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关键词自动抽取在线播放_100个常用的关键词语文(2024年11月免费观看)

内容来源：天哥SEO所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

关键词自动抽取

「重返未来1999超话」【额外行动大拐！纸信圈儿分析】锘省流：拥有较多额外行动角色的玩家可以抽取锘 ❶ 定位分析关键词：对群输出，提升额外行动伤害作为辅助/副c，拥有较为优秀的对群输出；对额外行动角色帮助极大，以37为例，处于第三力场25层风速时，补充算式伤害提升约80% 锘 ❷ 共鸣频段推荐赤诚共10-11，图1 共12-15，图2 ❸心相推荐秒针栖息地，可选此刻无新事或非物质真情，敲响这窄门和夜色亵渎者有一定触发门槛秒针栖息地的收益取决于能不能让纸信圈儿进第三力场，第三力场的伤害提升公式（不计入暴击技巧转化的暴击和暴伤）：（共鸣暴击＋心相暴击）*（130%+共鸣暴伤+心相暴伤-100%），除了秒针栖息地，其他心相无法提供高额的心相暴伤若不能进入第三力场：满增夜色（114.9）>满增此刻无新事（112.12）>满增秒针栖息地（111.03）>满增敲响这窄门-有燃烧（104.86）＞满增非物质真情（103.77）>漫长悄悄话（102.6）>秒针栖息地（100）>满增敲响这窄门-无燃烧（99.36）若能进入第三力场：佩戴满增秒针栖息地处于吟诵状态下的附加伤害为1389，满增夜色为1238，能反超夜色10%以上此外，秒针栖息地的暴伤提升相对来说不会被环境针对，此刻无新事和夜色的创伤加成会被高受创减免环境针对锘 ⭐️因此如果带纸信圈儿打邮报且在意鬃毛邮报分数的，则推荐练推荐增幅，满增幅提升约11%，饕餮或地球仪比较缺的同学可以不练，其实只要主c能吃到力场和风速就行，不太缺纸信圈儿的伤害 ❹ 优劣势区间 1. 对额外行动伤害提升极大，后续如果有狂想37或强力的额外行动C，纸信圈儿依旧有就业空间；对主动攻击角色帮助较小，有一定的配队限制锘 2. 纸信圈儿主要是对创伤加成进行大幅提升，创伤加成高，有喜有优，喜的是绝大部分情况都有很高的收益，忧的是这个乘区在危机专栏中很容易达到下限即当再造达到一定层数时，创伤加成就是零收益词条了，当然，高创伤加成会让我们前期拿分极快，实战1：露西+37+环状水星+纸信圈儿，开自动打噩梦的影射，前20回合拿240w，后10回合只能拿60w，后期输出是比较乏力的锘 ❺ 队伍搭配 1. 37 露西+37+纸信圈儿+环状水星 J+37+纸信圈儿+狂想新巴别塔 37的额外行动频率较慢，0塑dpm较低，纸信圈儿能搭配37就是有点屈才，推荐使用额外行动C+37+纸信圈儿+生存位的形式，还是等等37的狂想吧 2. 露西露西+环状水星+纸信圈儿+洛佩拉露西只推荐在可退场环境下出场，如噩梦的影射，海渊的黑影等 3. 娜娜娜娜缔约纸信圈儿+环状水星+洛佩拉适合一般的对群环境，虽说纸信圈儿吟诵期间拿不到激情会拖慢娜娜大招速度，但二者搭配可以轻松拿到25层+的风速，带来的收益远大于这点损失。我们可以使用配合刷牌调律，每回合无脑放纸信圈儿的2张小技能即可锘娜娜缔约环状水星+纸信圈儿+洛佩拉适合对boss环境锘 4. J J+狂想新巴别塔+纸信圈儿+洛佩拉/环状水星这个组合的伤害很需要对面配合，敌方攻击频率太低的话这个阵容会比较刮锘 5. 北方哨歌对北方哨歌的提升非常大，有机会挤掉屯牌队里的一个增伤角色，前提是开出北方大招的回合能进入第三力场 6. 其他额外行动角色曲娘，伊索尔德 ❻ 出战准备 1. 首先纸信圈儿的定位是额外行动拐，如果主c没有额外行动就不推荐搭配 2. 其次要看关卡和队友的适配性，如敌方每回合只攻击1次，显然不适合J上场，又比如敌方全程只有两个目标，显然露西没频繁追击，也就没必要上露西了锘匡豢 ❼ 塑造推荐抽取0塑关键塑造1塑，3塑锘 0塑dpm11753 1塑，主c输出提升约8.3%，可以简化一下，0塑每2回合多1个行动点，1塑每3回合多2个行动点，6回合0塑有27个行动点，1塑有28个行动点，假设行动点除了棉风筝，剩下的都由主c行动并打出1点输出，则0塑打出24点，1塑打出26点伤害，1塑比0塑多了8.3%的伤害 2塑，dpm12625 锘 3塑，dpm14397，10回合轴（轴越短收益越高）提升约14%，单人循环轴提升约4%，37补充算式提升6.1% 锘初始补充算式伤害为9497，0塑25层风速第三力场下，补充算式伤害为17033，2塑25层风速第三力场下，补充算式伤害为18073，本源创伤乘区和创伤加成乘区在0塑时就非常高了，3塑的稀释比较严重，本源创伤提升乘区从2.41提升至2.53，创伤加成乘区从1.91提升至2.04，提升是比较小的锘 4塑，dpm14414，提升9.48% 锘 5塑，dpm16427，提升13.97% 「重返未来2.3版本」「重返未来1999攻略」

