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关键词匹配模型新上映_100个常用的关键词语文(2024年12月抢先看)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

关键词匹配模型

AI技术对制造业：利弊如何权衡？ 𐟔 探索AI技术如何影响制造业的生产力和就业，我们发现了一个有趣的现象。通过分析2002至2018年间电子行业的数据，我们发现人工智能技术与企业生产力和就业之间存在正相关关系。这意味着，随着AI技术的广泛应用，企业的生产效率得到了显著提升，同时也创造了更多的就业机会。 𐟓ˆ 然而，AI技术对劳动力市场的影响并非一成不变。尽管它提高了生产效率，但同时也可能导致某些传统岗位的减少，从而改变了劳动力结构。具体来说，AI技术的应用显著降低了拥有大学及以下教育程度劳动力的比例，而提高了大学教育水平劳动力的比例。 𐟔젤𘺤𚆦𗱥…姐†解这一现象，我们构建了一个研究框架，探讨AI技术如何影响企业的劳动需求和就业增长。我们的研究方法包括关键词匹配法解析专利授权文本，以及使用固定效应模型和差分广义矩估计来分析数据。 𐟓Š 我们的研究结果显示，AI技术对企业生产力的影响显著，并且这种影响大于非AI专利。同时，AI技术对就业也有积极影响，与非AI创新相比，AI创新与就业增长的关系更为密切。此外，AI技术还改变了劳动力结构，降低了非高技能工人的比例，而提高了大学教育水平劳动力的比例。 𐟌Ÿ 我们的研究创新之处在于，我们采用了企业层面的数据，深入分析了AI技术对企业生产率和就业的具体影响，弥补了以往研究多集中在宏观层面的不足。同时，我们也考虑了AI专利和其他类型专利的影响，区分了AI技术与其他创新技术的差异。 𐟚렧„𖨀Œ，我们的研究也存在一些局限性。首先，我们的研究样本局限于一个地区，可能无法完全代表其他地区的情况。其次，数据时间跨度较短，可能无法充分捕捉AI技术长期影响。最后，我们的研究主要关注AI技术对生产率和就业的直接影响，对于AI技术如何通过改变企业的生产方式、组织结构等间接影响生产率和就业的机制探讨不足。 𐟌 尽管如此，我们的研究为理解AI技术如何改变劳动力市场提供了新的视角，也为制造业企业在应对AI技术带来的挑战和机遇时提供了参考。

手机AI推荐：TOP5必备AI软件随着科技的进步，越来越多的AI软件涌现出来。然而，有时候我们可能更倾向于使用手机上的AI应用。以下是几个非常实用的手机AI软件推荐，快来看看吧！智谱清言 𐟤– 智谱清言是智谱AI公司于2023年训练的语言模型。它的目标是通过回答用户的问题来帮助他们解决问题。虽然它是一个计算机程序，没有自我意识，但它可以通过分析所学的信息来回答各种问题。天工AI 𐟌 天工AI是一个基于先进人工智能技术开发的搜索引擎。它能够理解自然语言查询，并快速准确地返回相关信息。与传统的关键词匹配搜索不同，天工AI可以理解用户的意图和上下文，从而提供更精准的搜索结果。 ChatGPT 𐟒슃hatGPT是一个语言模型A助手，能回答各种问题，提供实用信息，帮助解决问题。无论你需要询问关于历史、科学、技术、文化等方面的知识，还是需要帮助解决生活中的各种难题，ChatGPT都会竭诚为你服务。讯飞星火 𐟔动㞦˜Ÿ火是科大讯飞研发的认知智能大模型。它可以和人类进行自然交流，解答问题，高效完成各领域认知智能需求。推荐指数非常高，适合需要高效解决问题的用户。 GLM-4 𐟌 GLM-4是一个搜索智能体，能够通过分析用户的需求来提供相关信息。虽然它没有自我意识，但它可以通过学习来不断优化自己，以适应不断变化的用户需求和网络环境。这些AI应用在手机上非常实用，推荐大家下载试试！

