s关键词分析权威发布_关键词表达了什么感情(2024年12月精准访谈)
耶鲁生物统计项目,提升背景必备! 各位生物统计、生物学、生物医学和统计学的小伙伴们,注意啦!今天我要给大家介绍一个超级棒的项目——由耶鲁大学生物统计学终身正教授S.G.M.领衔的“生物统计:生物医学领域中的R语言实践”。 课题关键词 ⭐ 生物统计、生物学、统计学 ⭐ 生物医学、公共卫生 教授介绍 耶鲁大学生物统计学终身正教授 累计发表含Nature等顶级期刊在内的各类学术论文300多篇,论文被引数11000+ 项目方向 教授将广泛介绍生物统计数据分析领域及其在公共卫生和生物医学中的应用。具体包括探索性总结性分析和回归分析等基础技术和软件的使用。 你适合参加吗? ᠦ䦠ᯇ5等世界名校的同学 ᠦ升背景弥补标化成绩不足的同学 ᠦ娡业大牛,积累人脉资源的同学 ᠧ멀合希望提升自己的科研能力,拓宽学术视野的同学 参加项目,你能获得什么? 𖠩🨾覕授直播授课答疑,科研能力思维强提升 𖠱0封耶鲁大学S.G.M.教授定制推荐信(EDU邮箱发出) 𖠥馕6周论文答疑与辅导 𖠅ICPCI级别国际英文会议 𖠩ṧ究报告/证书 无论你是国际高中、背景提升、考研保研还是出国,这个项目都是你不能错过的宝藏!心动不如行动,项目名额有限,有意向的同学们一定要抓住机会哦!
智能锁能否在亚马逊上大卖? 这个月中旬,一个来自广东中山的朋友来找我聊天。他是我的大学同学,高个子,有点帅,家里是做内衣裤生意的。他最近结婚了,老婆家里是做智能锁的,他也开始卖锁。他告诉我,最近口罩时期,智能锁的销量和转化率都还不错,但自从2023年开始,业绩就一落千丈了。 我并不是专业卖家,也不是产品开发者,但作为一个做站外推广的人,我还是尽力用一些工具帮他分析了一下。智能锁的关键词是“smart Lock”,属于五金类目下的“Deadbolts”小类。 我用卖家精灵的选市场功能来分析了一下这个类目。具体步骤是:打开卖家精灵网页版,选择工具-大数据选品-选市场,然后选择站点、时间区间、Listing样本数量和类目名称。点击“查看市场分析报告”后,得到以下数据: 行业需求及趋势:排除无关关键词后,可以看到智能锁的搜索量趋势不温不火,行业需求一般。 行业销售趋势:自2022年2月起,每个月的销量和销售额几乎持平,可能说明智能锁没有明显的淡旺季之分。 品牌集中度:88.7%,头部品牌垄断程度高,消费者认准品牌。 卖家集中度:90.9%,意味着小部分卖家占据了总销量的90.9%,其中亚马逊自营占大头。 卖家类型分布:FBA和亚马逊自营占大头,还有少部分卖家是FBM发货,自发货的卖家可能想占点小便宜? 市场报告非常详细地介绍了类目大致情况。接下来,我们找竞品来深入分析。我们复制竞品的Asin,打开卖家精灵,选择工具-查竞品-输入Asin,即可查到该产品的从上架到现在的情况。具体可以留意以下数据: 产品的基本情况(评论、评分、价格) 销量情况(近期是增涨趋势还是下跌趋势) 季节性判断(通过一整年的销量,如果出现某个季节高峰,某个季节低谷,那就是明显的季节性) 流量来源(关键词流量、广告流量、自然流量) 评论分析(通过卖家精灵下载评论报告,然后分析竞品的差评原因,是否有改进空间) 综合以上分析,虽然我同学在供应链方面有优势,但智能锁类目是一个垄断程度比较高的类目,打造一条Listing的难度很大。我还是建议他深耕国内平台。
COPD晨间症状,咋评? 写作结构 前言 相关概念 综述工具的罗列介绍 各种工具的比较 小结 前言 首先,文章题目关键词要有逻辑地串联起来。比如,这篇文章的主题关键词是“慢性阻塞性肺疾病患者”、“晨间症状”和“评估工具”。在引言部分,先介绍COPD的患病率和疾病特点,然后阐述晨间症状的具体内容及其危害。接着,过渡到评估工具的重要性,并总结本文主要内容。 相关概念 从文献中回顾相关概念的介绍。这部分主要是对慢性阻塞性肺疾病和晨间症状进行详细的解释,为后续的综述工具介绍打下基础。 综述工具的罗列介绍 这一部分需要详细介绍各种评估工具。比如,某个工具是由某国学者在某年编制的,主要用于测评什么内容,包含多少条目,评分赋值方法和标准是什么。信效度如何?适用人群是什么?是否汉化?由谁汉化,汉化后信效度如何(Cronbach’s 重测信度)。该工具的应用情况和应用效果如何?优缺点是什么?今后的研究中,我们可以做哪些进一步的探索? 各种工具之间的比较 这一部分需要凸显不同工具之间的差异和相似点,进行详细的比较分析,并给出工具选择建议。通过对比分析,帮助读者更好地理解和选择适合自己的评估工具。 小结 最后,总结文章的重要内容,并展望未来可开展的相关研究。这部分主要是对全文进行总结,并给出一些建议和展望,为后续研究提供参考。 通过以上步骤,你可以逐步完成一篇关于慢性阻塞性肺疾病患者晨间症状评估工具的研究进展综述。希望这篇指南对你有所帮助!✨
