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推文营销论文权威发布_推文范文(2024年11月精准访谈)

内容来源：魏巍之巅所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

推文营销论文

机器学习在管理研究中的应用：最新综述 𐟓š 三篇关于机器学习在管理研究中的综述文章，分别是：一篇较老的英文文章（20年发表），一篇最新的英文文章（23年发表），以及一篇刘景江老师于23年发表在《管理世界》上的文章。结合起来看会更好。按领域划分会计和金融领域重点关注公司发布的信息（年报、MD&A、电话会议、公告）、投资者情绪和分析师报告。通过公司信息的语调、情感和频率进行预测。常用分类算法（有监督学习）、建模（LDA）、情感分析、词嵌入（word embedding）和注意力机制（attention）。有监督学习可以参考一篇关于企业数字化转型的测度难题的文章。注意力机制可以参考谷歌的论文《Attention is All You Need》。信管、市场营销、战略、运营这些领域的研究方法大致相同，具体内容见原文。按方法划分变量测量典型的变量测量方法包括：通过年报、电话会议和MD&A来测量CEO性格和管理层短视；通过分析师文本信息价值；财务披露的语调；个人推文等。实践预测典型的实践预测应用包括：财务欺诈和市场回报与风险。因果推断因果推断应用于平均处理效应和异质性处理效应，可以使用SVM、Lasso、树和随机森林等方法。文本相似性典型的文本相似性分析包括：按照公司公布的主营业务进行相似性分析，提出新的行业划分方法；任务和技能的匹配度。 NLP全流程预处理预处理主要包括：去标点、停用词和空格。词义表示离散式表示： One-Hot：简单但稀疏矩阵且难以理解语义。词袋：稀疏矩阵，难以理解语义，高频词干扰。 TF-IDF：稀疏矩阵，但有文章使用该方法。 Hash：可以降维，但会丢失原有意义，不推荐（PCA降维也有类似情况）。分布式表示： Word2Vec、ELMo、Glove（大数据文本BERT会更好用）。算法分类：最常见，包括传统的SVM和KNN等。情感分析：本质上也是一种分类。建模：LDA。深度学习：CNN、LSTM（现在用transformer架构更好，包括GPT和BERT）。未来展望机器学习在管理研究中的地位一直比较尴尬，可能是因为其统计解释能力不足和对未来的解释能力不足。但随着各种LLM模型的进一步发展，机器学习有可能成为未来研究的一个发展方向。

英国研究生论文攻略：数据分析与文献研究 𐟌Ÿ各位同学，今天给大家带来英国研究生论文写作的高分攻略！以下是详细内容： 𐟌ˆ数据分析在论文写作中，熟练掌握图表工具是基本技能。通过图表可以直观地展示数据的特征。不同专业的同学还可以使用不同的分析软件，如Eviews、Stata、SAS等，来辅助完成论文写作。𐟌Ÿ特别需要注意的是，不仅要对数据本身进行分析，还要深入分析数据背后的意义和原因。 𐟌ˆ开展文献研究除了之前提到的阅读和整理文献，完成文章后还需要列出全文相关的文献。需要使用专业的文献引用方法来标注文献出处，确保与前面的正文一一匹配，并按首字母顺序排列，以体现文献来源的权威性和可靠性。 𐟌ˆ提交前各个步骤的审核在论文整体内容完成后，反复审核全文是每位同学必须完成的工作。可以检查的内容包括：语法、引用、图表、结构、排版和查重。详细内容可以查看主页的另一篇推文，有更加细致的解说哦~

