Dehradun Uttarakhand印度摘要Facebook Marketplace是一个在线平台,使个人和企业能够在当地社区内购买和销售产品。Facebook Marketplace凭借其广泛的用户群和易于访问性,提供了一些关键的好处。首先,它提供了广泛而多样的受众,使卖家可以迅速吸引许多潜在的买家。这增加了寻找合适的买家的机会,并加快了销售过程。此外,该平台可以免费使用,从而消除了可能与其他电子商务平台相关的任何上市费用或佣金。这对于希望最大程度降低成本的个人和小型企业来说是一个有吸引力的选择。Facebook市场的另一个重要好处是它与Facebook社交网络的集成。用户可以利用其现有的配置文件和连接来在进行交易时建立信任和信誉。平台的这个社会方面可以培养一种社区感,使买卖双方彼此之间更自在。尽管有优势,但Facebook市场也带来了某些挑战。与专门的电子商务平台相比,缺乏买卖双方保护机制的主要问题之一。通过Facebook市场进行的交易在很大程度上依赖于当事方之间的相互信任和沟通。这可能导致诸如骗局,欺诈性上市或买卖双方之间的争议之类的问题。买家可以对从拥有此外,该平台的本地性质可能会限制某些利基产品的覆盖范围,因为它主要适应特定地理区域内的买家。研究人员认为参与电子商务的人会审查Facebook市场及其主要收益和挑战,发现Facebook市场使卖家可以快速接触许多潜在的买家,但在Facebook Marketplace上的交易仅依赖于当事方之间的相互信任和沟通。关键字:Facebook市场,在线平台,本地社区,上市费用,社交网络简介Facebook Marketplace已成为一个主要的在线平台,可促进无缝的买卖当地社区内的体验。其可访问性和用户友好的界面使其成为希望与潜在买家建立联系的个人和企业的首选目的地。Facebook Marketplace的关键好处在于它能够吸引广阔而多样化的受众。拥有数百万活跃的用户,卖家可以将他们的产品快速展示给大量潜在的买家,从而增加了找到适合其产品的合适匹配的可能性。这一范围不仅加快了销售过程,而且还为卖家提供了探索新市场和扩大其客户群的机会。此外,Facebook Marketplace通过消除上市费和佣金提供了额外的优势。与其他电子商务平台不同,该平台通常向卖方收取列出其产品或将销售额的一定比例扣除为佣金的卖方,Facebook Marketplace允许用户免费发布和出售商品。这种成本效益使其成为寻求最小化支出并最大利润的个人和小型企业的吸引人选择。Facebook市场的另一个关键好处是它与较大的Facebook社交网络集成。通过利用用户现有的配置文件和连接,该平台建立了一种熟悉感和信任感。在Facebook市场上进行交易时,买卖双方可以查看彼此的个人资料,共同的朋友和共同的兴趣。这一社会方面为整体体验增添了信誉和可靠性。
2014–2016 与 F. Bach 教授一起攻读硕士学位,研究方向为“通过可微分分区优化决策树”,应用数学,MVA,巴黎高等师范学院,法国,巴黎,皮埃尔和玛丽居里大学,应用数学,法国,巴黎 2011–2014 与 H. Glotin 教授一起攻读学士学位,研究方向为“可学习的音频和生物声学信号处理”,应用数学、经济学和计算机科学,土伦大学,拉加尔德,法国
Facebook最新的疫苗特定措施构成了对现状的改进,尤其是通过提供针对正在进行的季节性活动的教育运动。但是,它留下了疫苗误导的流通问题(不准确的内容的传播),这是不受欢迎的,几乎没有做任何事情来消除Facebook网络中良好的疫苗错误信息来源。虽然Facebook并不是近年来疫苗错误信息水平急剧升级的唯一社交媒体平台,但它构成了共享和消费抗疫苗和抗疫苗接种内容的最受欢迎的社交媒体场所。这篇文章探讨了Facebook宣布其新政策的疫苗错误信息景观,并解释了为什么该政策不足以阻止疫苗错误信息传播的有意义的威慑。
