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- 数字化时代下ChatGPT的开端、发展和影响摘要：[目的/意义]ChatGPT的出现为整个社会带来了重大变革,到今天,其影响仍然在不断扩散,专家学者、新闻媒体对其展开了广泛的讨论,作为自然语言处理领域的重大进展,ChatGPT承载了太多的关注和期待.信息资源管理作为自然语言处理领域的重要战场,在这场技术变革下应该发挥学科优势,以先进技术驱动学科发展.[方法/过程]从ChatGPT的起源GPT模型出发,介绍了GPT模型的发展路径,并针对其对社会层面、科学研究、信息资源管理、情报工作等领…查看全部>>
- GPS水汽反演技术在四川地区的应用研究摘要：根据四川网络GPS站点附近的气压、温度计算了天顶静力学延迟量,经过综合分析,得到了最适于四川地区的天顶静力学延迟模型.建立了适于四川地区的加权平均温度计算公式,并说明了此公式的有效性.使用了全球气压和温度模型(GPT)代替实测气象数据进行水汽反演,将GPT可降水量与实测气象可降水量、探空数据可降水量以及实际降水量进行比较分析,得出了一些有益结论.
- 全球气压气温模型在中国地区的精度分析北大核心CSCDCSTPCD摘要：为检验全球气压气温模型在中国地区的精度,基于我国29个探空站2015-03～2016-02期间实测的气压和气温数据,比较分析分别由GPT模型及最新的GPT2w_5和GPT2w_1模型导出的气压和气温结果.实验结果表明,中国地区3种气象模型均有明显的季节性且对纬度变化敏感,GPT2w_5与GPT2w_1模型精度相当,二者的气压和气温精度较GPT模型均有明显提高,但对于个别异常值,GPT2w 1模型较GPT2w_5模型表现出更好的鲁棒性.
- GPT系列模型在HNCORS水汽反演中的适用性评估摘要：针对对流层延迟影响全球卫星导航系统(GNSS)水汽反演精度的问题,借助河南省连续运行参考站综合服务系统观测数据(HNCORS)对GPT系列模型(GPT模型、GPT2模型、GPT2w模型和GPT3模型)在河南地区的适用性进行系统评估,实验结果表明:GPT3模型获取的气温、气压、水汽压及反演PWV结果精度最高,GPT2模型和GPT2w模型获取结果精度相当,GPT模型获取结果精度最差;与GPT模型相比,GPT3模型获取的气温、气压和水汽压结…查看全部>>
- 基于社会化聆听的服装品牌个性维度构建与量化北大核心摘要：品牌个性是品牌资产的重要组成部分.本文旨在结合社会化聆听数据与自然语言处理技术,构建服装品牌个性维度框架,并提出量化方法.本文通过采集社交媒体上消费者关于服装品牌的推文,运用文本分词和情感分析提取品牌核心词汇,并借助词嵌入与聚类方法筛选出品牌个性词汇并构建维度框架.最后,利用TF-IDF方法对不同品牌在个性维度上的表现进行量化分析.本文基于特质论构建涵盖5主维度、28子维度和176核心词汇的服装品牌个性维度,系统捕捉社交媒体语境下的品…查看全部>>
- 基于生成式人工智能的审计报告自动生成研究北大核心CHSSCD摘要：审计报告是审计工作的最终成果,传统的审计报告主要依赖审计人员手动整理和编写,报告可靠性和准确性受到一定制约.利用生成式人工智能技术,审计系统可以自动从审计文件中提取关键信息并生成审计报告,进而提高审计报告的生成效率与质量.本文系统探究了生成式人工智能在审计报告自动生成中的实现机理,构建了基于生成式人工智能的审计报告自动生成模型,从数据准备、模型设计、模型训练和模型部署等环节探讨了该模型的实现过程.进一步地,从数据安全、文本偏差、语义识…查看全部>>