华为手机广告“来自iPhone客户端”

女神Gal Gadot担任华为品牌大使,代言Mate10 Pro却因使用iPhone客户端发布广告引发争议。与此同时,华为正面临美国司法部关于违反对伊朗贸易制裁的调查,这可能成为继中兴之后又一大国际贸易事件。

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【今日作者】

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走在买PowerBall的路上

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女神Gal Gadot近日担任华为在美国的品牌大使,为手机Mate 10 Pro代言,在推特上上传广告并配文“介绍我的新伙伴 #Huaweimate10pro”


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然鹅被耿直的Twitter显示“发自iPhone客户端”。


Gadot回应了此事,“有人问起了我最近发的华为手机的推文,认为我其实在用iPhone,事情绝对不是这样的。我非常喜欢我的华为p20和mate10 pro,不管我在任何地方它们都是我的生命线。”


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是不是生命线小编是不知道的,但是女神是真美。至于“发自iPhone端”的梗,Gadot说因为推文带着一条很大的广告视频,自己交给了团队来发布,团队也称用的是Mac而不是显示的iPhone。目前她已经把这条原推给删掉了。


是不是隐隐觉得接下来要开始给华为打广告了?


哼我也想啊。。。


事实上代言小风波什么的完全不在华为的关心范围内了,据华尔街日报报道这家世界第三大手机制造厂商“摊上了事情”。


多大的事呢?大概跟中兴那么大。


华尔街日报从“知情人士”处得知,美国司法部正在调查华为是否违反了美国对伊朗的贸易制裁。目前不清楚司法部调查进行到了什么步骤,以及调查目标是啥,具体指控是什么,通通不清楚。


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对此华为的发言人表示不予置评。

事实上美国对这家中国大厂的不友好已经不是第一天了,今年年初在国会的压力下ATT和Verizon都放弃了代卖华为的智能手机,三月份BestBuy也全面下架了品牌。作为世界最大的基站电子和通讯设备制造商,还曾被川普政府点名视作对美国在移动通信未来发展中霸主地位的威胁。


有趣的是,特朗普强推的高通在中国的日子也很难熬。就在中兴禁令发布后的上周四,商务部时隔一年首次宣布对高通并购恩智浦半导体公司(NXP)的反垄断审查进展。此次收购已经集齐了9个国家和地区中8个的批准,中国是最后一道关卡。商务部新闻发言人表示,反垄断调查机构进行的市场测试初步反馈认为此次收购方案难以解决相关市场竞争问题,4月16日高通申请撤回缘由申报并已重新申报。


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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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