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Apple Vision Pro：基于Reddit的情感分析
在数字时代的摘要中，诸如Vision Pro之类的新兴技术对于企业在各个行业中的变革潜力而对企业至关重要。作为增强现实（AR），虚拟现实（VR），计算机视觉和机器学习的融合，Vision Pro Technology代表了人类计算机交互的交汇处的前沿，提供创新的解决方案并为商业中价值创造的新途径开辟了新的途径。考虑到这项技术的主要阶段，本研究旨在探索Vision Pro中的反应范围，并对“ VisionPro” Subreddit进行了情感分析，该社区致力于讨论视觉技术。通过情感分析，我们可以辨别模式，这些模式暗示了推动社区内正面和负面反应的因素。本文阐明了“ VisionPro” SubredDit中普遍的特定情感，并证明了情感分析在理解以技术为重点的在线论坛中的社区动态中的适用性。这些发现有助于对新兴技术的公共情感更广泛的论述，从而对从事视觉技术的开发人员，研究人员和爱好者提供了影响。关键字：视觉pro，情感分析，redditextractor，增强现实，近年来虚拟现实介绍，虚拟现实（VR），增强现实（AR）和扩展现实（XR）已成为技术中的变革力量，重新定义了人们如何与数字环境和世界周围的世界互动（Fast-Bernund et us。，2018年；江等。，2023）。，2022）。vr将用户浸入了完全数字环境中，创建了对自然世界或幻想景观的完全计算机生成的模拟。另一方面，AR将数字信息叠加到物理世界中，通过与我们的自然环境共存的计算机生成的看法来增强现实。Xr，一个更广泛的类别，包括VR，AR以及之间的所有内容，代表了这些沉浸式技术的全部范围，突破了数字和物理现实的界限（Prahani等人收获这些进步的力量，苹果推出了Apple Vision Pro，这是一种尖端的设备，重新定义了用户如何参与增强现实体验的方式（Apple Inc.，2024年）。苹果一直积极参与专利，以增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术（Perry，2020）。在这个方向上，Perry（2020）强调了APH和VR市场中苹果视觉处理技术的潜力，AR和VR市场预计将在接下来的几年中显着增长。自2024年2月2日介绍以来，苹果的Vision Pro（AVP）是一款革命性的空间计算机，将数字内容与物理世界无缝融合在一起，引起了科技爱好者和苹果忠实客户的关注。此外，社交媒体已被审查产品的用户用户生成的内容（UGC）淹没。尽管AR/VR/XR耳机并不新鲜，但Vision Pro已重新点燃了世界对这项技术的兴趣。更好地了解AVP的社区反馈，意见，评估，情感或对Apple Vision Pro的态度，情感分析解密了VisionPro的脉搏，尤其是在发布的头几个月中，对于了解可以利用的技术的未来方向至关重要，尤其是在使用此类创新技术的产品中。
使用Twitter情感分析
摘要 - 经济，政治和社会因素使股票价格预测具有挑战性且无法预测。本文着重于为股票价格预测开发人工智能（AI）模型。该模型利用了三个领域的LSTM和XGBoost技术：Apple，Google和Tesla。它旨在检测将情绪分析与历史数据相结合的影响，以了解人们的意见可以改变股票市场。提出的模型使用自然语言处理（NLP）技术计算情感分数，并根据日期将它们与历史数据结合在一起。RMSE，R²和MAE指标用于评估所提出模型的性能。与单独的历史数据相比，情感数据的整合已显示出显着的改善，并获得了更高的准确率。这提高了模型的准确性，并为投资者和金融部门提供了有价值的信息和见解。Xgboost和LSTM证明了它们在股票价格预测中的有效性； XGBoost优于LSTM技术。
全球电子制造供应链 IPC 当前情绪 2024 年 12 月 - 只读
连续第四个月上涨，表明持续萎缩。在四个需求分项中，只有积压订单指数上涨，但也处于萎缩区域。新订单指数连续第四个月处于萎缩区域。出货指数和产能利用率指数均保持正值，但较上月有所下降。> 成本压力挑战运营