大四平淡生活：论文、活动与心情记录今天真是平平淡淡的一天。早上起来，先弄了一下论文的数据分析。导师终于回复我了，真是开心！不过打开amos的时候，发现许可证过期了，还好按照网上大神的指引解决了这个问题。之前没对收集的数据进行清洗，今天认真看了一下，发现好多连续一致的数值，真是让人火大。接着，花了快一个晚上做支部活动的推文。虽然有点累，但感觉还是有点成就感的。今天还有一些零零散散的小任务要完成，刷了一些粉笔政治题。今天的努力时间大概是7小时45分钟。感觉最近生物钟调整过来了，心态也平和了不少。虽然未来可能会有意想不到的变化，但安安稳稳的生活状态真的很舒服。今天没怎么学习，这两天先把论文搞定。今天是三月的最后一天，三月的自己真是辛苦了。从待在家里内耗，到回校等选调省考笔试成绩，再到论文初稿的动工，还有招1排4的遗憾消息、对校招和大城市工作的割舍、未来去向的迷茫与不安……这一个月真是疲惫居多，特别是精神上的消耗。不过中途有出去玩、有主动找朋友聊天、有慢慢调整自己，感觉心智也更加沉稳了。这些都是成长的过程吧，或许是我们将来怀念的一部分。

𐟔本科生科研新手的导师选择指南 𐟓š 初步查找导师资源：查看本科毕业论文的导师推荐；参与学院组织的本科生科研活动，这些活动通常会匹配导师；寻找上课过程中表现优秀的任课老师，年轻老师通常更有活力，年长老师经验丰富；低年级的同学可以参考往届学术竞赛的获奖名单，特别是获奖作品中的指导老师。 𐟓š 多方搜集导师信息：访问教师个人主页，查看他们的个人介绍和发表的论文，了解其研究方向；询问学长学姐该导师是否指导本科生，以及他们的指导风格；查看指导的本科生毕业论文致谢部分，了解导师对学生的态度；关注与导师相关的公主号推文，了解他们的学术活动和成果。 𐟓頨”系导师的技巧：通过官网邮箱联系导师（如果有其他联系方式也可以使用）；在与导师交流时，先精读导师的研究方向，提出自己的想法，与导师进行良性互动。通过以上步骤，你可以更有效地找到适合自己的指导老师，为未来的科研之路打下坚实的基础。

大学成功标准反思：保研后的人生选择最近看了小破站上耿哥对“成功大学生”单一评价标准的吐槽，深有感触。或许我也算是大学生眼中的“成功”模板，今年顺利保研了。但在一些保研到顶尖学校的同学眼里，我可能还是算失败了，因为我没去酒吧跳舞。不得不说，大学评价学生的标准依然是唯绩点论、唯成绩论。尤其是在每年保研之后，几乎所有学校都会在官网上发布一些所谓的保研宿舍、保研班级的推文，炫耀发了多少篇SCI论文（不管水平如何），仿佛只有保了研才算是一个“成功”的大学生。其实，我并不觉得自己有多优秀，只是有幸拿到了保研的名额，不得不走这条路。但一旦走上这条路，就会发现这是一条不归路，你必须去卷绩点、卷所谓的“科研”。保研之后，我一直在思考一个问题：我到底要成为一个什么样的人？到底想要什么？选择这个学校是否正确？别人可能会说我已经“上岸”，在凡尔赛，但所谓的“岸”，真的存在吗？我们冷静下来想想，大学到底带给了我们什么？是知识，还是人际交往？我真心觉得大学应该是一个探索自我未来方向的过程，而不是一个全体学生卷绩点、卷“科研”的过程。如果你真心热爱科研，那无可厚非，但我们扪心自问，到底有多少人从内心深处就是把科研作为一辈子的追求目标？从小学到中学，我们已经是唯成绩论，到了大学发现依然如此，而且更甚，好像人生越走越窄，人生不是旷野而是条单行线。为什么不能宣传那些通过自己不断探索、实习，在本科就找到不错工作的同学？为什么不能宣传那些找到自己真正热爱的事情，并为之奋斗的同学？我认识一个在大学期间休学一年，通过自己打工赚来的钱去环游中国的同学，在百度上积累上万粉丝；认识虽然酒吧舞计算机毕业，但热爱写作，现在是一名剧本杀编剧的同学；认识不怎么去学校上课，但把自己的摄影搞得风生水起的同学。难道他们不值得被宣传吗？我们被困在了优绩主义里，和他们相比，我好像才是在大学失败的那一个，没有找到真正热爱的事，把所有的时间都投入在了所谓的学习里。现在的大学仿佛在生产与社会不匹配的零件，一批又一批……