三场精彩英美文学讲座等你来听 第二十三讲:11月28日15:30-17:30 从《李尔王》到《李尔》:爱德华ⷩ楾𗧚理性剧场与暴力政治 䠦红薇,北京科技大学外国语学院教授 陈红薇教授专注于英国戏剧研究,发表了多部关于戏剧改写和再写的著作和论文,如《二十世纪英国戏剧》和“西方文论关键词:改写理论”。她将带领我们深入探讨莎士比亚的《李尔王》与爱德华ⷩ楾𗧚《李尔》之间的互文关系,以及暴力、伦理悖论和复杂人性的解读。 第二十四讲:11月29日14:00-16:00 Thomson's The Seasons中的浓缩与石化意象 䠦andro Jung,复旦大学外国语言文学学院教授 Jung教授专注于图像或图形小说的研究,发表了大量相关书籍和文章。他将带领我们分析托马斯ⷦ𑤦Thomson)的《四季》(The Seasons)中的浓缩与石化意象,为我们提供全新的视角。 第二十五讲:11月28日20:00-22:00 破碎的天堂:托妮ⷨ멇森《天堂》中的修正性叙事 䠦湖南师范大学外国语学院教授 曾艳钰教授主要研究英美文学和外语教育与教学,她的论文和讲座深受学生喜爱。她将深入分析托妮ⷨ멇森的《天堂》中的修正性叙事,为我们带来全新的文学体验。 这些讲座将为你提供一次深入了解英美文学的机会,千万不要错过哦!
语言与思维:时间状语从句的秘密 期刊名称:Cognitive Linguistics 第19卷 第3期 关键词: iconicity temporal adverbial clauses constituent order competing motivations logistic regression 内容摘要: 这篇文章探讨了认知语言学中的一个有趣现象:象似性(iconicity)和时间状语从句的位置关系。通过语料库分析,作者发现了一个有趣的现象,即英语中的时间状语从句的顺序反映了它们所描述的时间顺序。简单来说,如果某个事件在时间上发生在前,那么它在句子中的位置也会相应地位于主句之前;反之亦然。 ᥐ理 语言与思维的关系:人们常说语言反映思维,而象似性这一认知特性确实对语言表达有着重要影响。这个发现非常有趣。 不同语言之间的差异:不同语言之间是否会有类似的现象?这个问题值得进一步研究。
芯片设计AI新突破:领域自适应大模型 论文名称: ChipNeMo: 领域自适应大模型在芯片设计中的应用 arxiv链接: 2311.00176 在这篇论文中,研究者探索了大型语言模型(LLMs)在工业芯片设计中的潜力。与直接使用现有的商业或开源LLMs不同,他们采用了以下领域自适应技术:自定义分词器、领域自适应连续预训练、带有领域特定指令的监督微调(SFT)以及领域适应的检索模型。 砨ꥮ义分词器: 通过自定义分词器,研究者能够针对特定领域的术语和关键词进行优化,从而提高分词的效率。 领域自适应连续预训练: 使用特定领域的数据对基础模型进行进一步训练,使其更好地理解和生成特定领域的文本。 ️ 监督微调: 带有领域特定指令的监督微调可以使用特定领域的指令数据对基础模型进行微调,以适应特定领域的任务。 领域自适应检索模型: 通过使用特定领域的数据对检索模型进行微调,从而提高模型在特定领域的检索能力。 젥ꌨ研究者在芯片设计的三个应用上评估了这些方法:工程助手聊天机器人、EDA脚本生成以及错误摘要和分析。结果显示,这些领域适配技术使得LLM在三个评估应用上的性能显著优于通用基础模型,且在模型大小最高可减少5倍的情况下,获得在各种设计任务上相似或更好的性能。 ᠥ新发现: 一个有趣的发现是,通过结合领域适应和检索机制,即使是一个较小的13B模型也能在性能上赶超先进的LLaMA2 70B模型。通常来说,LLMs在生成工程或技术类回答时容易出错,产生不准确的信息。而RAG技术则有望解决这一问题,确保设计助手聊天机器人的实用性和准确性。 总结: 这篇论文突显了在特定领域深入研究和应用微调模型及基于检索的方法的巨大潜力和重要性。
完型填空满分技巧,4步轻松搞定! 1分钟【选项速览】 멀浏览选项,关注以下三点: 词性标注; 汉语意思; 选项的词尾(如s, ly, ed)。 1-2分钟【全文预览】 握文章主旨,重点关注首段和每段的首尾句。预览时,找出关键词,并勾选一眼能确定的选项。 6-8分钟【词汇成分分析】 是最关键的一步!说三遍! 妜重要!最重要!最重要! 如何分析空缺词汇成分? 查看空格前后的词汇; 确定空缺词汇的词性; 根据词性缩小选择范围,逐一匹配最佳选项。 1分钟【复查补缺】 成所有选项后,回头检查,确保没有遗漏。 ᥰ贴士:选择一个选项后,可以划掉,避免干扰后续选择,还能节省时间。 祝愿大家四六级考试取得高分,逢考必过!
