DeepSeek是一家专注于大语言模型的科技公司，推出了DeepSeek-R1等模型。Dify是一个低代码AI应用开发平台，适合企业和开发者。用户可在华为开发者空间配置Dify环境，利用ModelArts Studio获取模型服务，构建财务报表分析模型，进行数据分析与评估。

在竞争激烈的市场中，客户忠诚度是企业可持续增长的关键。净推荐值（NPS）通过评估客户推荐意愿，帮助企业了解客户关系。NPS计算简单，结果范围为-100到+100，能够预测业务增长、指导产品改进并统一组织目标。企业应避免过度关注分数、跨文化比较和数据操控，以确保NPS的有效性。

DeepSeek是一家专注于大语言模型的科技公司，推出了DeepSeek-V3和DeepSeek-R1。Dify是一个低代码AI应用开发平台，帮助用户快速构建智能应用。案例展示了如何利用Dify和DeepSeek构建财务报表分析模型，适合企业和开发者，预计耗时40分钟。用户可通过华为开发者空间获取模型服务并配置Dify环境，实现财务报表的结构化分析。

本研究提出了一种综合多媒体分析模型，旨在解决基础模型时代的复杂性问题，强调人机团队的整合，并展示其在高风险数据处理中的实用性和研究指导意义。

波士顿矩阵（BCG矩阵）用于评估产品市场表现，分为明星、金牛、问题和瘦狗四类。结合DeepSeek和Power BI，用户可快速搭建分析模型，简化数据分析，即使没有基础也能轻松进行波士顿矩阵分析。

本文针对越南语情感分析模型性能不足的问题，提出了一种新方法，将PhoBERT-V2模型与SentiWordNet相结合。研究表明，该模型在2016 VLSP和2019 AIVIVN数据集上的实验结果优于其他模型，展现了其在越南语情感分析领域的显著潜力。

通过使用先进的基础模型对不完整的数据进行编码和对齐，将其融合到一个通用的表示空间中，并生成伪标签和引入不确定性，从而显著提高了预测准确性，解决了关于异构模态的限制，并提高了使用多个大型基础模型进行全面生存分析的可行性。

本研究提出了一种基于检索增强的大型语言模型（LLMs）框架，用于解决金融情感分析领域的挑战，并提高了准确性和F1得分。

通过实证研究发现，使用不同的形态学特征对下游表现的影响有限。现代上下文词表示似乎隐式地编码了足够的形态信息，以获得良好的上下文词形还原器。最佳的领域外词形还原器是使用简单的UPOS标签或没有训练形态学的模型。词形还原评估实践不足以区分模型之间的差异。

本文介绍了一种新的训练协议PAI，通过构建可学习的提示来提高电子健康记录（EHR）分析模型的性能。PAI在数据不足和高缺失率的情况下表现出更高的鲁棒性，并在跨机构数据的真实应用中展现了更强的模型泛化能力。

机器人学中的不确定性研究是关键领域，特别是在机器人配备了分析模型时。本指南提供了关于不确定性重要性的概述，并从应用的角度提供了量化和评估方法。

在开发文档布局分析（DLA）模型之前，需要进行稳健性测试。本研究引入了DLA模型的稳健性基准，包括450K个文档图像。提出了36种常见文档扰动的分类方法，并引入了两个评估指标。引入了一个名为RoDLA的模型，改进了注意力机制。实验结果表明RoDLA在稳健性上有显著改进。

本文比较了时间至事件分析的几种预测模型，并评估了它们在三个数据集上的性能。同时，展示了集成方法如何提高预测准确度和稳健性，并通过模拟实验评估了方法的性能排序影响因素。

本论文提出了一种基于SHAP的可解释性技术的决策模型，用于预测投资建议，并通过案例研究验证了其有效性。模型的应用显著提升了投资者投资组合的价值，强调了引入可解释性的重要性，以提高利益相关者的信心和促进股票交易领域的透明度。

本文介绍了一种新的框架，通过提取和聚类高度激活CNN神经元的输入表征模式来解释多元时间序列数据，并生成可解释的时间序列特征表示。实验证明该框架在MTS分类中具有明显优势。

本文研究了灾难性遗忘和任务序列属性之间的关系，发现错误率与任务序列的总复杂度强烈正相关，而与顺序异质性没有或甚至具有负相关性。这些发现为改进永续学习提供了方向。

通过引入任务特定提示方法和多模态生成框架UniSA，提出了一种统一所有情感分析子任务的方法，并整理了新的情感分析评估基准SAEval。实验结果表明，UniSA在所有子任务上表现出与最先进方法相当的性能，并具有很好的泛化能力。

本报告提出了一种基于条件随机场层和双向 LSTM 层的神经网络体系结构，使用嵌入向量增强模型泛化能力，引入分类模型优化 Named Entity Recognition 任务性能。实验证明，该方法提高了弱类表现结果，仅使用少量数据集。