北师大MAP学费涨？考研党速看！最近有不少小伙伴在问，北师大MAP的学费会不会涨？根据一些官方消息和推文，2024年的学费可能会有所变动。具体来说，UX方向的学费可能会涨到24.8万/人，而其他方向的学费则是19.8万/人。这个学费包括了在校期间的课程学习和论文答辩费。其实，学费已经从最初的几万涨到了二十万，现在还有小道消息说可能会涨到24.8万。对于那些正在备考或者打算读研的小伙伴们来说，这确实是个不小的经济压力啊𐟘…。所以，大家在决定是否报考北师大MAP的时候，一定要综合考虑自己的经济情况和未来的职业规划。毕竟，读研不仅需要投入大量的时间和精力，还需要投入不少的钱呢。希望大家都能顺利上岸，找到适合自己的发展方向！

如何成为一名优秀的算法工程师大家好，今天想跟大家聊聊我这一年作为一名算法工程师的感受和一些心得。时间过得真快，距离上次推文发布已经一年了，这一年里我不仅升了职还涨了薪，工作也慢慢稳定了下来。不过，先给大家泼点冷水，成为算法工程师并不意味着可以高枕无忧。环境变化快 𐟌꯸ 首先，行业变化非常快。可能今天你还在做某个业务线，明天整个方向就没了。比如，自动驾驶、大模型、AIGC这些热门方向，都是突然之间火起来的。算法更新迭代迅速 𐟚€ 其次，学术界不断有新的论文发表。如果你很久没有跟进最新的研究，很快就会被落伍。比如，最近OpenAI发布了chatgpt系列，大量大模型的岗位也随之出现。方向多变 𐟧튦œ€后，很多岗位都是阶段性的。比如你在做某个细分领域的分类、检测任务，结果业界出现了一个更强大的模型，直接把你的岗位干掉了。终身学习 𐟓š 所以，作为一名算法工程师，想要在这个行业一直干下去，最重要的就是做好终身学习的准备。不断提升自己的竞争力，不断学习、不断投资自己。近年来的就业风向 𐟌쯸 这几年算法工程师的就业方向主要有以下几个：自动驾驶（2021年至今）：自动驾驶算法的高薪时刻，尤其是2021年和2022年。大模型（2022年底至今）：自从OpenAI发布了chatgpt系列后，大量大模型的岗位涌现。 AIGC（2022年底至今）：stable diffusion系列、DALL.E系列等，以及国内的可灵等公司发布的文生图、文生视频等方向。必备能力 𐟒ꊦ 𙦍™些就业方向和我的个人经历，我认为成为一名优秀的算法工程师需要具备以下能力：扎实的算法基础：无论是自动驾驶、大模型还是AIGC，核心都离不开最基础的算法知识，比如模型架构、损失函数和训练技巧等。论文能力：如果你想成为一名算法工程师，必须具备自主研究和写论文的能力。根据我的经验，如果你的背景一般，没有比较好的实习经历，还没有论文的话，秋招时HR可能会直接卡掉你的简历。实习经历：如果没有论文，去某个大厂实习也是一个不错的选择。简历上有一些工程化的项目也是可以的。软素质：算法发展得太快了，怎么样不掉队并且持续提升自己？需要具备自主调研和自主研发的能力。比如某个新方向或新业务出来了，自己一个人是否能把这个新方向的知识都搞懂并且进一步扩展。后续计划 𐟓… 后续我会以视频讲解和推文的形式更新以下内容：算法基础分享学术界新论文分享实习、论文、就业相关内容希望这些分享对大家有所帮助！

