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江西天丰科技有限公司的无人直播系统的智能内容生成主要通过以下几个关键步骤实现: 首先,利用深度学习算法对海量的优质直播内容和相关数据进行学习和分析。这些数据涵盖了各种产品类别、直播风格、观众互动模式等。 然后,通过自然语言处理技术,对收集到的文本信息进行语义理解和关键词提取。 接着,基于这些分析结果和提取的关键元素,运用预设的模板和规则,结合特定的算法模型,生成初步的内容框架。 在生成框架的基础上,系统会进一步运用语言生成模型,填充丰富的细节描述,使内容更加生动、连贯和富有逻辑性。 同时,系统还会实时根据观众的互动数据,如评论、点赞、关注等,动态调整后续生成的内容方向和重点,以更好地满足观众的需求和兴趣。 此外,不断进行自我优化和更新,随着新数据的输入和算法的改进,持续提升智能内容生成的质量和精准度。#江西天丰无人直播# #无人直播#
多语种关键词提取:4种方法大比拼 【需求】需要从文本中自动提取关键词,包括短文本(一句话)和长文本(几百字),支持多种语言。 【Python库选项】有以下几种方法可供选择:TF-IDF、RAKE、TextRank和KeyBERT。 目前我尝试了两种方法: [一R] TF-IDF:这是一种经典的关键词提取方法,基于词频统计。优点是速度快,但需要依赖文档集,适用于语料库。对于短文本,通过设置停用词可以显著提升提取效果。在设备配置较低的情况下,这是一个不错的选择。 [二R] KeyBERT:这是基于BERT的关键词提取方法,通过向量化和余弦相似度进行关键词提取。优点是准确度高,关键词长度可控,但缺点是速度较慢。无论是短句还是长文本,KeyBERT都能较好地适配。不过,使用内置的停用词列表可能会存在问题,因此我使用了自己的停用词列表。 另外一些选择: [三R] TextRank:原理与PageRank算法类似,优点是不依赖文档集。但据说更适合长文本,因此我尚未尝试。 [四R] RAKE:待了解,比TextRank快,但效果有待考量。 此外,如果对关键词数量没有要求,可以多提取一些关键词,总会有有用的信息。 带上tag,求大佬指教,日语一点不懂。
10款必备AI工具,提升工作效率! AI技术在各个领域的应用越来越广泛,今天我们为大家整理了10款热门且实用的AI工具,助你轻松应对各种任务。 젃hatGPT:聊天机器人,能够解决各种文字需求,采用一问一答的方式与用户互动,成为知识型百宝箱。 蠍idjourney:通过AI算法生成图片,输入描述即可快速获得图像,还能选择不同绘画风格。 Notion AI:学生党和上班族的必备工具,可以自动整理笔记、改正错别字、列出文章重点、翻译和制作表格等。 DeepL:论文翻译神器,支持多种语言,能替换句子中的关键词和句式,适合论文翻译。 秘塔写作猫:文案AI,输入关键词即可生成新媒体文案、电商种草文案,还能快速生成工作总结和日报。 堆liki:输入文案和图片等素材,即可自动生成视频和配音,适合新媒体人使用。 Copy.ai:文章写作工具,输入主题即可生成一大段文案,使用自然语言处理技术和机器学习算法。 ursor:支持多种编程语言,如Python、C++、Java和Matlab,AI能自动生成代码,提供丰富的代码模板和示例。 Miro AI:集成了思维导图、文字生成代码、可视化单词和基于想法的小说创作等功能。 젂ibiGPT:总结性AI,输入小破站视频地址,点击一键总结,AI即可自动化提取字幕并总结大意。 这些AI工具将在各个领域为你提供便利,赶快试试吧!
