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社交媒体营销和策略分析...
一、引言社交媒体是指在互联网Web2.0技术支持下，基于用户关系进行内容创作、分享、观点交流和经验交流的虚拟社区和线上平台。通过互联网技术，个人用户、组织和社区可以形成一个相互依存、相互联系的网络运作体系。社交媒体在数字时代的呈现形式主要有文字、图片、音乐、视频等。目前，线上社区营销主要集中在Facebook、YouTube、WhatsApp、Instagram等平台，这些平台的月活跃用户均超过1亿。预计到2022年，YouTube全球用户规模将达到25亿，占地球人口的31.4%，每日视频总观看次数将达到50亿次。2月23日，Meta Platforms公布第四季度财报称，Facebook目前日活跃用户超20亿，全球每年有近7亿用户通过Instagram渠道搜索潮流新品。国内广泛使用的社交平台有微博、小红书、抖音等，其电商带货能力不容忽视，社交媒体网络不断壮大，对B2C（消费者导向）企业而言是潜在的机会。
适当使用技术政策
政策标题：适当使用技术政策量，部分和编号：影响的实体：教职员工行政权限：信息技术批准者：总统办公室生效日期：2024年7月8日，从：2013年5月版本的政策政策策略声明：此政策详细介绍了所有肯塔基州州立大学（KSU）计算和网络资源的适当使用。它旨在为所有个人用户提供有效的保护，公平的访问，对这些资源的适当管理以及驻留的数据。这些准则旨在补充目前适用于这些资源的所有现有法律，法规，协议和合同。访问KSU的技术资源是一种特权，所有用户都有责任以有效，道德和法律的方式使用这些资源。允许对KSU网络和计算机系统的访问权限以及遵守KSU政策以及本地，州和联邦法律的约束。适当的使用应始终是法律和道德的，反映了学术诚实和社区标准，并在消费共享资源方面表现出约束。它应该表现出对知识产权的尊重；版权法；数据系统安全机制的所有权；个人的隐私权，言论自由以及免受恐吓，骚扰和无理烦恼的自由。在尊重个人的机密性和隐私时，KSU保留检查所有计算机文件的权利。
利用区块链和安全多方计算实现隐私保护能源存储共享
储能提供了一种有效的转移时间能源需求和供应的方法，这可以在分时电价计划下显著降低成本。尽管储能具有巨大的优势，但目前的储能成本仍然昂贵，这对实际部署构成了重大障碍。提高成本效益的更可行的解决方案是共享储能，例如社区共享、云储能和点对点共享。然而，向外部储能运营商透露私人能源需求数据可能会损害用户隐私，并且容易受到数据滥用和泄露的影响。在本文中，我们探索了一种基于隐私保护区块链和安全多方计算来支持具有隐私保护的储能共享的新方法。我们提出了一种集成解决方案来实现隐私保护的储能共享，这样就可以在不了解个人用户需求的情况下实现储能服务调度和成本分摊。它还支持电网运营商通过区块链进行审计和验证。此外，我们的隐私保护解决方案可以防止大多数不诚实的用户串通作弊，而无需可信的第三方。我们在现实世界的以太坊区块链平台上将我们的解决方案作为智能合约实现，并在本文中提供了实证评估 1 。
BGP异常检测的中值绝对偏差
摘要：仿生学的最新进展通过利用自然界中的复杂设计和机制来刺激了假体肢体发展的重要创新。生物仪，也称为“自然启发的工程”，涉及研究和模拟生物系统以应对复杂的人类挑战。这项全面的综述提供了对生物模拟假体的最新趋势的见解，重点是利用自然生物力学，备用反馈机制和控制系统的知识，以紧密模仿生物附件。突出显示的突破包括尖端材料和制造技术的整合，例如3D打印，促进了假肢的无缝解剖整合。此外，将神经接口和感觉反馈系统的结合增强，增强了控制和运动，而3D扫描等技术则可以实现个性化的自定义，从而优化了个人用户的舒适性和功能。正在进行的生物基因研究工作对进步有希望，为肢体损失或损害的人提供了增强的流动性和整合性。这篇评论阐明了仿生假体技术的动态景观，强调了其在康复和辅助技术方面的变革潜力。它设想了一个未来，假肢解决方案与人体无缝融合，增强了生活质量和生活质量。