早晨6点起床写论文，我的不拖延秘诀大家好，今天我想和大家分享一些关于如何高效阅读文献和写作论文的小技巧，希望能帮到正在努力的你。基础阅读：快速浏览新闻和公主号文章 𐟓𑊥Ÿ𚧡€阅读是最简单的阅读方式，主要是对句子的理解和对段落的把握。这种方法特别适合用来浏览手机上的各种公主号推文和简讯。它能在零散的时间里快速获取学科最新的动态和新闻事件。检视阅读：快速掌握书籍大意 𐟓š 检视阅读通常在较短的时间内完成，目的是快速掌握书籍的整体大意。它分为两种方式：系统略读和粗浅阅读。系统略读：这种方法在读书论著和文献时非常有用，虽然有些技术路线可能不太适合所有书籍，但基本规律值得借鉴。粗浅阅读：这种方法常用于阅读非常难的书籍，要求整体阅读全书，不懂的地方也不能停，目标是读完之后能收获20%到50%的内容。对于外文文献的阅读也同样适用，特别忌讳在一些生、难词的地方反复暂停，从而影响对原文大意的把握。分析阅读：深入理解一本书 𐟓– 分析阅读的过程包括：把一本书进行简单分类、透视一本书、寻找共情、主旨深化和系统化、公正评判。对于研究论著，一般为“论说性的书”，主要由观点、理论、假设、推断和结论的模式构成，可以借助这个逻辑去找你要的部分。主题阅读：围绕一个主题深入挖掘 𐟔 主题阅读是以某一个主题为核心进行的阅读，可能是阅读一本书，也可能是同时阅读多本书。科研工作往往也是围绕着一个特定的选题和方向开展。此时的阅读，不再是简单地理解某一本论文或某一篇文章中的论证，更重要的是给自己想要找的主题或是开展的某项研究定义一套框架，并找寻同类文献中的知识来不断填充这套框架。因此，这种方法适用于面对大量的文献工作。希望这些方法能帮到你，让你在写作论文时更加高效和有条理。记住，写作是一个需要耐心和坚持的过程，加油！𐟒ꀀ

𐟒𛥤祭橇Œ，电脑是必备神器吗？ 𐟎“在大学的校园里，电脑已经成为了很多学生的得力助手。无论是完成小组作业，制作精美的PPT𐟓Š，还是参与学生会的活动，处理表格、撰写推文𐟓，电脑都发挥着不可或缺的作用。 𐟒𜥯𙤺Ž班长、学委等职位的学生来说，电脑更是他们频繁使用的工具。而如果你所在的专业有与计算机相关的课程，比如CAD做图𐟖寸或处理实验数据𐟧Œ电脑更是你的学习利器。 𐟎“到了毕业论文写作的时候，电脑更是你的得力助手。因此，对于大学生来说，电脑已经成为了一种必需品，它让我们的生活更加便捷和高效。𐟒𛢜耀

AI未来：认知飞跃，宇宙智慧人工智能的发展将经历两个主要阶段，每个阶段都将带来人类认知的巨大飞跃。在第五阶段，人类的生物认知将与数字技术深度融合，这将极大地提升我们的计算能力和记忆储存空间。𐟒ኊ到了第六阶段，人类的智慧将扩展到整个宇宙，将普通物质转化为计算机体，以计算的极限密度组织物质。𐟌Œ 预测显示，到2029年，人工智能将通过图灵测试，达到人类无法区分的程度。在2023至2029年间，计算机将在越来越多的领域超越人类。𐟤– 这一阶段的AI将拥有惊人的能力，从记忆力到认知速度都远超人类。想象一下，AI不仅具备人类水平的阅读理解能力，还能完美地回忆起每一篇维基百科文章和所有发表过的科学论文。𐟓š 此外，AI还能观看YouTube上的所有视频和评论，阅读所有的推文和评论，而且不会忘记任何信息。计算机的处理速度将远超人类，假设人类平均需要6小时读完一本书，AI的速度可能快达50亿倍，并且拥有无限的数据存储能力。𐟒𞊊当计算机在数据处理速度上赶上人类时，它们的进步将不仅仅是逐渐增加，而是突然爆发式的增长。𐟚€