我们描述了 Facebook 向 WMT2021 新闻翻译共享任务提交的多语言模型。我们参与了 14 个语言方向:英语与捷克语、德语、豪萨语、冰岛语、日语、俄语和中文之间的互译。为了开发涵盖所有这些方向的系统,我们专注于多语言模型。我们利用来自所有可用来源的数据——WMT、大规模数据挖掘和域内反向翻译——来创建高质量的双语和多语言基线。随后,我们研究了扩展多语言模型大小的策略,使得一个系统具有足够的容量来高质量地表示所有八种语言。我们的最终提交是密集和稀疏混合专家多语言翻译模型的集合,然后对域内新闻数据进行微调和嘈杂通道重新排名。与去年的获奖作品相比,我们的多语言系统在所有语言方向上的翻译质量都有所提高,平均提高了 2.0 BLEU。在 WMT2021 任务中,我们的系统在基于自动评估的 10 个方向上排名第一。
本文介绍了 Facebook AI 提交的 WMT20 共享新闻翻译任务。我们专注于低资源设置并参与两对语言对,即泰米尔语 ↔ 英语和因纽特语 ↔ 英语,其中域外双语文本和单语数据有限。我们使用两种主要策略解决低资源问题,利用所有可用数据并使系统适应目标新闻领域。我们探索了利用所有语言的双语文本和单语数据的技术,例如自监督模型预训练、多语言模型、数据增强和重新排名。为了使翻译系统更好地适应测试域,我们探索了数据集标记和域内数据的微调。我们观察到,根据语言对的可用数据,不同的技术提供了不同的改进。基于这一发现,我们将这些技术集成到一个训练流程中。对于 En → Ta,我们探索了一种无约束设置,其中包含额外的泰米尔语双语文本和单语数据,并表明可以获得进一步的改进。在测试集上,我们提交的最佳系统分别对 Ta → En 和 En → Ta 实现了 21.5 和 13.7 BLEU,对 Iu → En 和 En → Iu 分别实现了 27.9 和 13.0。
在光伏系统的所有者中摘要这项研究调查了用户的Facebook喜欢的五巨头性格特征是否有助于他们是否采用电力存储。是基于以下发现:数字脚印,尤其是Facebook喜欢的人可以部分预测用户的个性比朋友和家人更好。该调查是在拥有光伏系统的159名Facebook用户中进行的。进行比较,使用了7286个个体中的425个光伏所有者的德国社会经济面板数据的对照样本。结果表明,对于外向性,令人愉快的性和神经质,可以充分预测平均得分。但是,只能检测到阳性相关性以进行外向。用户组的比较无法提供令人满意的结果。五个巨大的人格特征都不能用来区分两个用户群体。尽管结果不支持假设,但这项研究提供了对结合数据挖掘,人格心理学和消费者研究的可能性的见解。
个性化是否会影响 Facebook 机器学习广告中的认知和情感因素、广告价值和购买意向?................................................................................................................ 92
摘要:虚拟现实 (VR) 代表一种新兴的空间计算技术,它依赖于捕获和处理有关用户的数据(例如他们的身体及其与硬件的接口)或他们周围的环境。与一般的数字媒体非常相似,人们越来越担心谁会从 VR 这种数据密集型技术中受益,以及它潜在的数据传播危害可能在哪里。根据关键数据研究,我们研究了 Facebook 的 Oculus VR 案例——一种市场领先的 VR 技术,是他们元宇宙野心的核心。通过这个案例,我们认为 VR 作为一种数据密集型设备,并不是纯粹的好处,而是一种充满权力不平等的设备——它有可能加剧财富不平等、产生算法偏见并带来新形式的数字排斥。我们认为,迄今为止的政策对 VR 的参与有限,随着 VR 在社会中得到更广泛的应用,监管干预将需要进行。
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四:大师:亚马逊的秘密DNA,苹果,Facebook和Google在大学图书馆系统(https://biblio.unipi.it)上出版