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数据安全：1.98亿购车者的购车记录公之于众

摘要：9月11日，Dealer Leads旗下的Elastica DB披露了“研究”网站收集的大量潜在购车者的信息。...超过1.98亿份包含潜在购车者信息的记录被发现暴露在互联网上，这些记录包括贷款和金融数据、车辆信息以及网站访问者的IP地址。 ?...9月11日，Dealer Leads旗下的Elastica DB披露了“研究”网站收集的大量潜在购车者的信息。...超过1.98亿份包含潜在购车者信息的记录被发现暴露在互联网上，这些记录包括贷款和金融数据、车辆信息以及网站访问者的IP地址。...外泄数据库中有哪些购车信息？ 该数据库被发现包含1.98亿条记录，包括姓名、电子邮件地址、电话号码、街道地址以及“其他以纯文本形式暴露在公共互联网上的敏感、可识别信息”。

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    多元时序预测：独立预测 or 联合预测？

    今天介绍一篇南大今年4月份发表的文章，主要探讨了多元时间序列预测问题中，独立预测（channel independent）和联合预测（channel dependent）二者效果的差异、背后的原因以及优化方法...Independent Strategy for Multivariate Time Series Forecasting 下载地址：https://arxiv.org/pdf/2304.05206v1.pdf 1、独立预测和联合预测...多元时间序列预测问题中，从多变量建模方法的维度有两种类型，一种是独立预测（channel independent，CI），指的是把多元序列当成多个单变量预测，每个变量分别建模；另一种是联合预测（channel...从下面的实验结果可以看到，CI相比CD，在绝大多数预测窗口长度和数据集上，效果都是提升的。 为什么CI方法在实际应用中比CD效果更好、更稳定呢？...正则化：引入一个正则化损失，用序列减去最近的样本点作为历史序列输入模型进行预测，同时使用平滑约束预测结果，让预测结果和最近邻的观测值偏差不要太大，使得预估结果更平； 低秩分解：将全连接参数矩阵分解成两个低阶矩阵

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    基于Python大数据的主流汽车价格分析可视化系统

    面对众多的汽车品牌和复杂的市场信息，消费者在购车时往往面临诸多困惑。...汽车价格受到多种因素的影响，如品牌、配置、市场供需等，价格波动频繁且难以捉摸；消费者在购车前需要花费大量时间和精力去收集和比较不同车型的价格、性能、配置等信息，增加了购车的难度和成本。...对于消费者，该系统能够提供全面、实时的汽车价格信息和市场动态，帮助消费者在购车前快速了解不同品牌和车型的价格走势、配置差异以及用户评价等关键信息，做出更加明智和合理的购车决策，降低购车风险和成本。...对于汽车经销商和制造商，系统提供的销量预测和市场趋势分析功能可以帮助他们更好地把握市场需求，优化库存管理，调整销售策略，提高市场竞争力。...部分研究借助机器学习算法自动化爬取新能源汽车相关数据，快速获取有价值信息；还有研究运用数据挖掘技术，深度剖析新能源汽车市场中的模式和趋势，为市场预测和决策提供支撑。

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    基于python的汽车数据可视化、推荐及预测系统

    通过数据可视化、推荐及预测系统的研究，可以更好地分析和利用这些数据，挖掘出对汽车设计、生产和服务改进具有指导意义的信息，为汽车行业的发展提供新的思路和方法，研究汽车数据可视化、推荐及预测系统有助于提升用户体验和满足用户个性化需求...通过对用户行为数据和偏好的分析，结合推荐算法和预测模型，可以为用户提供个性化的汽车产品推荐和购车建议，提高用户选车的准确性和满意度。...同时，基于对汽车数据的可视化展示，用户可以更直观地了解汽车的性能、特点和优缺点，从而更好地进行购车决策，提升购车体验，研究汽车数据可视化、推荐及预测系统对汽车行业的经营决策和市场营销策略具有重要的指导意义...它通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行平均或投票来进行预测，以提高模型的准确性和泛化能力，在随机森林回归中，首先从训练数据中随机选择一部分样本和特征，然后构建多个决策树。...这些决策树相互独立，每棵树都对目标变量进行预测。最终的预测结果是所有树的预测结果的平均值，这种集成的方式能够减小单棵树的过拟合风险，提高整体模型的稳定性和准确性。

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    响铃：AI、AR助力汽车产业链升级，车势科技领衔汽车数字零售新风潮

    文|曾响铃 来源|科技向令说（xiangling0815） 试想一下，如果有一天消费者能够在家自助选车、购车；乘坐着新能源无人驾驶汽车出行；车辆通过大脑解码技术即可预测驾驶员的行为意图，将驾驶员的反应快速地传递给车辆...在北京车展中的选车环节，广汽、北汽与车势科技合作，专门实现客户个性化定制购车体验的“数字洽谈桌”，厂商和经销商可以根据客户的历史浏览数据，依据客户喜好进行推荐，从而优化客户购车体验。...“数字洽谈桌”结合着“自助式购车终端”，可以通过微信商城、AR数字展厅、线下触屏数字展厅以及线上虚拟试驾体验等数字化技术，为消费者提供全新的购车体验，并一改传统汽车销售繁琐、低效的模式，为汽车主机厂和经销商提出了更为高效的解决方案...另一方面，其可帮助实时收集潜客线索数据，将消费者购车偏好及个性化数据反馈给经销商，帮助销售顾问能够第一时间了解消费者的购车意向和个性喜好，立即跟进，展开销售。...、更具吸引力的购车体验，还为个性化定制提供了基础，消费者可以在家进行虚拟私人订制，选择自身喜欢的车身颜色、车轮和装饰，提前看见未来的实车细节。

