语言与智能技术发展到了什么程度？未来的技术发展趋势是什么？如何与其他人工智能技术协同发展？都是值得思考与探讨的问题。
今天做了下因子分析中的东东，本来想找一些公共网站的数据，限于时间和要做一些数据整理，时间来不及，就找了一个现成的数据源。
有这样一个需求，是需要根据一些动漫的信息来做出一些数据分析，大概有1700多部动漫作品，相关的属性有差不多20个。
因子分析可以看做是主成分分析的进一步扩展，主成分分析重点在综合原始变量的信息，而因子分析重在解释原始变量之间的关系。
Why JavaScript is essential for modern web development? JavaScript has had a major submit making the
大数据文摘作品，转载要求见文末 读paper读不下去？又想了解最in的人工智能和大数据前沿干货？大数据文摘这款Podcast脱口秀【5263FM】绝对适合你。在码代码、开车、等地铁的无聊间隙，来听听数据大咖们把人工智能paper花式聊出来。 AAAI大会的国内大公司都发了哪些paper？ 大会的最佳paper在探讨什么话题？ 这些paper背后又涉及到怎样的商业布局？ · · 在CMU战胜了德州扑克职业玩家的AI到底意义何在？ 吴恩达为什么称其意义堪比深蓝和阿尔法狗？ · · 深度学习框架有哪些？
搜集银行业上市公司的财务数据分析股票价格的财务影响因素，观测流动比率、净资产负债比率、资产固定资产比率、每股收益、净利润、增长率、股价和公布时间等数据。首先描述性分析对银行业上市公司的财务数据进行基础性描述，以便对整个行业形成直观的印象，然后利用因子分析提取对银行业上市公司股价影响较为明显的因素，分析银行业上市公司股价的决定因素，最后利用回归分析方法确定这些因素对股票价格的影响方向和强弱。 统计方法 描述性分析 因子分析 回归分析 具体分析 本案例为了研究的准确性和普遍性，一共搜集了23家上市的金融银
With the web being ordinary in pretty much every working environment over the world, web applications have become an inexorably significant instrument for business with their most basic uses being correspondence with clients, a joint effort with representatives, the secure capacity of information and giving information and data to the board.
在医学研究中，为了客观、全面地分析问题，常要记录多个观察指标并考虑众多的影响因素，这样的数据虽然可以提供丰富的信息，但同时也使得数据的分析工作更趋复杂化。
JavaScript is one of the most beloved and desirable programming languages to learn in 2019. JS development is a hot career option in the programming world. It is one of the best-paying programming languages to get familiar with. It was developed by Brendan Eich back in 1995. Officially, the popular programming language is known as the ECMAScript.
作为国际最受关注的自然语言处理顶级会议，每年的 ACL 都吸引了大量华人学者投稿、参会。今年的 ACL 大会已是第 60 届，于 5 月 22-5 月 27 日期间举办。 为了给国内 NLP 社区的从业人员搭建一个自由轻松的学术交流平台，2022 年 5 月 21 日，机器之心举办了「ACL 2022 论文分享会」线上学术交流活动。 本次 ACL 论文分享设置了 Keynote、 论文分享、企业招聘等环节，就业内关注的 Transformer、大规模预训练模型等 NLP 热门主题邀请顶级专家、论文作者与观众
最近看了很多的关于因子分析的资料，整理出这篇理论+实战文章分享给大家。后续会出一篇PCA主成分分析的文章，将主成分分析和因子分析两种降维的方法进行对比。
本文精选了上周（0612-0618）最新发布的19篇推荐系统相关论文，主要研究方向包括语言指导的音乐推荐系统、基于扩散模型的推荐系统、字体推荐系统、来自谷歌的推荐中的排序探究、语音对话推荐系统、大型语言模型赋能推荐系统综述等。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36
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Code coverage is an effective means to assist software engineers in verifying code quality. The runtime environment’s ability to collect code coverage fully combines black and white box testing capabilities and greatly increases engineers’ confidence in software quality. This article introduces a solution for code coverage collection in the Elixir runtime environment, and provides an in-depth insight into its internal principles.