「陈都灵超话」嘟嘟和OPPO的合作的全新造型今日上线，又是沉浸在嘟嘟美貌里的一天~在小铃铛们欣赏嘟嘟的同时，也到了送福利的时间，请仔细查看，积极参与哦~ 活动时间： 10月26日-11月7日 23:59 活动规则：在【微博&𐟍 &DY】带话题分享陈都灵㗏PPO氛围感物料，聊聊你对嘟嘟这几张样张的感受，并评论区@OPPO就有机会获得 OPPO准备的惊喜礼物哦～ *中奖名额将由OPPO官方随机抽取，并由OPPO官博在此条活动帖评论区公布获奖名单。（温馨提示：三平台发布参与活动，获奖几率更大哦~）。【𐟍 关键词】（话题词） OPPOFindX8 （话题词）FindX8氛围感抓拍神器（话题词）氛围感是抓出来的「氛围影像官」【微博关键词】「OPPO Find X8」系列「氛围影像官」【DY关键词】（话题词）oppofindx8 系列「氛围影像官」限定福利：一等奖（1位）：OPPO Find X8 手机1部二等奖（5位）：OPPO Pad Air2 1台三等奖（15位）：OPPO Enco Air2 Pro 1对随机幸运奖（1位）：嘟嘟亲签1张注意事项： *中奖的小铃铛请于开奖后 15 天内私信@OPPO收货信息，逾期发送地址视为自动放弃获奖资格 *若笔记内容违反各平台内容规范，则取消评选资格 *参与活动时间以帖子最终编辑时间为准 PS：小铃铛们发布后请及时在评论区登记返链哦~

国考申论阅卷规则，你知道多少？𐟤” 阅卷老师被分成几个小组，每个小组只负责一道题。阅卷前，他们都会接受统一培训，以确保打分标准的准确性。这样做的目的是尽量减少对打分标准把握不准的影响。申论的阅卷都是在线上进行的。在答题卡上留下个人信息是绝对不允许的，因为阅卷智能系统会自动识别这种违纪行为。阅卷领导小组通常会在试卷中随机抽取几十份进行试阅，并根据考生的答案在一定范围内修改标准答案，以明确一个统一的评分尺度。自评质是为了检验阅卷老师对标准答案的掌握程度以及前后评阅的一致性。每一道题都会经过两个老师的独立评阅，也就是背对背评阅。如果两人所给的分数在允许的误差区间内，系统会自动取平均分作为考生的最终成绩。如果两名专家评阅的结果超出了分差控制范围，就会实行三评甚至四评。这就是为什么分数会出现68.75这些小数点的原因。评阅之后的抽查和复核，都是为了保障阅卷的质量和公平性。从试卷分数布局来看，每个关键词（关键短语）的分数是一样的，比如每个问题2分，不会出现一个问题2分，一个问题3分这样的情况，它和行测给分不一样。答申论一定要多看要求，要求肯定不是白给的。比如，今年有可行性要求的，申论对策是结合生活体验的去写。江苏试卷是只要对策可行，都会给分，这个不用太担心。其他省份是对上关键词才会给分。大作文方面，如果背模板直接三类文，这个不用考虑的，所以能不背模板就别背模板，尊重材料就能上二类以上。比如今年我省考的修路大作文，你围绕修路去写就能上二类以上，不要上纲上线写什么乡村振兴啊，当然，结尾升华一下乡村振兴就行，主要是尊重材料，别跑题。在主题能确定是二类文基础上，今年大作文的论据越有文采，上一类概率越高。但是今年大家都是第一次批改，比较严格，所以上一类极少，虽然鼓励给一类文，但是大家都不敢给。省考和国考大作文都是按照分论点关键词给分的，分论点一定来源于材料，一定要仔细理解。一定要把握住材料就行，别自己瞎编。

