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新闻
00后买墨人
概要: 彩墨作为00后群体中典型的“年轻人爱好”之一，市场不大却具有独特性，也是Z世代消费品类中增长性较好的小众品类之一。本文对00后中的彩墨市场进行了分析探讨，一起来看一下吧。2001年出生的女大学生孙萌，……
业务开发“银弹” ——低代码平台建设（低码精华篇）
概要: 在一些“业务逻辑复杂且非常易变，但单业务功能的逻辑复杂度不是很高”的场景下，低码平台是这类业务系统的提效利器，如审批流管理、营销活动搭建、常规H5建站工具等。本文站在活动工厂的角度，对低码建设进行了分……
用ChatGPT剽窃的罪，OpenAI要亲手洗刷
概要: ChatGPT 的推出让我们对 AI 人工智能的能力有了进一步的认知，也有不少人动起了脑筋，想用 ChatGPT 来帮自己“作弊”。而现在，OpenAI 推出了 AI 文本检测器，用来辨别文本的实际编……
国产车下一个大饼，不该拿消费者的命来画
概要: 出品 | 虎嗅汽车组作者 | 王笑渔编辑 | 周到头图 | 视觉中国论画饼，马斯克争第二，没人敢争第一。2016年，特斯拉CEO埃隆·马斯克展示了一段“特斯拉自动驾驶”的演示视频——一辆特斯拉Mode……
张兰称没有根据不会乱说话 家里事交给律师处理
概要: 新浪娱乐讯 近日，张兰在直播间否认因为没有流量所以经常拿家事出来说的传闻：“我觉得特别卑鄙，特别无耻，特别龌龊，想说这些话的人。”并表示自己做了多年企业，谁的流量也不靠。 此外，张兰还表示自己没有根……
焦点分析｜一年卖出13亿，外星人能成为元气森林的爆款“解药”吗？
概要: 焦点分析｜一年卖出13亿，外星人能成为元气森林的爆款“解药”吗？-36氪
一文速览｜2022年报业绩预告：哪些公司宣告爆雷？
概要: 据统计，截至2月3日，A股市场上共有786家上市公司2022年业绩亏损且同比负增长。从预计净利润亏损下限来看，约670家公司预计2022年亏损过亿元。
《狂野西部时代》官方预告 2月17日发售
概要: 今日（2月4日），模拟建造游戏《狂野西部时代》公布官方预告，本作预计于2月17日正式发售，支持简体中文，感兴趣的玩家可以点击此处进入商店页面。游戏预告：牛仔、移民和枪手！ 建造自己的牧场，把它发展成一……
《超级马力欧兄弟大电影》新海报 4月7日上映
概要: 新浪电影今日（2月4日）消息，游戏改编电影《超级马力欧兄弟大电影》发布新海报，亚伦·霍瓦斯＆迈克尔·杰勒尼克(《少年泰坦出击》)执导，马修·福格尔(《小黄人2》《乐高大电影2》)编剧，4月7日北美上映……
作家田雁宁辞世享年73岁 世上再无“雪米莉”
概要: 封面新闻记者 杜恩湖 摄影报道 封面新闻记者凌晨获悉：作家、编剧、中国作家协会会员田雁宁于2023年2月4日凌晨4时20分在成都辞世，享年73岁。 田雁宁1950年7月5日生于重庆，笔名雁宁、雪米……
沪深交易所“新两委”正式名单出炉（附表格）
概要: 较之前公示的候选人名单，两家交易所的委员均减少了8名。
本周累积融资额超10.9亿元，薇美姿获4.71亿融资 | 硬氪投融资周报
概要: 本周累积融资额超10.9亿元，薇美姿获4.71亿融资 | 硬氪投融资周报-36氪
“拿球就射，德文布克”布克22-23赛季至今高光表现集锦
概要: “拿球就射，德文布克”布克22-23赛季至今高光表现集锦
伊朗导演贾法·帕纳西获释 此前以绝食进行抗议
概要: 新浪娱乐讯 2月4日，据媒体报道，在宣布绝食抗议的两天后，柏林电影节金熊奖得主、伊朗著名导演贾法·帕纳西于当地时间昨日(2月3日)获释，结束了自去年7月开始的监禁生涯。 据悉，贾法·帕纳西此前曾通过……
出海周刊32期 | 2023年，钱往哪去，“势”在何方？
概要: 出海周刊32期 | 2023年，钱往哪去，“势”在何方？-36氪
雷导新作《角斗士2》定档 明年北美上映
概要: 新浪娱乐今日（2月4日）消息，雷德利·斯科特执导的经典历史剧情片续集《角斗士2》定档，将于2024年11月22日北美上映。保罗·麦斯卡(《普通人》《晒后假日》)正商谈主演，与斯科特合作多次的大卫·斯卡……
三次成功预测市场泡沫——走近传奇投资人杰里米·格兰桑
概要: 格兰桑被认为是各种股票、债券和商品市场上知识渊博的投资者，他对各种泡沫的预测尤其著名，曾成功预言日本1989年股市崩盘，2000年网络股泡沫崩盘与2008年次贷危机。40年来对市场形势正确判断的优良纪录，使格兰桑位列全球最佳的投资策略分析师之一。
《Dredge》发售日预告公开 3月30日发售
概要: 今日（2月4日），发行商Team17发布了由Black Salt Games 开发的钓鱼冒险游戏《DREDGE》的发售日期宣传片，宣布该作将于3月30日发售，登陆PC Steam，PS5，Xbox S……
《三体》动画没人看了？第10集上线但评论数逐集减少
概要: 艺画开天《三体》动画第10集正式上线，但看得人越来越少了。
长一点更好用：胜为三插电源线 2 米 7.9 元（京东 18 元）
概要: 【胜为旗舰店】胜为 国标三插电源线 2m 元宵节大促价 11.9 元，今日可领 4 元冲量券，实付 7.9 元包邮。居家可以备一根，电脑主机、显示器、电饭煲、麻将机、打印机等都用得上，且 2m 长线很……
《超级马力欧兄弟》大电影新海报发布，4 月 7 日北美上映
