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结构方程与人工神经网络在经管领域的应用 TECHNOLOGICAL FORECASTING AND SOCIAL CHANGE 刊物在经管领域具有广泛影响力,主要关注研究选题的创新性。该刊物的发文以结构方程模型(SEM)和人工神经网络(ANN)的混合建模方法为主,值得关注和学习。 刊物来源:TECHNOLOGICAL FORECASTING AND SOCIAL CHANGE(SSCI中科院JCR双一区,影响因子:13,管理学类) 젦:结构方程模型(SEM)-人工神经网络(ANN)混合建模法 (图3,图4为结构方程)(图5为人工神经网络) 题目:社交机器人的客户体验质量:信任的重要性? 关键词:客户资产驱动因素,客户体验,社交机器人,客户信任,品牌资产,价值资产,人工神经网络 领域:管理学、经济学、经管、SSCI、SCI、SEM、人工神经网络、论文辅导、研究生、用户体验、社交机器人、用户行为、中科院一区
直男必备礼物推荐:暴风高达模型 还在为送男朋友、朋友或老公什么礼物发愁吗?作为一个钢铁直男,我来推荐一些我个人觉得其他人也会喜欢的东西,仅供参考哦 第二弹:机动战士高达Seed暴风高达mg1/100拼装模型 某宝直接搜索关键词:万代mg暴风高达。封面如图8所示 没有哪个直男可以抵抗机器人、模型、机械这样的诱惑!如果你还在犹豫送什么东西好,一个模型是肯定不会出错的 这个暴风高达是1/100的比例,大概在20cm高左右,内含骨架内构,附带大量贴纸完善细节,完全拼装好的话需要加购一把水口钳笔刀和砂纸(直接某宝搜索高达初级工具套装就可以,几块到二三十不等),不需要任何胶水,大概两三天左右就可以做好。相比于其他花花绿绿的高达来说,这一款采用橙色、军绿色和米白色的配色,带来一种战争既视感,搭配干练扎实的本体素质,优秀的关节可动性带来各种pose的无压力摆放,令人眼前一亮。 某宝价格大概是190-240左右,拼装过程十分流畅享受。如果预算在100左右,这一款有国产盗版,价格大概是89-110左右。但有一说一,维护版权人人有责,这里就不提供搜索关键词了。(不得不说某班这次再版的国产暴风素质令人惊奇,组合度很好,完全不需要修整,关节紧实度甚至优秀于正版) 对于胶友来说,这不是一篇测评哈,只是简单推荐,手下留情勿喷~ 喜欢或者觉得有帮助的话,可以点一个❤️哈~下一个直男礼物推荐已经选好了,近期更新,欢迎关注!
用GPT写论文?这些技巧你值得拥有! 嘿,大家好!最近是不是都在忙着写论文?如果你是其中之一,那你可能会想试试用GPT来帮忙。这里有一些小贴士,希望能帮到你。 确定主题和范围 襼始之前,你得先确定你的论文主题和范围。这样你在GPT里输入关键词和短语时,才能让它生成相关内容。比如说,你要写一篇关于“人工智能”的论文,那就得输入相关的关键词,比如“AI”、“机器学习”之类的。 输入关键词和短语 在GPT里输入关键词和短语是关键。这些关键词会帮助GPT生成与你主题相关的内容。记得要输入那些能描述你论文主题的关键词,这样GPT才能更好地理解你的需求。 选择合适的模型 GPT有多个模型可以选择,每个模型的能力和限制都不一样。选择合适的模型能让你得到更好的结果。比如说,如果你需要写一篇英语论文,那就选择适合英语写作的模型。 编辑和修改 ✏️ GPT生成的内容可能需要进行编辑和修改,以确保其准确性和流畅性。你可以使用其他工具来检查语法和拼写错误,并确保内容符合你的要求。毕竟,GPT虽然智能,但也不是万能的。 参考文献和引用 如果你的论文需要参考文献和引用,那你得手动添加它们。GPT无法自动为你添加参考文献和引用。所以,别忘了在最后一步添加这些内容。 小贴士 ኤ臐T写论文可能会有一些限制和挑战。生成的内容可能不够准确或完整,需要进行编辑和修改。此外,GPT也无法自动为你添加参考文献和引用。因此,使用GPT时一定要谨慎,并在必要时进行手动编辑和修改。 希望这些小贴士能帮到你,让你的论文写作更加顺利!如果你有其他问题或需要更多帮助,欢迎随时留言哦!
如何用ChatGPT轻松写文章? 第一次听到ChatGPT时,我还以为是某个神秘的机器人,结果发现它其实是一个基于GPT模型的自然语言生成系统。ChatGPT能帮你更流畅、更生动地写作,真是太棒了! 那么,如何使用ChatGPT呢?其实非常简单,只需要输入关键词并按回车键就可以了。比如说,你想写一篇关于“猫”的文章,只需要输入“猫”,ChatGPT就会生成很多与猫相关的句子,帮你启发创意。 当然,使用ChatGPT时也可能遇到一些小问题。有时候它生成的内容可能太正式或者不符合你的预期。这时候,你可以通过调整关键词或者设置其他参数来得到更符合要求的结果。 总的来说,使用ChatGPT可以让我们更轻松地写出优美的文章,让写作变得更加有趣。赶紧试试吧!