人工智能协同与社会选择：根本限制和政策含义∗
使人工智能代理与人类意图和价值观保持一致是构建安全且可部署的人工智能应用的关键瓶颈。但人工智能代理应该与谁的价值观保持一致？强化学习与人类反馈 (RLHF) 已成为人工智能对齐的关键框架。RLHF 使用来自人类强化器的反馈来微调输出；所有广泛部署的大型语言模型 (LLM) 都使用 RLHF 使其输出与人类价值观保持一致。了解 RLHF 的局限性并考虑由这些局限性引起的政策挑战至关重要。在本文中，我们研究了构建尊重民主规范的 RLHF 系统的一个特定挑战。基于社会选择理论中的不可能结果，我们表明，在相当广泛的假设下，没有独特的投票协议可以通过民主程序使用 RLHF 普遍对齐人工智能系统。此外，我们表明，使人工智能代理与所有个人的价值观保持一致将始终违反个人用户的某些私人道德偏好，即使用 RLHF 进行普遍的人工智能对齐是不可能的。我们讨论了使用 RLHF 构建的 AI 系统治理的政策含义：首先，需要强制执行透明的投票规则，以追究模型构建者的责任。其次，模型构建者需要专注于开发与特定用户群体紧密结合的 AI 代理。
Wood Mackenzie供应链情报平台（SCIP ...
本文所用的“伍德·麦肯齐供应链”或“我们”是指伍德·麦肯齐（Wood Mackenzie Limited）的关联公司Power Advocate，Inc。。其中“由”或“控制”是指持有超过50％的投票权或所有权权益，或者直接或间接拥有指导或造成该实体的管理和政策的方向和政策的权力。Wood Mackenzie供应链尊重您对隐私的担忧。This Wood Mackenzie Supply Chain Intelligence Platform Privacy Notice (the “Notice”) applies to any personal data we collect as a result of the operation and management of the suite of web-based technology offerings known as the Wood Mackenzie® Supply Chain Intelligence Platform™ (formerly, the PowerAdvocate® Energy Intelligence Platform®) (the “Solutions”) that is accessed from woodmac.com (the “SCIP Site”) by Buyer Companies and Supplier Companies, as those在木材Mackenzie供应链情报平台使用条款（“使用条款”）中定义了术语。买方公司和供应商公司共同“参与公司”。来自买方公司和供应商公司的解决方案的个人用户可以在本通知中单独和集体称为“您”和“您”。通知描述了我们获得的个人数据的类型，我们如何使用个人数据以及与之共享的个人数据。我们还描述了您可能拥有的权利以及如何与我们联系我们的隐私惯例。
分支机构和QUBO求解器
在两个实际应用程序中，在两个方面（例如项目和用户，项目和市场）之间的匹配是必不可少的任务。双方图匹配已被研究为模拟这两个方面之间的这种匹配的基本问题[1]。通常应用了两分匹配的加权变体，以从相关的权重和在两部分图上定义的某些全局目标函数方面找到最佳的匹配。个体权重可以代表各种指标，例如价格，距离，时间和概率。匹配的现实世界应用包括儿童与学校之间的匹配[2，3]，资源分配[4，5]和运输[6，7]。在另一类设置中，可以在某些概率语义上定义边缘的权重以表示直觉现象[8]。从与匹配有关的优化观点，尤其是在运输方面，使用模糊逻辑进行直觉现象的其他相关研究可以在库马尔[9，10]中找到。以前，已经研究了参与者（例如平台/服务提供商和个人用户）所需的几个全球属性，以进行双分部分匹配。一个例子是考虑与所陈述的偏好稳定匹配（例如，关于另一侧的项目的偏好）[11]。代表首选项的其他示例包括使用排名的元素列表来表示偏好和使用实用程序值来量化偏好（例如[12--14]）。