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    预测模型数据挖掘之预测模型

    数据挖掘之预测模型 定性研究与定量研究的结合，是科学的预测的发展趋势。...在实际预测工作中，应该将定性预测和定量预测结合起来使用，即在对系统做出正确分析的基础上，根据定量预测得出的量化指标，对系统未来走势做出判断。...为了充分发挥各预测模型的优势，对于同一预测问题，往往可以采用多种预测方法进行预测。不同的预测方法往往能提供不同的有用信息， 组合预测将不同预测模型按一定方式进行综合。...优化组合预测有两类概念，一是指将几种预测方法所得的预测结果，选取适当的权重进行加权平均的一种预测方法，其关键是确定各个单项预测方法的加权系数；二是指在几种预防方法中进行比较，选择拟合度最佳或标准离差最小的预测模型作为最优模型进行预测...组合预测是在单个预测模型不能完全正确地描述预测量的变化规律时发挥其作用的。

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    机械预测

    学习到了一个最基本、最简单而且也是能最有效减少噪声、提高准确率的判断方法，「机械预测（mechanical prediction）」。而且被它的简单性和有效性所震惊。 什么是机械预测？...就是用一个简单的公式进行预测，就是机械预测。 机械预测的神奇 机械预测虽然简单，但是从统计结果看，比专家预测效果要好很多 可是为啥呢？专家不是会具体问题具体分析吗？...机器学习的预测表现也的确比简单模型好，但是并不会好很多。这是因为机器学习的预测能力也有个上限 —— 那就是我们之前提到过的「客观无知」。 如何创建机械预测公式 是确定若干个评分指标。...机械预测的启示 我们应该关注判断的过程，而不是判断的结果。 其实结果对错往往是不能立即知道的，甚至可能永远都不知道。你说当初大学选专业，你选的对吗？你现在也未必知道。...ps: 员工绩效考核、项目可行性、商业方案分析启示都可以用到机械预测，平时的生活也可以，比如自身的健康管理、工作成效等 参考 万维钢：为什么流程比人强？ 噪声

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    用基于活动的预测来预测未来

    什么是基于活动的预测 销售人员一般对当月和下一个月的预测比较了解。他们了解目前的潜在客户状态，是否真的有采购需求以及预计何时可以关闭。但如果推后到更远的一个季度后的预测那就完全是凭销售拍脑袋了。...但作为销售管理者，你被管理层和董事会不断推动要求进行长期预测。那你应该如何拿到相对准确的销售预测数字呢，答案就是基于活动的预测。...假设从第一通客户电话到演示demo还有30天的时间距离，那么你可以使用当前月份通话指标来帮助你预测未来4个月的销售额。 基于活动的预测案例 有许多不同的方法可以预测业务，我建议你使用其中的几种方法。...但是如果的预测看起来很轻松就能完成，那么你的公司可能希望暂停一部分招聘或处理正在考虑的变更，直到销售回到正轨。 开始你的基于活动的预测 你的公司可以立即开始使用基于活动的预测。...当你的预测可以准确预测几个月后的销售数字时，这对销售管理者和团队成员，高管，董事会成员和投资者来说是双赢的。

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    AI帮助预测大豆产量，降低预测成本

    斯坦福大学的研究人员最近开发了一种基于深度学习的系统，可以通过卫星图像预测大豆产量。...研究人员在他们的论文中指出，“在收获季节之前准确预测发展中国家的作物产量对于预防饥荒，改善粮食安全和农业的可持续发展至关重要，现有技术昂贵且难以扩展，因为它们需要收集本地的调查数据。...这个系统的独特之处在于，神经网络预测了阿根廷和巴西的作物产量，但只接受过来自美国的数据训练。 ? 研究人员表示，“我们的工作在使用深度学习技术预测阿根廷大豆作物产量方面取得了成果。...我们还通过迁移学习方法以较少量的数据预测巴西大豆收成，从而取得了令人满意的结果。”...该团队解释说，“通过使用转移学习提高数据有限地区预测性能的能力令人兴奋，因为这些地区特别受益于成本低，可靠的作物预测工具。” 研究人员将把这种方法的扩展到发展中国家的新区域。

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    时间序列概率预测的共形预测

    现实世界中的应用和规划往往需要概率预测，而不是简单的点估计值。概率预测也称为预测区间或预测不确定性，能够提供决策者对未来的不确定性状况有更好的认知。...共形预测(Conformal Prediction，CP)正是一种基于这一思路的预测方法。...该临界值被视为可接受的最大预测误差。 构建预测区间 对于新的预测样本点，其预测区间被设定为[预测值-误差临界值， 预测值+误差临界值]。...将容差区间加减到任何未来点估算中，包括测试数据中的预测，以提供预测区间。...结论 本文介绍了共形预测技术，提供预测区间。共形预测的构造不依赖于任何模型假设，可适用于任何模型。此外，我们展示了在NeuralProphet中构建预测区间的代码示例。

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    分支预测

    流水线越长,处理器等待时间便越长,分支预测技术就是为了解决这一问题而出现的。因此,分支预测是处理器在程序分支指令执行前预测其结果的一种机制。...分支预测算法： 无条件跳转指令必然会跳转,而条件跳转指令有时候跳转,有时候不跳转,一种简单的预测方式就是根据该指令上一次是否跳转来预测当前时刻是否跳转。...如果该跳转指令上次发生跳转,就预测这一次也会跳转,如果上一次没有跳转,就预测这一次也不会跳转。这种预测方式称为:1位预测(1- bit prediction) ?...2和3时,就预测这个分支执行。...通常商用的处理器会使用多种策略的组合，来获得更好的预测结果； 分支预测实现 算法是基础,有了算法后,就可以在处理器中实现分支预测功能。

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