在线平台中的用户生成的内容或简称为聊天的内容,可为消费者提供有关公司市场表现的有价值的反馈信息。 这项研究研究了颤动是否可以预测股市表现,哪种颤动关系具有最强的关系以及这种关系的动态性。 作者在四年的时间内汇总了来自六个网站和十五家公司的多个网站的聊天记录(以产品评论的形式)。 他们推导出颤动的多个指标(数量,积极颤动,消极颤动和5次开始评级),并使用多元时间序列模型来评估颤动与股市表现之间的短期和长期关系。 他们使用三种衡量股市表现的指标:超额收益,风险和交易量。 研究结果表明,of不休的两个指标可以预测几天后的异常回报。 在四个波动指标中,交易量与收益和交易量之间的关系最强,其次是负面波动。 消极的ter不休对收益和交易量有很强的影响,短期的“磨损”和长的“疲倦”对这些指标没有影响。 负的ter不休也会增加回报的波动性(风险)。 根据交易股票的波动进行投资组合分析,可得到比正常市场收益高8%的收益。 除投资机会外,结果还显示出经理们that不休是衡量品牌和产品性能的重要指标。 由于chat不休每天和每小时都可用,因此2不休2可以提供即时的性能脉动,而这种情况很少出现在销售和收益报告中。 消极的颤动比积极的更重要的事实表明,消极的情绪比积极的情绪更具诊断性。 负面因素表明产品经理应该关注哪些方面。
2021-11-01 16:56:33 640KB User-Generated Content stock returns
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序言 众所周知,iOS中消息推送扮演了不可或缺的位置。不管是本地通知还是远程通知无时不刻的在影响着我们的用户体验,以致于在iOS10的时候苹果对推送大规模重构,独立了已 UserNotifications 和 UserNotificationsUI 两个单独的framework,可见重要性一斑。针对于WWDC18苹果又给我们带来了什么惊喜呢? 新特性 Grouped notifications 推送分组 Notification content extensions 推送内容扩展中的可交互和动态更改Action Notification management 推送消息的管理
2021-10-23 10:06:35 377KB content 科技新闻 苹果
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在高炉炼铁过程中,对铁水中硅含量的预测是最重要但也是最困难的一项。提出了一种基于经验模态分解(EMD)和动态神经网络(DNN)的组合算法,用于预测高炉中铁水的硅含量。为了消除原始历史数据的不同频率分量的相互干扰,EMD算法将原始历史数据分解为一系列不同的频率和固定本征函数(IMF)和一个残差。然后将每个IMF和残差近似于其非线性自回归模型(NARM)并通过DNN进行预测,最后,通过将每个IMF和残差的预测相加,可以得出硅含量的预测。最后,通过对中国某钢铁厂采集的一些硅含量的样本数据进行实验以验证我们的算法,结果表明,我们提出的组合算法比没有EMD的单一算法具有更好的性能,这表明该算法的有效性。提出的算法。
2021-10-15 21:44:12 518KB blast furnace; silicon content
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java源码:客户管理系统 Alfresco Content Management.rar
2021-10-14 09:03:00 16.94MB java 源码 经典
IBM FileNet P8 Content Engine Java API 程序设计指导手册。对于从事FileNet方面开发的人很有帮助。
2021-10-13 14:28:16 310KB IBM FileNet
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深入浅出讲解jackrabbit 共分十个专题。PDF 文档
2021-09-27 11:16:48 1.38MB JackRabbit JCR Content Repository
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es sense chrome插件,解压安装, 解决Content-Type问题后版本
2021-09-27 11:07:12 1.02MB chrome elasticsearch
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本文为大家分享了Android自动检测版本及自动升级的具体代码,供大家参考,具体内容如下 步骤: 1.检测当前版本的信息AndroidManifest.xml–>manifest–>[Android] 2.从服务器获取版本号(版本号存在于xml文件中)并与当前检测到的版本进行匹配,如果不匹配,提示用户进行升级,如果匹配则进入程序主界面。(demo中假设需要更新) 3.当提示用户进行版本升级时,如果用户点击了“更新”,系统将自动从服务器上下载安装包并进行自动升级,如果点击取消将进入程序主界面。 效果图如下: 下面介绍一下代码的实现: 1.获取应用的当前版本号,我是封装了一个工具类来获取
2021-09-09 09:07:25 166KB android content dialog
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介绍 一个简陋的本地图像检索系统 基于内容的图像检索系统(Content Based Image Retrieval, 以下简称 CBIR),是计算机视 觉领域中关注大规模数字图像内容检索的研究分支。典型的 CBIR 系统,允许用户输入一张图像,在图像数据库(或本地机、或网络)中查找具有相同或相似内容的其它图片。本实训的基本功能要求是实现基于视觉特征的图像检索。具体包括:(1)实现基于颜色信息的图像 检索,可通过颜色直方图、颜色矩、颜色一致性矢量等方法来实现。(2)实现基于纹理特征 的图像检索,可从四个方面进行:统计法、结构法、模型法、频谱法。(3)实现基于形状特 征的图像检索,可分别从图像的边缘信息和区域信息来实现。(4)实现基于综合信息的图像检索 功能 1.能够利用颜色特征实时从图像库中检索出和输入图像相同或相似的图像,并显示在系统中。 2.能够利用纹理特征实时从图像库中检索出和输入图
2021-09-06 08:26:13 3.63MB Python
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使用Nodejs的开发者愈来越多,基于Nodejs的后台开发也多了起来,像短信验证码、 国际短信这些需求,完全可以采用第三方接口来实现,云片就提供了这样的接口。 Nodejs // 修改为您的apikey.可在官网 登录后获取 var https = require('https'); var qs = require('querystring'); var apikey = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'; // 修改为您要发送的手机号码,多个号码用逗号隔开 var mobile = 'xxxxx
2021-08-30 10:34:13 42KB content ejs js
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