


Berdasarkan keutamaan peribadi dan tabiat hidup, Universiti Chengdu menggunakan algoritma untuk mengesyorkan rakan sebilik yang sepadan untuk pelajar baru! Netizen: Adalah disyorkan untuk mempromosikannya ke seluruh negara
Dihasilkan oleh Big Data Digest
Pada semester September, universiti akan menyambut darah segar.
Apabila bercakap tentang perkara-perkara yang perlu diberi perhatian apabila memulakan persekolahan, satu perkara yang mesti disebut adalah berdoa kepada langit dan bumi untuk rakan sebilik yang baik.
Boleh dikatakan amat menyeksakan untuk hidup bersama rakan sebilik yang tabiat gaya hidupnya tidak selari antara satu sama lain Contohnya, semua orang pernah mendengar atau mengalami kejadian serupa:
Pada masa ini terdapat enam rakan sebilik di kolej, dan hanya seorang daripada mereka merupakan anak tunggal (tiada diskriminasi bertujuan). Ibu bapanya sangat menyayanginya. Mereka menjemputnya dan menghantarnya setiap hari. Dia juga suka bercakap dengan sangat kuat dan terus bercakap di telefon apabila dia tidur dengan lena dan tidak dapat mengeluarkan bunyi sebarang bunyi, dia akan mengutuk orang lain.
Tidak keterlaluan untuk mengatakan bahawa rakan sebilik yang baik adalah standard untuk kehidupan kolej yang baik.
Adakah terdapat cara untuk membenarkan orang yang mempunyai tabiat hidup dan belajar yang sama untuk tinggal bersama?
Baru-baru ini, Universiti Chengdu telah melancarkan perkhidmatan yang menggunakan "pengsyoran algoritma data besar" untuk memadankan rakan sebilik untuk pelajar baru. Pelajar baru hanya mengisi soal selidik dan secara automatik diberikan asrama dan rakan sebilik yang sesuai.
Sehubungan itu, seorang kakitangan pusat pengurusan asrama pelajar sekolah itu berkata bahawa "pemilihan perumahan data besar" seperti ini telah dirancang sejak 2020 dan akan dilaksanakan secara rasmi mulai tahun ini. Sistem pemilihan bilik akan membuat cadangan berdasarkan kaedah memberi keutamaan kepada pelajar dalam kelas yang sama, diikuti oleh mereka dari jurusan yang sama, dan kemudian mereka dari kolej yang sama, dan akan mengesyorkan tiga rakan sebilik dengan tepat.
Keseluruhan soal selidik ini mengandungi 8 soalan. Ia dibentuk dengan mengumpul pendapat daripada guru dan pelajar di setiap kolej untuk memilih bahagian, dan akan dioptimumkan kemudian.
Rakan sebilik yang dipadankan dengan teliti, anda juga boleh memilih katil terlebih dahulu
Terdapat dua mod dalam sistem orientasi Universiti Chengdu, pemilihan bilik automatik dan pemilihan manual Pilih bilik.
Pemilihan bilik automatik menggunakan "data besar" untuk memadankan rakan sebilik secara automatik termasuk tiga langkah, iaitu pemilihan bangunan, pemilihan bilik dan pemilihan katil.
Selepas memilih pemilihan bilik automatik, pelajar perlu menjawab 8 soalan dalam soal selidik Setiap soalan mempunyai dua pilihan yang bertentangan, seperti di bawah soalan "Status sosial anda" Terdapat "sosial jenis lembu jantan" dan "jenis ketakutan sosial".
Sistem ini juga akan bertanya kepada pelajar sama ada mereka boleh menerima bau durian, mee siput dan makanan lain.
Sudah tentu beberapa tabiat sukan dan tabiat hidup yang sering menyebabkan konflik rakan sebilik juga mesti disiasat dengan jelas, seperti pelajar. Anda boleh memilih sukan kegemaran anda dan waktu tidur.
Selain cadangan rakan sebilik yang tepat berdasarkan keutamaan peribadi, pelajar baru juga boleh memilih katil dan asrama mereka sendiri besar Skrin juga menampilkan data masa nyata yang menunjukkan bilangan katil dan rakan sebilik yang tinggal.
Mama tidak perlu risau lagi tentang saya bersaing untuk mendapatkan katil apabila sekolah bermula.
Universiti Chengdu boleh memuatkan 4 orang di dalam asrama Selepas 4 orang berjaya dijodohkan, anda boleh berbincang sama ada anda sanggup hidup bersama, anda juga boleh memilih untuk tinggal bersama pelajar lain Pihak sekolah akan berunding secara aktif. Pemilihan perumahan dalam talian pada masa ini hanya tersedia untuk pelajar sarjana muda di Universiti Chengdu dan pada masa ini tidak dibuka kepada pelajar siswazah.
Difahamkan bahawa sistem pemilihan perumahan dalam talian Universiti Chengdu adalah sebahagian daripada sistem orientasi Universiti Chengdu. Sistem orientasi direka untuk membolehkan pelajar baru memahami persekitaran pembelajaran dan persekitaran kehidupan sebelum memasuki kampus untuk belajar dan hidup, dan untuk membolehkan pelajar baru mengalami platform maklumat dan pembinaan maklumat universiti.
Pelajar baharu hanya perlu mengimbas kod QR pada notis kemasukan untuk memasuki sistem dengan pantas. Sistem orientasi bukan sahaja termasuk pemilihan bilik dalam talian, pelajar juga boleh membeli peralatan tempat tidur dan keperluan harian pada sistem orientasi Pembekal akan menghantar secara luar talian ke asrama pelajar baru yang sepadan, memudahkan pelajar yang terlalu jauh dari rumah untuk cepat menyesuaikan diri dengan universiti. hidup.
Sistem orientasi juga menyokong beberapa siri perkhidmatan seperti pendaftaran dalam talian, pengumpulan maklumat, pembayaran kewangan dan tempahan buku teks.
Netizen: Adalah disyorkan untuk mempromosikannya ke seluruh negara
Perkhidmatan pelajar baharu yang mesra pengguna juga telah menyebabkan banyak perbincangan dalam talian.
Netizen secara amnya meluahkan rasa iri hati terhadap perkhidmatan yang disediakan oleh Universiti Chengdu ini, terutamanya ketekalan jadual kerja dan penggunaan penghawa dingin benar-benar akan mengurangkan banyak konflik Nampaknya semua orang mengalaminya ah.
Ramai netizen juga berharap teknologi ini dapat dipromosikan ke seluruh negara.
Tetapi sesetengah netizen menegaskan bahawa kita harus memikirkan mengapa sekolah lain tidak melakukan perkara ini. Pengguna Zhihu @CosmoWarGod Guo Fengxiao menegaskan bahawa sebab di sebalik ini adalah kerana pelajar bukan badan utama sekolah Memandangkan pelajar terus berada dalam keadaan tertekan, "tidak dapat dielakkan bagi sekolah untuk menggunakan kaedah pengagihan secara rawak. asrama."
"Pemadanan algoritma mungkin hanya sesuka hati seorang guru tertentu di sekolah dan tidak mewakili sikap keseluruhan sekolah. Pelajar akan berterima kasih kepadanya, tetapi sekolah tidak akan membayarnya lebih banyak bonus."
Sesetengah netizen juga menegaskan bahawa tinjauan soal selidik seperti ini oleh Universiti Chengdu tidak boleh dipanggil data besar.
Pengguna Zhihu @runzhujiaixing berkata bahawa data besar memerlukan sejumlah besar sampel data, contohnya, apakah respons orang di asrama terhadap perkara ini dalam tempoh empat tahun antara mereka? Apakah tahap kepuasan? Setelah meninjau 100,000 asrama, satu set sampel telah dibentuk Melalui latihan, model kepuasan sampel asrama diperoleh, dan jawapan pelajar baru adalah input untuk padanan data boleh dicapai.
Pautan: https://www.zhihu.com/question/549749054/answer/2651254803
Atas ialah kandungan terperinci Berdasarkan keutamaan peribadi dan tabiat hidup, Universiti Chengdu menggunakan algoritma untuk mengesyorkan rakan sebilik yang sepadan untuk pelajar baru! Netizen: Adalah disyorkan untuk mempromosikannya ke seluruh negara. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





