo建立的模型可以直接从数据库或工作表获取资料。

2、在LINGO中，输入求和符号的具体语法是@sum（集名：关系式）。为了帮助理解，我们可以通过一个简单的例子来进行说明。首先定义一个集合，比如集合row，其范围从1到4，同时集合中每个元素都有一个属性x。

3、在LINGO中实现矩阵中部分元素累加的操作可以通过使用@sum函数来完成。例如，若要计算矩阵中x变量的前五项和，可以定义一个集合r，包含1到10的整数，并将x作为集合r的元素。接着使用@sum函数进行累加操作。

4、LINGO编程问题：带条件约束的求和 30 我写的@for（Allocation（i，j，k）|t#GE#k：@sum（Points（l）|D（i，l）#LE#D（i，j）：X（i，l，k）=Y（j，t）；编译没问题，但是报错63modleisilldefined。

5、在LINGO中，处理两个求和∑符号时，通常需要分两步进行。首先，对内部的求和进行计算，然后再对外部的求和进行计算。例如，@sum（set1（i）：@sum（sets2（j）：b（i，j）*x（i，j））这一表达式中，首先对sets2（j）内的元素进行求和，然后再对set1（i）内的元素进行求和。

【EDF开源CAE】SALOME数值模拟平台综述

SALOME数值模拟平台综述 SALOME是一款由法国电力集团（EDF）、法国原子能和替代能源委员会（CEA）以及Open CASCADE三方合作开发的开源工业仿真平台。

SALOME，一款由EDF、CEA和Open CASCADE合作的开源工业仿真平台，致力于提供全面的数值模拟解决方案。它整合了从数据导入、几何建模、网格生成到结果可视化和后处理的全流程，支持实时数据交换和多物理场求解器的耦合运行，辅助分析模块如数据同化和不确定性分析等与核心求解模块无缝协作。

SALOME，由EDF、CEA和Open CASCADE合作开发的开源CAE平台，提供了全面的数值模拟解决方案。它整合了前处理、后处理和工作流管理，包括数据导入、几何建模、网格生成，以及通过MED模块实现的辅助模拟、不确定性分析等辅助功能。

SALOME是一款由法国电力集团（EDF）、法国原子能和替代能源委员会（CEA）和Open CASCADE三方合作开发的开源工业仿真平台。该平台为工程师、研究人员提供了一整套用于数值模拟整体流程的解决方案，包含CAD、网格划分、多物理场耦合、计算监督、实时数据交互、结果可视化、不确定分析等高级模块。

Salome平台是一个由法国电力集团（EDF）、法国原子能和替代能源委员会（CEA）和Open CASCADE三方合作开发的开源工业仿真平台，提供从原始数据导入、几何与网格模型建立到计算结果可视化和后处理分析的完整解决方案。在SALOME平台中，通过二次开发可以解决不同行业背景下的仿真需求。

SALOME平台作为一款开源工业仿真平台，由法国电力集团（EDF）、法国原子能和替代能源委员会（CEA）和Open CASCADE三方合作开发。平台涵盖了从CAD、网格划分、多物理场耦合、计算监督到实时数据交互、结果可视化、不确定分析等高级模块，提供了工业级的数值模拟整体流程解决方案，旨在降低仿真设计的门槛和成本。

基于人类反馈的强化学习:综述

1、基于人类反馈的强化学习：综述 论文试图解决的问题 本论文是关于从人类反馈中进行强化学习（RLHF）的调查，旨在提供RLHF领域的全面概述。RLHF是强化学习的一种变体，它依赖于人类反馈进行学习，而非传统的手工设计的奖励函数。

2、在AI领域，基于人类反馈的强化学习（RLHF）的引入旨在提高大模型的训练质量，特别是在预训练阶段和指令微调阶段之后。本文将详细探讨为何RLHF在大模型训练中至关重要，以及其训练过程的细节。大模型的训练过程分为三个阶段。首先，在预训练阶段，模型在大规模无监督语料库上进行训练，目的是生成初步的预测。

3、年7月27日晚，东北大学自然语言处理实验室与小牛翻译联合举办的生成式大语言模型技术分享系列直播第七期圆满落幕，由王成龙博士主讲的《基于人类反馈的强化学习》报告受到广泛关注。