如何利用四大平台优势提升曝光? 掌握平台算法机制,就像拥有了一把解锁成功的神奇钥匙。只有了解了这些机制,才能在各个平台上游刃有余,收获满满的曝光量和浏览量。 百度:社交电商的魅力 百度的算法每天都在分析用户行为,基于真实的原则,笔记发布后会被打上一系列标签,推荐给可能感兴趣的人。笔记中提到的关键词等信息,成为平台标签的重要来源。百度的社交电商优势显著,互动性强,年轻消费群体居多,消费潜力巨大。 引流钩子: 设置个人简介、封面 发表笔记、直播 利用私信区、群聊、评论区 笔记发布后,模型对笔记质量进行打分,根据分数决定笔记初始排名和是否继续推送流量。预判打分和双线推荐是关键。 注意事项: 机器审核:审核作品、文案中是否存在违规行为,如果疑似存在,就会被机器拦截。 人工审核:针对机器审核筛选出疑似违规作品,以及容易出现违规领域的作品,审核人员进行审核。 douyin:短视频的魔力 douyin的热点更新速度快,泛娱乐化程度高,门槛低,市场短。初级流量池的小眼睛大约在100-5000左右,中级流量池就有一万以上的小眼睛,高级流量池就有十万+以上。完播率、点赞率、转发率、留言率、转粉率等考核数据是关键。 引流钩子: 背景音乐引流 直播引流 企业蓝V引流 注意事项: 完播率=观看时间/作品时间 点赞率=点赞量/播放量 转发率=转发量/播放量 留营率=留营量/播放量 转粉率=关注量/播放量 微信视频号:社交关系的力量 微信视频号的门槛低,流量入口广,可建立用户黏性,推动裂变,形成商业闭环。微信好友的点赞收藏互动对于作品有很大的影响,跟公主号的在看和“点赞”的逻辑相似。微信视频号的社交推荐非常重要,系统会根据用户的日常行为、活动轨迹和兴趣、职业、年龄等标签,推测出用户可能喜欢的内容。 引流钩子: 个性化推荐:每个人的社交关系链毕竟有限,当一个作品已经在完整的社交关系链获得了展现且取得了较好的数据表现后,视频号会进行社交关系链以外的扩大推荐。 去中心化推荐:内容和搜索关键词的匹配度越高,收录的概率也就越大。优质账号的权重更高,能够获得的搜索词排名也会更高。 注意事项: 注意规避诱导分享和封号风险。 知乎:知识的力量 知乎的推荐流量是通过其推荐算法,将内容推送给用户。算法会先将内容推送给一小部分人,然后收集反馈数据,来判断这条内容是否值得持续推荐。热榜是知乎的全站实时热门内容合集,主要看24小时的浏览量、互动量和领域权重来计算。 引流钩子: 阅读完成率、赞同率、百动数据等是关键。 注意事项: 优质账号的权重更高,能够获得的搜索词排名也会更高。 综合算法:威尔逊算法,即根据内容的点赞、反对、收藏等数据,来决定内容的推荐和排名。 掌握这些平台的优势和触点,你就能在各个平台上如鱼得水,收获更多的曝光和流量。
全球土壤无机碳储量与脆弱性评估 题目:全球土壤无机碳的规模、分布和脆弱性 关键词:全球;土壤无机碳 (SIC);机器学习模型;土壤酸化;碳储存;碳流失;全球碳循环 发表日期:2024年4月11日 ⠨第一单位:中国科学院地理科学与资源研究所 ️ 第一作者和通讯作者:黄元元(研究员),中国科学院南京土壤研究所;张甘霖(研究员),中国科学院南京土壤研究所 期刊名称:Science 期刊信息:中科院1区,2023年最新IF:44.7 摘要:全球土壤无机碳 (SIC) 的规模、分布和脆弱性尚未得到充分量化。通过汇集223,593个现场测量结果并开发机器学习模型,本研究发现地表2米土壤中储存了2305ⱶ36亿吨的无机碳。在未来30年内,与陆地生态系统氮添加相关的土壤酸化可能导致全球SIC减少高达230亿吨碳,其中印度和中国的受影响程度最大。此外,每年至少有11.3Ɒ.33亿吨无机碳通过土壤流失到内陆水体中,对大气和水圈碳动力学产生重要影响。 堨壤是地球上最大的碳库之一,在应对全球气候变化方面具有重要作用。土壤碳库包括有机碳和无机碳两部分,其中任何微小的变化都可能导致大气中二氧化碳浓度的显著变化。本研究通过大规模数据集和机器学习模型,提供了全球土壤无机碳储量和分布的详细估计。预测了未来土壤酸化对SIC的影响,这是之前研究中较少涉及的领域。此外,本研究强调了土壤无机碳通过流失到内陆水体对全球碳循环的影响,这是对传统碳循环理解的重要补充。本研究为理解和预测全球土壤无机碳的动态提供了重要的科学依据,同时也为未来的土壤管理和全球碳循环研究指明了方向。
计算机视觉与人工智能全栈辅导服务 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 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。
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