数字出行：AI 让每一次旅程更智能2

AI算法结合实时交通数据、历史路况和用户偏好，提供最优路线推荐。例如，Google Maps和Waze利用AI预测交通流量，为用户提供实时建议。AI驱动的自动驾驶系统通过传感器、计算机视觉和深度学习，实现车辆的环境感知和决策。AI技术在数字出行领域的应用正在改变人们的出行方式，通过智能化的解决方案提升效率、安全性和用户体验。出行平台整合海量数据（GPS、天气、用户反馈），AI模型从中提取规律，优化

可控 AI 时代来了：当模型幻觉无限趋向于 0，我们到底能得到什么？

如果有一天，AI 不再因为“必须回答”而乱说，而是因为“条件满足”才回答，那么我们迎来的不是一个更激进的时代，而是一个终于可以放心使用 AI 的时代。这，才是“可控 AI”的真正价值。作者：yuer可控 AI / EDCA OS。

基于非对称纳什谈判的多微网电能共享运行优化策略（Matlab代码实现）

结构灵活性：支持交流、直流或混合组网，通过公共耦合点实现功率交互，可脱离主电网独立运行。技术优势提高可再生能源渗透率，减少弃风弃光现象。通过能量互济提升供电可靠性，例如在配电网故障时提供恢复服务。控制架构集中式分层控制：依赖能量管理系统（EMS）进行全局调度，但对通信能力要求高。分布式多代理控制：通过智能体（Agent）自主决策，降低对中心节点的依赖。非对称纳什谈判理论为多微网电能共享提供了兼顾效