公司名称分词权威发布_有内涵大气的公司名字(2024年12月精准访谈)
姐妹们,背单词一定要结合语境! 找到正确的学习方法,背单词也能变得超级有趣!把新学的单词放进短文里再学习,这种方法我真的超爱!宝子们,一定要试试哦! 【今日生词】 ✅ advertising - 做广告,广告业,广告活动;广告的;advertise的现在分词 ✅ shopper - 购物者,商店的顾客 ✅ claim - 声称,宣称;认领;索取;获得;需要;索赔;宣称;声明;断言;要求,主张 ✅ medium - 适中的,中等的;方法,媒介 ✅ root - 根,根茎,起源,鲁特,圣经中的子孙;支持,使根深蒂固,搜寻;根本的 ✅ label - 标签,时装公司的名称(或商标),签条,标记,(不恰当的)称谓;贴标签于,用标签标明,(尤指不公正地)把…称为 ✅ retail - 零售;以…价格销售;详说,述说 ✅ shelf - 搁板,架子;陆架,陆棚;(悬崖上或海底)突出的岩石 ✅ ingredient - 成分,(烹饪的)原料;因素,要素 ✅ regain - 重新获得,回到(原位),返回;恢复,复得,收复,收回 ✅ botanical - 植物学的;植物的;植物性药材 ✅ colleague - 同事,同行,同僚 ✅ simply - 只是,简单地,简直,不过 ✅ slogan - 口号,标语 ✅ boost - 使增长,使兴旺,偷窃;提高,增长,帮助,激励 ✅ contain - 包含,含有,控制,容纳 ✅ fat - 肥的,肥胖的,厚的,宽大的;脂肪,肥肉,动植物油,脂肪;养肥,用油脂处理(皮革),在…加入脂肪,长肥 ✅ accord - 协议;条约;与…一致,相符,配合 试试这种方法,背单词也会变得轻松有趣哦!
在语境中背单词,轻松又高效! 你知道吗?其实在语境中背单词真的超级轻松!我最近发现了一个超棒的方法,就是通过扇贝单词的词文串学功能。每天学完单词后,系统会自动匹配一篇文章,里面包含你当天学的单词和你的词库。现学现用,想不会都难! 今日生词 footstep - 脚步声, 足迹 greatly - 非常, 大大地, 很 生词本 be - 到场, 位于, 在(某处), (在某时或某地)发生,是; linkv. 有, 等同, 存在, 提供名称或信息时用; auxv. 与过去分词连用构成被动语态, 与现在分词连用构成进行时; abbr. (BE=Bank of England) 英格兰银行; aux. v. (和过去分词连用构成被动语态) like - 如, 比如, 像; v. 喜欢, 想, 愿意, 希望; n. 爱好, 诸如此类, 像…这样的人(或物); adv. 好像; adj. 相似的,相像的; conj. 像 本书已学 ancient - 古代的, 古老的, 很老的; n. (尤指古埃及、古希腊和罗马的)古代人 lead - (过去式&过去分词led)为…带路; 指引, 引领; 致使; 在…中领先; 度过; 领导, 带领; vi. 领路, 带路; 导致; 通向; 领导, 率领; 领先; 作为头条刊登; 领唱; n. 铅; 子弹; 指引, 领导; 领先; 主角; 导语, 头版新闻报道; 导线; adj. 领导的; 领先的; 最重要的 exchange - 交换,交流;兑换;交换物; v. 交换;兑换 protection - 保护, 保险, 防卫, 贸易保护, 保护条例 locate - 找出…的准确位置, 确定…的准确地点, 把…安置在(或建造于) desert - 抛弃,遗弃,舍弃;擅离(部队),逃走; n. 沙漠,荒地; adj. 沙漠的;荒凉的;不毛的 clay - 黏土, 陶土 original - 最初的;原版的;有独创性的; n. 原件,原稿 ruin - 毁灭, 破坏, 毁坏, 糟蹋; n. 破产, 毁灭, 破坏, 废墟 lucky - 有好运的, 运气好的, 幸运的, 好运带来的; n. (俚语)逃亡 这些方法真的让我觉得背单词变得轻松又有趣,再也不用死记硬背了!你也试试吧,说不定会有意想不到的效果哦!