agcl：方面图构建和学习方面情感分类
关于方面情感策略（ALSC）的先前研究强调了建模方面和环境之间的相互关系，但忽略了方面本身作为基本领域知识的关键作用。为此，我们提出了AGCL，这是一种新颖的A Spect G Raph C Onstruction和L Charning方法，旨在为模型提供精心调整的方面信息，以增强其任务认可能力。agcl的关键创新位于方面图构造（AGC）和方面图（AGL）中，其中AGC可以利用内在的方面连接来构建DO-MAINTEAK图形，然后AGL迭代地更新引入的方面图以增强其领域的专业知识，从而使其更适合ALSC任务。因此，此域As-pect图可以用作连接未见方面与可见方面的桥梁，从而增强了模型的概括能力。的三个广泛使用数据集的结果证明了方面信息对ALSC的重要性，并突出了AGL在方面学习中的优越性，超过了最新的基线。代码可从https：//github.com/jian-projects/agcl获得。
CO2的电解矿化
扩大二氧化碳去除对于实现净零目标并限制全球变暖至关重要。10了解公众对大规模二氧化碳去除（CDR）的看法对于避免对反对的反对，这可能会减缓发展，投资和部署。使用从2010年到2022年的Twitter数据，我们分析了对十种CDR方法的关注和情感。我们的研究提供了最新的时间序列证据补充调查研究，以了解新兴CDR 15方法的知识或认识的用户的意见。对CDR的关注呈指数增长，尤其是近年来。总的来说，除了BECC之外，关于CDR的论述变得更加积极。传统的CDR方法是讨论最多的，并接受了更多积极的情感。我们检查了三种用户类型，每种用户类型都有不同级别的参与。罕见的用户（AS-20不够熟悉）更多地关注生物水槽的方法，而频繁的用户（假定更熟悉）更多地关注新颖的CDR方法。关键字：社交媒体，二氧化碳去除，公众感知
2024-2025 年商业信心报告
贝宁欧洲商会 (链接) 布基纳法索欧洲商会 (链接) 喀麦隆欧洲商会 (链接) 埃塞俄比亚欧洲商业论坛 (链接) 加纳欧洲商会 (链接) 科特迪瓦欧洲商会 (链接) 利比里亚欧洲商会 马里欧洲投资者理事会 (链接) 莫桑比克欧洲商人协会 (链接) 尼日尔欧洲商会 (链接) 尼日利亚欧洲商业组织 (链接) 卢旺达欧洲商会 (链接) 塞内加尔欧洲商会 (链接) 南部非洲欧洲工商会 (链接) 苏丹欧洲商会 (链接) 坦桑尼亚欧盟商业集团 (链接) 多哥欧洲商会 (链接)
印度股票市场的算法交易和情感分析
摘要。社交网络的快速增长产生了前所未有的用户生成数据，这为文本挖掘提供了绝佳的机会。情感分析是文本挖掘的重要组成部分，试图通过其内容和结构来了解作者对文本的看法。此类信息对于确定大量人的整体意见特别有价值。其实用性的示例正在预测票房销售或股票价格。用户生成的数据最容易访问的来源之一是Twitter，这使得其大多数用户数据通过其数据访问API免费获得。这项研究将预测Twitter上与股票相关的推文的情感价值，并证明这种情感与公司在实时流媒体环境中的股票价格的转移之间存在相关性。本研究数据范围从2018年到2024年。该研究表明，除一家公司以外，几乎所有公司的错误百分比均小于5％。在说明误差百分比小于5的地方，那么准确性很高，并且预测价格更准确。
品牌监控的社交媒体情感分析
制定敏捷营销策略。情感分析使品牌可以微调其消息传递，改善客户参与度并预测市场趋势，从而使他们具有竞争优势。但是，尽管具有巨大的潜力，但实施情感分析并非没有挑战。检测讽刺，了解文化细微差别并解决算法偏见只是必须克服的一些障碍，以确保准确，公平的情感分类。本文将深入研究社交媒体情感分析的技术方面和实际应用，证明其作为实时品牌监控和决策的工具的价值。此外，通过研究成功采用情感分析的品牌的现实世界实例，本研究将强调该技术对品牌声誉和客户的有形影响。
化学系 Giacomo Ciamician 董事会于 11 月 6 日召开会议
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