概要: IT之家2 月 4 日消息，环球影业今日发布《超级马力欧兄弟》大电影全员海报，该片将在 4 月 7 日北美上映。IT之家了解到，《超级马里奥兄弟》是照明娱乐公司与任天堂共同制作的动画电影，改编自任天堂……
238家医药生物企业年报前瞻:一半预亏或预降，新冠检测试剂企业利润翻倍
概要: 主要有三大原因导致了中药以及化学制剂公司业绩下降。
五款获批的新冠口服药售价已公布，国外两款最贵
概要: 转自：人民日报健康客户端 2月3日，四川省医疗保障局网站公示了新冠治疗药品氢溴酸氘瑞米德韦片（商品名：民得维）的首发报价，每盒795元/盒。
无法排除与经销商关系的合理怀疑，天松医疗北交所IPO被终止审核 公司：不申请复审
概要: 每经记者 杨卉每经编辑 董兴生 2月3日晚间，兔年首家IPO上会及被否企业、二上北交所失利的天松医疗再发公告披露申请北交所上市失利的原因及后续安排。
景俊海：全要素全链条全领域做好“冰雪+”文章 推动冰雪运动和冰雪经济发展再上新台阶
概要: 来源：中国吉林网 在北京冬奥会开幕一周年之际，省委、省政府今天（2月4日）以视频形式召开吉林省冰雪强省建设大会。省委书记景俊海出席会议并讲话。
美容店广告疑将未脱毛女性比作猩猩？紧急回应来了！中国妇女报发声
概要: 网友晒出的海报显示，两位身材姣好、身着比基尼的女性，牵手一只大猩猩高高跃起；另一张海报中，身材姣好的女性和猩猩穿着同一条裙子，而前者自信秀出自己的腋下站在门内…
欧盟宣布2月5日开始对俄石油产品实施新的限价
概要: 柴油等更昂贵的燃料价格上限为每桶100美元，燃料油等低质量产品则每桶不得超过45美元。
总能在闹钟响之前几分钟醒来，我是有超能力吗
概要: （图片来源：Pixabay）撰文 | Ziv审校 | 沈梦溪很多人都有过这种经历：第二天一大早要赶飞机或有什么重要的事要早起，提前定了个闹钟，结果闹钟还没响就自然醒了，而且只比预计的时间早一两分钟，非……
舞台剧《入间同学入魔了》公布海报及演出阵容
概要: 根据西修原作改编的真人舞台剧《入间同学入魔了 THE STAGE》公布了主海报及演出阵容。
《鬼灭之刃 锻刀村篇》公布声优阵容等新情报
概要: 《鬼灭之刃 锻刀村篇》将在2023年4月开播，在2月3日的特番中，官方公布了一些新情报。
注册制全面推行，硬科技公司怎么投
概要: 出品|虎嗅科技组作者|陈伊凡头图|视觉中国2月1日，中国证监会宣布，全面实行股票发行注册制改革正式启动。试点4年之后，注册制开始在上交所、深交所、北交所等各市场板块推行。与核准制不同，根据国金证券解读……
这个省会城市重磅新政：公积金可直接付首付！
概要: 2月3日，南京市发展和改革委员会发布《南京市推动经济运行率先整体好转若干政策措施》(以下简称《若干政策措施》)，其中尤为引人关注的是…
山内一典暗示《GT赛车8》在开发中
概要: Polyphony Digital CEO山内一典暗示《GT赛车8》已经在开发中。实际上，他对《GT赛车8》已经有了自己的想法。在接受日媒Game Watch采访时，山内一典被问到《GT赛车》系列是否……
英伟达 AD106 GPU 跑分曝光：达到 GA104（RTX 3070 Ti）水平
概要: IT之家2 月 4 日消息，ChipHell 网友“panzerlied”放出了英伟达最新 AD106 GPU 的跑分信息，并与老款的 GA104 进行了对比。如上图所示，英伟达最新的 AD106 有……
JR热议TheShy这把纳尔的打法是不是稍显冲动？
概要: 只能说玩的有点太上头了，真的纳尔这个英雄感觉何德帅有不解之缘啊。上一次那个名场面就是小纳尔直接跳脸。
韩网翻译Kingen：我认为其他选手慢慢也会开始选用赛恩
概要: 虎扑2月4日讯 HLE战胜DRX获得两连胜后，韩媒fomos发布Kingen选手视频采访“HLE的铜墙铁壁Kingen：我的优点是擅长传统坦克英雄，如果回到上路坦克版本，那应该是我引领的”，原视频翻译
流言板曼城欧冠淘汰赛大名单：哈兰德，德布劳内，马赫雷斯领衔
概要: 虎扑02月04日讯 欧足联网站公布了曼城在本赛季的欧冠淘汰赛大名单，其中哈兰德，德布劳内，马赫雷斯等众球员均入选该名单曼城欧冠淘汰赛大名单：门将：18-奥尔特加-莫雷诺、31-埃德森-莫赖斯、33-
小说
噩梦缠身
作者：相思断语
标签：悬疑灵异
简介：穿行在现代都市的刑警方凡屡次遭遇灵异案件，更将上古恶灵封印在体中。似鬼的人，似人的鬼，此刻正如梦魇般不停地扣响门扉…
章节末：第二百九十二章 一起走（大结局）
状态：完本
论文
DeepVARwT: Deep Learning for a VAR Model with Trend | Papers With Code
日期：21 Sep 2022
标签：None
描述：The vector autoregressive (VAR) model has been used to describe the dependence within and across multiple time series. This is a model for stationary time series which can be extended to allow the presence of a deterministic trend in each series. Detrending the data either parametrically or nonparametrically before fitting the VAR model gives rise to more errors