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创建内容策略并衡量其影响
Mircea-Alexandru ROȘU * 摘要 一家公司的在线形象不仅仅是推广其产品或服务的随机广告材料。相反，在互联网上发布的每条内容都需要符合明确的战略，这应该使企业在在线环境中变得更加引人注目。本文通过研究企业的目标、梦想买家是谁以及如何识别他们，探讨了创建内容生成策略的过程。本文的第一部分强调了如何明确阐述企业的目标以创建买家角色。使用帕累托原则和光环策略可以更好地理解客户的需求。文章的后半部分重点介绍了如何衡量内容制作工作。关键词：内容营销、内容策略、梦想买家简介
![网络安全和加密[3：0：0 = 3]课程内容](/simg/c/c601e93e906631a8b48c0231941256d0c4674da4.webp)
网络安全和加密[3：0：0 = 3]课程内容
简介：攻击，服务和机制，互联网工程安全模型。密码学：基本概念，加密攻击，经典技术和密码分析。密码学：对称算法，基本概念和原理，块密码操作模式，DES，AES。数字理论简介。密码学：不对称算法（公共密码密码学），基本概念和原理。RSA。 密钥管理。 消息身份验证，哈希功能和MAC算法。 数字签名，DSS。 证书，证书授权。 网络安全应用程序：身份验证应用程序，Kerberos，X.509，目录身份验证服务，相当不错的隐私，S/MIME。 IP安全体系结构：概述，身份验证标头，结合安全关联的安全付费负载，密钥管理。 Web安全性：需求：安全插座层，传输层安全性，安全的电子交易。 网络管理安全性：SNMP体系结构的概述，SNMPV1通信功能，SNMPV3。 系统安全：入侵者，病毒和相关威胁，防火墙设计原理，使用可用软件平台/案例工具的全面示例，配置管理。RSA。密钥管理。消息身份验证，哈希功能和MAC算法。数字签名，DSS。证书，证书授权。网络安全应用程序：身份验证应用程序，Kerberos，X.509，目录身份验证服务，相当不错的隐私，S/MIME。IP安全体系结构：概述，身份验证标头，结合安全关联的安全付费负载，密钥管理。Web安全性：需求：安全插座层，传输层安全性，安全的电子交易。网络管理安全性：SNMP体系结构的概述，SNMPV1通信功能，SNMPV3。系统安全：入侵者，病毒和相关威胁，防火墙设计原理，使用可用软件平台/案例工具的全面示例，配置管理。
![机器学习[2：0：2 = 3]课程内容](/simg/3/3c3c5fbc077e812f9f79c8e1f3d650d5b5baa120.webp)
机器学习[2：0：2 = 3]课程内容
机器学习简介。必需图书馆和工具（Scipy，Numpy，Pandas，Graphviz，Seaborn，Matplotlib软件包）。学习类型 - 受监督和无监督的学习。问题类型 - 回归，分类和聚类；机器学习的应用。讨论关键概念，例如成本函数，优化 - 梯度下降算法。采样，决策界限，模型不合适和过度拟合以及偏见变化权衡，成本敏感模型，电感偏见。贝叶斯学习：概率的基础，贝叶斯规则，生成与判别模型，贝叶斯规则 - 参数估计，最大似然。监督学习：解决回归问题 - 线性回归，正则化 - 脊和拉索。解决分类问题 - 逻辑回归，SVM，决策树。合奏 - 决策森林，包装和增强。无监督的学习：聚类-DBSCAN和桦木。异常检测 - 密度估计。加强学习简介。通过主成分分析缩小维度，内核主成分分析。人工神经网络简介。模型验证和选择：准确性，置信区间，混淆矩阵，精度，召回和其他指标，超参数调整，交叉验证，引导程序和ROC曲线，R平方等等。模型部署 - 在基于云的服务器中部署机器学习模型。
2024 年通信趋势雷达。信息膨胀、人工智能素养、劳动力转移、内容完整性和人类解码
除了熟悉人工智能之外，传播领导者还必须积极参与内部和外部利益相关者对人工智能驱动的传播实践的问题、需求和担忧。他们需要评估代表组织的人员（例如专业传播者、高层管理人员、员工大使）及其潜在受众的当前和不断发展的人工智能素养。传播部门可以通过培训计划提高组织领导者和员工的人工智能素养。同样，他们可以通过提高认识、促进透明度和提供示例来减轻压力和抵制感，从而支持外部利益相关者采用人工智能支持的沟通实践。通过这些努力，专业人士可以有效地提高内部和外部的人工智能素养。
附件A：新/修订的课程内容以ostl+格式...