GPT在经济学文本分析中的五大应用场景 论文背景: 随着AI技术的不断发展,大语言模型如GPT-4在文本分析领域展现出强大的潜力。然而,目前尚无文献探讨大语言模型在实证研究中的具体应用。本文旨在介绍GPT在经济学文本分析中的五大应用场景,展示其在实际研究中的价值。 GPT与Stata的交互 为了提升实证研究的效率,本文作者基于GPT的API接口开发了Stata命令chatgpt,使得用户可以在Stata中调用GPT模型服务,实现深度交互。这不仅推动了Stata与GPT模型的融合,还使得处理大规模文本材料成为可能。 𐦍 洗 GPT能够以极低成本全面模拟人类判断,对大量数据进行自动化分析,大大提高文本数据的处理效能。它能够高效完成行文格式、排序任务、缺失值补充和错误甄别等任务。 训练集标注 GPT通过生成新的样本使训练集的各类样本占比更为均衡,从而提升模型预测能力。在本文的案例中,GPT在各分类下的查准率和查全率均表现良好,并且处理耗时远小于人工耗时。 ⠦本语调 传统的机器学习方法依赖已标注情感标签的训练集对模型进行训练,但这种方法存在主观性。而GPT能够深入分析文本数据,理解上下文关系,对人类判断高度模拟。 主题分类 以基于高管履历的主题分类为例,GPT能够准确识别企业名称的简写、错写形式,这在传统模型中难以识别。通过GPT的识别,可以更精准地进行主题分类。 精准分词 GPT能够准确识别出词汇的上下文关系,并根据命令有效理解词汇含义。其分词准确率比传统的机器学习方法更高。 案例研究: 以某上市公司的高管履历为例,GPT通过识别高管履历背景(外部空降、土生土长、半路出家),将所有高管分为三类,解决了传统方法中上市公司改名导致的数据混淆问题。
结合语境背单词,效率真的超高! 今天给大家分享一个超级高效的背单词方法——结合语境背单词!我最近在用扇贝单词,发现它真的太好用了。每次学习完新单词,扇贝都会推荐一篇短文,让我在语境中运用这些单词。这样不仅记得快,而且用得也顺手。 今日生词 idea n. 主意,想法,概念;意见,计划,提议,意图;理念 - 例如:I had an idea for a new business plan. (我有一个新的商业计划。) liver n. 肝, (动物供食用的)肝;以某种方式生活的人 - 例如:He donated a liver to a friend in need. (他捐献了肝脏给一个需要的人。) make v. 制造,做,组装,写,导致;使变得,使成为;使成功,使圆满;挣钱,赚钱;n. 型号;linkv. 成为, 适合, 合计, 等于 - 例如:I made a new friend last week. (我上周结识了一个新朋友。) break v. 稍停,暂停,中断, 破坏, 弄破, 碎, 打断, 背弃;n. 中断, 休息, 破裂, 机会 - 例如:We took a break from work to enjoy a cup of coffee. (我们停下来工作,享受了一杯咖啡。) by prep. 按照;靠近;被, 经由;凭借,通过,用;在...之前;根据;[表示交通、传递等方式];[表示乘、除、面积等];adv. 经过, 在近旁, 搁开, 在一边, 短暂拜访;n. 〈美〉同“bye. by and again” - 例如:I left the house by the front door. (我从前门离开了房子。) add v. 添加, 增加, 补充说, 继续说;abbr. (=American Dialect Dictionary)美国方言词典 - 例如:Can you add some sugar to the coffee? (你能加点糖吗?) 生词本 be v. 