考试搜答案必备APP推荐，效率翻倍！ 𐟓𑠤𞿦𗦀篼š界面简洁，操作方便，无论是手机还是平板，都能轻松上手。随时随地打开APP刷题、搜题，充分利用碎片化时间，提高学习效率。 𐟓š 功能丰富：涵盖从题库练习、搜题找答案，到错题整理、模拟考试及试卷分享等一系列备考功能，满足不同学习阶段和目标的需求，提供全方位的学习支持。 𐟓‘ 题库资源：拥有海量题目资源，涵盖多种考试类型和学科领域，如职业考证考编、国家职业技能考试、大学学历学科等。丰富的历年真题有助于更好地了解考试题型和难度，进行有针对性的复习。 𐟔 搜题识别：拍照搜题功能强大，能快速准确地识别题目内容，并在题库中找到匹配度较高的答案和解析。即使是复杂的公式、图表或长篇论述题，也能较好地识别和搜索，节省查找答案的时间。 𐟓– 学习体验：每道题都配有详细的解析和知识点讲解，帮助用户更好地理解和掌握题目所涉及的知识点。支持离线下载题库，无网络情况下也能正常刷题和搜题，方便各种环境下学习。 𐟔Ž 搜题方式多样：拍照搜题：通过手机摄像头拍摄题目，智能识别并提取文字信息，然后在题库中进行精准搜索和匹配。适合纸质教材、试卷上的题目搜索。文字搜题：直接输入题目中的关键词或完整题目内容，即可搜索到相关的题目及答案。适合已知题目具体内容的情况。语音搜题：对着手机说出题目内容，APP会自动识别语音并转化为文字进行搜索。方便在不方便打字的情况下使用。 𐟓ˆ 刷题练习：顺序练习：按照题库中题目的顺序依次进行练习，有助于系统地学习和巩固知识点。适合初次学习或全面复习时使用。随机练习：随机抽取题库中的题目进行练习，增加了练习的随机性和挑战性。可以更好地检验对知识点的掌握程度，避免对题目顺序的依赖。章节练习：根据教材或考试大纲的章节划分，对每个章节的题目进行有针对性的练习。

