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这届教育装备展,不能错过的知识点,都在这里!

腾讯教育云展区语音讲解 建议边听边往下看! 便宜不过学校食堂, 麻烦不过押金饭卡。 喜欢去学校蹭饭的人们,有福了! ▽ 1 微信校园卡 关键词:数字校园  一码通校园  连接 ?...▽ 3 口语评测 关键词:单词评分  句子评分  多维度打分 ?...适用场景 ▽ 口语评测  在线绘本跟读  课程质量评估  口语作业批改 让每个学生, 得到全方位的辅导, 苦于提升教学质量的老师们,有福了!...适用场景 ▽ 学院共建  实训室  专业共建 语音讲解不过瘾,现场等你 腾讯云展位: 11月17日—11月19日 南昌绿地国际博览中心A6馆A6307 如果您对腾讯智慧教育感兴趣,请扫码关注公众号“

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腾讯教育智聆口语评测亮相微信公开课,英语好不好AI告诉你

“没想到我的中文语音测评分数竟然还没有英文高,看来我要好好练习一下自己的普通话发音了。”...可能有很多人对智聆感到陌生,事实上,它已经默默陪伴我们很久了——作为AI语音识别技术,智聆基于深度学习理论实现现场同传、语音实时转文字等多种功能。...比如,你在微信聊天中经常使用的微信语音转文字、玩“吃鸡”时的语音转文字,背后都是智聆的功劳。...2017 2017年11月,腾讯正式对外推出微信“智聆”,并在多种场合展示了其AI语音识别的能力:如联合腾讯翻译君推出会场同传服务;为腾讯云小微智能服务解决方案提供远场语音识别能力;联合腾讯云推出电话客服质检服务...同时,针对不同的用户,推出四大应用场景:在口语能力测评场景里,快速了解学生英语口语评测,提供多维度的语音评测结果,方便课程安排;在在线绘本跟读中,针对少儿英文绘本的单词和句子跟读的情况进行语音评测;在课堂质量评估场景

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    评分卡模型(一)评分卡建模实战

    评分卡模型(一)评分卡建模实战 小P:我看你做的这些数据挖掘,虽然预测结果挺准的,但是完全不知道怎么来的啊 小H:其实在风控领域有个很流行的评分卡模型,可以很直观的告诉你什么特征加分,什么特征减分,每个样本有多少分...逻辑回归评分卡拉伸规则: 定义 。...由于评分卡是基于LR模型训练的,虽然在特征处理过程较为严格,但本身模型准确性较低。...,但查全率和误伤率优于逻辑回归 可考虑优化方向:特征交叉与衍生,集成学习等 结论 评分卡模型是具有完整且完善的建模流程,而且结果展示完全适用于业务运营,因此兼具高准确性、高解释性的优点,而且利用评分卡模型解释日常业务时...共勉~ 参考 《智能风控-python金融风险管理与评分卡建模》 toad使用教程[1] 基于Xgboost的AI评分卡构建[2] 评分卡模型的评估方法论[3] 参考资料 [1] toad使用教程: https

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    python评分卡代码_python爬虫书籍豆瓣评分

    (7) 信用评分卡,根据逻辑回归的变量系数和WOE值来生成评分卡。评分卡方便业务解释,已使用几十年,非常稳定,深受金融行业喜爱。...其方法就是将Logistic模型概率分转换为300-900分的标准评分的形式。 (8) 建立评分卡模型系统,根据信用评分卡方法,建立计算机自动信用化评分系统。...八、评分卡诞生 === 模型根据逻辑回归的变量系数和WOE值来生成评分卡。评分卡方便业务解释,已使用几十年,非常稳定,深受金融行业喜爱。...九.评分卡自动评分系统 我们通过上面基础,可以生成自动化评分系统,对每个申请单用户生成好坏客户真实标签,好坏客户预测标签,坏客户概率值,拉伸评分。...根据信用评分卡方法,我们可以建立计算机自动信用化评分系统。美国传统产品FICO有类似功能,FICO底层语言是Java。目前流行Java,python或R多种语言构建评分卡自动化模型系统。

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    老师用评分系统评分的序列图

    好汉歌(183***93) 14:24:19 都不太对 好汉歌(183***93) 14:26:13 老师评分不需要基于评分系统吗?比如说老师评语文分,不需要和评分系统的某个界面交互吗?...难道老师在传统作业本上评分?然后把结果输入评分系统? 单纯な马鹿でありたい(1271***351) 14:27:52 ?...并不是真正的评分系统 好汉歌(183***93) 14:30:44 是评语文分就保存一次,还是评分三门之后统一保存?...,估计第一种是更正确,现在的评分系统没有那么智能吧 好汉歌(183***93) 14:33:17 如果不需要评分系统提供评分支持,只是老师自己判断评分,那就是在执行者生命周期的事件,如果评分需要系统提供支持...则业务逻辑在评分系统 3 :如果既需要老师进行实际的操作,又需要系统给予支持的,比如系统自动找出对应点,并比较答案的正确度 ,然后交由老师最后判断 就是协作 也就是 老师【请求】系统 给予辅助评分 ,

