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估计分配论文权威发布_扫一扫题目出答案(2024年12月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

估计分配论文

顺丰速运服务，如何更满意？ 𐟎“ 论文题目：基于客户满意度的物流服务质量管理研究——以顺丰速运有限公司为例 𐟓‹ 论文背景：随着电子商务的蓬勃发展，快递行业也在不断壮大，形成了如今的物流生态格局。在这个竞争激烈的行业中，如何通过提升客户满意度来提高自身的核心竞争力，成为物流企业面临的重要课题。 𐟓Š 研究方法：本研究采用了文献分析法和调查问卷法相结合的方法，对顺丰速运有限公司的客户满意度进行了深入分析。通过发放问卷给顺丰速运的消费者，收集了大量数据，并运用因子权重估计法和模糊综合评价法对数据进行了权重分配和分析评价。 𐟓ˆ 研究结果：通过分析发现，顺丰速运在物流服务质量方面存在一些问题，如运费较高、顾客反馈回应效率较低、价格竞争处于劣势以及价格与所提供的服务不能形成正比等。这些问题在一定程度上影响了客户的满意度。 𐟒ᠦ”𙨿›建议：针对这些问题，本文提出了相应的改进建议。例如，顺丰速运可以通过优化价格策略、提高服务效率、加强顾客反馈渠道建设等方式来提升客户满意度。 𐟓Œ 关键词：服务质量客户满意度因子权重排序估计法模糊综合评价法通过这篇论文，我们希望为物流企业提供一些有价值的参考和借鉴，帮助它们在激烈的市场竞争中脱颖而出。

RCA MRes体验：跨学科碰撞不知不觉间，我在皇家艺术学院（RCA）的MRes项目已经快毕业了（还在做全职儿子）。刚申请上的时候，发现百度上几乎没有这个专业的详细信息，所以毕业后我决定写一篇就读体验，纯属个人感受（仅从architecture pathway角度）。随缘更新，估计有三篇。 MRes项目跟RCA大多数专业不太一样，虽然主打跨学科，但最后还是会分配一个跟自己专业相关的导师。这个专业以论文为主，即使做设计或者创作，最后也是以论文毕业（字数要求少点）。相比MA，MRes更适合那些想继续读Phd的学生（如果想兼顾就业，建议读MA，这个专业对就业不太友好）。开学时，你会根据申请时选择的方向被分配到不同的导师。我当时交的是建筑方向的研究计划书，最后是建筑方向的老师（Joshua）带我。其他方向还有设计、艺术和传媒。这就带来了第一个槽点：因为是四个方向的同学共用一个专业，所以平时的讲座课程跟建筑的相关性很低，更多是跟艺术相关。只有跟导师一对一或者小组课时才会讨论建筑相关的话题。主打跨学科带来的问题是需要自己更努力去补充建筑相关的理论，但有时又会觉得大量的艺术课程对自己帮助不大。不过，跨学科也有好处。每个学期都有机会约到不同方向的老师做tutorial，需要努力跟他们说明白自己研究的是什么（这对最后的毕业答辩很有用）。不同方向的老师总会提出一些让我很有灵感和启发的点子，这似乎也是RCA把一个研究型硕士设定成这样的主要原因。不过目前来说，跨学科还是太超前了。未完待续～