提升引用量:7招必备 在学术界,Google Scholar的引用量往往被视为研究成果影响力的重要指标。 想要增加你的Google Scholar引用量?以下是一些实用的建议: 1️⃣ 抓住热点:Google Scholar的排名算法对热点领域的文章有天然的优势,因为它们更容易吸引更多的引用。尟 2️⃣ 优化标题:标题中的关键词对Google Scholar的排名至关重要。选择一个包含所有相关关键词的较长标题可能会带来更多关注。ﰟ 3️⃣ 考虑同义词:Google Scholar只考虑文章中出现的词语,而不考虑同义词。因此,在进行搜索时,不仅要搜索一个关键词,还要搜索其同义词,以避免错过相关文档。 4️⃣ 避免图像嵌入文本:Google Scholar不索引通过图像嵌入的文本。应避免将表格、图表和图形以图像形式插入,而应使用矢量图形和真实文本。 5️⃣ 保持更新:Google Scholar似乎对近期文章的权重高于旧文章,这可能会补偿马太效应。 6️⃣ 多样化搜索:Google Scholar对全文关键词搜索、标题关键词搜索、“相关文章”功能和“引用文章”功能使用了不同的排名算法。多样化的搜索策略可以帮助你获得更多的引用。 7️⃣ 选择合适的期刊:Google Scholar对作者和期刊名称赋予了较高的权重。选择一个与文章内容相关的期刊可能会带来更多引用。 通过以上策略,你可以有效地提升你的Google Scholar引用量,从而展示你的研究成果影响力。
探索ROI与推流背后的秘密 ROI,全称Return on Investment,即“投资回报率”,是衡量投资效益的重要指标。它通过计算(投资收益 - 投资成本) / 投资成本来得出,这个比值越高,说明投资的效益越好。 广告系统和推荐系统的工作原理: 蠧覈𗧔:系统会分析用户的行为、兴趣和历史互动,为用户构建精准的画像。 内容分析:利用自然语言处理和图像识别技术,分析广告内容,提取关键词、主题和情感倾向。 匹配算法:通过机器学习算法,将用户画像与广告内容特征进行匹配,确保广告与用户兴趣相符。 实时竞价(RTB):在广告展示前进行实时竞价,根据广告主的出价和预算,以及用户对广告的潜在价值进行排序。 䚨老虎机(Multi-Armed Bandit, MAB)问题:平衡探索(寻找优质广告)和利用(推送已知高效广告)之间的关系。 적B测试:通过在线实验,对比不同算法、策略或广告的表现,以优化推荐结果。 反馈机制:根据用户对广告的点击、观看时长和互动等反馈,调整推荐策略和广告排序。 𐠩℧:确保广告预算在不同渠道、时间段和用户群体中得到有效利用,以实现最大化的ROI。
一文多发,阅读量却大不同? 今天上午,我写了一篇文章,并在百度、百度和头条上同时发表。然而,这篇文章的阅读量在这三个平台上的表现却大相径庭。在百度上,阅读量轻松破百;在百度上,阅读量只有十位数;而在头条上,阅读量更是惨淡到个位数。这究竟是为什么呢? 首先,我们得先了解这三个平台的特点。百度是一个搜索引擎,用户通常通过输入关键词来获取相关信息。因此,当有人搜索与我文章相关的关键词时,百度就会展示我的文章,从而吸引大量读者。相比百度和头条,百度拥有更广泛的用户群体和更便捷的搜索功能,所以阅读量自然更高。 接下来是百度和头条的读者群体差异。百度是一个社交电商平台,主要面向年轻女性用户。而头条则是一个新闻资讯平台,用户群体更为广泛。由于我的文章主题可能与年轻女性用户更为契合,所以在百度上的阅读量相对较高。 最后,头条的阅读量较低可能是受到了推荐算法和竞争环境的影响。头条会根据用户的阅读习惯和兴趣进行内容推荐,如果我的文章与用户的兴趣不符,阅读量自然不高。同时,头条上有大量的专业媒体和自媒体,竞争非常激烈,新手作者很难脱颖而出。 综上所述,百度、百度和头条的特点和用户群体不同,导致同一篇文章的阅读量会有所差异。在选择发表平台时,需要根据文章主题和目标读者来选择最合适的平台,这样才能更好地提高阅读量和影响力。
赶due神器!论文全搞定 又到了冲刺的最后一周!有的同学已经悠闲地开始度假,有的同学还在为论文奋斗。特别是那些还在赶due的同学们,今天给大家整理了一些超实用的赶due神器,覆盖论文写作的全过程。 查文献/看文献 Google Scholar:文献资源超全,绝对是你的首选。 Sci-hub:超多免费文献下载渠道,简直是学术党的福音。 Semantic Scholar:基于AI算法推荐你可能感兴趣的文献,方便快捷。 Connected Papers:输入关键词筛选出相关文献,以可视化关系图展示文献之间的联系,关联紧密度、重要程度、新旧程度一目了然。 Chatpaper:总结文献内容,让你快速把握重点。 Paper Digest:只需输入文献的DOI号或直接上传PDF,三分钟自动总结提炼出文献重点内容。 Statisa:庞大的数据资料库,可下载成不同格式的数据文档。 翻译器 DeepL:翻译很地道,还可以上传文档翻译。 DocHero.ai:根据文化背景和语境翻译文本,更加精准。 论文写作神器 Academic Phrasebank:海量SCI论文写作模板,按section分布方便查找,从introduction、methodology、discussion到conclusion,贯穿论文写作全过程。除了提供模板,还会具体教如何写作。 Essaybye:输入专业和论文题目,一键生成outline和正文;文章润色,可选择文风,如“更规范的语法”和“更学术的表达”;文章扩写,扩写字数不限。 Writefull:一键将口语化语句改为学术语言,一键生成摘要。 Typeset:将手稿自动排版成意向期刊固定的格式,其格式库中有已有100,000+种已经验证的期刊格式可供选择。 文献引用生成器 Mybib:小白友好,有步骤提示。引用格式多,生成速度快。直接输入网址查询文献后会自动识别作者和日期,还能自动处理缩进和字母排序。 Mendeley:可以作为Word插件或Chrome插件添加,一键导入文章。 查降AI率 Essaybye:Turnitin官方授权网站,不收录论文。10分钟查重查AI率,15分钟降AI率,对ddl在即的同学很友好哦~ 希望这些工具能帮到大家,祝大家顺利完成论文!