如何用AI筛选简历？印度朋友的实用技巧最近这两周，我一直在忙着优化自己的简历，还帮两个小伙伴搞定了简历优化。效果确实不错，导致我一直在忙笔试。顺便提一句，SHL的测试题重复率真的超级高，建议大家去网上找找题库，或者申请几个不重要的职位做做笔试当练习。好了，废话不多说，今天这篇帖子教大家如何避免AI筛掉简历的具体方法论。首先，强烈建议大家先去看看我主页那篇讲AI筛简历过程的帖子，了解整个流程，最重要的是知道【AI筛过了之后不代表一定会通过简历关，因为还有其他维度评分和人工检阅等因素】。看完之后继续往下看哈。首先，我们要明白AI筛简历的原理：内容匹配。AI无法通过你的经历来判断你是否有潜力，只能判断你的经历和技能是否与这个岗位要招的人的特质相关。那么，AI是如何匹配的呢？最直观的方法就是关键词匹配。举个例子，假设你要投一个JPMorgan的analytics岗位。你可以把岗位描述扔进GPT里（任何大模型都行），获取关键词。AI在筛选你的简历时，很大一部分就依靠这组关键词来给你的简历打分。当然，公司用的模型是专门训练的，不过我们这里用GPT获取的关键词也够用了。所以，你需要尽可能地保证你的简历里覆盖尽量多的上述关键词。这里我总结了一些步骤和思路来帮你优化简历（字数有限，具体内容见图）。图有点丑，但内容是干货，建议认真保存起来认真看看。顺便点个赞吧！这个账号之后也会恢复更新，尽量不鸽[自拍R]

亚马逊COSMO算法上线，卖家如何应对？最近，亚马逊推出了一个新的算法——COSMO，引发了不少讨论。很多人认为，这可能是A9算法的终结，未来亚马逊的搜索和推荐系统将发生翻天覆地的变化。甚至有卖家把最近流量暴跌、订单减少的问题都归咎于这个新算法。那么，什么是COSMO呢？全称是“亚马逊大型电子商务常识生成与服务系统”。简单来说，亚马逊团队用COSMO算法来整合用户信息和购物历史等大数据，精准推送产品，匹配用户的购买意向。COSMO还能彻底改变搜索导航，从传统的以产品为中心的分类法转向以客户为中心的方法，而不仅是通过搜索关键词来匹配。举个例子吧：一个孕妇想买一双鞋子，她在亚马逊的搜索框里搜索“孕妇鞋”，COSMO算法会基于GPT或者OPT等大语言模型中存储的大量“人类常识”以及询问“用户购买或共同购买的原因”，分析得出“防滑等功能对于孕妇的重要性”，然后推荐了防滑鞋等能够抓住孕妇需求痛点的产品，从而提高转化率。这个新算法对咱们卖家有什么影响呢？推荐流量崛起：更多的推荐流量意味着更多的曝光机会。兴趣电商趋势明显：用户兴趣的精准匹配将带来更多的潜在客户。产品属性标签化：产品属性将更加明确，方便用户搜索和定位。关键词排名机制调整：关键词的排名将不再只是优化关键词和价格策略，而是更多地依赖于用户行为和大数据分析。差异化产品更受青睐：那些提供差异化服务的卖家将更受欢迎。那么，亚马逊COSMO算法的推出是利是弊呢？对于中小卖家来说，或许能借助COSMO算法，通过更加精准的产品定位和市场细分，实现“咸鱼翻身”。面对这一变化，我们应该如何抓住新机遇呢？精细化运营：完善产品属性信息、优化产品描述和关键词、提升产品图片质量等，以便更好地匹配算法推荐和用户需求。深入了解用户需求：通过数据分析，了解用户的真实需求和购买习惯。加强品牌建设：品牌建设将变得更加重要，因为品牌将成为用户选择的重要因素。利用AI工具优化Listing：利用AI工具来优化产品描述和关键词，提高产品的曝光和转化率。总的来说，亚马逊COSMO算法的推出虽然带来了新的挑战，但也带来了无限的可能。抓住机遇，精准定位，或许我们也能在新的竞争中脱颖而出。