【每日大模型论文】Google DeepMind 提出 RAG 推理 scaling laws 推理计算的扩展释放了长文本大语言模型（LLM）在各种环境中的潜力。对于知识密集型任务，增加的计算量通常被分配用于纳入更多外部知识。然而，如果不能有效利用这些知识，仅仅扩展上下文并不总能提高性能。在这项工作中，Google DeepMind 团队研究了检索增强生成（RAG）的推理扩展，探索了除单纯增加知识量之外的其他策略。他们重点关注两种推理扩展策略：上下文学习和迭代提示。这些策略为扩展测试时间计算（例如，通过增加检索文档或生成步骤）提供了额外的灵活性，从而增强了 LLM 有效获取和利用上下文信息的能力。他们要解决两个关键问题：（1）在优化配置的情况下，RAG 的性能如何从推理计算的扩展中获益？（2）通过对 RAG 性能和推理参数之间的关系建模，能否预测给定预算下的最佳测试时间计算分配？观察结果表明，在优化分配的情况下，推理计算量的增加会导致 RAG 性能的近乎线性提升，他们将这种关系描述为 RAG 的推理 scaling laws。在此基础上。他们进一步开发了计算分配模型，以估计不同推理配置下的 RAG 性能。该模型预测了各种计算约束条件下的最佳推理参数，这些参数与实验结果非常吻合。通过应用这些最佳配置，证明与标准 RAG 相比，在基准数据集上，长文本 LLM 的推理计算扩展可实现高达 58.9% 的增益。 #知识分享# #大模型# #论文#

读博碎语：学术探索的苦与乐 𐟓š 最近，一位刚毕业的博士师姐分享了她的博士毕业论文，主题是“汉字如何被嵌入到二进制世界的历史性分析”。光是这个标题就让人觉得好深奥。在讲座中，她详细介绍了从历史文献的梳理到人物访谈的过程，其中的曲折和挫折让人佩服她的努力和心血。我时常感叹，这些研究者尤其是同龄人对于宏观结构的分析整合能力真是让人佩服。昨天还看到一个本科生在某C刊上发表了一篇关于冷战时期全球网络分配的文章，真是不得不令人佩服。在做学问这件事上，我始终觉得自己缺乏自信和勇气，也从来不是个敢于挑战自己的人。中学时代，数学的填空选择和解答题的最后一题总是看都不会去看，永远靠猜或者蒙去应对，因为我觉得那些题不是为我准备的。读本科时，不逃课就已经是最好的状态，至于看书学习，也就考研那半年时间才变得“身不由己”。到了读研的时候，慢慢培养起读书的兴趣，但更喜欢读一些较为通俗易懂的学术著作，而至于英文原版书或者稍微深刻一些的书，要么硬着头皮勉强去读，要么走马观花地摆弄一番。比如那本《金枝》，从研一发誓要读完的，到现在也没有看完，以后估计也难有机会再去翻看。现在读博了，因为研究方向的原因，我开始读大量有关政治学的书籍，涉及政治、经济、历史、民主、制度等诸多领域。但看是一回事，写又是另外一回事。我仍然缺乏足够的勇气去论述这些东西，总担心自己的言说不过是一场充斥着掉书袋的“自话自说，满篇‘之乎者也’的胡说八道”。前段日子，跟某教授喝下午茶，她跟我说了一些前沿的研究，并告知我可以从哪些方面有创新地去写。但我一边不愿自己陷入到那些早已被研究烂的窠臼中，一边对这些建议感到恐慌，我真得能驾驭这些别人都没研究的东西吗？我真得能做出一些创新吗？对于做研究的不自信透过一连串的疑问句毫无保留地暴露了出来。也不知道到底要到什么时候才能够真正将认真做学问这件事刻在骨子里，也不知道未来的博士毕业论文会是个怎样的选题。也许会像硕士毕业论文那般呆在自己的舒适圈标准化地书写，也许不会。

