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2023年9月3日
【专题】2023年AIGC赋能城市治理应用白皮书报告PDF合集分享（附原数据表）
摘要： 原文链接：https://tecdat.cn/?p=33544 自2022年11月ChatGPT发布以来，其超出预期的“涌现”能力彻底点燃了AIGC赛道。从人力资源角度来看，AIGC相关职位数量明显增加，并且人才对于这些职位的投递也更加积极。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末190份AIGC行 阅读全文
posted @ 2023-09-03 10:55 拓端tecdat 阅读(55) 评论(0) 推荐(0)
【专题】2023年中国AIGC细分赛道研究报告PDF合集分享（附原数据表）
摘要： 原文链接：https://tecdat.cn/?p=33544 自2022年11月ChatGPT发布以来，其超出预期的“涌现”能力彻底点燃了AIGC赛道。从人力资源角度来看，AIGC相关职位数量明显增加，并且人才对于这些职位的投递也更加积极。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末190份AIGC行 阅读全文
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【专题】2023年AIGC行业调研报告PDF合集分享（附原数据表）
摘要： 原文链接：https://tecdat.cn/?p=33544 自2022年11月ChatGPT发布以来，其超出预期的“涌现”能力彻底点燃了AIGC赛道。从人力资源角度来看，AIGC相关职位数量明显增加，并且人才对于这些职位的投递也更加积极。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末190份AIGC行 阅读全文
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【专题】2023AIGC人才趋势报告PDF合集分享（附原数据表）
摘要： 原文链接：https://tecdat.cn/?p=33544 自2022年11月ChatGPT发布以来，其超出预期的“涌现”能力彻底点燃了AIGC赛道。从人力资源角度来看，AIGC相关职位数量明显增加，并且人才对于这些职位的投递也更加积极。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末190份AIGC行 阅读全文
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【专题】AIGC技术给教育数字化转型带来的机遇与挑战报告PDF合集分享（附原数据表）
摘要： 原文链接：https://tecdat.cn/?p=33544 自2022年11月ChatGPT发布以来，其超出预期的“涌现”能力彻底点燃了AIGC赛道。从人力资源角度来看，AIGC相关职位数量明显增加，并且人才对于这些职位的投递也更加积极。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末190份AIGC行 阅读全文
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2023年9月2日
【专题】2023AIGC人才供需报告PDF合集分享（附原数据表）
摘要： 原文链接：https://tecdat.cn/?p=33544 自2022年11月ChatGPT发布以来，其超出预期的“涌现”能力彻底点燃了AIGC赛道。从人力资源角度来看，AIGC相关职位数量明显增加，并且人才对于这些职位的投递也更加积极。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末190份AIGC行 阅读全文
posted @ 2023-09-02 23:15 拓端tecdat 阅读(95) 评论(0) 推荐(0)
【专题】2023年中国AIGC产业全景报告PDF合集分享（附原数据表）
摘要： 原文链接：https://tecdat.cn/?p=33544 自2022年11月ChatGPT发布以来，其超出预期的“涌现”能力彻底点燃了AIGC赛道。从人力资源角度来看，AIGC相关职位数量明显增加，并且人才对于这些职位的投递也更加积极。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末190份AIGC行 阅读全文
posted @ 2023-09-02 23:14 拓端tecdat 阅读(135) 评论(0) 推荐(0)
2023年9月1日
用R语言进行网站评论文本挖掘聚类|附代码数据
摘要： 原文链接：http://tecdat.cn/?p=3994 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于文本挖掘的研究报告，包括一些图形和统计输出。 对于非结构化的网站中文评论信息，r的中文词频包可能是用来挖掘其潜在信息的好工具，要分析文本内容，最常见的分析方法是提取文本中的词语，并统计 阅读全文
posted @ 2023-09-01 15:57 拓端tecdat 阅读(26) 评论(0) 推荐(0)
R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归|附代码数据
摘要： 原文链接：http://tecdat.cn/?p=4146 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于用电负荷时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。 通过对用电负荷的消费者进行聚类，我们可以提取典型的负荷曲线，提高后续用电量预测的准确性，检测异常或监控整个智能电网（Laurine 阅读全文
posted @ 2023-09-01 15:56 拓端tecdat 阅读(28) 评论(0) 推荐(0)
R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据
摘要： 全文链接：http://tecdat.cn/?p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。 模拟SV模型的估计方法： sim <- svsim(1000,mu=-9 阅读全文
posted @ 2023-09-01 15:55 拓端tecdat 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)
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