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PhySO

优化物理规律发现的符号回归工具

$\\Phi$-SO符号优化深度强化学习物理单位约束物理定律Github开源项目

PhySO是一个利用深度强化学习的符号优化包，通过维度分析减少搜索空间，在噪声环境中实现优异性能。该工具适用于多个数据集的单一解析功能搜索和物理单位约束优化，支持Linux、OSX和Windows平台。PhiSO在Feynman基准测试中表现出色，并提供详细的安装和使用指南，便于用户执行符号回归任务。

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介绍相关项目
Soofy - AI语言学习应用助力口语和写作进步
AI写作AI工具Soofy英语口语词汇扩展语言学习
Soofy作为一款创新语言学习应用，致力于提升学习者的口语和写作水平。该平台提供多元化学习功能，涵盖日常对话练习、词汇拓展和写作能力培养等方面。通过AI技术驱动的即时反馈机制，学习者能够迅速掌握新的表达方式，有效提高语言应用能力。此外，Soofy集成了AI写作辅助工具，可支持多种写作任务。这一应用旨在帮助用户克服语言障碍，实现流畅交流。
Solvely - 智能学习平台提供多学科详细解题步骤
AI作业助手AI工具STEM科目Solvely大学教育学习辅导
Solvely是一个智能学习平台，为K12至研究生级别的学生提供多学科解题服务。覆盖STEM、社会科学和文科等领域，用户上传题目图片即可获得详细步骤解析。平台特点是高准确度和易懂解释，可处理复杂文字题和高级数学问题。通过循序渐进的讲解，帮助学生深入理解解题过程，是备考和日常学习的有效助手。
Learning-Scientific_Machine_Learning_Residual_Based_Attention_PINNs_DeepONets - 物理信息机器学习在科学计算中的应用与进展
DeepONetsGithubPIMLPINNsRBA开源项目物理信息机器学习
本项目聚焦物理信息神经网络(PINNs)、DeepONets和基于残差的注意力机制(RBA)等科学机器学习技术。内容涵盖从基础概念到高级应用的教程，包括函数逼近、ODE/PDE求解与发现等。项目呈现了PINNs领域的最新研究成果，尤其是RBA在提升性能方面的应用。这些资源对于物理信息机器学习领域的研究人员和工程师具有重要参考价值。
hyperopt - Python库Hyperopt助力机器学习超参数优化
GithubHyperoptPython库分布式计算开源项目机器学习超参数优化
Hyperopt是一个强大的Python库，专门用于复杂搜索空间中的超参数优化。它支持实值、离散和条件维度，提供随机搜索、TPE等多种算法。通过Apache Spark和MongoDB实现并行化，Hyperopt能够显著提高机器学习模型的调优效率。作为开源项目，它为机器学习领域提供了高效的超参数优化解决方案，正在被广泛应用于加速模型开发和性能优化。
PySCIPOpt - Python与SCIP优化套件的桥梁
GithubPySCIPOptPythonSCIP优化开源项目接口
PySCIPOpt是一个Python接口库，用于访问SCIP优化套件。它能通过Python构建和求解数学优化模型，支持开发自定义插件如定价器和启发式算法。PySCIPOpt安装简便，易于使用，功能全面，适用于多种优化问题。项目定期更新，文档完善，为Python编程和高性能优化求解提供了有效连接。
deepxde - 科学计算与物理学习的深度学习库
DeepXDEGithub开源项目深度学习库物理信息学习神经网络科学机器学习
DeepXDE 是一个为科学计算和物理引导学习设计的深度学习库。它支持解决多种复杂问题，如常微分方程、偏微分方程、分数阶微分方程和随机微分方程等。DeepXDE 支持多个后端，包括 TensorFlow、PyTorch、JAX 和 PaddlePaddle，提供丰富的几何域、边界条件、自动微分和采样方法。其模块化设计允许用户自定义和扩展模块，适用于科研和工业应用。
Phi-3CookBook - Microsoft Phi-3模型家族实践指南
AI模型GithubPhi-3开源开源项目微软语言模型
本项目提供Microsoft Phi-3模型家族的全面实践指南，包括环境设置、快速入门、推理、微调和评估等教程。涵盖iOS、Jetson和AI PC等多种硬件设备上的端到端解决方案构建说明。另外还包含实际应用案例和实验室样本，助力开发者深入理解和应用Phi-3模型。
he4o - 通用人工智能系统,支持多种学习方式和实时决策
Githubhe4o开源项目机器学习神经网络螺旋熵减机通用人工智能
he4o系统是一种通用人工智能（AGI）解决方案，结合了迁移学习和强化学习，支持稀疏码、概念和时序等知识表征。系统能自主执行终身动态学习，基于集合论和概率论进行计算，并利用DOP编程思想进行知识演化。he4o能在单机终端如iOS设备上高效运行。
OpenMDAO - 开源Python系统分析与多学科优化计算平台
GithubOpenMDAOPython多学科优化开源项目系统分析高性能计算
OpenMDAO是一个用Python开发的开源高性能计算平台，专门用于系统分析和多学科优化。它支持模型分解，便于构建和维护，同时通过高效并行算法实现紧密耦合求解。平台主要支持基于梯度的优化和解析导数，可处理大规模设计空间。此外，OpenMDAO还提供并行计算功能，适用于无梯度优化、混合整数非线性规划和设计空间探索。
phi-2 - 27亿参数小型语言模型 展现卓越性能
GithubHuggingfacePhi-2人工智能开源项目微软机器学习模型自然语言处理
Phi-2是一个拥有27亿参数的Transformer模型，在常识、语言理解和逻辑推理等基准测试中表现出色。这个开源小型模型主要面向研究社区，用于探索降低毒性、理解社会偏见和增强可控性等安全挑战。Phi-2适用于问答、聊天和代码生成，但存在生成不准确内容和对复杂指令响应不可靠等局限性。使用时需谨慎评估其输出结果。
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