Form Data Extraction: From OCR to Deep Learning
探索表单数据提取：挑战、技术（如 AI）、实施最佳实践和自动化处理。立即简化文档处理。
Singular And Plural Regular Nouns – Free ESL Lesson Plan
您应该何时教授单数和复数常规名词课程？这节关于单数和复数常规名词的课程有助于识别数量——无论某人指的是一个或多个对象、一个人或事物，还是多个对象，pe...
Medicaid’s Role in Small Towns and Rural Areas
在分析众议院共和党人考虑的医疗补助削减以纳入预算和解立法时，通常更容易孤立地检查每个特定的建议。但是，单数评论并没有描绘出完整的图片，重要的是要退后一步，看看这些建议将如何相互互动，以及[…]医疗补助后的小城镇和农村地区的作用首先出现在愤怒的熊身上。
Number Theory In The English Department
（亨利·赖希（Henry Reich）的图片）一件事，单数。两种或多件事，复数。受试者必须同意动词的数字：是，它们是。阅读更多
Wither the Software Developer?
软件开发人员的就业市场现在很烂。 ADP于2024年6月从其工资单数据发布了一项研究，其中包括此图。但是，为什么要严重和持续的下降？衰落始于2020年春季，因此对199日大流行的反应可能是一个原因。但这并不能解释为什么下降会持续下降。AI的增长使它们变得更加有效，以至于您需要更少。但这可能只能解释过去的两年左右。云计算的增长意味着，软件工程师所做的大部分内容都将外包给供应商，该供应商可以在软件开发中消除规模经济。使用软件作为服务（SaaS），代码可以跨越多个企业，而不是仅在内部使用。最后解释的证据来自采用云计算的时机。任何原因，我认为所有原因是所有解释都将持续存在，市场可能不会很快反弹。
Social Security Administration: Use of Electronic Payroll Data to Improve Program Administration
GAO 审查了社会保障管理局 (SSA) 的新规则，题为“使用电子工资单数据改进计划管理”。GAO...
How Single Tokens Can Make or Break AI Reasoning
想象一下，要求 AI 解决一个关于偿还贷款的简单数学问题。当 AI 遇到“欠”这个词时，它会结结巴巴，产生错误的计算和错误的逻辑。但是将这个词改为“已付”，AI 的推理突然发生了变化——变得清晰、准确和精确。这不是怪癖或 […]The post How Single Tokens Can Make or Break AI Reasoning 首先出现在 Unite.AI 上。
为美国重置作者：James Rickards，来自 DailyReckoning.com，11 月下旬，1400 亿美元的美国储蓄化为乌有。这是美国经济分析局 (BEA) 修改美国个人储蓄率的结果。当然，这笔钱只存在于政府发布的报告中。但最初的“乐观”数据被广泛认为是经济状况良好的迹象。事实上，美国人正在快速消耗他们的储蓄。在疫情期间，由于刺激支票和计划，公民的储蓄达到了创纪录的水平，但自那以后，所有这些多余的储蓄都被消耗殆尽。拜登的通胀和反增长政策产生了负面影响。美国信用卡债务最近超过了 1.14 万亿美元的新纪录，同时以前所未有的速度增长。雪上加霜的是，信用卡债务的 APR 也创下了历史新
全世界的跨性别者和非二元性别者的比例正在不断增加，在当今社会，用他们/他们的代词称呼这一群体并使用他们的作为单数所有格代词的做法越来越普遍。作为一名西班牙语大学教授，我越来越多地回答学生关于使用 […]非二元性别？一文首次出现在《语言杂志》上。
TemuのEU消費者保護法制違反被疑事案－CPCネットワークの指示・調査
2024年11月8日，欧盟委员会和消费者保护合作组织（CPC，欧盟成员国消费者保护公共机构）网络宣布，在线平台Temu已制定消费者保护立法（《不公平商业行为指令》、消费者权利指令、价格指示指令、电子商务指令）、不公平该公司通知该公司违反了合同条款指令（包括不公平合同条款指令），指示该公司将侵权行为纳入消费者保护立法的范围，并宣布将进行进一步调查1。对 CPC 网络的调查由德国、比利时和爱尔兰当局牵头。欧盟委员会和CPC Network（以下统称CPC Network）的调查显示，消费者无权在Temu上进行购买，包括那些可能误导他们或不适当地影响他们的购买决定的行为。开展业务时遇到的各种商业惯例
AI Meets Spreadsheets: How Large Language Models are Getting Better at Data Analysis