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    【应用】信用评分:第5部分 - 评分卡开发

    笔者邀请您,先思考: 1 信用评分卡如何开发? 评分卡开发描述了如何将数据转化为评分卡模型,假设数据准备和初始变量选择过程(过滤)已完成,并且已过滤的训练数据集可用于模型构建过程。...图2.自动最优分箱和WOE转换 模型训练和缩放 Logistic回归是用于解决二元分类问题的信用评分中常用的技术。...缩放是一种衡量工具,可提供不同评分卡上分数的一致性和标准化。最低和最高分数值和分数范围有助于风险解释和应该报告给企业。通常,业务要求是对多个评分卡使用相同的分数范围,因此它们都具有相同的风险解释。...带有列表分配点的缩放输出代表实际的评分卡模型。 ? 图3.评分卡缩放 模型性能 模型评估是模型构建过程的最后一步。 它由三个不同的阶段组成:评估,验证和接受。...** 系列之前:信用评分:第4部分 - 变量选择 系列之前:信用评分:第6部分 - 分割和拒绝推断 作者: Natasha Mashanovich, Senior Data Scientist at

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    AI听力练习APP的测试

    语音识别功能:测试AI语音识别的准确性,确保能够正确识别用户的语音输入。练习模式:测试不同练习模式(如填空、选择题、跟读)的功能是否正常。用户反馈:测试用户提交答案后,系统能否正确给出评分和反馈。...语音识别响应时间:测试语音识别的延迟,确保用户体验流畅。设备兼容性:测试APP在不同设备(如手机、平板)和操作系统(iOS、Android)上的性能。...测试内容:数据加密:测试用户数据(如音频文件、语音记录)是否加密存储和传输。用户认证:测试登录、注册和密码重置功能的安全性。隐私保护:确保APP遵守隐私政策,不会泄露用户数据。...模拟真实场景:测试APP在实际使用场景中的表现,如在地铁、咖啡馆等嘈杂环境中的语音识别准确性。多语言支持:如果APP支持多语言,测试语言切换功能是否正常。...测试过程中应特别注意语音识别的准确性、音频处理的性能以及用户隐私的保护,以提供最佳的用户体验。

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    评分卡模型(二)基于评分卡模型的用户付费预测

    评分卡模型(二)基于评分卡模型的用户付费预测 小P:小H,这个评分卡是个好东西啊,那我这想要预测付费用户,能用它吗 小H:尽管用~ (本想继续薅流失预测的,但想了想这样显得我的业务太单调了,所以就改成了付费预测..., '负样本个数', '正样本个数', '负样本累计个数', '正样本累计个数', '捕获率', '负样本占比'] df_capture image-20230206153116870 结果展示 评分卡...bad_total,good_total,odds,base_odds)) bad_total:22356 good_total:2961 odds:7.55 base_odds:0.0 # 生成评分报告...洛伦兹曲线较平缓,区分能力一般 确定评分卡cutoff点 %%time # 搜索cutoff点 print('{:*^60}'.format('cutoff search result')) _,...) # 设置坐标轴尺度范围 plt.legend(loc=0) # 设置图例位置 plt.show() output_53_0 总结 只需要定义好什么是好人,什么是坏人,就可以按照标准流程构建评分卡了

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    WordPress星级评分插件KK Star Ratings评分插件教程

    WordPress星级评分插件KK Star Ratings评分插件教程 KK Star Ratings插件教程, wordpress建站, wordpress教程, WordPress星级评分插件...WordPress星级评分插件KK Star Ratings评分插件教程   在使用Google搜索网站的时候,我们有看到有些搜索结果底下会显示星级评分,这就是利用星级评分来丰富网页摘要的Google...有没有想过在自己网页的SERP中的出现星级评分?本文晓得博客为你介绍WordPress星级评分插件KK Star Ratings评分插件教程。...WordPress网站页面文章自定义开启星级评分功能 对于某些页面或者博客不希望显示星级评分功能,我们也可以设置禁用或者重置评分到初始状态。...总结   以上是晓得博客为你介绍的WordPress星级评分插件KK Star Ratings评分插件教程的全部内容,希望对你的WordPress建站有所帮助。

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    AI发音练习APP的开发

    : 英语初学者 有一定英语基础,想提高口语水平的人群 需要准备英语考试(如托福、雅思)的人群功能需求:根据目标用户群体,确定APP的核心功能,例如: 发音评估与反馈 个性化学习计划 多样化的练习模式(跟读...社交互动功能技术选型:选择适合开发APP的技术栈,例如: 前端技术(如React Native、Flutter) 后端技术(如Node.js、Python) 数据库(如MySQL、MongoDB) AI语音识别与评估引擎...技术设计与开发语音识别与评估模块: 接入AI语音识别引擎,实现对用户语音的准确识别。 设计发音评估算法,对用户的发音进行打分和反馈。 优化语音识别效果,提高识别准确率和鲁棒性。...多样化练习模块: 设计丰富的练习模式,如跟读练习、对话练习、情景模拟、趣味游戏等。 提供多样化的学习内容,如单词、短语、句子、文章等。 优化练习体验,提高用户的学习兴趣和参与度。...支持用户之间的互动,如好友添加、私信聊天、语音通话等。 增加用户粘性,提高用户活跃度和留存率。3. 测试与优化功能测试:对APP的各项功能进行全面测试,确保功能完整、稳定。

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    solr默认评分算法详解

    评分算法公式:计算查询词和文档的关联度(评分),评分越高相关度越高 变量含义解释: q : 查询词 d:一个文档,这里指文章标题+作者+摘要 t:查询词,分词后的每个词 函数含义解析: tf 函数,词频...Field boost - 字段加权,也在索引之前调用 field.setBoost() lengthNorm(field) - 由字段内的 Token 的个数来计算此值,字段越短,评分越高...return new TFIDFSimScorer(idfstats, context.reader().getNormValues(idfstats.field)); } coord(q,d),评分因子...默认是出现查询项的百分比,比如查询词被分词3个词,命中n个(n<=3),就是n/3 qNorm(q) 函数,查询因子,标准化评分,不影响评分排序 开启debug模式,观察每个的分值 7.909076 =

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