双目视觉估计论文写作要点与挑战在深度学习领域撰写双目视觉估计方向的论文时，以下几点需要特别注意𐟔 1️⃣ 明确问题定义 𐟔 注意事项：确保在论文中清晰定义双目视觉估计的问题，包括问题背景、目标和挑战。 𐟛 ️ 应对策略：提供简明扼要的问题陈述，明确研究目标。在引言部分深入讨论问题的背景，突出双目视觉估计的实际应用价值，以吸引读者的兴趣。 2️⃣ 选择与设计深度学习模型 𐟔 注意事项：选择和设计深度学习模型时，需考虑网络结构的合理性、可解释性及其在实际场景中的有效性。 𐟛 ️ 应对策略：详细描述所选模型的架构，包括网络层次、损失函数和激活函数等。对于自定义模型，提供清晰的设计理念和背后的推理。可通过对比实验说明所选模型相较于其他模型的优越性。 3️⃣ 数据集的选择与处理 𐟔 注意事项：数据集的选择应与研究问题密切相关，并能全面评估模型的性能。数据预处理步骤也需详细说明，以保证实验的可重复性。 𐟛 ️ 应对策略：在论文中明确说明所选用的数据集，解释为什么该数据集适合研究问题，并提供基准实验以证明所选数据集的有效性。对于数据预处理，描述具体的步骤、参数选择和实验效果，确保读者能够理解和复现。

研究生两年怎么过？过来人给你支支招！大家好，我是你们的学长，读研已经两年了。最近发现很多同学和我一样，对未来的方向感到迷茫，不知道该怎么渡过这两年的研究生生活。所以，我决定分享一些自己的经验和建议，希望能帮到你们。首先，我的学校没有强制要求发表论文，只要求毕业论文过关就行。所以，你不用担心必须发表文章的压力。不过，我自己还是打算考个六级，毕竟英语一直是我的弱项。关于导师选择，我到现在还没选到心仪的导师，喜欢的导师已经满了，其他导师的研究方向又不太感兴趣。所以现在只能等学校分配导师，希望未来的导师能靠谱点。我的专硕两年计划是这样的：第一年疯狂上课，第二年出国实习。这个安排还是挺充实的，但也需要你有一定的经济基础，因为出国实习的费用还是挺高的。毕业后，我打算考公务员或者编制，目标是成都的高中语文教师。特别是想去郊区的学校，比如大邑、崇州这些地方。成都主城区竞争太激烈了，估计我卷不过。最后，关于经济方面，我家境一般，没有太大的经济压力，但也没多少余钱。所以，那些特别费钱的项目我就只能望而却步了。总之，这两年的研究生生活还是要好好规划一下，找到自己的兴趣和方向，充实地度过每一天。希望我的经验能给你们一些启发，祝大家顺利毕业，找到理想的工作！𐟒ꀀ

七夜雪算不算医闹纠纷，可以展开扩写医疗资源分配不公，和医疗从业者沟通问题的论文。讲真女主这种属于专家号的专家号，还是私营高价高高价的民营企业。你医疗费贵大家都可以理解，你的号少大家也理解，但是你都这么多前置条件了，你跟家属沟通的时候就详细一点好伐，直接把人孩子抱走说不许探视，也没有任何医嘱下达，然后孩子妈偷摸过去看孩子就给喂奶了。啊你也没跟家属说不能进食是吧。后来病患死了她也不好跟家属交待，就直接说她治不好，现在病人死了她可以退钱。然后孩子妈就自鲨了。现代医疗剧看多了我真受不了这种奇葩的治疗流程，啊你那么贵的号，你好好搭配护士看护不行吗？你直接跟家属说病人不能进食不行吗？你那么贵的号都能买，家属听听医嘱不行吗？除此以外我真的觉得剧情毫无波澜。我这些剧情还要忍着抠图，然后宣传还说他们是真实雪景，后来发现花絮确实有真实雪景。但估计真实外景就那么一两场，其他的都还是棚拍的，真实雪景女主也不可能趴真实的雪地里吧。

