1。简介9 1.1背景和问题9 1.2目标,目的和研究问题10 1.3划界11 2。Literature review 12 2.1 Thought leadership 12 2.2 Opinion leaders and B2C/B2B influencer marketing 15 2.3 Rhetoric 17 2.4 Key opinion leaders (KOLs) 19 2.5 Persuasion knowledge 20 2.6 Integrated communication 21 2.6.1 Marketing communication theory 21 2.6.2 Public relations 22 2.7 Brand positioning and competitive advantage 24 2.7.1 Brand positioning 24 2.7.2 Keller‘s Brand Resonance Model 26 2.7.3 Thought leadership as a竞争优势29 2.8在初步框架中组织文献31 2.8.1目标受众了解(杠杆1)33 2.8.2内容质量(杠杆2)33 2.8.3共振(结果1)35 2.8.4分布(杠杆3)36 2.8.5思想领导品牌位置(结果2)36 2.8.6 2.8.6 2.8.6竞争优势(方法论38 3.1研究哲学38 3.2研究策略39 3.2.1定性研究策略和多案例研究39 3.2.2归纳方法40 3.3研究设计41 3.4案例公司42 3.4.1样本42 3.4.2访谈参与者的采样参与者对46 3.5.1主要数据46 3.5 em em em em em em em em em em em em e em em e em e em em e em 46 3.5 em em em em e em embirator 46 3.5.2 shotuctip 49 3.6.2主题分析50 3.7有效性,可靠性和概括性51
预测对新产品的需求在市场上是一个重要且具有挑战性的问题,尤其是对于品牌是主要驱动力的产品类别而言。在这些设置中,观察到的产品属性不能很好地解释选择模式,这使得预测新产品的销售是营销组合变量可棘手的变量。为了解决这个问题,我开发了一个可扩展的框架,该框架丰富了具有大语言模型(LLM)的结构需求模型,以预测新品牌的消费者偏好。在使用结构模型估算了现有品牌的偏好之后,我使用LLM从品牌和消费者的文本描述中对这些品牌实用程序进行预测。在对这些数据进行微调时,我表明,调整后的LLM能够推广到以前看不见的品牌,这些品牌被排除在培训样本之外。相比之下,基于文本嵌入的常规模型返回与实际实用程序无关的预测,并且通用LLM也是无信息的。我的微调LLM的预测与固定偏好的相关性是0.52的相关性,而相互信息的相关性是基于嵌入的模型的相关性。即首次可以从文本中对新品牌的消费者偏好做出丰富的预测。要了解为何调整LLM工作的原因,我修改了LLM的各种组件,并测量预测误差的变化。然而,LLM的参数适应的方式至关重要,我通过理论分析支持。着眼于LLM从文本中提取有用的功能及其主观先验的能力,这些功能是从功能到结果的映射的,我发现在预先训练的LLM以初始训练的LLM初始初始化的值改善了功能和结果映射。最后,我将仪器变量方法的价格效应的因果估计与LLM预测相结合,以实现与定价相关的反事实。通过将LLM的强大概括能力与原则性的经济建模相结合,我的框架可以使新产品的营销组合获得明智的决定。更广泛地说,这种方法说明了如何通过使用现代LLM的能力系统地将定性数据的丰富性与定量数据的精确度相结合,如何回答新的问题。
●开发一个证明系列,展示了已经扩大和多样化在埃德蒙顿的业务的业务领导者;受试者应表达面临和克服的挑战,经验教训,引发创新,支持获得的挑战(从社区,其他企业,协会,副业后,政府,政府)包括企业的概况,这些企业证明了该地区的全球连通性,包括全球扩展和/或正在向全球市场出口商品的企业。
西雅图中央学院、北西雅图学院和南西雅图学院正在为西雅图迎接这种新的生活方式做准备,确保我们的城市始终处于创新的前沿。当今的劳动力——以及我们未来的劳动力——必须是多元化、高技能和协作的。我们在提供可实现的教育和技能方面处于领先地位,让任何有热情和决心的人都能走上工作或接受高等教育的道路。通过这样做,我们保持了我们的城市和地区的经济活力。
我们的毕业生不仅做好了就业准备,他们还做好了产生影响的准备。我们面向未来的学生从第一天起就做好了取得成果的准备,他们为我们的经济、我们的社区和全世界做出了贡献。
的人造智力至高无上的竞赛加剧,该领域的发展正在推动AI从建筑阶段转变为更广泛的采用,强调了其“物理表现”在重新定义行业中的重要性,并重塑了人类与机器之间的关系。虽然挑战(例如AI中的过度存在和道德困境),但专家们说,在技术进步和以人为本的发展之间达到良好的挑战对于确保持续增长至关重要。中国曼兰技术初创公司DeepSeek几个月前通过揭开大型语言模型来借鉴Openai's Chatgpt等主导工具,并以其成本的一小部分,并且消耗较少的计算能力。发展不仅仅是短暂的炒作。它标志着AI的可访问性和应用中的深刻转变。
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自美国独立战争期间成立以来,牧师团与陆军其他部门一起不断发展和多样化。墨西哥-美国战争(1846-1848 年)期间,罗马天主教牧师加入该团;美国内战(1861-1865 年)期间,犹太教和非裔美国牧师加入该团。陆军于 1974 年任命了第一位女牧师,1993 年任命了第一位穆斯林牧师,2009 年任命了第一位佛教牧师,2011 年任命了第一位印度教牧师。如今的牧师团包括代表众多信仰团体的牧师,牧师团招募团队正在积极努力提高牧师团的多样性,特别注重增加牧师团中的女性牧师人数和代表低密度信仰团体的牧师人数。