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《浪浪山小妖怪》影评的情感倾向与主题特征分析——基于TF-IDF与LDA模型
人文社会发展为探究国产动画《中国奇谭》中“浪浪山小妖怪”单元的受众情感倾向与核心主题，本文采用Python爬虫技术采集豆瓣平台2900多条影评数据为研究对象，对原始数据进行文本清洗、分词、停用词过滤处理得到规范数据，统计词频，调用Gensim字典和语料库进行文本向量化，运用TF-IDF算法提取关键词，结合LDA主题建模方法划分主题类别，并通过词云图可视化分析。最后对评论进行情感分析。
鑫 吕
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环球科学与工程
王丽 西门子电力自动化有限公司， 江苏南京 摘要：本文介绍了吉瓦级大型光伏电站后台监控系统的整体架构、对下需要采集的光伏区各设备信息及通讯方式、对上与调度侧通讯的具体信号以及与其他PPC系统/清洗机器人/SVG/表计等系统间的数据通讯。在此基础上介绍了国网2023新能源标准化系统架构，并由此探讨大型光伏电站在逆变器和跟踪支架合计数百万级点数的通讯压力下，如何通过将三层两网的系统架构优化为大两层的系统架构，减少光伏区RTU及交换机的配置，通过减少数据转发，减少系统网络风暴，达到良好的通讯效果。
王丽
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王丽 西门子电力自动化有限公司， 江苏南京 摘要：本文介绍了吉瓦级大型光伏电站后台监控系统的整体架构、对下需要采集的光伏区各设备信息及通讯方式、对上与调度侧通讯的具体信号以及与其他PPC系统/清洗机器人/SVG/表计等系统间的数据通讯。在此基础上介绍了国网2023新能源标准化系统架构，并由此探讨大型光伏电站在逆变器和跟踪支架合计数百万级点数的通讯压力下，如何通过将三层两网的系统架构优化为大两层的系统架构，减少光伏区RTU及交换机的配置，通过减少数据转发，减少系统网络风暴，达到良好的通讯效果。
王丽
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Metaverse in Medicine
肺癌作为全球癌症头号杀手，每年引起发病约210万人，超过180万人死亡。GPT等AI技术为肺癌防治带来曙光，可通过NLP高效精准赋能咨询与诊疗建议，促进知识共享与医疗水平的均衡提升，为患者提供个性化健康指导与心理慰藉。核心技术原理为“四改”：（1）改清洗数据为数据精选；（2）改简单咨询为直面分身；（3）改盲目宠信为质控核对；（4）改单纯循证加大医经验。临床验证与效果：BAIMGPT与DeepSeek对照研究显示，BAIMGPT在亲切感、安全感、问题理解力、回答精准性等方面展现显著优势。其独特的技术架构和“
春学 白
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肺癌作为全球癌症头号杀手，每年引起发病约210万人，超过180万人死亡。GPT等AI技术为肺癌防治带来曙光，可通过NLP高效精准赋能咨询与诊疗建议，促进知识共享与医疗水平的均衡提升，为患者提供个性化健康指导与心理慰藉。核心技术原理为“四改”：（1）改清洗数据为数据精选；（2）改简单咨询为直面分身；（3）改盲目宠信为质控核对；（4）改单纯循证加大医经验。临床验证与效果：BAIMGPT与DeepSeek对照研究显示，BAIMGPT在亲切感、安全感、问题理解力、回答精准性等方面展现显著优势。其独特的技术架构和“
春学 白
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社会科学与教育
在国家强力推进能源关键技术创新应用方面和推动公共领域汽车全面新能源化下,本文旨在构建一个涵盖汉语和英语的汽车文化连动句料库,以促进跨文化交流。通过收集和整理大量的双语汽车文化资料,对数据进行清洗和标注,确保语料库的质量和实用性。本文首先界定了汽车文化相关的关键词汇和表达方式,随后设计了详尽的数据收集与筛选流程,最终实现了整合形成语料库。本文可以形成针对汽车文化领域双语交流的解决方案,解决跨文化理解与沟通障碍的问题。
江阳 何, 萍萍 胡
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在国家强力推进能源关键技术创新应用方面和推动公共领域汽车全面新能源化下,本文旨在构建一个涵盖汉语和英语的汽车文化连动句料库,以促进跨文化交流。通过收集和整理大量的双语汽车文化资料,对数据进行清洗和标注,确保语料库的质量和实用性。本文首先界定了汽车文化相关的关键词汇和表达方式,随后设计了详尽的数据收集与筛选流程,最终实现了整合形成语料库。本文可以形成针对汽车文化领域双语交流的解决方案,解决跨文化理解与沟通障碍的问题。
江阳 何, 萍萍 胡
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财经管理
随着生成式 AI 技术快速发展，其在财务舞弊检测领域展现出高效处理海量数据、识别隐蔽舞弊模式的巨大潜力，但技术应用也引发数据隐私泄露、算法偏见、模型可解释性不足等伦理问题。本文深入探讨生成式 AI 在该领域的伦理边界，提出数据产权保护、算法公平性保障、责任归属明确等核心伦理原则；同时从数据、算法、模型三个维度，提出数据增强清洗、算法偏差校正、模型融合解释等优化策略，旨在提升检测准确性与伦理合规性，推动生成式 AI 健康可持续发展。
敬佳佳, 张然
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随着生成式 AI 技术快速发展，其在财务舞弊检测领域展现出高效处理海量数据、识别隐蔽舞弊模式的巨大潜力，但技术应用也引发数据隐私泄露、算法偏见、模型可解释性不足等伦理问题。本文深入探讨生成式 AI 在该领域的伦理边界，提出数据产权保护、算法公平性保障、责任归属明确等核心伦理原则；同时从数据、算法、模型三个维度，提出数据增强清洗、算法偏差校正、模型融合解释等优化策略，旨在提升检测准确性与伦理合规性，推动生成式 AI 健康可持续发展。
敬佳佳, 张然
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