「NBER Working Paper」本周选读了8篇工作论文： 1. Guo, Roys, and Seshadri (2024, w33151) 分别使用结构模型和简式估计，评估了人力资本外部性的规模。首先，将外部性纳入具有义务教育法（CSL）的人力资本积累的重叠世代模型，作者估计了CSL对下一代工资的影响。然后，使用从模型里推导出的工具变量，作者发现在美国的州一级，平均受教育年限每增加一年，个体工资会增加6-8%。最后，作者估计，典型公司生产力相对于平均人力资本的弹性约为0.121。 2. Olivetti, Pan, and Petrongolo (2024, w33153) 追溯了劳动力市场性别研究的演变，重点介绍了从20世纪80年代到现在，关于这一主题的学术思考是如何随着现实世界性别不平等的发展而演变的（经济学期刊中的性别论文以及相关主题论文的演变如下图1和图2所示）。作者用一个简单的女性劳动力供给模型，来说明文献里讨论的各种因素如何影响性别收入差距。文献的一个主要发展是，更明确地区分了男女之间偏好和技能的内在差异，以及推动性别差距的差异性限制。作者强调了家庭-职业权衡的影响，植根于社会规范的性别角色，以及推动这种规范形成和演变的力量。最后，作者还提出了对未来研究的建议。 ^ 本章也是为新一辑劳动经济学手册准备的。 3. 2021年，约有760亿美元的自付费用医疗支出被申报为逐项医疗扣除（IMD），导致约90亿美元的联邦税收被减免。Goda et al. (2024, w33157) 使用美国纳税申报表的数据来研究这些税收减免如何按收入和年龄分配，分配与抵押贷款利息扣除有何不同，以及分配如何随着2017年《减税和就业法案》而变化。结果表明，医疗税收抵扣偏向于高收入纳税人，而且有42%集中在65岁以上的老年人身上。作者使用丰富的自付费医疗支出调查数据，发现扩大税收优惠门槛可能会降低高收入者的税收优惠集中度，并增加老年人的税收优惠集中度。 4. Agarwal, Chen, and Prasad (2024, w33159) 将自然语言处理技术应用于150万篇报纸文章，从15个国家的国内媒体关于中国的叙述中构建了情绪和风险指数（如下图3和图4所示），从而提供了第一个关于媒体驱动的叙事如何影响跨境机构投资流动的实证证据。结果表明，即使在控制宏观经济和金融基本面后，这些叙述也显著影响了投资组合的流动。对于更熟悉中国的投资者来说，这种影响较小，而在不确定性加剧的时期，这种影响更大。此外，投资者对负面叙事的反应比对正面叙事的反应更强烈。 5. 斯坦福的 Harstad (2024, w33162) 讨论了广泛的政治经济力量如何影响各国对全球公共产品的供应。 ^ This is the draft of a chapter that will be forthcoming in Handbook of Political Economy, Volume 1 (edited by Acemoglu and Robinson), Elsevier. 6. Abramitzky et al. (2024, w33164) 收集了过去100年美国65所精英（私立和公立）大学的250万学生社会经济背景的最大数据集，发现：第一，尽管低收入学生的比例有所增加，但这些学生在精英大学的比例在整个20世纪都保持在低水平；第二，二战后，精英大学中高收入学生的比例有所下降，但自20世纪80年代以来，又有所回升；第三，虽然经济多样性没有增加，但这些学校在种族和地理上变得更加多样化；第四，美国高等教育史上的两个重大政策变化，即二战后的G.I.法案（退伍军人权利法案）和引入标准化入学考试，在增加中低收入学生的代表性方面几乎没有成效。 7. Cong et al. (2024, w33168) 介绍了一种分析大规模文本数据的一般方法，结合了神经网络语言处理和生成性统计建模的优势，为社会科学中通常使用的回归创建非结构化数据的因子结构。作者还介绍了该方法的三种应用：（i）增强文本预测和推理，（ii）解释（非基于文本的）模型，以及（iii）构建新的基于文本的指标和解释变量。作者使用金融和经济学的例子来说明这些应用，例如用新闻文章进行宏观经济预测，用公司文件解释多因素资产定价模型，以及用专利文本衡量基于主题的技术突破。最后，作者还提供了一个灵活的文本因素分析统计包，以促进未来的研究和应用。 ^网页链接 8. Mertens and Schoefer (2024, w33172) 记录并剖析了一个关于公司增长的新典型事实：从劳动力向中间投入的转变。作者使用德国和另外11个估计的公司微观数据确立这一事实，并构建了一个模型来进行阐释。作者估计，这一转变可以解释成长型公司劳动力份额下降的一半到三分之一（其余部分是由于工资降价和加价导致的）。下周见～