碎片撞击,红外测缺陷 论文题目:微小空间碎片撞击航天防热材料的复杂多缺陷红外热波检测与识别关键技术研究 发现文章的过程: 首先,我在学术数据库中使用关键词"微小空间碎片撞击"、"航天防热材料"、"红外热波检测"等进行检索。 在检索结果中,我筛选了与研究主题相关的论文,并查看了摘要和关键词以确定其相关性。 接着,我阅读了选定论文的引言和目录,以了解其研究背景、目的和方法。 最后,我对论文进行了详细阅读,包括材料与方法、实验结果和讨论等部分,以全面了解作者的研究内容和发现。 文章有意思的地方: 该论文研究了微小空间碎片撞击航天防热材料的问题,这是一个具有挑战性的领域,因为这些碎片可能会引起材料的复杂多缺陷。 作者提出了一种基于红外热波检测的方法,用于识别航天防热材料中的缺陷。这种非接触式的检测方法具有高灵敏度和高分辨率,可以有效地检测微小缺陷。 论文还介绍了一些关键技术,如红外热波成像技术、信号处理和模式识别算法等,这些技术为航天防热材料缺陷的准确检测和识别提供了支持。 可检索到该论文的检索式: "微小空间碎片撞击" AND "航天防热材料" AND "红外热波检测" AND "复杂多缺陷" AND "关键技术研究"
新传考研论述题答题框架,轻松搞定! 如何应对新传考研的论述题?其实很简单,只需要三个字——框架法。具体来说,就是在回答简答/论述题之前,先搭建一个答题框架,也就是常说的列提纲。只有这样,抽象的题目才能变成具体的、可操作的对象! 一、论述题框架初搭建 一篇完整的论述题应包括:前言/开头、正文和结语。前言相当于对问题的引入,也是吸引老师兴趣的最佳时机。 前言:高大上的开头(名言引用)+对关键词的具体阐释/观点(部分题目)+承上启下过渡句 正文:这是答题的重中之重,也是得分的关键环节。正文的格式为:小标题(分论点)+论证。论点不必太多,3~4点即可,但每一部分都要注重逻辑和表达。 结语:对文章的总结以及展望,写的好可以获得附加分。结语主要是:扣题(再次强调观点)+升华,不需要再衍生新的观点,只是对上述观点再总结。 二、论述题正文框架搭建 影响类题目 影响类题目是论述题中最常见也最好组织思路的类型之一,我们一般把答题框架分为: 部分一:积极影响VS消极影响; 部分二:新闻采编发、新闻人才、新闻观念 原因类 对于原因类的题目,一般用5W模式,从传播者(职业记者/机构/个人UGC)、传播渠道(平台/算法)、受众(媒介素养/受众需求)、传播内容、传播效果来分析。 措施类 措施类题目的总体答题框架就是:出现的问题或产生的新变化+措施。 宏观原因:环境、技术、法律、制度、政策等; 中观原因:媒介、机构、市场等; 微观原因:记者、受众等。 通过以上框架,你可以轻松应对各种论述题,提高答题效率和准确性。加油,考研人!ꀀ
清华科研助力,留学申请加分! 大家好!今天给大家带来一波关于计算机和网络安全的国际化创新产业科研项目信息,特别适合那些正在准备25fall留学申请的同学们哦! 课题关键词 计算机/网络工程/软件工程/信息安全 通信工程/数据安全/密码学/数学 教授介绍 这位教授可是大有来头,不仅是清华大学的教授,还是阿尔伯塔大学的访问教授。他曾在某顶尖SCI期刊担任编委,出版过多部文章和著述,还开发了多个软件系统。他主持过多项国家自然科学基金项目、国家科技部973和“十一五”科技攻关项目,曾获教育部提名国家科学技术自然科学奖二等奖。 你适合参加这个项目吗? 如果你对计算机、网络工程、软件工程或信息安全感兴趣; 计划申请海外名校,特别是藤校或G5等名校; 希望获得高含金量的学术推荐信; 希望提升背景来弥补标准化考试成绩的不足; 缺乏相关研究经历,想要跨学科或转专业申请; 希望链接行业大牛,积累人脉和实习资源。 清华大学科研项目列表: 数据通信与网络技术专题:网络信息安全之防黑秘诀--基于木马攻击与防御技术研究 电子信息工程专题:开启数据安全新篇章--以云存储数据隐私保护为例 计算机科学与技术专题:智能化时代下软件开发中加密算法的应用探究 软件工程专题:探索数学的奥秘与密码学的力量--以安全多方计算与优化为例 项目收获: 8封清华教授定制的推荐信(通过EDU邮箱发出) 在Google scholar、CNKI、CPCI、EI等论文发表平台发表论文 硕士、博士研究计划书(Research Proposal) 项目研究报告、产业计划书、结业证书、成绩单 国际化创新人才数据库收录,名企实习就业机会 背景提升 | 科研项目 | 推荐信 | 留学/考研/保研/读博 目前项目已经开始招生,感兴趣的同学赶紧占位吧!了解更多信息哦!
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