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洞察细分市场的人工智能进步 - 2024 年第三季度
• Dig Insights 的 Upsiide AI 创意生成器利用生成式 AI 来改进洞察生成，并为产品、功能和标语提供新颖的概念。• Dig 使用基于 NLP 的 AI 工具来总结来自开放式研究问题的定性消费者反馈，提取主要主题和关键思想。• Dig 还在其 Upsiide 平台内开发了一个 AI 主持的视频收集模块，可大规模提供定性反馈和分析。• Dig 甚至开发了 Upsiide 的开放文本分析平台等工具，该平台彻底改变了情绪分析，利用 AI 来增强主题识别并通过非结构化数据分析解码消费者行为。• Dig 的 Story Teller Platform 目前正在开发中，它将通过 AI 辅助报告和分析个性化结果和洞察的交付。
按年龄和原因按年龄相关性 对生活系统逻辑的基本约束 分析精酿啤酒偏好和市场细分... 神经科学中的基于MR的大脑模板和地图集，用于光影投影断层扫描和光片荧光显微镜 暴露于心理药物治疗的儿童和年轻人中心脏事件的发病率和趋势（2006- 2018年）：一项全国性的基于登记册的研究 产生遗传毒素的肠道肠道肠道诱导组织 - IST1-CHMP1B相互作用的化学抑制剂会损害内体回收并诱导非童lc3脂质 llms and rag用于金融科技域中的财务数据 解码抗... 的特异性的分子基础 肌萎缩性侧面硬化症的寡聚结构具有基因检测，咨询和治疗意义 个性化模型和联合学习的优化 solarpunk作为制造商虚构 在这里谁负责？一项有关可变自主机器人系统中值得信赖的AI的调查
亚特兰大埃默里大学罗林斯公共卫生学院环境卫生部的加加罗萨；伦敦卫生与热带医学学院公共卫生，环境与社会部的B环境与健康建模（EHM）实验室，英国伦敦； C统计，计算机科学和应用部“ G。父母，”意大利佛罗伦萨佛罗伦萨大学；马萨诸塞州波士顿哈佛大学公共卫生学院； E瑞士伯尔尼大学社会与预防医学研究所；瑞士伯尔尼大学气候变化研究中心； G气候研究基金会（FIC），西班牙马德里；西班牙马德里的H ciber deepidemiologíay saludpública（Ciberesp）；我是西班牙巴塞罗那西班牙科学研究理事会环境评估与水研究所；马萨诸塞州波士顿哈佛大学公共卫生学院； E瑞士伯尔尼大学社会与预防医学研究所；瑞士伯尔尼大学气候变化研究中心； G气候研究基金会（FIC），西班牙马德里；西班牙马德里的H ciber deepidemiologíay saludpública（Ciberesp）；我是西班牙巴塞罗那西班牙科学研究理事会环境评估与水研究所；
使用机器学习的客户细分...
杜尔格摘要的计算机科学与工程技术研究所 - 我们居住的世界每天都会收集大量数据。必须分析此类数据。在这个高度创新的激烈竞争时代超越所有人的时代，公司计划需要考虑当前的环境。现代企业建立在创新的想法上，因为有很多潜在客户不确定要购买什么或不购买什么。根据性别，年龄，兴趣和其他购买模式等因素可能与广告相关的消费者被称为客户细分。任何组织的主要目标都是确定其核心客户，并了解其买家的行为方式和利用其产品。此外，每个消费者都可以以独特的方式利用组织的商品。我们正在尝试解决列出该组织买家的问题，以描述这些客户使用该公司产品的建设性行为和方法。此外，在该行业工作的公司无法确定目标市场中可能的客户。为了找到数据中的隐藏模式并做出更好的决策，在这项工作中使用了机器学习。采用聚类技术的客户细分过程确定要针对哪种消费者细分。无监督的机器学习中的一种常见方法是客户细分。我们提出了这项研究中的解决方案，该解决方案利用K-均值聚类，这是一种用于数据集群集的强大方法。使用肘法，找到理想的簇。可视化数据后，策略是确定可用于分类客户并得出一些结论的重要特征。创建的集群协助企业专注于某些客户，并在社交媒体平台和营销活动中向他们推广材料，从而真正感兴趣。索引术语 - 机器学习，客户细分，K-均值算法，肘方法。
bin选择的几个透明实例细分
摘要在本文中，我们考虑了从机器人箱拾取设置中从RGB或灰度相机图像中分割多个实例的问题。用于解决此任务的先前方法通常是在Mask-RCNN框架上构建的，但是它们需要大量注释的数据集进行填充。取而代之的是，我们在几个拍摄设置中考虑任务，并在trinseg中考虑了基于mask-rcnn的透明对象的数据效率和健壮的实例分割方法。我们在trinseg中的关键创新是双重的：i）一种被称为transmixup的新颖方法，用于使用合成透明的对象实例生成新的训练图像，该图像是通过空间转换带注释的示例创建的； ii）一种评分理想对象模板的预测段和旋转之间一致性的方法。在我们的新评分方法中，空间转换是由辅助神经网络产生的，然后将得分用于填充不一致的实例预测。为了证明我们方法的效果，我们介绍了一个新的几种数据集的实验，该数据集由七个类别的非偏见（透明和半透明）对象组成，每个类别的大小，形状和透明度的透明度变化。我们的结果表明，Trinseg实现了最先进的性能，在MIOU中提高了14％以上的细化面膜RCNN，同时需要很少的带注释的培训样本。
技术线：仔细观察FASB的新细分市场...
