前言 本課題針對老舊小區(qū)改造中需求采集分散、評估維度單一、決策依據(jù)不足等痛點(diǎn)，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的老舊小區(qū)改造需求評估與分析系統(tǒng)。當(dāng)前老舊小區(qū)改造普遍依賴人工調(diào)研統(tǒng)計(jì)，存在數(shù)據(jù)覆蓋面窄、需求識別不精準(zhǔn)、改造優(yōu)先級劃分不合理等問題&#xff…

0 序在近期查看一篇技術(shù)文章時(shí)，博主提及到了 OSS Insight 這個(gè)新詞匯，出于好奇便搜索、使用、初步研究了一二。 在當(dāng)今快速發(fā)展的技術(shù)世界中，開源軟件扮演著越來越重要的角色。然而，面對數(shù)以百萬計(jì)的開源項(xiàng)目和貢獻(xiàn)…

“知網(wǎng)查重率狂飆 38%，降重后語句不通？”“AI 寫的論文被 Turnitin 判定‘機(jī)器生成’，直接打回重寫？” 隨著高校對學(xué)術(shù)原創(chuàng)性與 AI 使用監(jiān)管的雙重收緊，“降重” 與 “去 AI 痕跡” 成為畢業(yè)生的雙重焦慮。普通降重工具…

“人工設(shè)計(jì)問卷熬 7 天，回收后發(fā)現(xiàn)題項(xiàng)缺乏量表支撐？”“普通 AI 生成的問卷模板化嚴(yán)重，調(diào)研數(shù)據(jù)根本達(dá)不到學(xué)術(shù)標(biāo)準(zhǔn)？” 在畢業(yè)論文調(diào)研、課題數(shù)據(jù)采集、科研項(xiàng)目實(shí)證分析等場景中，問卷設(shè)計(jì)的 “學(xué)術(shù)嚴(yán)謹(jǐn)性” 直接決定…

前言 本課題針對美妝行業(yè)產(chǎn)品評價(jià)分散、用戶需求挖掘不精準(zhǔn)、市場反饋滯后等痛點(diǎn)，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的美妝產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)評價(jià)數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)。當(dāng)前美妝行業(yè)多依賴零散評價(jià)信息做決策，存在評價(jià)數(shù)據(jù)覆蓋不全、情感傾向判斷主觀、消費(fèi)需求洞察片面等問題&am…

前言 本課題針對當(dāng)前旅游推薦場景中個(gè)性化不足、推薦精準(zhǔn)度低、用戶需求與景點(diǎn)匹配度差等痛點(diǎn)，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的熱門旅游景點(diǎn)推薦系統(tǒng)。當(dāng)前旅游推薦多依賴通用榜單或人工篩選，存在忽視用戶個(gè)性化偏好、未充分考量季節(jié)、客流、口碑等動態(tài)因素的問題&…

前言 本課題針對當(dāng)前專業(yè)教學(xué)中導(dǎo)學(xué)精準(zhǔn)度不足、個(gè)性化適配缺失、學(xué)習(xí)過程難以動態(tài)追蹤等痛點(diǎn)，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的專業(yè)智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)。當(dāng)前專業(yè)導(dǎo)學(xué)多依賴教師經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)，存在忽視學(xué)生個(gè)體差異、教學(xué)資源匹配不精準(zhǔn)、學(xué)習(xí)問題反饋滯后等問題，難…

💓 博客主頁：借口的CSDN主頁 ? 文章專欄：《熱點(diǎn)資訊》 PyTorch動態(tài)圖優(yōu)化：從性能瓶頸到顯著提速的深度探索 目錄 PyTorch動態(tài)圖優(yōu)化：從性能瓶頸到顯著提速的深度探索 引言：動態(tài)圖的“隱形效率革命” 一、動…