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自然语言处理 ❉ n-gram模型
n-gram模型是一种基于概率统计的语言模型，广泛应用于自然语言处理领域。它的核心思想是将文本序列分解为连续的n个元素（如字母、音节或单词）的序列，即“n-gram”，并计算这些序列出现的概率。n-gram模型可以用于文本生成、语音识别、机器翻译等多个应用场景。一、n-gram模型的基本定义
2024-05-08
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自然语言处理 ❉ TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的常用加权技术。它反映了一个词对于一个文档集或一个语料库中的其中一份文档的重要性。TF-IDF由两部分组成：词频（TF，Term Frequency）和逆文档频率（IDF，Inverse Document Frequency）。一、词频（TF）词频是一个词在文档中出现的次数，它可以按词数归一化，以避免对长文档的偏好。例如，对于一个文档，如果一个词出现了5次，而文档总词数为100，那么该词的词频为0.05。
2024-05-08
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文本分析 ❉ 词袋模型（Bag of Words，BoW）
文本分析中的词袋模型（Bag of Words，BoW），也称为词频模型，是一种简单而强大的文本表示方法，常用于自然语言处理和信息检索领域。以下是关于词袋模型的一些基本介绍：一、基本概念词袋模型的核心思想是将文本内容转换为单词的无序集合，不考虑语法和词序，但保留词频信息。在这个模型中，文本被视为单词的集合，其中每个单词的出现都是独立的，并且每个单词对文本的贡献是等同的。
2024-05-08
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LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型，通常用于从文档集合中发现隐藏的主题信息。它是由Blei, Ng和Jordan在2003年提出的，属于生成式主题模型（Generative Topic Models）的一种。LDA模型假设文档是由一系列主题的混合生成的，而每个主题又是由一系列单词的分布定义的。一、LDA的应用领域
2024-05-08
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如何为案例库加上AIGC的翅膀
案例库（Case Library）是一个系统化的集合，它存储、管理和提供各种案例的访问。这些案例通常是实际情境的描述，包括事件、问题、解决方案、结果以及相关的分析和讨论。人工智能生成内容Artificial Intelligence-Generated Content（AIGC）的加入，旨在通过融合先进的人工智能技术，实现知识管理的智能化转型与效率升级。这一过程不仅要求技术的精准嵌入，还需深刻理解AIGC技术的核心优势及其在丰富案例资源、优化用户体验、加速知识流转等方面的潜在价值。
2024-05-08
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分析方法——故障树（Fault Tree Analysis，FTA）
故障树分析（Fault Tree Analysis，FTA）是一种用于系统可靠性分析和风险评估的图形化工具。它通过构建一个逻辑树状图，从可能的故障结果（称为“顶事件”）开始，逐步分析导致该结果的所有可能原因。FTA广泛应用于工程、航天、核能、化工、交通运输等多个领域，帮助工程师和决策者识别潜在的故障模式，评估系统可靠性，并采取适当的预防措施。
2024-05-08
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分析方法——事件树（Event Tree Analysis，ETA）
事件树分析（Event Tree Analysis，ETA）是一种用于风险评估和安全管理的系统工程工具。它通过分析可能导致特定事件或事故的各种原因和后果，来帮助识别和评估潜在风险。事件树分析通常用于复杂系统的安全评估，如核电站、化工厂、航空航天以及交通系统等。一、事件树分析的主要特点：
2024-05-08
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如何应用混合现实技术(Mixed Reality)
MR通常指的是“混合现实”(Mixed Reality)，它是一种将现实世界与虚拟世界结合的技术。MR融合了增强现实(AR)与虚拟现实(VR)精髓的尖端技术，开创性地搭建起物理与数字世界的桥梁，实现了两者之间的无缝交互与融合体验。此技术不仅拓展了人类感知与操作的边界，还深刻影响着从娱乐、教育至医疗、工业等多元化领域的创新实践。
2024-05-08
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VR、AR技术在人机交互中的作用
虚拟现实（Virtual Reality, VR）和增强现实（Augment Reality AR）是两种先进的计算机技术，它们通过模拟现实世界或将其与现实世界结合，为用户提供全新的互动体验。 一、概念虚拟现实（VR）技术是一种采用3D交互逻辑的成像技术类别，它通过计算机模拟虚拟环境给用户沉浸感，是创建与体验虚拟世界的仿真系统。VR技术应用时间较短，核心结构主要以环境模拟系统、环境感知系统及环境传感系统构成。现代VR技术虽然总体较为成熟，但不具备独立环境预设功能，需要通过与计算机的连接实现对成像内容的控制。
2024-05-08
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屏障分析（barrier analysis）
屏障分析（barrier analysis）是项目管理、软件开发和其他领域中使用的一种技术，用于识别和分析阻碍任务或项目成功完成的障碍。屏障分析的目标是在问题发生之前就识别潜在的问题和挑战，以便开发并实施解决方案来克服它们。一、屏障分析的过程确定目标：第一步是定义项目或任务的目标和目的。这将有助于确定为了实现成功需要解决哪些障碍。
2024-05-08
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数据科学——因子分析（Factor Analysis）