【1】 On Stochastic PDEs for the pricing of derivatives in a multi-dimensional diffusion framework 标题：多维扩散框架下衍生品定价的随机偏微分方程
随着大学的普及教育，大学生就业形势变得更加困难，很多学生都意识到这个问题。所以走出象牙塔，去接触社会，来增长社会经验也会成为一个必然趋势。而大学生兼职既可以接触社会锻炼自己，又可以使自己的经济条件得到一定的改善，因而成为很多大学生的不二之选，渐渐形成一种普遍现象。但是在兼职过程中大学生也会碰到各种各样的挫折，甚至很多人逐渐把重心转移到高收益上，远离了锻炼自己的初衷，同时由于法律意识的缺失，大学生在兼职过程中有可能上当受骗，甚至误入歧途，怎样解决这些存在的问题成了兼职现象中不得忽视的一个重要问题。而大学生从兼职中实际的得到了哪些收获，更是最根本的问题。
美国人工智能年会（the Association for the Advance of Artificial Intelligence），简称AAAI，是人工智能领域的顶级国际会议。会议由AAAI协会主办，今年是第33届，于1月27日-2月1日在美国夏威夷举行。腾讯AI Lab第2次参与会议，共27篇文章入选，涵盖自然语言处理、计算机视觉、机器学习等领域。
编者按：美国司法部于5月19日起诉5名中国军人，指控他们通过网络窃取美国公司的商业机密，这是美国政府首次公开控告外国政府公务人员针对美国公司实施网络黑客犯罪。同日，中国外交部发言人秦刚就此事发表谈话称：“鉴于美方对通过对话合作解决网络安全问题缺乏诚意，中方决定中止中美网络工作组活动”。这一事件凸显了数据隐私规制的重大意义。本期发表的“全球舞台上的欧洲数据隐私规制：政策出口还是实验主义？”一文，探究了在错综发杂的强权政治背景下推进实验主义合作治理的五个机制，对于中国相关领域的政策治理颇有启发。 导言： 从
【1】 Textless Speech-to-Speech Translation on Real Data 标题：基于真实数据的无文本语音到语音翻译 链接：https://arxiv.org/abs/2112.08352
【1】 Clustering Areal Units at Multiple Levels of Resolution to Model Crime Incidence in Philadelphia 标题：在多层次分辨率上对区域单位进行聚类以模拟费城的犯罪率 链接：https://arxiv.org/abs/2112.02059
【1】 PTR: A Benchmark for Part-based Conceptual, Relational, and Physical Reasoning 标题：PTR：基于零件的概念推理、关系推理和物理推理的基准 链接：https://arxiv.org/abs/2112.05136
【1】 Model Stealing Attacks Against Inductive Graph Neural Networks 标题：针对归纳图神经网络的模型窃取攻击 链接：https://arxiv.org/abs/2112.08331
【1】 Transformer-based Korean Pretrained Language Models: A Survey on Three Years of Progress 标题：基于Transformer的韩语预训练语言模型：三年进展综述 链接：https://arxiv.org/abs/2112.03014
Paul E. Black，Lee Badger，Barbara Guttman 和 Elizabeth Fong 著
【1】 Dependency Learning for Legal Judgment Prediction with a Unified Text-to-Text Transformer 标题：使用统一文本到文本转换器的法律判决预测的依赖学习 链接：https://arxiv.org/abs/2112.06370
【1】 TC-GNN: Accelerating Sparse Graph Neural Network Computation Via Dense Tensor Core on GPUs 标题：TC-GNN：在GPU上通过密集张量核加速稀疏图神经网络计算 链接：https://arxiv.org/abs/2112.02052
【1】 Poisoning Knowledge Graph Embeddings via Relation Inference Patterns 标题：通过关系推理模式毒化知识图嵌入 链接：https://arxiv.org/abs/2111.06345
【1】 Functional Regularization for Reinforcement Learning via Learned Fourier Features 标题：基于学习傅立叶特征的强化学习函数正则化 链接：https://arxiv.org/abs/2112.03257
【1】 OOD-GNN: Out-of-Distribution Generalized Graph Neural Network 标题：OOD-GNN：失配广义图神经网络 链接：https://arxiv.org/abs/2112.03806
【1】 Distance and Hop-wise Structures Encoding Enhanced Graph Attention Networks 标题：增强型图注意网络的距离和跳数结构编码 链接：https://arxiv.org/abs/2112.02868
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