电子表格一直是各行各业企业进行数据组织、财务建模和运营规划的核心工具。最初设计用于基本计算和简单数据管理，随着对数据驱动洞察的需求不断增长，其功能也不断扩展。如今，企业需要在熟悉的电子表格中进行实时数据分析、高级分析，甚至预测功能 […] 文章 AI 遇见电子表格：大型语言模型如何在数据分析方面变得更好，首先出现在 Unite.AI 上。
2024年9月25日，证券交易监督管理委员会（以下简称证监会）责令金融厅就野村证券（以下简称N公司）的市场操纵事件发布追加罚款令。提出了建议。各种新闻报道都将这一行为归为“展览”范畴，但我们先来看看事件的概要以及从法律角度如何判断。根据委员会的调查结果，涉案产品是在大阪证券交易所上市的长期政府债券期货。 N公司以最佳卖出价或低于最佳卖出价的价格分层下达多份卖出指令，并以较低的价格买入相同的期货（下图左侧）。此外，N公司以最佳买价或其下位价下达多份买单，并以最高价（下图右侧）卖出相同的期货。购买和出售后，他取消了所有其他订单。据称，这种行为屡屡发生。从图像上看，这意味着 N 公司能够通过图表中左
Are manufacturing and construction in a synchronous downturn? If so, that’s Trouble
- 作者：新政民主党我想跟进一下我昨天提出的观点：尽管制造业在美国经济中所占比重已不足以单独引发经济衰退 - 除非出于某种原因，制造业的衰退异常严重 - 但当它与建筑业的衰退相结合时，从历史上看，这一直是经济衰退的可靠（但当然不是完美的！）预兆。虽然昨天的建筑支出报告含糊不清，但有其他迹象表明，这种同步衰退可能正在发生。让我首先回顾一下 ISM 制造业指数的历史价值，特别是其新订单成分。这项调查自 1948 年成立以来，已有 75 多年的历史。它几乎从一开始就被公认为领先指标。ISM 不再允许 FRED 更新其读数，但幸运的是，大约 10 年前，我绘制了所有新订单数据的图表，如下所示（蓝色，左
外国株式ファンドが一時、売却超過に～2024年８月の投信動向～
从2024年8月日本注册股票投资信托（不包括ETF，以下简称基金）的估计流入和流出来看，外国股票基金流入了8500亿日元[图1]。虽然8月份可以说出现了大规模的资本流入，但与7月份1.53万亿日元的历史高位相比大幅下滑，是新NISA开始实施2024年以来的最小水平。外资股票基金方面，各类资金流入均大幅减少。 8月份，指数型外国股票基金总销售额为5300亿日元，比7月的9200亿日元下降40%，主动型基金销售额为2500亿日元，比7月的5600亿日元下降50%。从个别基金来看，无论是指数型（红色粗体）还是主动型（蓝色粗体），8月大量流入的外资股票基金自7月以来流入全线放缓[图2]。 2024年以
Emirates SkyCargo orders five more Boeing 777 Freighters to modernise fleet
阿联酋航空货运部已订购五架波音 777 货机，订单数量增加一倍至十架，波音宽体机队增至 245 架。此举是阿联酋航空货运部满足日益增长的货运需求和提高机队效率战略的一部分。这项投资将在 2026 年前将阿联酋航空的主舱货运能力扩大 30%，使其 […]
NLP: Text Summarization and Keyword Extraction on Property Rental Listings — Part 1
NLP：房产租赁清单上的文本摘要和关键字提取 - 第 1 部分文本摘要、NER、主题建模和文本分类等 NLP 技术在租赁清单数据上的实际应用简介自然语言处理 (NLP) 可以显著增强租赁清单描述的分析和可用性。在本练习中，我们将探索文本摘要、命名实体识别 (NER) 和主题建模等 NLP 技术的实际应用，以提取见解并丰富东京 Airbnb 房源数据中的房源描述。使用公开可用的数据和 spaCy 和 SciKit-Learn 等工具，您可以跟着做，重现结果，或将这些技术应用于您自己的文本数据，只需进行最少的调整。代码库可在 GitHub 上找到，您可以 fork 并进行试验。本文演示了如何使用各
Time Series Regression Analysis with Chat GPT4
下图是我在 Pantheon Macroeconomics 担任首席欧元区经济学家期间日常使用的数百张图表之一。它绘制了德国新制造业订单调查的标准化 Z 分数指数，以及工厂订单（不包括主要订单）的同比增长。有必要阐明这张图表在经济研究和预测领域的含义。工厂订单数字是所谓的硬数据，在这种情况下，这意味着它们是统计局报告的实际活动的官方数字。相比之下，PM 新订单指数是我自制的所谓软数据指数。具体来说，这些是调查数据，由欧盟委员会、IFO、标准普尔和国家统计局等机构编制。我们对这些数字的兴趣只在于它们能告诉我们一些关于官方/硬新订单数据的信息，而这些数据反过来又可以帮助我们确定工业生产、出口、GD
