内容概要：该报告深入剖析了中国居民对于ChatGPT的认知、使用及付费意愿。调研通过广东省内外线上线下的多阶段抽样问卷和专家访谈收集了大量一手数据，涵盖了各类年龄段、收入水平和社会阶层的人群，总样本量为1051份有效问卷。研究报告采用了先进的K-Modes聚类、结构方程模型、BP神经网络、随机森林模型等技术手段，并通过LDA主题建模和StructBert情感分析探讨了居民对ChatGPT的态度及潜在影响因素。结果显示，典型用户为具有大学学历的年轻人、企业和年轻职场人士。ChatGPT的个性化情感交互得到较高评价，但仍存在信息质量波动问题。影响居民付费意愿的主要因素包括方便快捷的付费通道、地域差异和个人收入。此外，居民普遍对ChatGPT持正面看法，并愿意为其付费使用。 适用人群：本研究适用于关注中国AI行业发展及生成式AI技术的学者、从业者和政策制定者。 使用场景及目标：本研究为生成式AI在国内的发展路径提供指导，助力企业及政府理解民众对新技术的接纳程度和潜在市场需求，以调整市场推广策略和技术改进方向。 其他说明：研究表明，用户对新技术的信任度逐渐增强，尤其是在视频制作和内容创建等方面

3．1 需求分析 需求分析是任何一个项目开发过程中的一个决定性环节，一份完整好的需求分 析，开发者可以准确的熟悉整个软件或者系统的功能，要求，设计条件等具体要求， 进而确定项目要去完成的具体模块。需求分析对整个开发国政具有决定性，是项目 做好，高质的重要保证。 3.1.1 开发背景及目标 本文的数据来源于校园区域内学生上网搜狗搜索日志，每条日志通常都代表一 个学生的访问行为，本位所使用的数据是搜狗一天内的 500 万条搜索日志记录，其 格式为：访问时间，用户 ID，查询词，该 URL 在返回结果中的排名，点击顺序号， 点击 URl。 其中用户 ID 是根据用户使用浏览器访问搜索引擎的自动复制，同一次使用浏 览器输入的不同查询词对应于同一 ID。五条用户查询记录如表 3.1 所示： 表 3.1 用户查询记录 访问时间 用户 ID 查询词 返回结果 排名 点击顺 序号 点击 URL 2011123000 0005 f31f594bd1f31472 98bd952ba35de84d 傲视千雄 3 1 http://web. 4399.com 2011123000 0017 2ebbc38bf56753b0 9c945de813a443c3 人在囧途 2 1 http://tv.s ogou.com 2011123000 0020 072fa3643c91b29b d586aff29b402161 12306.cn 1 1 http://www. 12306.cn 2011123000 0016 16c3b69cc93e838f 89895b49643cef1d 王小丫 6 1 http://www. 94caobi.com 2011123000 0018 3d1acc7235374d53 1de1ca885df5e711 满江红 2 2 http://www. baidu.com 从上面的这几条日志中，我们可以得到很多有价值的信息，例如搜索者的 ID、 访问的时间、查询的关键词、点击的 URL 等。 毫无疑问，搜狗搜索日志中包含了

Comsol油浸式变压器多物理场耦合仿真：电磁、温度与流体分析的深度探究，助力稳定运行与性能优化,Comsol油浸式变压器多物理场耦合仿真：解析电磁热流体行为及内部温度分布学习资料与模型,Comsol油浸式变压器电磁-温度-流体多物理场耦合仿真；可以得到变压器稳定运行时内部热点温度及油流速度分布，提供comsol详细学习资料及模型。 ,核心关键词：Comsol油浸式变压器；电磁-温度-流体多物理场耦合仿真；内部热点温度；油流速度分布；comsol详细学习资料；模型。,Comsol多物理场耦合仿真：变压器内部温度与流体分布研究

基于YOLOv5技术的实时作弊行为检测，Python+PyCharm操作平台与图形界面简洁易用,基于YOLOv5的实时作弊行为检测系统的图形化界面与Python实现,基于YOLOv5的作弊行为检测系统，Python和pycharm实现，可实时检测，有方便操作的图形化界面 ,基于YOLOv5的作弊行为检测系统; 实时检测; Python; pycharm实现; 图形化界面,基于YOLOv5的实时作弊检测系统：Python与PyCharm的图形化界面实现 YOLOv5是一种先进的目标检测算法，它能够在实时场景中准确识别和定位图像中的目标物体。基于YOLOv5技术开发的实时作弊行为检测系统，通过在Python编程语言环境下结合PyCharm集成开发环境，成功实现了图形用户界面（GUI）的简洁易用。该系统允许用户通过直观的界面进行实时监测，大幅提升操作便利性和效率。此外，系统的实现依赖于强大的Python编程能力，通过编写高效的代码，使得系统的运行稳定，响应速度快。 系统的图形化界面设计得既美观又实用，用户可以轻松地进行作弊行为的实时检测，而不必深入了解背后的复杂技术。此外，系统还能够支持多种环境下的应用，无论是在考场监控还是在网络教育等领域，都能发挥其功效。通过优化算法和界面设计，该系统成为了作弊行为检测领域的一项创新技术，为教育、考试等场景提供了一种有效的技术手段。 YOLOv5算法的核心优势在于它的速度和准确性。YOLOv5的模型采用了卷积神经网络（CNN）架构，能够快速处理图像数据，并通过训练学习到大量作弊行为的特征。在检测过程中，系统能够实时对视频帧进行分析，一旦识别到潜在的作弊行为，便会立即发出警报，从而有效地遏制作弊行为的发生。同时，系统还具有良好的自适应能力，能够适应不同的检测环境和条件。 在技术实现方面，开发者需要具备深厚的Python编程基础，熟悉机器学习和深度学习相关知识，以及对YOLOv5模型的深入了解。此外，开发过程中还需要进行大量的数据收集和预处理，模型训练和调优，以及界面设计和功能测试等。在系统的构建中，每个环节都至关重要，任何细节的失误都可能影响到最终系统的性能和用户体验。 在未来的开发中，该系统有望进一步完善，比如引入更多种类的作弊行为特征，提升模型的泛化能力，优化用户交互流程，提高系统的稳定性和准确性。同时，随着人工智能技术的不断进步，系统还可以融合更多创新的技术，比如使用增强学习、自然语言处理等技术，来提升系统的人机交互能力，使其更加智能化、自动化。 此外，文档资料提供了系统开发的技术分析和实现细节，内容涵盖了技术原理、模型预测、控制策略以及技术探索等多个方面。开发者可以从这些文档中获得系统的理论支持和实践经验，为系统的优化和升级提供参考。 系统的成功开发和应用，不仅在作弊行为检测领域具有重要的实践意义，也展示了人工智能技术在教育技术领域的广阔应用前景。它为教育公平、考试公正提供了强有力的技术支撑，有助于打造一个更加公平、透明的教育和考试环境。随着技术的进一步发展，可以预见，类似系统将会得到更加广泛的应用，为教育行业的发展贡献更多力量。