in the latter part. In this study, we propose a new approach called DeepVARwT that employs deep learning methodology for maximum likelihood estimation of the trend and the dependence structure at the same time. A Long Short-Term Memory (LSTM) network is used for this purpose. To ensure the stability of the model, we enforce the causality condition on the autoregressive coefficients using the transformation of Ansley & Kohn (1986). We provide a simulation study and an application to real data. In the simulation study, we use realistic trend functions generated from real data and compare the estimates with true function/parameter values. In the real data application, we compare the prediction performance of this model with state-of-the-art models in the literature.
Heterogeneous Graph Contrastive Learning with Meta-path Contexts and Weighted Negative Samples | Papers With Code
日期：28 Dec 2022
标签：None
描述：Heterogeneous graph contrastive learning has received wide attention recently. Some existing methods use meta-paths, which are sequences of object types that capture semantic relationships between objects, to construct contrastive views. However, most of them ignore the rich meta-path context information that describes how two objects are connected by meta-paths. On the other hand, they fail to distinguish hard negatives from false negatives, which could adversely affect the model performance. To address the problems, we propose MEOW, a heterogeneous graph contrastive learning model that considers both meta-path contexts and weighted negative samples. Specifically, MEOW constructs a coarse view and a fine-grained view for contrast. The former reflects which objects are connected by meta-paths, while the latter uses meta-path contexts and characterizes the details on how the objects are connected. We take node embeddings in the coarse view as anchors, and construct positive and negative samples from the fine-grained view. Further, to distinguish hard negatives from false negatives, we learn weights of negative samples based on node clustering. We also use prototypical contrastive learning to pull close embeddings of nodes in the same cluster. Finally, we conduct extensive experiments to show the superiority of MEOW against other state-of-the-art methods.
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