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數(shù)據(jù)投放決策模型、終端營(yíng)銷支持模型，加強(qiáng)市場(chǎng)投放、終端營(yíng)銷等決策支持方面的研究，解決零售環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、不及時(shí)、不全面的問題，為市場(chǎng)投放、營(yíng)銷決策分析提供
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）與重慶中煙基于‘互聯(lián)網(wǎng)+’開展協(xié)同合作的科研項(xiàng)目，旨在通過構(gòu)建零售終端樣本的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和新零售下的終端分類方法、終端數(shù)據(jù)投放決策模型、終端營(yíng)銷支持模型
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;、市場(chǎng)類型（城鎮(zhèn)）、終端層級(jí)（三星及以上現(xiàn)代終端）、業(yè)態(tài)（煙酒店）”四個(gè)標(biāo)簽組合疊加，基于協(xié)同過濾算法模型
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確保服務(wù)質(zhì)量。
數(shù)據(jù)用活了就是生產(chǎn)力。以“數(shù)據(jù)+模型”為抓手，嘉興煙草從財(cái)務(wù)口徑費(fèi)用數(shù)據(jù)切入，建立9大類可控費(fèi)用19個(gè)數(shù)據(jù)模型，去年
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管理、投資組合優(yōu)化、市場(chǎng)預(yù)測(cè)等方面。例如，摩根大通（JP Morgan）和 IBM 合作，利用量子計(jì)算來改善金融模型的復(fù)雜性和準(zhǔn)確性。通過量子計(jì)算
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行為的模型，當(dāng)檢測(cè)到網(wǎng)絡(luò)流量的行為模式與正常模型不符時(shí)，就會(huì)認(rèn)為可能存在攻擊行為。如果發(fā)現(xiàn)某個(gè) IP 地址在短時(shí)間內(nèi)對(duì)網(wǎng)站的多個(gè)頁面進(jìn)行大量的請(qǐng)求，且請(qǐng)求的頻率
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、DataV等先進(jìn)工具，構(gòu)建了 “數(shù)智識(shí)人” 人力資源管理模型，為企業(yè)人力資源管理帶來了創(chuàng)新性變革。宜搭作為低代碼開發(fā)平臺(tái)，在眉山煙草的人力資源管理中發(fā)
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，通過建立正常網(wǎng)絡(luò)行為的模型，當(dāng)監(jiān)測(cè)到的流量行為偏離正常模型達(dá)到一定程度時(shí)，就認(rèn)為可能存在攻擊。在檢測(cè)到 DDoS 攻擊時(shí)，IDS 會(huì)及時(shí)發(fā)出
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一定程度上依賴于專家的水平和經(jīng)驗(yàn)。定量評(píng)估則運(yùn)用數(shù)學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)漏洞風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化分析。常見的定量評(píng)估模型有 CVSS（通用漏洞評(píng)分系統(tǒng)），
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;量子比特可以處于 0 和 1 的疊加態(tài)，對(duì)其進(jìn)行測(cè)量時(shí)，結(jié)果是完全隨機(jī)的，且這種隨機(jī)性是由量子力學(xué)的內(nèi)稟特性決定的，無法通過任何算法或預(yù)測(cè)模型