因子分析是一种统计方法，用于发现数据集中的潜在结构。它通过识别变量之间的相关性模式，将多个变量简化为一组较少的不可观测的变量，称为因子。这些因子代表了原始变量的潜在关联，有助于解释数据中的变异性。一、核心内容1. 目的：因子分析的核心目标在于，通过减少数据冗余，阐释变量间潜在的相关性和结构，促进数据解释的深度和效率。
2024-05-07
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算法——层次聚类（Hierarchical Clustering）
层次聚类（Hierarchical Clustering）是一种无监督学习算法，用于构建数据的层次结构。一、核心概念层次聚类的核心概念是从一个由单个数据点组成的簇开始，通过不断合并最接近的簇对，最终形成一个包含所有数据点的单一簇。这个过程可以用树状图（Dendrogram）来表示，树状图是一种展示层次聚类结果的图形工具，其中每个叶节点代表一个单独的数据点，而内部节点和边表示合并过程。
2024-05-06
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《DB34/T 4667-2024 工业大数据安全事件应急预案编制指南》解读
发布单位： 安徽省市场监督管理局 发布日期： 2024年本指南旨在为工业领域的企业和组织提供一套系统性的框架和方法论，以应对可能发生的工业大数据安全事件，确保在面临数据泄露、网络攻击等安全威胁时能够迅速、有效地采取措施，减少损失，保护企业资产与业务连续性。该标准详细阐述了应急预案的编制程序、关键内容及实施要求，为提升工业大数据安全保障能力提供了标准化指导。
2024-05-06
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脑机接口（Brain-Computer Interface,BCI）
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/f5c14833eaa645b8972776273978d1e8.png#pic_center)脑机接口技术（Brain-Computer Interface,BCI）是当前科技领域的前沿技术之一，它允许大脑直接与外部设备进行通信和控制。## 一、典型案例2023年5月，Neuralink，由埃隆·马斯克领航的BCI先锋企业，获得了美国食品和药物管理局（FDA）的绿灯，正式迈入人体临床试验阶段，标志着其技术向实际应用的转折点。
2024-05-06
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质量保证工程师 vs 软件测试工程师
质量保证工程师（QA Engineer）和软件测试工程师（Software Testing Engineer）在软件产品的开发过程中都扮演着重要角色，但他们的职责和工作重点存在一些差异：一、定义 质量保证工程师：1. 质量管理体系：负责建立和维护公司的质量管理体系，确保体系文件得到有效实施。2. 风险识别与管理：识别新项目和新产品的质量风险，推动公司的质量改善。
2024-05-06
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数字人才——质量保证工程师（Quality Assurance Engineer）
质量保证工程师（QA Engineer）的工作内容涵盖了从项目启动到产品发布的整个软件开发生命周期，主要目的是确保最终产品符合既定的质量标准和用户需求。一、工作内容1. 质量标准的制定与进化：深度参与或引领构建并维护组织的质量标准框架，确保其与业界最佳实践及法规规范保持同步，推动质量体系的持续优化。
2024-05-06
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数字人才——内容策略师（Content Strategist）
内容策略师（Content Stategist）在数字媒体和营销领域扮演着关键角色，他们负责制定和实施内容策略，以满足用户需求和业务目标。他们精心构建并执行内容战略，旨在精准对接用户需求与商业目标，驱动品牌影响力与市场成效的双重提升。一、工作内容：1. 受众洞察（Audience Insights）：深入分析目标受众的行为习惯、偏好及需求，为制定用户导向型内容策略奠定坚实基础。
2024-05-06
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数字人才——可用性工程师（Usability Engineer）
可用性工程师（Usability Engineer）的工作内容主要集中在评估和提高产品的易用性，确保用户在使用产品时能够获得良好的体验。确保最终用户能顺畅无阻地互动与达成目标。此职位的工作内涵丰富多样，涉及多个层面的专精技能与策略规划。一、工作内容1. 用户体验研究：运用先进的调研手段，如深度访谈、量化调查、焦点小组讨论，来探析用户需求及行为模式，构建用户画像。
2024-05-06
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数字人才——信息架构师（Information Architect）
信息架构师作为塑造数字体验的中枢力量，承担着构建高效、用户导向的信息生态系统的关键职责。这一角色融合了深厚的技术洞见、设计智慧、卓越的沟通协调能力和敏锐的项目管理技巧，旨在设计出既符合人类认知逻辑又便于信息检索的信息结构框架。成为一名信息架构师（Information Architect）需要具备一系列的能力，这些能力涉及到技术知识、设计思维、沟通协调以及项目管理等多个方面。
2024-05-06
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数字人才——用户研究员（User Researcher）
用户研究员（User Researcher）的工作内容主要涉及对用户行为、需求、偏好等方面的研究，以帮助产品或服务更好地满足用户的实际需求。用户研究员在塑造用户体验与产品优化的前沿领域发挥着举足轻重的作用。这一职位专注于探析用户的行为模式、需求倾向与偏好，为产品或服务的迭代升级提供科学依据，确保其与用户需求精准对接。
2024-05-06
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