两小时搞定手机图标，没想到吧！𐟘𒊨𐁨ƒ𝧐†解那种随便试试竟然成功的喜悦？真的超级开心！𐟘ƒ 我的制作步骤如下：准备工作 𐟓𑊩斥…ˆ，打开Mdijiureny这个工具。输入关键词 𐟔 接下来，输入你想要的手机图标关键词。生成图标 𐟎芥𗥥…𗤼š自动匹配并生成你需要的手机图标。审核上传 ✅ 最后，审核一下生成的图标，满意的话就上传到你的手机上吧！详细步骤拆解 𐟔犦‰“开Al出图工具，选择大模型ReVAnimated。输入正反关键词，自动匹配。后期处理超清放大，用Tidifuilo进行图片处理。使用lora2：水晶玻璃，创意透明度设置为0.30。输入相同参数，运用lora2：水晶玻璃，创意透明度设置为1.0-V.0.70。概念设计通0.30，生图采样方法选择Eulera，选代步数20。面部修复、平铺图、高分辨率修复等设置。放大算法选择R-ESRGAN_4X+，等比缩放，放大倍率2.00。开启Controlnet，上传图片，选择硬边缘检测。预处理器设置为invert，启用完美像素，允许预览。上传蒙版，选择硬边缘检测、法线贴图、深度图等。所需咒语 𐟧™‍♂️ 工具教程已打包，免费在线矢量图转换器V DUA形。将四像疮副此处开始，电脑样机板式、手机、平板、Midjourney工具等。真的没想到，短短两小时就能搞定手机图标，真的太开心了！𐟎‰

百度竞价|OCPC投放的要点!! oCPC需要注重的方向: 1)关键词。如果账户每天主消费的词都是高意向词，说明模型就是对的。如果消费的词都是一些意向比较泛的词，那么模型必然有问题，效果肯定不会太理想; 2)搜索词。如果搜索词整体匹配的都不错，说明账户的匹配模式是没问题的。如果整体的匹配比较差，说明匹配模式需要优化。另外，再补充一个点，开启自动定向，匹配是失效的。关闭自动定向，匹配是可以微调的。 3)转化量和转化成本。如果是正常水平，说明OCPC包的效果是稳定的。如果整体波动大，或者量少成本高，则需要优化了。也可以删包重建。 4)关注线索质量情况。如果线索质量比较差，一般可能是关键词或者搜索词不行，需要优化这两者。或者增加深度转化。 5)转化目标和深度转化。每天的线索量不是很多，可以不加深度转化。加了之后不利于起量。如果每天线索量比较多，可以添加一下。要说明的是，深度转化这个功能利弊均有，利是提升质量，弊是起量较慢。⠣百度竞价推广#⠂ #百度开户#⠂ #杭州百度开户#⠂ #广告投放#

战略的十大流派，你知道几个？战略管理其实是一个开放而非封闭的领域，各种流派之间需要重新整合，而不是孤立存在。今天我们来聊聊战略的十大流派，看看你都了解哪些。整体视角流派 𐟌 设计流派关键词：孕育设计流派关注如何明确地表述战略，而不是战略形成过程中的具体工作。他们设计出一个战略制定模型，试图匹配内部能力和外部环境。计划流派关键词：程序化计划流派认为战略产生于一个可控的、自觉的正式规划过程。这个过程被分解成清晰的步骤，每个步骤都能得到详细的描述，并利用各种分析技术来完成。定位流派关键词：分析定位流派在前两个流派的假设和基本模式基础上，不仅强调制定过程的重要性，也强调战略自身的重要性。他们通过聚焦战略的内容，将战略管理领域中的研究从传统的说明性分析扩展到实际调查。具体过程流派 𐟛 ️ 企业家流派关键词：构筑愿景企业家流派认为战略观点并不像其他流派所讨论的那样是集体或文化的结晶，而是个人的，是领导者构思的产物。认知流派关键词：心智认知流派借鉴人类认知学科的相关知识，特别是认知心理学领域的研究成果，探索战略形成过程的本质。学习流派关键词：涌现学习流派的关键在于，它是建立在描述而非规划的基础上。他们认为，战略的形成是一个不断学习和适应的过程。权利流派关键词：协商权利流派研究内在权利与政治等因素对促进战略变革的影响力。他们关注权力关系在战略制定和执行中的重要作用。文化流派关键词：集体思维文化流派认为战略形成是植根于文化、受社会文化驱动力影响的。他们强调文化在战略制定和执行中的重要作用。环境流派关键词：适应性环境流派认为战略形成过程中有三大中心力量：环境定位、领导力和组织。他们首次提出“权变理论”来描述特定环境与组织特殊属性之间的关系。综合流派 𐟌 结构流派关键词：变革结构流派描述了既定状态下战略的相对稳定性，同时穿插着偶尔向新战略的显著飞跃。他们将战略制定过程、战略内容、组织结构和组织所处的情景等战略的各个部分加以聚类，归结成清晰的阶段或时期，来描述战略变革的过程。这些流派各有千秋，你更倾向于哪个呢？欢迎分享你的看法！