是在2-4名学生中完成的，该小组成员将讨论并选择一个有关如何使用纳米科学和纳米技术来解决与新加坡政府未来研究和创新路线图相关的问题。演示文稿以问答环节结束，我邀请了由5名成员组成的小组评估他们的表现，并提出相关问题以调查学生对他们的主题的理解。问答环节也向所有参与者开放，所有参与者都将有机会相互互动。口头表现的学习成果是多管齐下的。首先，学生必须学会在一个小组中工作，模仿他们未来的工作场所和场景。学生将需要讨论并进入一个商定的话题进行讨论。另外，口头介绍是传达信息的方式之一。这将很重要
AI助手中BBC新闻内容的表示
个体错误突出了我们研究发现的一些问题。例如，Google的双子座错误地指出：“ NHS建议人们不要开始烟，并建议想要退出的吸烟者应使用其他方法”。实际上，NHS确实建议使用烟作为戒烟的方法。微软的副作用错误地说，吉西尔·佩利科特（GisèlePelicot）在她开始遭受停电和记忆力损失时发现了针对她的罪行。实际上，当警察在没收丈夫的电子设备时，警察展示了他们发现的视频时，她发现了有关罪行的信息。困惑错误地说明了迈克尔·莫斯利（Michael Mosley）死亡的日期，并在他去世后的家人中误导了利亚姆·佩恩（Liam Payne）的一份声明。Openai的Chatgpt在2024年12月声称2024年7月在伊朗被暗杀的Ismail Haniyeh是哈马斯领导人的一部分。
AI：智能技术可以提高政府效率吗？ 世界税务顾问 - 2025年2月14日 通往常绿价值的清晰途径 2024全球人力资本趋势 TMT季度更新 2024年夏季财富/德勤首席执行官调查 技术信任道德领导，治理和劳动力对道德AI的决策：C-Suite观点 重新想象医疗保健交付：伙伴关系推动新护理模型 Google数据中心和泰国的云影响 ach vs即时付款 泰国 结束云战略，技术和创新差距 从MedTech制造和质量运营中拿出费用 您的数据现代化途径 那么，您仍然想在2024年成为银行吗？ 德勤技术快速50中欧2024 2024先进治疗行业报告 2024媒体和娱乐前景：用户生成的内容 b'' 全球商业服务中的扩展现实 2030年的世界：
使用AI（从Genai到代理AI）自动化任务并创造效率。尽管大多数政府系统都旨在自动化核心业务流程，但传统技术和复杂的代理任务仍需要大量的手动努力。更广泛地使用基于AI的系统可以通过假设繁重的，重复的，低级的任务来帮助优化资源，以便政府员工可以专注于解释数据，批判性思维和服务提供。将AI部署用于适当的任务也可以节省无数小时。Deloitte研究估计，智能技术从起草新技术的起草报告到路由文档到适当的专家进行审查的任务节省了75％至95％。4
本演示文稿包含某些前瞻性内容...
*不包括 2023 年税务争议解决的影响，增长 12%，包括影响，增长 7%；基础业务=不包括 Ronapreve 的制药业务和不包括 COVID-19 相关产品的诊断业务；LOE=失去独占权，包括 Avastin、Herceptin、MabThera/Rituxan、Esbriet、Lucentis 和 Actemra 的全球损失；CER=恒定汇率（2023 年全年平均）；PD=帕金森病；AD=阿尔茨海默病；CAR-T=嵌合抗原受体 T 细胞；DLL3=delta 样配体 3；ADC=抗体药物偶联物；SCLC=小细胞肺癌；ER=雌激素受体；HER2=人表皮生长因子；mBC=转移性乳腺癌；DLBCL=弥漫性大 B 细胞淋巴瘤；FL=滤泡性淋巴瘤；MDS=骨髓增生异常综合征； aHUS=非典型溶血性尿毒症综合征；HD=高剂量；RMS/PPMS=缓释/原发进行性多发性硬化症；COPD=慢性肺阻塞性疾病；SLE=系统性红斑狼疮；UME=葡萄膜炎性黄斑水肿；SMA=脊髓性肌萎缩；FSHD=面肩肱型肌营养不良症
内容 - 市长候选人 Daniel Lurie 的过渡
在不同的政府法律和传统中，公共资金和支持通常被分配给各级政府的过渡，以确保政府服务的连续性并保护公民的安全。例如，根据联邦法律，总统过渡必须在选举前三个月开始，即两大政党正式提名候选人之后。对于加州州长过渡，过渡团队在选举后立即开始工作，加州将支付新任州长人员的费用，以便在过渡期间开始履行职责，确保顺利交接。