使用场景：yolov8模型训练 相关内容：数据集+yaml文件 数据集：学生课堂行为：举手（handRaising）、阅读（reading）、睡觉（sleeping）、写作（writing）

深度学习驱动的复杂环境下人员异常行为精准检测系统：多目标检测跟踪实现摔倒、越线、徘徊、拥挤检测 - 基于YoloV3+DeepSort在TensorFlow框架下的应用,基于深度学习的人员异常行为检测系统：多目标检测与跟踪实现摔倒、越线、徘徊及拥挤检测——Yolov3+DeepSort在TensorFlow框架下的应用。,人员异常行为检测 基于深度学习的人员异常行为检测，多目标检测+多目标跟踪实现人员摔倒检测，越线检测，徘徊检测，拥挤检测，yolov3+deepsort,tensorflow ,核心关键词：深度学习；人员异常行为检测；多目标检测；多目标跟踪；摔倒检测；越线检测；徘徊检测；拥挤检测；Yolov3；DeepSort；TensorFlow；,深度学习多目标检测跟踪：摔倒、越线、徘徊、拥挤行为检测

基于在线教学平台的数据挖掘与学习行为分析超星集团数据集

文件名：Unity Assets Behavior Designer - Movement Pack v1.6.1.unitypackage Behavior Designer - Movement Pack 是一个为 Behavior Designer（一个用于 Unity 的行为树插件）提供的扩展包，主要用于增强游戏角色的移动功能。Behavior Designer 是一种可视化的行为树系统，允许开发者通过图形界面设计复杂的 AI 行为。而 Movement Pack 则通过为这个系统添加一系列与角色移动相关的节点，来简化和加速角色移动行为的设计。 主要功能和特点： 多种移动行为： 巡逻（Patrol）：让 NPC 在指定的路径上进行巡逻，能够设置路径点、巡逻速度、转向等。 追逐（Chase）：让角色追逐目标，可以设置追逐范围、速度等参数，适用于敌人 AI。 逃跑（Flee）：在面对威胁时，角色会选择逃跑路径来避开敌人。 寻路（Seek）：角色可以自动寻找最近的目标或位置。 移动到目标（Move To Target）：控制角色移动到指定的位置或目标。 ......

本项目的数据来源于网新银行举办的数据建模比赛的数据，特征包含三类数据，客户基本信息（x1-x11）,行为类数据（x12-x56）,风险评分类数据（x57-x161）,但具体是什么特征我们并无从得知，因此想从特征实际意义入手分析建模是及其困难的。数据包含训练集30000个样本，测试集10000个样本，每个样本除开161个特征变量，还包括干预变量（treatment）和响应变量(y),干预变量把数据集分为两类，实验集（treatment = 1），控制集（treatment = 0）,实验集和控制集的比例大致为1:4。 源码包含用随机森林做缺失值填充、画qini曲线、主程序三个文件 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_52073614/article/details/136763601

文件名：Unity Asset ANIMSET CREATURE v1.5.unitypackage ANIMSET: CREATURE 是一个针对人类和类人生物的 Unity 动画资源包，主要用于表现人类角色的各种动作和行为。此插件提供了详细的动作动画，可以轻松整合到角色控制器和游戏项目中，适用于各种类型的游戏场景。 主要特点： 针对人类的动画：专注于人类和类人角色的动画，如行走、奔跑、跳跃、攻击、防御、受伤等。 丰富的动作类型：提供不同的战斗动作、静止状态和移动方式，帮助开发者实现更逼真的角色行为。 高兼容性：与 Unity 内置的角色控制系统兼容，可以无缝集成到现有的项目中。 易于使用和自定义：开发者可以根据项目需求对动画进行调整，适用于 RPG、动作冒险类游戏等。 这个插件非常适合开发需要复杂角色控制和战斗系统的游戏项目，为角色动画节省了大量的开发时间。