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频率梳源的计量：评估从多模到锁模操作的相干性
摘要：自本世纪初以来，频率梳发生器已经重塑了频率计量学和相关领域。自首次实现以来的二十多年里，已经展示了几种在任何光谱区域生成频率梳的其他方法，每种方法都有其独特的特性。这种趋势引发了对定量评估新梳实现与理想梳的接近程度的需求，这一特性在本文中被称为梳状性。我们将简要回顾新型频率梳源这一非常活跃的领域，并针对具体应用描述最近开发的技术，用于定量评估新旧频率梳的关键参数。最后，我们将尝试勾勒出这个新兴研究领域的未来发展方向。
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工作中的模因
社交媒体研究的综合数据似乎是具有有趣潜力的特征，但由于缺乏对现实世界数据的参考，它仍然受到损害。Chatgpt生成的合成数据在验证包含LLM建议的主题标签的帖子的存在时，表明这种相关性极为不一致，并且CHAT-GPT提供的绝大多数Instagram帖子要么不解决或不包含任何相关的主题标签。合成数据在这个意义上并不代表现实世界数据，该数据强调了Chatgpt在建议相关的主题标签时似乎如何关注语义相似性，并且对平台上共享内容共享内容的共享实践没有掌握，可能是它们的内容或面向市场（定位）。然而，合成数据仍然可以证明分析有用性。在比较自动和手动群集标签时（在平台上使用这些主题标签对社区和帖子进行了个性化之后，或者由Chatgpt产生它们），实际上，聊天机器人和研究人员产生的标签中具有显着的亲和力（与手动编码的簇相比，由6个出现了6个）。1。简介