Ditulis di atas & pemahaman peribadi penulis: Pada masa ini, dalam keseluruhan sistem pemanduan autonomi, modul persepsi memainkan peranan penting Hanya selepas kenderaan pemanduan autonomi yang memandu di jalan raya memperoleh keputusan persepsi yang tepat melalui modul persepsi boleh Peraturan hiliran dan. modul kawalan dalam sistem pemanduan autonomi membuat pertimbangan dan keputusan tingkah laku yang tepat pada masanya dan betul. Pada masa ini, kereta dengan fungsi pemanduan autonomi biasanya dilengkapi dengan pelbagai penderia maklumat data termasuk penderia kamera pandangan sekeliling, penderia lidar dan penderia radar gelombang milimeter untuk mengumpul maklumat dalam modaliti yang berbeza untuk mencapai tugas persepsi yang tepat. Algoritma persepsi BEV berdasarkan penglihatan tulen digemari oleh industri kerana kos perkakasannya yang rendah dan penggunaan mudah, dan hasil keluarannya boleh digunakan dengan mudah untuk pelbagai tugas hiliran.

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Lapisan bawah fungsi C++ sort menggunakan isihan gabungan, kerumitannya ialah O(nlogn), dan menyediakan pilihan algoritma pengisihan yang berbeza, termasuk isihan pantas, isihan timbunan dan isihan stabil.