到场, 位于, 在(某处), (在某时或某地)发生,是;linkv. 有, 等同, 存在, 提供名称或信息时用;auxv. 与过去分词连用构成被动语态, 与现在分词连用构成进行时;abbr. (BE=Bank of England)(英国)英格兰银行;aux. v. (和过去分词连用构成被动语态) - 例如:The sun is shining outside. (外面阳光明媚。) consume v. 消耗, 耗费; 吃; 喝; 购买; 消费; 使全神贯注; 充满; (火)吞噬,烧毁 - 例如:We consumed a lot of energy during the workout. (我们在锻炼中消耗了很多能量。) like prep. 如, 比如, 像;v. 喜欢, 想, 愿意, 希望;n. 爱好, 诸如此类, 像…这样的人(或物);adv. 好像;adj. 相似的,相像的;conj. 像 - 例如:I like to read books in my free time. (我喜欢在空闲时间读书。) 六级核心词 concern n. 关心, 忧虑, 公司, 企业;v. 涉及, 影响, 牵涉, 与…有关 - 例如:I am concerned about the environment. (我关心环境问题。) impact n. 撞击, 冲击力, 冲撞, 巨大影响;v. 冲击, 撞击, 有作用 - 例如:The impact of the accident was severe. (事故的冲击力很大。) kidney n. 肾;(食用的)动物腰子 - 例如:He donated a kidney to his sister. (他捐献了一个肾脏给他的妹妹。) 希望这些方法能帮到大家,让我们一起高效背单词吧!ꀀ
背单词秘籍!有趣又高效! 找到正确的学习方法,背单词也能变得上瘾!将新学的单词放入短文中进行二次学习,效果更佳!快来试试吧! 【今日生词】 ✅ induce v. 诱使,引诱;引起,导致;催生 ✅ orbit n. 轨道,轨迹;v. 绕轨道而行 ✅ deprive v. 剥夺;免职(特指圣职) ✅ pull v. 拉, 拉动, 拖, 吸引;n. 拉, 吸引力, 拽, 扯 ✅ gravity n. 严重性;地心引力,重力;庄重,严肃 ✅ struggle v. 努力,奋斗;挣扎;搏斗;争夺;n. 斗争;奋斗;努力 ✅ water n. 水, 水域, 河, 海域;v. 灌溉, 给…浇水, 充满眼泪, 流口水 ✅ also adv. 也,同样;此外;而且 ✅ foul adj. 肮脏恶臭的;很令人不快的;很坏的;v. 对(对手)犯规;弄脏;(被)缠住;adv. 碰撞地;争执不和地;犯规地 ✅ dioxide n. 二氧化物 ✅ seem linkv. 似乎, 觉得似乎, (表示不确切或客气)看来好像;n. 做作的人 ✅ genetic adj. 基因的, 遗传学的 ✅ be v. 到场, 位于, 在(某处), (在某时或某地)发生,是;linkv. 有, 等同, 存在, 提供名称或信息时用;auxv. 与过去分词连用构成被动语态, 与现在分词连用构成进行时;abbr. (BE=Bank of England)(英国)英格兰银行;aux. v. (和过去分词连用构成被动语态) ✅ space n. 空间, 太空, 空格, 空白;v. 以一定间隔排列 ✅ cosmic adj. 宇宙的;巨大且重要的 ✅ sun n. 太阳, 日, 太阳的光和热, 阳光;v. 晒太阳 ✅ expose v. 暴露;揭穿;使遭受(危险或不快);使体验(观念、情感);陈述;阐述 ✅ seed n. 种子, 籽, 后裔, 萌芽;v. 结籽, (种子)繁殖, 在…播种, 确定(某人)为种子选手......