21天听力提升计划:四级备考技巧分享 备考前的思考: 每个人的学习方法都是独特的,找到适合自己的方法至关重要。以下是一些结合了祝彤老师的分析技巧的备考方法,供大家参考。 练习方法: 读题技巧: 先竖后横:先看四个选项的相同部分,再看不同部分。 关键词画圈:找出名词关键词,并在脑海中过一遍发音。 粗略定位: 听力题量上来后,发现答案分布有规律: Section A(短新闻):首句出题 Section B(长对话):首末出题 Section C(短文):前三句出题 精准定位: 利用逻辑词、序数词、举例说明词等关键词前后内容判断。 逻辑词:转折词(but、however、yet)、递进词(in addition、what’s more、besides、on top of that)、因果词(because、because of、as a result)、总结词(in conclusion、to conclude、in short) 序数词:first of all、in the end、lastly 举例说明词:for example、for instance 砥쥊选项特征: 正确答案:意思模糊、概括、深刻、抽象 错误答案:意思具体、详细、肤浅、表面 常见正确答案词汇: Neither/also/besides/almost/especially/possibly/probably/likely/might/maybe/can/all/none/could 考点: 首尾句常出题,常考引导词。 逻辑关系处常考信号词(so/however/since)。 举例、引用处常考信号词(such as/first)。 解释说明处常考信号词(that is, which means)。 数字、地名等信息处常考。 形容词、副词比较级或最高级常考。 ᠥ䇨建议: 不断试验和调整,找到最适合自己的方法。 多练习,熟悉各种题型和考点。 利用好关键词和逻辑词,提高答题准确率。 希望这些技巧能帮助你在21天内提升听力,顺利通过四级考试!ꀀ
Meta分析入门指南:选题与检索 1. 题是Meta分析的关键!一个好的选题能够直接提升文章的档次。选题时需要考虑实用性、必要性、科学性、创新性和可行性。 选题遵循PICOS原则:P(患者,关注的人群),I(干预措施),C(对照),O(结局指标),S(研究类型)。在检索时,主要关键词一般使用PIS。 确定选题后,最重要的就是检索啦!纳入高质量的RCT可以提升Meta分析的可靠性。常用的检索平台有Web of Science, Pubmed, Cochrane, EMBASE。 确定关键词是检索的关键,关键词由主题词(MeSH)和自由词(Entry Terms)组成。通过主题词+自由词的组合进行检索(主题词查询可在NCBI)。 以Pubmed为例,详细介绍一下检索流程:进入主题词搜索界面—选择主题词—右侧“Add to search builder”添加—点击search Pubmed—再点击Advanced—“Actions”选“Add query”—“Add terms to the query box”设定为“Title/Abstract”—将自由词都添加进来(与主题词之间 or 的关系)—Search—再以相同步骤检索下一个关键词—Advanced—“关键词1” Add query—“关键词2”点 Action 选择“Add with AND”—Search—Save All result。 先更新这些内容啦,如果大家还想了解文献筛选、数据提取处理和文章框架等内容,欢迎留言哦!
六级听力错5个以上?试试这些技巧! 室友用了你的方法,闷头狂听20天,终于让六级听力错在3个以内了! 词根推断,情绪判断 通过词根推断和情绪判断来理解听力材料。例如,听到“afraid”时,可以推测出“害怕”的情绪。 Passage注意首句 每段的首句通常包含重要的信息,不要走神,集中注意力听首句。 注意否定/强调语气,关注冲突选项 在听力材料中,否定和强调语气往往暗示了重要信息。同时,注意那些有冲突的选项,它们可能是关键词。 谚语/特殊含义句做标记 对于那些有特殊含义的句子,比如谚语或者有特定意义的句子,可以简写标记,方便后续回顾。 每日长难句分析 每天分析两个长难句,帮助提高对复杂句子的理解能力。例如: It's a prerequisite for you to recharge your mental batteries. See things in a new light and tap into your creativity. (并列句) Holidays for many of us are action-packed weeks. More likely full of family activities than opportunities for tranquility and contemplation. (对比句) 通过这些技巧,你可以更好地应对六级听力,减少错误数量,提高分数!
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