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长尾经济对数字平台经营成果的影响：Spotify 和 Match Group 案例
Joško Lozić 1 Marin Milković Katerina Fotova Čiković 摘要 目的：本文旨在分析长尾经济模式下平台经济模式下企业的经营业绩。通过比较经营成果，分析长尾经济对经营业绩影响的重要性。 方法：本研究重点分析 Spotify 和 Match Group 企业的经营成果。本研究在长尾对业务管理、财务结果和平台用户数量趋势的影响背景下比较了选定企业的经营成果。该方法框架是唯一的，适用于所有其他平台经济模式下的企业。 结果：调查结果显示，长尾经济对选定企业的影响存在显著差异。此外，调查结果还显示，与长尾经济无密切关系的其他因素对经营成果有显著影响。 结论：长尾经济模式的影响需要在平台经济中逐案分析。两家公司的总收入和客户数量都在增加，但 Spotify 处于亏损状态，而 Match Group 的利润却逐年增加。关键词：毛利润、长尾经济、长尾商业模式、Match Group、平台经济、Spotify
lmpt：长尾多标签视觉识别的特定于类的嵌入损失
长尾的多标签视觉识别（LTML）任务是由于标签共发生和不平衡的数据分布，这是一项极具挑战性的任务。在这项工作中，我们为LTML提出了一个统一的框架，即促使特定于班级的嵌入损失（LMPT）进行调整，从而通过结合文本和im im Im operational数据来捕获语义功能相互作用，并在头部和尾部同步改进型号。具体来说，LMPT通过班级感知的软边距和重新投资介绍了嵌入式损失函数，以学习特定的班级上下文，并带有文本描述（字幕）的好处，这可以帮助建立类之间的语义关系，尤其是在头和尾部之间。fur-hoverore考虑到类失样的类别，分配平衡的损失被用作分类损失函数，以进一步提高尾部类别的性能而不会损害头部类别。在VOC-LT和可可-LT数据集上进行了广泛的实验，这表明我们的方法显着超过了先前的最新方法，而LTML中的零拍夹。我们的代码在https：//github.com/richard-peng-xia/lmpt上完全公开。
生成的AI不成比例地损害长尾巴用户
民主国家成功运作的组成部分，尤其是公民对公共机构和彼此的信任。随着Genai的民主化，由有说服力和个性化的机器生成[5]文本和合成媒体提供支持的虚假信息可以侵蚀这一信任。尽管强大而稳定的民主国家可能会将这一挑战与丰富的媒体生态系统3斗争，但新兴和脆弱的民主国家没有那么奢侈。这些国家经常缺乏强大的机构（例如，事实检查和网络安全智能单位），国防技术（例如，检测AI模型和技术基础设施）以及资源（例如，财务和人类专业知识）有效地抵消了虚假叙述所必需的。虚假信息通过较少突出的渠道和多种语言迅速循环。恶意行为者通过针对特定的语言，文化或社会群体来利用现有的社会分裂和脆弱性。这种有针对性的方法使当局在获得牵引力之前很难识别和揭穿虚假主张。本质上，Genai的出现使人们对真理的寻找更具挑战性甚至难以捉摸，尤其是在最需要真理和透明度的地区。
范围长尾猕猴（Macaca fascicularis）
在自由行动或野生动物中对传染病的监测已在COVID-19发作之后在许多栖息地国家进行了广泛进行。泰国位于长尾猕猴（Macaca fascicularis; MF）的分布范围的中心，其中动物既经常人类接触，又有人类结核病的高患病率。用于大规模检测结核分枝杆菌复合物（MTBC）的使用为6110-MF中的pcr，使用口服（通过绳索诱饵）和粪便（直接擦拭新鲜粪便）收集标本。首先，MTBC-IS 6110被限制的PCR在非侵入性收集的标本中得到了验证，其特异性和陈述性，然后与24个圈养的MTBC诱发的MTBC诱导的MF中的口腔和直肠拭子相比。验证后，将这些方法应用于在先前报道的MTBC感染人群中的四个棚屋MTBC（MTBC）患病率的调查。总共收集了173个诱饵绳标本和204个新鲜排定的排泄物。IS 6110 -PCR技术的检测极限为10 fg/μL，181 bp PCR扩增子与MTB H37RV基因组序列显示100％序列相似性。在被俘虏的可疑MF中的侵入性和非侵入性收集的标本之间检测揭示了两种类型的口服样本之间存在显着相关性（口腔拭子和诱饵的绳索； n = 24，r 2 = 1，r 2 = 1，p-value <0.001），但较高的新鲜伪造群体比MTCRES shand Swabs shews swabs。揭示了两种类型的口服样本之间存在显着相关性（口腔拭子和诱饵的绳索； n = 24，r 2 = 1，r 2 = 1，p-value <0.001），但较高的新鲜伪造群体比MTCRES shand Swabs shews swabs。此外，在新鲜的粪便中，MTBCS阳性自由放大的MF的比例明显高于诱饵绳（5.20％; 95％CI; 95％; 95％; 95％; 4.9-12.7％）的比例。该结果表明，通过诱饵绳索和粪便采样通过排除排泄物拭子可以用作自由态非人类灵长类动物中MTBCS检测的辅助标本。
量子启发的表示，用于长尾词感官歧义
数据不平衡，也称为数据的长尾分布，是数据驱动模型的重要挑战。在“意义上的歧义”（WSD）任务中，单词感官分布的长尾现象更为普遍，这使得很难有效地表示和识别长尾感官（LTSS）。因此，探索不严重依赖训练样本量的表示形式是对抗LTSS的重要方法。考虑到许多新状态，即叠加状态，可以从量子力学中的几个已知状态构建，因此超级态态提供了从从较小的样本量中学到的下较低表示中获得更准确的表示的可能性。受量子叠加状态的启发，提出了一种在希尔伯特空间中的表示方法，以赋予对大样本量的依赖性，从而使LTSS对抗。理论上证明了该方法的正确性，并在标准WSD评估框架下验证其有效性并获得最新性能。fur-hoverore，我们还测试了构建的LT和最新的跨语言数据集，并取得了令人鼓舞的结果。
衡量政府采用 https 的长尾效应
作者：S Singanamalla · 2020 · 被 2300 万次引用，用于其联邦和军事相关网站。如第 4 节所述...关于计算机和通信安全（伦敦，英国）（CCS）。