扇贝秘诀!背单词超轻松 在语境中学习单词真的超级轻松!扇贝单词的词文串学功能真的太棒了。每天学完单词后,系统会自动匹配一篇文章,让你现学现用,想不会都难! 今日生词 overseas adj. 外国的;海外的 adv. 在国外;在海外 epidemic n. 流行病;流行;传播;流传;盛行 adj. 流行性的;极为盛行的;有感染力的 service n. 服务;使用;维修;发球;公共服务系统;公共事业机构 v. 维修;维护;检修;保养 adj. 服务性的;为提供后勤资料等服务的;武装部队的;服现役用的 since prep. 自…以后;从…以来;(表示气愤)何曾 adv. 此后;后来;自…以后;从…以来 conj. 因为;由于;既然;从…以后 生词本 exceed v. 超过;超出;超越;凌驾于…之上 institution n. (以宗教、教育等为目的的)协会;机构;制度;惯例;习俗;大金融公司;大金融机构;建立;制定 commission n. 委员会;佣金;回扣;手续费;正式委托;犯错;犯罪行为 v. 正式委托;任命…为军官 designate v. 指定;选派;标明;指明 adj. 新指定的;新任命的 本书已学 the article 这个,那个,不言而喻的某事物 be 到场;位于;(在某处)发生;(在某时或某地)是 linkv. 有;等同;存在;提供名称或信息时用 auxv. 与过去分词连用构成被动语态,与现在分词连用构成进行时 abbr. (BE=Bank of England)(英国)英格兰银行 aux. v. (和过去分词连用构成被动语态) schedule n. 时间表;工作计划;日程安排;一览表 v. 安排;计划;预定 for prep. 对,因为,为了,由于 conj. 因为,由于 from prep. 从,来自,由,从……开始......
幼少儿自然拼读:从零开始到流利阅读 大班的孩子零基础,适合一开始就接触自然拼读吗?答案是肯定的! 𑠤𞄩𖦮孩子们,通过“情景教学”和“TPR教学”可以更好地学习。这些方法符合幼儿的学习特点,通过情景代入,让孩子们观察字母的名称,倾听字母的发音,逐渐掌握拼读的方法。同时,补充sight words和绘本阅读,让学习更加生动有趣。 对于小班的孩子,建议从“生活主题口语”和“韵律儿歌”开始,逐步过渡到方法课。这样能帮助孩子们更好地适应自然拼读的学习。 在低阶阶段,引导孩子们运用自然拼读来认读绘本,通过阅读来巩固学习。 进入小学阶段,自然拼读可以帮助孩子们更好地进行听写和认读,而不是死记硬背。 在语法阶段,自然拼读还能让孩子们轻松记忆“现在分词”的变化形式。 ᠥ办工作室后,我们并没有选择某套教材来开启方法学习的旅程。10年的实战经验让我们能够自制趣味拼读课件,挑选合适的绘本,高效实现方法实践。
美术生必看!轻松搞定文本分析 文本分析法在设计学领域的应用越来越广泛,尤其是大数据时代下,通过分析用户反馈和体验来优化设计策略。对于旅游领域,可以借助X程、马蜂窝旅游网、某评和百度等平台的数据。这些平台在自媒体时代蓬勃发展,尤其是百度,具有强大的社交属性,用户通过文字和图片发布各种“笔记”,分享生活的方方面面。 对于艺术类专业的学生来说,数据爬取可能是一个难点。这里推荐一个爬虫软件——八爪鱼数据采集系统。八爪鱼采集器可以模拟人浏览网页的行为,通过简单的网络页面点选,生成自动化的采集过程,将网页上的数据转化为结构化数据,以Excel或数据库等形式存储。 数据采集完成后,需要将其转换为Word文档,最终形成TXT格式的文件。接下来就是对爬取的文件进行初步筛选和清洗。打开可以查阅TXT格式的软件,将文本设置为ANSI格式,方便后期使用ROSTCM6进行分词、词频分析、流量分析、聚类分析、社会网络和语义网络分析以及网络环境分析等。 为了使分析结果更加准确,需要删除重复内容、表情符号和其他特殊符号以及无意义符号。具体方法如下: 将不同案例的名称统一,例如“雪国农耕文化展示体验中心”和“越后松之山森林学校”等统称为“越后妻有公共艺术空间”。 