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而情感倾向分析则基于深度学习技术和百度大数据，针对带有主观描述的中文文本，自动判断该文本的情感极性类别并给出相应的置信度。通过对社交媒体中的评论语料进行情感倾向分析，提升了业务需求方的品牌市场分析师搜寻优劣质内容的效率，快速把握用户的情感倾向变化。 借助百度上述技术，可以更好地了解消费者在讨论不同话题时的情感划分，帮助品牌更加了解产品的特性与口碑，有利于品牌市场推广策略的优化与新品研发。
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其次，数学建模也是一种重要的研究方法，它可以通过建立数学模型来描述和预测军事现象和规律，为制定军事战略和战术提供科学依据。此外，实验研究、案例分析和文献研究也是常用的研究方法，它们可以分别通过实验、案例和文献的分析来探究军事问题和现象。 最后，统计分析也是一种重要的研究方法，它可以通过对军事现象和数据的收集和分析，揭示军事规律和趋势，为制定军事战略和战术提供科学依据。
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因此，建立省公司级人工智能平台训练环境，发挥电力专业业务应用的协同、共享、集聚效应，针对智能客服、输电线路无人机巡检等业务场景人工智能分析处理的需求，依托提供的训练环境进行相应的人工智能算法模型研发和迭代优化，实现海量数据智能分析的快速响应，满足高并发、大算力的人工智能业务需要，实现对业务部门的针对性服务，具有急迫的必要性。
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3、基于招生专业、录取学生、高考成绩等数据，开发智能招生数据查询和统计助手，能够将用户的文字或语音输入自动转化为数据查询或分析请求，实现相关数据的即时查询与统计分析，实现即问即答的体验，如“2023年江苏考上人工智能专业的考生，最低成绩是多少？”，“2023年和2022年相比，人工智能专业录取平均成绩上升或下降了多少？”，满足家长咨询的需求。
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