Konvergensi kecerdasan buatan (AI) dan penguatkuasaan undang-undang membuka kemungkinan baharu untuk pencegahan dan pengesanan jenayah. Keupayaan ramalan kecerdasan buatan digunakan secara meluas dalam sistem seperti CrimeGPT (Teknologi Ramalan Jenayah) untuk meramal aktiviti jenayah. Artikel ini meneroka potensi kecerdasan buatan dalam ramalan jenayah, aplikasi semasanya, cabaran yang dihadapinya dan kemungkinan implikasi etika teknologi tersebut. Kecerdasan Buatan dan Ramalan Jenayah: Asas CrimeGPT menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis set data yang besar, mengenal pasti corak yang boleh meramalkan di mana dan bila jenayah mungkin berlaku. Set data ini termasuk statistik jenayah sejarah, maklumat demografi, penunjuk ekonomi, corak cuaca dan banyak lagi. Dengan mengenal pasti trend yang mungkin terlepas oleh penganalisis manusia, kecerdasan buatan boleh memperkasakan agensi penguatkuasaan undang-undang

01Garis prospek Pada masa ini, sukar untuk mencapai keseimbangan yang sesuai antara kecekapan pengesanan dan hasil pengesanan. Kami telah membangunkan algoritma YOLOv5 yang dipertingkatkan untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi, menggunakan piramid ciri berbilang lapisan, strategi kepala pengesanan berbilang dan modul perhatian hibrid untuk meningkatkan kesan rangkaian pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik. Menurut set data SIMD, peta algoritma baharu adalah 2.2% lebih baik daripada YOLOv5 dan 8.48% lebih baik daripada YOLOX, mencapai keseimbangan yang lebih baik antara hasil pengesanan dan kelajuan. 02 Latar Belakang & Motivasi Dengan perkembangan pesat teknologi penderiaan jauh, imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi telah digunakan untuk menggambarkan banyak objek di permukaan bumi, termasuk pesawat, kereta, bangunan, dll. Pengesanan objek dalam tafsiran imej penderiaan jauh

1. Perkembangan sejarah model besar pelbagai mod Gambar di atas adalah bengkel kecerdasan buatan pertama yang diadakan di Kolej Dartmouth di Amerika Syarikat pada tahun 1956. Persidangan ini juga dianggap telah memulakan pembangunan kecerdasan buatan perintis logik simbolik (kecuali ahli neurobiologi Peter Milner di tengah-tengah barisan hadapan). Walau bagaimanapun, teori logik simbolik ini tidak dapat direalisasikan untuk masa yang lama, malah memulakan musim sejuk AI pertama pada 1980-an dan 1990-an. Sehingga pelaksanaan model bahasa besar baru-baru ini, kami mendapati bahawa rangkaian saraf benar-benar membawa pemikiran logik ini. Kerja ahli neurobiologi Peter Milner memberi inspirasi kepada pembangunan rangkaian saraf tiruan yang seterusnya, dan atas sebab inilah dia dijemput untuk mengambil bahagian. dalam projek ini.

1. Latar Belakang Pembinaan 58 Portrait Platform Pertama sekali, saya ingin berkongsi dengan anda latar belakang pembinaan 58 Portrait Platform. 1. Pemikiran tradisional platform pemprofilan tradisional tidak lagi mencukupi Membina platform pemprofilan pengguna bergantung pada keupayaan pemodelan gudang data untuk menyepadukan data daripada pelbagai barisan perniagaan untuk membina potret pengguna yang tepat untuk memahami tingkah laku, minat pengguna dan keperluan, dan menyediakan keupayaan sampingan, akhirnya, ia juga perlu mempunyai keupayaan platform data untuk menyimpan, bertanya dan berkongsi data profil pengguna dan menyediakan perkhidmatan profil dengan cekap. Perbezaan utama antara platform pemprofilan perniagaan binaan sendiri dan platform pemprofilan pejabat pertengahan ialah platform pemprofilan binaan sendiri menyediakan satu barisan perniagaan dan boleh disesuaikan atas permintaan platform pertengahan pejabat berkhidmat berbilang barisan perniagaan, mempunyai kompleks pemodelan, dan menyediakan lebih banyak keupayaan umum. 2.58 Potret pengguna latar belakang pembinaan potret di platform tengah 58

Ditulis di atas & Pemahaman peribadi penulis ialah dalam sistem pemanduan autonomi, tugas persepsi adalah komponen penting dalam keseluruhan sistem pemanduan autonomi. Matlamat utama tugas persepsi adalah untuk membolehkan kenderaan autonomi memahami dan melihat elemen persekitaran sekeliling, seperti kenderaan yang memandu di jalan raya, pejalan kaki di tepi jalan, halangan yang dihadapi semasa memandu, tanda lalu lintas di jalan raya, dan sebagainya, dengan itu membantu hiliran. modul Membuat keputusan dan tindakan yang betul dan munasabah. Kenderaan dengan keupayaan pemanduan autonomi biasanya dilengkapi dengan pelbagai jenis penderia pengumpulan maklumat, seperti penderia kamera pandangan sekeliling, penderia lidar, penderia radar gelombang milimeter, dsb., untuk memastikan kenderaan autonomi itu dapat melihat dan memahami persekitaran sekeliling dengan tepat. elemen , membolehkan kenderaan autonomi membuat keputusan yang betul semasa pemanduan autonomi. kepala