删除内容过少、毫无内涵的游记文本和具有广告性质的文本。 删去颜文字表情符号和网络用语。 ROSTCM6中的各种操作步骤都是一键生成的,非常方便。唯一需要注意的是情感分析部分,可能会有数据不准确的情况。这时可以尝试使用ROSTEA1.9(Emotion Calculator)软件,这个软件在情感分析方面比较精准。 最后,通过社会语义网络图可以了解到体验者的需求,改进设计,总结设计策略。虽然这个图看起来可能有些复杂,但以中心词为核心,向外散开,靠近核心词的分支说明该词语在整个文本中出现频次较高,被受众所关注。
雅思备考一周上岸的秘诀大公开! 大家好,今天我想和大家分享一下我备考雅思的经历,希望能对正在努力烤鸭们有所帮助。我这次的备考时间非常短,只有一周,但幸运的是,我成功地通过了考试,并且取得了不错的成绩。以下是我总结的一些经验,希望能对你们有所帮助。 口语 首先,口语是我的强项之一。在老师的指导下,我学习到了很多地道的英语表达方式。比如在描述餐厅点菜的经历时,老师教了我如何正确地说出各种菜的名字。还有,在描述一段难忘的经历时,如何用优美的语言表达出来。老师不仅仅是在教我们如何应试,更是在帮助我们融入西方的语言环境,这对将来去国外生活非常有帮助。 写作 写作方面,老师给我总结了很多写作提分词,这对我的帮助非常大。一个合适的词可能比一个漂亮的词更有价值。老师还教了我一些实用的写作逻辑,比如因果逻辑展开法和辩证展开法,这些方法帮助我完成了一篇条理通顺、逻辑严谨、思路清晰的文章。 阅读 阅读方面,我通过大量阅读和精读来提升自己的理解能力。同时,我也积累了很多词汇。老师讲解阅读要点非常到位,对于短期提分非常有帮助。如果备考时间比较长,建议每天认真读一篇文章,不要急着练题;如果时间不够长,就注重定位技巧和比较理解,这样更容易在短期内提分。 听力 听力方面,我每天都会进行精听练习,听清每一个词,这样对英文单词的感受力会更强,考试时也会更加从容。老师整理的听力可行答案非常有用,帮我节约了很多时间。 希望我的分享对大家有所帮助,祝大家都能考到理想的成绩!갟
芯片设计AI新突破:领域自适应大模型 论文名称: ChipNeMo: 领域自适应大模型在芯片设计中的应用 arxiv链接: 2311.00176 在这篇论文中,研究者探索了大型语言模型(LLMs)在工业芯片设计中的潜力。与直接使用现有的商业或开源LLMs不同,他们采用了以下领域自适应技术:自定义分词器、领域自适应连续预训练、带有领域特定指令的监督微调(SFT)以及领域适应的检索模型。 砨ꥮ义分词器: 通过自定义分词器,研究者能够针对特定领域的术语和关键词进行优化,从而提高分词的效率。 领域自适应连续预训练: 使用特定领域的数据对基础模型进行进一步训练,使其更好地理解和生成特定领域的文本。 ️ 监督微调: 带有领域特定指令的监督微调可以使用特定领域的指令数据对基础模型进行微调,以适应特定领域的任务。 领域自适应检索模型: 通过使用特定领域的数据对检索模型进行微调,从而提高模型在特定领域的检索能力。 젥ꌨ研究者在芯片设计的三个应用上评估了这些方法:工程助手聊天机器人、EDA脚本生成以及错误摘要和分析。结果显示,这些领域适配技术使得LLM在三个评估应用上的性能显著优于通用基础模型,且在模型大小最高可减少5倍的情况下,获得在各种设计任务上相似或更好的性能。 ᠥ新发现: 一个有趣的发现是,通过结合领域适应和检索机制,即使是一个较小的13B模型也能在性能上赶超先进的LLaMA2 70B模型。通常来说,LLMs在生成工程或技术类回答时容易出错,产生不准确的信息。而RAG技术则有望解决这一问题,确保设计助手聊天机器人的实用性和准确性。 总结: 这篇论文突显了在特定领域深入研究和应用微调模型及基于检索的方法的巨大潜力和重要性。
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