顺丰速运客户满意度与服务质量研究 𐟚š 论文题目：基于客户满意度的物流服务质量管理研究 ——以顺丰速运有限公司为例 𐟓„ 摘要：随着电子商务的快速发展和市场的变化，我国快递行业不断发展，并发展成为当今的物流生态格局。在物流格局不断升级变化中，物流企业如何根据顾客满意度，发现自身所存在的、隐性的、难以量化的问题，从而通过消费者角度，提升自身核心竞争力，以及如何在激烈竞争的行业格局中，逐渐扩大市场份额，成为物流行业格局的中坚力量，是物流企业所面对的一个重要的话题。 𐟔 企业发展中，对客户的服务质量已经成为判定企业竞争力的重要依据，也是企业发展的指向标。本次研究使用了文献分析法、调查问卷法相结合的方法对顺丰速运有限公司服务质量中的客户满意度展开分析，同时针对这一问题制定了合理的问卷内容，以服务质量为核心建立了问卷调查方案，发放给顺丰速运消费者填写，对于所得到的数据，通过因子权重估计排序法和模糊综合评价法相结合的方法对数据进行权重分配和分析评价。 𐟓Š 结论：通过基于客户满意的物流服务质量影响因素表明，顺丰速运公司在物流服务质量方面存在运费较高、顾客反馈回应效率较低、价格竞争处于行业劣势、价格与所提供的服务不能形成正比等问题。并在文末针对以上问题进行原因分析，提出改进建议。此篇文章的角度则是以消费者的角度指出顺丰企业服务质量中存在的问题，并为此行业的物流企业服务质量方式提供一定的参考和借鉴。 𐟔‘ 关键词：服务质量；客户满意度；因子权重排序估计法；模糊综合评价法

第一次建模体验：熬夜、错误与收获其实，这次建模的过程还是挺开心的，虽然累，但也挺充实的。我本以为我们不用熬夜，结果还是熬了一晚。现在心情有点低落，一方面是因为建模结束得太突然，大家都没来得及庆祝就各自离开了，感觉这三天仿佛没经历过一样；另一方面，也是一个重要的原因，就是结束了一个队友告诉我他发现了一些错误，好像是我的问题。一个是小标题被删掉了，导致那两块连在一起了，而且那个标题对应的模型很高级；另一个是有一张图忘记贴上去了。呜呜呜，我真的就是很不细心。今天他们在审我的论文时就找出了好多错误。而且我对我们的工作分配好像也没掌握好，我以为最后一天准备论文，还是已经写好一半的情况下会比较顺利。有一些部分像摘要和评价可以一起写，结果他们改我的每个模型和求解的部分就改了好多好多。果然，自己理解的才是最透彻的。然后我本来还打算晚一点一起和队友写摘要，最后发现来不及了，就赶紧写完，调整排版的时候也很匆忙，我估计就是在整合其他两个队友给我的修改文字的时候把一些东西弄丢了。这次建模让我对计算机有了极高的崇拜。OMG，熟练运用计算机，调用各种包也太方便了吧！我们用的那些算法，我当时都感觉不可思议，这真的是我们可以做出来的嘛？没想到真的就是。但是有点遗憾，因为我发现我好像也没去思考一下建模算法。由于我一直在同步写论文，导致思维隔断了，没办法专心去寻找资料求解题目。就酱吧，果然大学生真的很不一样，真的到了喝咖啡续命，随随便便熬一个通宵的地步。毕竟我以前总感觉一个晚上可长了，结果两下子就过去了。而且学习能力真的好强，都是在网上寻找各种资料然后马上就要去理解运用。现在就是好担心，论文排版中间出了一点问题会不会影响我们的结果啊呜呜呜呜。

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