设计师作品集4大常见误区，你中招了吗？今天我们来聊聊设计师在准备作品集时常常犯的四大误区，希望大家能尽量避免哦～ 1⃣️ 视觉样式堆砌：有些设计师一上来就展示一堆视觉页面，没有前期准备工作和铺垫，整个作品集看起来花里胡哨。炫技过多，装饰性底纹过多，反而让作品集的内容显得不那么重要。这样的作品集会让人摸不着头脑。 2⃣️ 内容陈旧：很多设计师的作品集里放的都是几年前的设计作品，没有及时更新。我们要明确的是，设计师的作品集必须每隔一段时间就要进行相应的更新，以符合当下的审美和潮流。 3⃣️ 逻辑结构不清晰：作品集的能力模型不突出。我们要有针对性地把自己的设计作品集与所面试的岗位职责的能力模型要求相匹配。在准备简历和作品集之前，可以先提炼出岗位职责中的关键词，然后针对这些关键词进行设计。也就是说，要让你的作品集体现岗位所要求的能力模型。 4⃣️ 内存控制不当：作品集的内存一定要控制好，一般来说20M左右会比较稳妥。内存过大可能会影响作品集的打开速度和用户体验。关于作品集方面还有不懂的，都可以问我哦～

科研神器！4款必备工具 𐟓šSciSpace𐟓š - 这款工具专为科研人员设计，基于Copilot和BERT模型，提供强大的文献阅读辅助功能。通过框选文献中的关键部分，AI将为你提供深入的解释。目前处于免费测试阶段，值得一试！ 𐟓Obsidian𐟓 - 适合喜欢使用markdown格式记笔记的科研人员。它能够与Zotero无缝集成，特色在于将Zotero中的笔记串联起来，形成双向roamsearch，提升笔记整理效率。 𐟓ˆJournalFinders𐟓ˆ - 这款工具可以帮助你根据关键词和领域找到匹配的期刊。根据你的专业领域，也可以尝试使用Scopussearch来找到更适合的期刊。 𐟓–Readwise𐟓– - 最近大受欢迎的highlighter笔记整理工具，特别适合需要整理大量文献笔记的科研人员。因为它可以与RoamResearch联动，使得工作流更加顺畅。希望这些工具能帮助你更好地进行科研工作！𐟒ꀀ

𐟤– 计算机视觉与人工智能全栈辅导服务 𐟓š 我们提供全面的计算机视觉和人工智能辅导服务，涵盖多个领域和专业知识。以下是我们擅长的几个方面：数据处理与分析 𐟓ˆ 我们擅长数据处理、数据分析、算法优化和数据结构的设计。通过深度学习和机器学习，我们能够处理复杂的数据集，并提供有效的解决方案。人工智能与机器学习 𐟤– 我们具备人工智能、机器学习、回归、分类、预测和自然语言处理等方面的专业知识。能够进行文本分析、情感分析和多模态处理，包括计算机视觉和感知机。图像与视觉处理 𐟓𘊠 我们在图像处理和计算机视觉方面有着丰富的经验。能够进行目标检测、图像分割、视频处理和人脸识别等任务。我们还可以进行图像特征提取与匹配，以及视觉表征学习。自然语言处理 𐟓 我们熟悉自然语言处理的各种技术，包括关键词提取、情感分析、文本分类和问答系统等。通过RNN、CNN/LSTM和BERT等网络模型，我们能够进行文本分析和处理。深度学习与模型训练 𐟧 我们擅长深度学习和模型训练，包括使用PyTorch和TensorFlow等框架。能够进行模型评估、优化和泛化，以及小样本学习和零样本学习。其他技术与应用 𐟌 我们还具备SVM、XGBoost、随机森林和集成学习等算法的知识。能够进行代码复现、模型训练和各种应用开发，如文本分类、图像识别、回归预测和决策树分类等。我们的服务包括深度学习指导、计算机视觉指导、目标检测、语义分割、算法性能提升和优化等。无论是留学申请还是实际项目，我们都能提供专业的帮助和支持。