基于多主体建模的绿色建筑商品房消费者行为分析，施骞，傅群，绿色建筑商品房可以有效地改善环境，但是受价格、技术成熟度和政策等因素的制约，在市场上未能得到消费者的普遍认可。本文在经典

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根据《互联网信息服务算法推荐管理规定》第七条　算法推荐服务提供者应当落实算法安全主体责任，建立健全算法机制机理审核、科技伦理审查、用户注册、信息发布审核、数据安全和个人信息保护、反电信网络诈骗、安全评估监测、安全事件应急处置等管理制度和技术措施，制定并公开算法推荐服务相关规则，配备与算法推荐服务规模相适应的专业人员和技术支撑。 《落实算法安全主体责任基本情况》就是检测企业对这一条的落实。 针对上述问题，生成两套模版，一个是chatgpt模版，一个是个人写的

AnyLogic支持多种不同的建模技术。本教程覆盖了基于主体（agent-based）建模的步骤，基于主体的建模已经成功地应用于包括生态学，社会学，经济学，交通模拟等等许多领域在内的广泛范围。

2D可变形一体 使用FEM在Unity中进行2D变形人体仿真 这是一个由2D FEM项目的端口发现从C ++ / OpenGL的C＃的统一。 代码不是那么稳定，如果推得太远，物理特性可能会破坏，但是使用有限元方法很好地介绍了可变形体。 最初的工具也确实实现了网格的断裂，但是我还没有完全移植它，可能不会。 该项目提供了一些选项来为场景加载各种网格，并提供了一些简洁的代码，可以根据图像创建网格。 有一个犰狳，兔子和一个甜甜圈。 还有一些基本形状可以通过代码创建，例如光束，圆环和随机凸形，如下所示。 这是犰狳被扔的GIF。

2001748-Have Hands-【A02】基于非特定类别的图像前景主体分割算法【万兴科技】-项目简要介绍2

2.2 软件架构图2.1 软件架构本软件主要由QT前端界面和非特定类别图像前景分割算法构成 3.2 设计思路3.2.1 研究现状 在现在的显著性目标检测算法中，

简要介绍 我是竞赛选手rebornZH，很高兴在2019 CCF BDCI大赛中拿下3个NLP竞赛TOP，在这里我主要分享金融信息负面及主体判定赛题的解决方案和自己对另外两个NLP赛题的一些解题思路，希望能与大家一起学习，一起进步，同时如果有NLP方向的朋友愿意和我一起交流学习NLP技术我也是非常欢迎的，可以加我QQ联系，后面有联系方式。最后希望大家多给下star，毕竟整理这些也挺花时间的，在这里先谢谢大家了。 比赛链接 金融信息负面及主体判定： “技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型： 互联网金融新实体发现： 特别说明 上面的开源代码是在我最终版代码上修改而来的baseline，因为有些代码涉及到我队友，不方便全部开源，因此我特地整理一个比较好的基线给大家作为参考，这个基线的分数应该是该赛题开源的基线中分数最好的，并且距离最终版代码差别不是特别大。 GPU最低要求：2080Ti

新型农业经营主体项目实施方案（家庭农牧场）.docx

基于机器学习的发债主体违约风险预测项目源码+项目说明.7z 【项目介绍】 该项目以发债企业作为研究对象，利用财务逻辑和技术手段对178个原始特征指标进行有效筛选，构建了基于多种机器学习算法的模型，对比后挑选LightGBM模型作为最终模型进行更精细化训练，最终模型关键预测指标均有比较好的效果。 Jupyter Notebook代码 【使用说明】 BondDefault文件为项目代码 基于机器学习的发债主体违约风险预测.pptx为ppt形式的项目展示