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对中国互联网扩散的Logistic、Gompertz及Bass模型研究与比较

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简介：
本文探讨并对比了Logistic、Gompertz和Bass三种模型在中国互联网扩散过程中的应用效果，深入分析其优势与局限性。 伍凌和贾怀京利用Logistic、Gompertz及Bass模型对中国互联网的扩散进行了研究，并通过曲线拟合发现中国互联网未来的饱和渗透率约为61%左右。2013年至2014年间，中国的互联网正处于一个关键的发展阶段。

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  • 对中国互联网扩散的Logistic、Gompertz及Bass模型研究与比较
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    本文探讨并对比了Logistic、Gompertz和Bass三种模型在中国互联网扩散过程中的应用效果，深入分析其优势与局限性。 伍凌和贾怀京利用Logistic、Gompertz及Bass模型对中国互联网的扩散进行了研究，并通过曲线拟合发现中国互联网未来的饱和渗透率约为61%左右。2013年至2014年间，中国的互联网正处于一个关键的发展阶段。
     
  • 对中国智能可穿戴设备扩散的改进Bass模型分析研究
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    本研究运用改进的Bass模型探讨中国智能可穿戴设备市场的扩散趋势，旨在深入分析其市场接受度及未来发展前景。 本段落基于改进的Bass模型对中国智能可穿戴设备市场进行了研究。尽管该市场的潜力巨大且仍有广阔的发展空间，笔者希望将Bass模型应用于我国智能可穿戴行业，以更好地理解和预测其发展趋势。
     
  • Java中String与int类型的比较及相互转换
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    本篇文章主要讲解在Java编程语言中，如何进行String和int类型之间的比较以及它们之间的相互转换方法。 在Java编程语言中，String类型与int类型的比较及相互转换是常见的操作需求之一。当需要将一个表示数字的字符串（如123）转换为整数用于计算或直接进行数值大小的判断时，可以使用Integer.parseInt()方法实现从String到int的数据类型转变。反之，在输出结果或者保存数据到文件等场景下，则可能需要用到Integer.toString(int)此类函数来完成由int向String的逆变换过程。 对于字符串与整型之间的比较操作而言，直接用==或equals都不合适——前者用于检查两个引用是否指向同一个对象；后者虽然可以用来判断两段文本内容的一致性，但当一方为数字形式而另一方是纯字符时会产生类型不匹配问题。因此，在进行这种跨类型的值对比之前务必要先确保数据已被正确转换至统一格式下。 总结来说： 1. 使用Integer.parseInt()将字符串转成整型。 2. 利用Integer.toString(int)实现从整数到字符串的转变。 3. 在比较时注意保证类型一致性，避免直接进行不同形式的数据对比。
     
  • LNG泄漏及扩散的模拟分析研究
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    本研究专注于通过数值模拟方法探讨液化天然气（LNG）在不同环境条件下的泄漏与扩散行为，旨在为预防和应对LNG事故提供科学依据和技术支持。 为了准确描述环境因素对液化天然气（LNG）泄漏后扩散的影响，本研究比较了多种气体扩散模型，并结合板模型与高斯模型建立了专门的LNG泄漏扩散模型。重点探讨了蒸气在泄漏后的运动规律及其关键影响因素，同时利用大气湍流理论和气体状态方程详细分析了液化天然气蒸汽的重气扩散及被动扩散过程。 研究团队开发了一款基于Microsoft Visual Basic和MATLAB语言的模拟软件，通过该工具可以仿真不同条件下LNG泄漏产生的危险区域，并评估环境因素对事故后果的影响。模型计算结果显示风速与大气稳定度相互作用是影响液化天然气泄漏的重要因素之一，为这类事故的风险量化提供了参考方法。 这项研究不仅有助于相关部门制定和优化应急救援措施及风险管理策略，还能够促进未来类似事件的预防工作。
     
  • 中国的互联网+
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    互联网+是指将互联网与传统行业相融合，通过技术革新和模式创新推动产业升级和发展。在中国，这一概念正深刻影响着各行各业，成为经济增长的新引擎。 中国“互联网+大学生创新创业大赛获奖作品展示。
     
  • 信息扩散及信息扩散模型在Matlab中的应用
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    本研究探讨了信息在网络中传播的行为和规律，并在此基础上提出了多种信息扩散模型及其在MATLAB环境下的实现方法与应用案例。 通过核密度估计来获取样本的概率密度分布。
     
  • 互联网-关于DeepSeek成本及行业比较的浅见.pdf
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    本PDF探讨了DeepSeek的成本结构及其在行业内的竞争力，并进行了相关对比分析。适合关注AI技术经济性的读者阅读。 DeepSeek（DS）作为一项新技术，在算力成本上的优势引起了业界的广泛关注，并引发了对算力增长和行业发展的深入讨论。与全球科技巨头高昂的研发成本相比，DS具有显著的成本效益，这可能颠覆现有的投资格局。同时，也有观点认为，这种低成本可能会触发杰文斯悖论——即通过降低成本反而推动需求增加，进而加速AI的商业化趋势。 微软CEO Satya Nadella、ASML CEO Christophe Fouquet等业界领袖对DS热潮表示了高度关注，并指出其技术可能预示着杰文斯悖论时刻的到来。在训练成本方面，DS V3利用混合精度技术和双重流水线设计，在FP8和FP32的应用上显著提高了计算资源的利用率，大幅降低了成本。 此外，FP8混合精度训练对DS V3的效率提升至关重要：它不仅减半了算力需求，并且在确保精度的前提下加快了前向传播、激活反向传播及权重反向传播模块的速度。英伟达和特斯拉等公司已证明低精度训练的重要性并提供硬件支持，预示着更多优化技术和混合精度训练流程的发展。 R1模型的发布对大模型技术发展、算力需求以及行业格局产生了深远影响：在技术层面，它展示了强化学习如何突破传统依赖监督数据微调的大规模模型限制；从计算角度看，这推动了低成本高效AI训练和推理模式的应用，并加速ASIC在推理端的发展。同时，在行业内，R1的发布可能会加剧与英伟达等芯片制造商的竞争并短期内影响液冷、光模块及铜缆的需求。 然而长期来看，随着AI应用的增长潜力巨大，这些技术将驱动其发展。尽管DS降低了训练成本，但还需注意人员薪酬、数据标注费用以及可能出现的失败风险等因素的影响。 从宏观角度看，ASIC技术和HBM规格需求的发展将持续增长，并利好于美光和海力士等存储器制造商；台积电则凭借在先进制程GPU及ASIC上的领先地位受到较小影响。DeepSeek通过降低成本推动AI商业化的同时也促进了芯片行业的技术进步，引发了对算力发展、行业格局变化的深入思考。 随着更多公司进入这一竞争赛道，未来可能会出现更多颠覆性的技术和产品，引发新的市场变革。总体而言，DS在降低计算成本和促进科技产业整体发展中扮演着重要角色，并将继续影响整个科技领域的发展趋势。
     
  • 扩散模型
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    扩散模型是一种用于生成高质量图像、文本和其他类型数据的概率建模方法，在机器学习领域中被广泛应用。 扩散模型主要分为两部分，并主要用于解决计算机视觉问题。有一个网站可以应用该模型：输入一段描述性文字后，它能够生成相关的场景图片。这份PPT是我组会上讲解的内容。