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）正以前所未有的姿态渗透进文学创作领域，重新定义着文学的创作边界与可能。近日，日本作家九段理江凭借AI辅助创作的《东京都同情塔》荣获芥川奖，这一创举不仅在日本文坛掀起波澜，也再次将AI在文学创作中的应用推向公众视野。在中国，清华大学沈阳教授的作品《机忆之地》同样以AI为笔，斩获大奖，预示着AI文学创作的时代已经到来。AI技术的加入，不仅极大地提升了创作效率，更在互动式叙事、自动化写作及创意辅助等方面展现出无限潜力，但同时也引发了关于原创性、版权保护及伦理道德的深刻讨论。在这场技术与艺术的交融中，我们如何把握机遇，应对挑战，成为了亟待探索的课题。今天是我们的第四章第1节第1篇：艺术探索，还是底线延伸？ 2024年伊始，在第170届日本芥川奖的颁奖典礼上，日本作家九段理江公开透露，自己的获奖作品《东京都同情塔》是利用Ai生成器辅助写作，小说中大约有5%的句子是直接从chatGPT生成的句子中复制粘贴的。九段理江表示，在与AI的合作中，尽管AI的回答有时并不完全符合她的期望，但她还是能够通过主角的台词巧妙地将AI生成的内容融入作品，使小说更加生动有趣。她还说，未来将继续探索用人工智能进行创作。日本作家九段理江用AI辅助写作，并获得了大奖，但在她之前，中国已早有先例。中国的这篇小说叫《机忆之地》，作者是清华大学新闻学院沈阳教授。沈教授通过对话形式生成，总共经过约66次对话，历时 3小时产出约43061个字符，并从中复制出5915个字符完成小说。无论从标题、正文还是到文中的配图都是由AI完成。此外，沈教授还强调，该作品在参评文学奖时，已经过组委会评委的讨论同意，并匿名混在其他作家作品中参与评选，最终6名评委中只有一名识别出这篇小说是由AI创作的。最终《机忆之地》斩获第五届江苏省青年科普科幻作品大赛二等奖。 AI在文学创作中的应用是一个多元化、跨学科的领域，它主要结合了计算机科学、人工智能技术和文学创作的艺术性，从上述两部获奖作品中，我们可以总结出AI在文学创作中的三个主要应用方面。第一，互动式叙事 1970年，美国著名作家爱德华ⷦ𔾥…‹以独特的交互式叙事手法，创作了历险故事图书《选择你的冒险》。在这套丛书里，读者本人就是故事的主角，阅读时需要根据实际情况做出自己的判断，并给出选择的原理。这种带入感极强的叙事手法，极大提高了读者的阅读兴趣，也让这本书成为后十年最畅销的儿童书籍。而除了文学领域，交互式叙事在其他领域也被广泛利用，或许最被人熟知的就是游戏。不管是RPG（角色扮演）游戏中面对NPC（非玩家角色）不同玩家的不同选择产生的不同反应和结果，抑或是其他类游戏中的支线（副本）任务，都属于互动式的一种。另外，这些年来交互式叙事在影视剧领域也开始崭露头角。到了今天，交互式叙事已经变得很简单，因为AI可以随时响应用户的要求，去动态化地生成故事内容。对比过去，这是一种新兴的文学创作形式。为了区别传统交互式叙事的称呼，我们可以称之为互动式叙事。互动式叙事需要构建一个复杂的决策树来处理受众的选择和故事的分支，同时，数据库还需存储故事的不同片段、角色、场景等多重元素，并根据用户的选择进行组合，在组合的过程中从设计到编程逻辑，最后再通过AI的自然语言处理和深度学习，来增强互动性和个性化体验。虽然，互动式叙事对技术的要求，不同于简单的人机对话，但其仍是人机互动的一种。第二，自动化写作自动化写作已成为AI在文学创作领域中的主流应用。它依托于NLG（自然语言生成）技术，使得AI能够根据预设的参数或数据输入，智能地生成文本。NLG技术涵盖了语言模型构建、模板填充和内容规划等多个关键组件，共同协作以实现文本的自动生成。自动化写作并不是这几年才兴起的。曾几何时各大网站流行的根据关键词自动生成短故事、古诗词便是此技术的体现。再到后来，AI已经可以根据给出的关键词撰写财经报告和体育赛事评论，比如Arria NLG。 2019年英国大选，BBC就依靠其在10个小时内发表了689篇地方新闻，共计10万字，为英国690个选区提供实时选举结果。BBC铺天盖地的报道，让英国工党丢尽了脸面，而当时上位的首相是约翰逊。从2019年到今天，短短四五年间，AI技术已经取得了翻天覆地的变化。当下之AI已经可以随意模仿古代诗人的作品风格，然后根据指令快速生成一首诗。例如我们让他模仿杜甫写一首七言诗，诗写得不错，虽然题目还有点差强人意。实际上，在创作领域，除了诗歌，还有小说、剧本、文案、营销广告等等，只有你想不到，没有AI做不到。现在唯一美中不足的是产出质量。当然，质量不满意，可以让AI继续完善修改，但有一个方面，目前还差距较大。第三，创意辅助 AI依靠强大的算法，帮助人类大幅提高写作效率的同时，也带来了机械化批量生产式的问题。究其根因是AI还没法像人类那样思考，也就缺乏自然情感的流露，就无从谈起个性化和独特性，在引起情感共鸣这方面就差点意思。因此，当下很多创作者更倾向于把AI当作一种辅助自己写作的工具。例如，快速帮你完成校审工作和大量收集新闻、参考资料、识别语言模式、叙事结构和风格特征，从而为创作者提供构思和创作灵感，甚至可以进行宏观形势方面的分析。 AI深度学习的初期是基于大数据、大量文本等内容，而内容来自于哪里，自然是人类社会。那么，内容的五花八门就一定会影响没有主观意识的AI。如何保证产出的内容客观，而不夹杂原作者所带来的偏见是一个需要解决的重要问题，这就很考验AI在文本分析方面的能力。 AI在文本分析中的应用是人工智能领域中最为活跃和成熟的方向之一。文本分析指的是使用计算机程序处理和理解大量文本数据的过程，AI在这一过程中扮演着至关重要的角色。举个例子，仍是那个爱打铁已穿越回现代正在造门的老汉，他现在想把业务拓展到国外，要打造欧式大铁门，但他不了解欧罗巴人，于是就只能去查阅外国资料，但老汉又不懂外语，那么老汉就可以借助AI达成自己的目的。首先，文本翻译要用到，而帮老汉找资料也不是瞎找，会根据老汉的提问分析老汉的个人喜好，从而进行“文本推荐”。当然，推荐之前首先要进行“自然语言处理”，而推荐过程要进行“文本的分类和过滤”，以保留有价值的信息。上述过程会用到像前面讲人工智能发展史的时候提到的NLP（自然语言处理）和SVM（支持向量机）等算法和模型。其次，将有价值的信息进行“建模和聚类”，比如通过“实体链接”将文本中的实体（人、地、物等专有名词）与知识库中的实体进行匹配，以便在不同文本中的实体之间建立联系，完成这一步后进入“情感分析”，也就是判断资料是正面、负面还是中性。总不能让“牛鬼蛇神”都进来。上述过程会用到像LDA模型（潜在狄利克雷分配）等生成概率模型、DBSCAN算法(密度聚类)、AgglomerativeClustering算法(层次聚类)、K-means聚类等迭代分区算法。当一切搞定后，结果呈现出来，但呈现不是全部呈现，而是给出一个由AI提炼的“文本摘要”，这个摘要有可能是AI全新生成的，也有可能是抽取原文中的重点句子组成的。上述过程会用到像深度学习中的注意力机制以及语言生成算法，比如Seq2Seq（序列导序列）模型。当然，自然语言处理那样的基础算法更是少不了的。老汉达成目的过程看上去步骤复杂，实际上相当简单，因为中间这部分费力不讨好的工作是由AI帮老汉搞定的。若放到过去，老汉只能花大价钱请专业人员操持，如今有了AI的帮助，老汉可以足不出户就搞定。当然，尽管AI技术为人们带来了诸多便利，但我们也应警惕其可能带来的问题。比如，随着AI在创作领域的广泛应用，我们不得不思考如何保护原创作品版权的问题；同时，AI在处理和分析文本数据时，也可能涉及到用户隐私和数据安全的问题。因此，在推动AI技术发展的同时，我们也需要建立完善的法律法规和伦理规范来确保其健康、可持续地发展。另外，从唯物辩证法的角度，看问题总要用“一分为二”的眼光，尤其是对新事物的产生。毕竟，这世界有人欢喜，自然就会有人忧。

