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基于RFM模型的随机森林算法对民航客户的流失分析

近几年,随着航空市场的快速发展,对于航空公司而言,如何在增加市场占有率的同时,对客户的流失进行有效的 控制也刻不容缓。 基于随机森林算法,根据航空客户数据,建立流失预测模型,对客户是否已流失进行预测研究,将传统 的 RFM 客户价值模型进行改进,结合随机森林算法对客户流失进行预测。 实验结果表明,基于 RFM 模型的随机森林算 法构建的客户流失模型拥有更具有说服力的指标选取,AUC 值达到 0. 92,且准确率较高。 利用该模型可对航空公司客 户流失进行较为准确的预测,对流失客户进行分类,为民航企业提供营销策略。

  • 2021-06-16
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基于群体智能算法的神经网络优化与股指预测研究

基于群体智能算法的神经网络优化与股指预测研究

  • 2022-05-07
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互联网时代体育教师专业学习共同体构建路径

在厘清相关概念的基础上,运用文献资料法、逻辑分析法对体育教师专业学习共同体的特征与区别进行分析,并阐述了建构互联网时代体育教师专业学习共同体的必要性与可行性。最后总结出四条路径,组建不同目标的体育虚拟组织、混合学习的双线路径、校际联合与“晒课”的二元路径和“学科—专家—教师”三位一体路径,为提高互联网时代我国体育教师的专业素养提供解决路径。

  • 2021-04-20
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工业自动化系统的技术发展

工业自动化系统的技术发展工业自动化系统的技术发展工业自动化系统的技术发展

  • 2021-09-22
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未来10年工业自动化技术及应用的发展趋势

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  • 2021-09-22
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大数据时代未成年人数据权的法律保护困境及其破解

大数据时代,未成年人触网年龄越来越低,上网越来越普遍。大数据时代在给未成年人的成长发展带来诸多益处的同时,也给未成年人带来了诸多负面影响。大数据时代不仅使未成年人面临数字身份失控、在线数据监控、生物识别技术等新威胁,而且加剧了未成年人预先存在风险的新维度,如隐私风险增加、潜在歧视倾向以及行为广告等。未成年人数据蕴含的法益具有多维度性,不仅关涉未成年人的个人数据和隐私利益,还关乎未成年人的在线声誉、未来发展、信用评级甚至人身安全。未成年人具有特殊脆弱性,身心尚未成熟,风险识别能力和自我保护意识较差,缺乏理解服务条款和管理个人数据的数字素养,亟需加强大数据时代未成年人数据权的法律保护。

  • 2021-06-24
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工艺参数对AI-Si合金CMT增材制造组织和力学性能的影响

通过没置不同的层间停留时间、送丝速度和增材速度,划增材制造单道多层的直壁墙试样进行r金相、硬度和拉伸试验,在平行和垂直于增材2个方向上研究了工艺参数划A1 Si合金CMT增材制造组织和力学性能的影响.结果表明:在层间停留时间为60 s时,得到的微观组织最好。多为等轴晶;随送丝速度的增大,晶粒逐渐变大;随增材速度的增大,晶粒逐渐变小.送丝速度为3和4 m.mi。·时。硬度较高,当送丝速度为4 m。rain l和增材速度为50 Cnl·rain 1时。平行和垂直于增材2个方向上的抗拉强度和延伸率的差异最小,这时断VI表面有很多深浅形状不一的韧窝,接头具有较好的塑性,断裂方式为韧性断裂.冈此,A1 si合金CMT增材制造较优的工艺参数为为50 Cn]·min.

  • 2021-04-26
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5G建设与城市风貌融合的流程与方法

5G 时代,射频拉远单元和天线已经集成为一体,成为 5G AAU(5G 有源天线处理单元)。为了达到Massive MIMO 的效果,目前 5G AAU 基本都是立方体的形态。未来设备厂家可能会对5G AAU的振子排列方式进一步优化,推出排气管型的美化 AAU,但是这种 AAU 会牺牲一定的 MIMO 性能。目前排气管型的5G AAU设备仍不成熟。

  • 2021-04-25
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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