在大量费用原则下，公共实体首先从定期提供给CODM的细分市场信息中确定了费用，并将其包括在每个报告的损益的措施中。虽然ASU 2023-07并未定义“定期提供”，但ASC 280使用该术语来指代CODM在确定是否应根据现有披露要求报告某些部分项目和金额在确定某些细分项目和金额时接收段信息的频率。董事会旨在始终适用于ASC 280中的现有指南的应用。董事会承认，在确定是否需要根据ASC 280披露提供给CODM的某些细分项目和金额时，在确定某些部分项目和金额时需要判断。5
基于深钢筋学习的细分驱动图像增强
摘要。大型模型的兴起，通常称为基础模型，导致了人工智能研究领域的巨大进步。我们的经验发现表明，在特定表面分割挑战方面，大型模型可能会挣扎或表现不佳，包括识别和在条形钢表面上的缺陷（s 3 d）以及磁性瓷砖表面上不完美的情况检测。将大型模型应用于缺陷分割，而不是对大型模型进行填充，我们建议使用几种经典滤器来增强输入图像，提出了segrive demage d riven d riven d riven-d riven d riven-d riven。在这种情况下，多层中的过滤器的权重通过增强学习控制。然后，我们在具有不同少量设置的两个S 3 D数据集上测试我们的方法。我们的方法与S 3 D（例如CPANET）的其他方法相比，完成了任务。我们认为，我们的工作不仅为下游任务打开了机会，例如分割大型模型的工业缺陷，而且可能在将来在各种领域中都有潜在的应用，包括医疗图像处理，远程感应图像分析，农业等。
附录 A：二手数据的详细分析
图 7 通过展示同期大麻消费量的百分比变化来控制不同司法管辖区的人口规模差异，显示自 2018-19 年基线（表示为 100%）以来的百分比增长。图 7 显示，在 2018-19 年（左侧深蓝色柱）和 2022-23 年（右侧浅蓝色柱）之间，澳大利亚首都领地的大麻消费量估计增长了 48%。虽然这高于图 7 中显示的澳大利亚全国估计增幅（39%），但新南威尔士州（47%）、昆士兰州（58%）和西澳大利亚州（45%）同期的大麻消费量也相应增加。在大多数司法管辖区，与 2018-19 年相比，在 COVID-19 大流行的主要年份（2019-20 年、2020-21 年和 2021-22 年），大麻消费量趋于增加，但在 2022-23 年已经稳定甚至减少。西澳是这一趋势的一个例外，其消费最初保持稳定，但在 2021-22 年和 2022-23 年迅速增长。
CDAN1抑制ASF1的机制 4D生物打印形状的颗粒状组织在颗粒状支撑水凝胶中：雕刻结构和指导成熟 单细胞分辨率发育中的人类新皮层的分子和细胞动力学 横跨陆地节肢动物的分散，生命史和热壁细分市场的一致协变 使用全原子模拟和人工智能发现新的淀粉样蛋白样肽 十个物种占细菌学文献的一半，使大多数物种未研究 标题：的转化神经元中的蛋白质和溶酶体修复缺陷
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