深圳推动民生诉求综合服务改革 创新探索超大型城市基层治理新路

只需要手机登录、输入诉求,一键下单,自然有相关部门主动协调解决。2022年11月以来,深圳深入推进民生诉求综合服务改革,打造“@深圳—民意速办”一体化平台,构建民生诉求收集、速办、反馈、评价机制,努力探索超大型城市基层治理新路。去年民生诉求服务总量超3700万,按时办结率和市民整体满意率均超99%。让民生诉求服务“像网购一样透明”不久前,有市民反映宝安区某工业路污水管破损影响环境,记者在民意速办平台上...

探索 Prompt 的世界:让你的 AI 更智能

探索 Prompt 的世界:让你的 AI 更智能 引言什么是 Prompt?Prompt 的重要性如何编写有效的 Prompt1. 清晰明确2. 包含关键细节3. 提供上下文 实践中的 Prompt 技巧1. 多次迭代2. 实验不同风格3. 结合实际应用 总结 引言 随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,越来越多的人开始接触和使用各种AI工具。而在使用这些工具时,我们常常会听到一个词——“Prompt...

广东粤剧院院长曾小敏:创新探索“粤剧+围楼”,传承始兴千年“九龄风度”

成长?她表示:“始兴是盛唐名相张九龄的故乡,广东粤剧院创作了大型历史题材粤剧《张九龄》,向世人展现了传承千年的‘九龄风度’。”曾小敏深情地说:“非常荣幸担任九龄故里的‘围楼文化推广大使’,接下来我们将探索‘粤剧+围楼’的形式,宣传推介‘九龄故里’的围楼文化。我相信,粤剧与围楼的融合,一定能够绽放出与众不同的艺术魅力!”“海上生明月,天涯共此时!”曾小敏说:“祝愿始兴围楼文化旅游周取得圆满成功。观粤剧之...

Perl 语言开发(六):深入探索 Perl 中的数组与列表操作

灵活运用数组和列表,编写出高效、简洁、可维护的代码。 总之,Perl 的数组和列表为编程提供了强大的数据处理能力,理解它们的工作机制和应用场景是成为一名优秀 Perl 程序员的重要一步。通过不断练习和探索,您将能充分发挥 Perl 的潜力,实现复杂的数据处理任务。...

【机器学习】机器学习与时间序列分析的融合应用与性能优化新探索

文章目录 引言第一章:机器学习在时间序列分析中的应用1.1 数据预处理1.1.1 数据清洗1.1.2 数据归一化1.1.3 数据增强 1.2 模型选择1.2.1 自回归模型1.2.2 移动平均模型1.2.3 长短期记忆网络1.2.4 卷积神经网络 1.3 模型训练1.3.1 梯度下降1.3.2 随机梯度下降1.3.3 Adam优化器 1.4 模型评估与性能优化1.4.1 模型评估指标1.4.2 超参...

探索ChatGPT是如何改变癌症护理

了解生成式人工智能(尤其是 ChatGPT)如何通过高级数据集成和个性化患者管理来增强诊断和治疗,从而改变癌症治疗。了解 Color Health 的创新副驾驶模型及其对早期检测和患者结果的影响。 近年来,人工智能与医疗保健的融合为癌症治疗带来了令人兴奋的进步。这一变化的核心是生成式人工智能,它可以分析大量患者数据并产生改善诊断和治疗的见解。随着生成式人工智能的不断发展,尤其是在处理各种类型数据的能...

【机器学习】机器学习与电商推荐系统的融合应用与性能优化新探索

文章目录 引言第一章:机器学习在电商推荐系统中的应用1.1 数据预处理1.1.1 数据清洗1.1.2 数据归一化1.1.3 特征工程 1.2 模型选择1.2.1 协同过滤1.2.2 矩阵分解1.2.3 基于内容的推荐1.2.4 混合推荐 1.3 模型训练1.3.1 梯度下降1.3.2 随机梯度下降1.3.3 Adam优化器 1.4 模型评估与性能优化1.4.1 模型评估指标1.4.2 超参数调优1....

探索人工智能和LLM对未来就业的影响

近年来,人工智能(AI)迅猛发展,引发了人们的兴奋,同时也引发了人们对就业未来的担忧。大型语言模型(LLM)就是最新的例子。这些强大的人工智能子集经过大量文本数据的训练,以理解和生成类人语言。 根据一个 LinkedIn 的报告由于人工智能的兴起,其全球 55% 的会员的工作可能会经历一定程度的变化。 了解人工智能和LLM将如何扰乱就业市场对于企业和员工适应变化并在快速发展的技术环境中保持竞争力至关...

探索iOS开发语言基础与Xcode工具:从零开始构建你的第一个iOS应用

目录 1. iOS开发语言基础 1.1 Swift语言基础 1.1.1 变量和常量 1.1.2 数据类型 1.1.3 控制流 1.1.4 函数 1.1.5 类和结构体 1.2 Objective-C语言基础 1.2.1 语法和数据类型 1.2.2 控制流 1.2.3 函数和方法 1.2.4 类和对象 2. 初探Xcode工具 2.1 Xcode的安装 2.2 Xcode的主要组件 2.2.1 项目导航...

探索AudioLM:音频生成技术的未来

效和角色对话,增强用户的沉浸感和互动体验。 6. AudioLM的挑战与未来发展 6.1. 数据需求 高质量音频生成需要大量的数据支持。然而,获取和处理这些数据既耗时又昂贵。如何高效地利用现有数据,并探索数据增强技术,是未来研究的重要方向。 6.2. 实时生成 虽然AudioLM在生成音频质量上有了显著提升,但在实时生成方面仍面临挑战。如何在保证生成质量的同时,提升生成速度,是亟待解决的问题。 6.3...
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