DNA Holdings Venture Inc
1。平台和用途1.1 DNA Holdings创建了一个平台，用于在Web3/Crypto交易中列出SPV。此门户网站为认可的投资者提供了探索和投资DNA Holdings确定的创新Web3/Crypto项目的机会。1.2通过代表您的雇主，组织或其他实体（“您的公司”）使用门户，您表示您有权将您的公司绑定到这些条款。所有对“您”或“您的”的参考都适用于个人用户及其附属组织。2。接受条款2.1对本门户网站的访问和使用，以及任何内容，SPV投资信息或相关服务，都受这些条款以及门户网站上介绍的任何其他法律协议的约束。您对门户的访问和使用表示对所有此类条款的接受。2.2 DNA Holdings保留定期更新这些条款的权利。更新的条款将发布在门户网站上，并在发布后生效。继续使用门户，表示对这些修改的接受。3。用户资格和责任3.1投资者资格：仅允许经认可的投资者使用此门户网站投资DNA Holdings的SPV产品。您有责任确保您的认可身份保持有效，并遵守所有适用的法律法规。3.2投资风险：您承认，Web3和早期项目的投资具有固有的风险，包括潜在的资本损失。投资是流动性的，并且没有盈利能力的保证。您同意您完全了解这些风险，并且在财务上有能力承受它们。3.3禁止的动作：用户不得：
1 WENQIU WU数字计算的课程建议算法
摘要： - 课程建议算法利用有关用户偏好，过去行为以及可能的其他因素（例如人口统计学或兴趣）的数据来建议相关课程。它采用了诸如协作过滤，基于内容的过滤或混合方法等技术来分析用户或课程之间的相似性并提出个性化建议。通过根据用户的反馈和互动不断提出建议，该算法旨在通过介绍与他们的兴趣和目标保持一致的课程来增强用户的学习经验。本文探讨了课程设计原理与建议系统的集成，以增强远程教育平台中的个性化学习经验。课程设计是通过将协作过滤与边缘计算模型的集成来进行的，以估计远程教育中的功能。协作过滤是通过估计功能的估计来应用于教育平台，并且为处理实施了边缘计算。随着在线学习的日益普及，越来越需要量身定制教育内容，以满足个人学习者的各种需求，偏好和技能水平。课程设计在塑造教育材料的结构和交付中起着至关重要的作用，而建议系统则利用用户数据提供个性化课程建议。通过整合这两个组件，远程教育平台可以创建量身定制的学习途径，以优化用户参与，保留和学习成果。通过向个人用户展示课程建议，进一步丰富了分析，并强调了建议系统如何利用课程设计方面来提供个性化的学习经验。
在线工作建议中探索用于图形数据理解的大语言模型
大型语言模型（LLMS）已彻底改变了语言处理任务，并在各个领域中证明了它们的出现功能。然而，在工作建议中，它们用于图形语义挖掘的可能性在很大程度上没有探索。本文着重于揭示大型语言模型在理解图形图表方面的能力，并利用这种理解来增强在线招聘中的建议，包括促进分布式（OOD）应用程序。我们提出了一个新颖的框架，该框架利用了大型语言模式提供的丰富上下文信息和语义表示，以分析行为图并揭示基本的作品和关系。具体来说，我们提出了一个元路径提示构造器，该构造器首次推荐LLM推荐掌握行为图的语义，并设计一个相应的路径增强模块，以减轻基于路径的序列输入引入的及时偏差。通过填充此功能，我们的框架为个人用户提供了个性化和准确的工作建议。我们评估了方法对全面的现实数据集的有效性，并证明了其提高推荐结果的相关性和质量的能力。这项研究不仅阐明了大型语言模型的未开发潜力，而且还为招聘市场中的高级推荐系统提供了宝贵的见解。这些发现有助于纳特语言处理的日益增长的领域，并为增强求职体验提供了实践含义。