高效整理错题，避免误区！学霸们除了智商高，还有一个秘诀就是能把每一道错题都搞清楚。这就需要用到一个神器——错题本。今天我想跟大家聊聊，整理错题时容易踩的三个误区。误区一：把所有错题都整理首先，不是所有的错题都需要整理。错题本的重点是记录那些因为思路或方法出错的问题，而不是基础知识的错误。比如，如果你在一年级时把“天”字写错了，或者不知道破十法和平十法的规则，那就没必要把这些错题抄下来。重点是要把那些解题方法或思路出错的题目整理好。误区二：手抄题目对于低年级的学生来说，手抄题目还行得通。但如果到了高年级，学业紧张，手抄题目费时费力。其实可以用剪刀把试卷上的错题剪下来，或者用一些APP来整理错题。我最近发现了一个叫“蜜蜂试卷”的APP，拍照后自动清除答案并保存，还能导出完整的错题试卷，超级方便！误区三：只抄答案，从不复习整理错题不是抄答案，而是要整理出解题的思路和方法。重要的是写下你的解题步骤、思考过程和方法，还要圈出重点，标注当初是怎么思考的，忽略了哪些条件，少看了哪些关键字，后续怎么避免。整理错题后，一定要定期复习。可以每周复习一次，一年级的娃完全够用。我的做法是随机抽取题目，出类似的题目给闺女讲解，如果她能讲解出来并答对，那就过关了，下周再复习别的错题。总之，整理错题是一个长期的过程，需要持之以恒。从小开始，逐步积累，我们离学霸之路就更近一步啦！𐟒ꊊ希望这些小建议能帮到大家，让我们一起努力，成为更好的自己！

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