第261章 放假！

请关闭浏览器的阅读/畅读/小说模式并且关闭广告屏蔽过滤功能，避免出现内容无法显示或者段落错乱。

日常生活和经济全球化之间存在密切的关系。经济全球化是一个涉及全球范围内经济活动、贸易、投资、金融等方面的概念，它使得各国经济相互依存、相互联系，形成一个全球范围的有机经济整体。这种全球化的趋势对人们的日常生活产生了深远的影响。

以购物为例，经济全球化使得人们可以轻松地购买到来自世界各地的商品。无论是在大型超市、电商平台还是实体店，我们都可以看到来自不同国家的商品琳琅满目。这些商品可能包括食品、衣物、电子产品等，它们不仅丰富了我们的选择，也提高了我们的生活质量。

负责对每个省份的销量数据进行统计和分析，关注主要销售热点地区和潜在的市场机会

-提取出关键的销售变化和趋势，使用Python数据可视化，直观展示产品销售的月度和

地域分布，为市场部提供了有价值的数据洞察，支持关键的市场策略决策。

本章介绍了研究所选数据获取来源和途径，通过爬取的方式获取大部分文献数据与元数据，对元数据进行基本处理，为后续分析提供帮助。随后为了最大程度提高向量知识库的可信程度，对文献数据进行筛选，使用Unstructured库进行数据预处理使其转化为结构化数据

在信息技术和网络技术的快速发展下，共享信息资源的规模也在迅速增长，人们在工作和生活中使用各种多样的信息资源，包括语音、短视频、聊天信息等。然而，日常生活中更多的信息以自由形式存在，包括文本文档、图像、音视频、社交媒体帖子以及电子邮件等。这些不同于以往明确定义和固定结构的数据，被称为非结构化数据，通常不容易用表格或数据库的形式来组织和存储。这种数据的形式和内容各异，包括文本、图像、音频、视频等形式。大数据技术的兴起，越来越多的非结构化数据被记录和存储，例如传感器数据、日志文件、社交媒体数据等。这些数据的规模庞大、类型多样，传统的数据库系统已经不能很好地处理，需要新的处理和分析技术来应对。而人工智能和机器学习技术的发展，处理非结构化数据的能力得到了进一步提升。自然语言处理、计算机视觉等技术使得计算机能够更好地理解和分析文本、图像等非结构化数据，从中提取有用的信息和知识。文献则是科技研究者获取和积累知识的重要来源之一。文献中的理论研究成果和发现为科技研究提供了重要的理论支撑和研究基础，有助于研究者在实践中应用和推广。而英文作为国际通用语言，在全球范围内广泛应用，英文文献成为科研成果在不同国家和地区之间进行交流和传播的重要工具。许多国际性的学术期刊和会议都采用英文作为发表和交流的语言，促进了全球学术界的合作和交流。PDF是英文文献最为常见的格式之一。PDF格式具有高度的可移植性和可读性，保留了原文档的格式和字体，且无论何时何地，都可以使用各种设备查看和打印，因此成为了英文文献的常规格式之一。传统的PDF处理方法，一般都是通过人工的方式来认知和提取。首先通过人工查阅的方式对论文的必要信息进行阅读，然后辨识出所需的有效信息并进行提取，再把这些信息标记在论文资源上供人们定位和使用。这种处理方法对于论文有效信息提取的工作人员的专业知识掌握要求较高，对数量规模较小的论文集的处理比较有效。但人工认知方式的准确率和效率会随着论文集规模的上升而快速下降。由于传统PDF论文有效信息处理方法存在如上的局限，怎样高效准确的处理论文的有效信息，以便人们能在海量的论文资源中找到所需的信息，成为亟需解决的问题。而自然语言处理工具可以对文本进行处理、分析和提取，从而帮助科研工作者提取和解析海量PDF文献中的信息。这些工具可以基于文本的语义、关键词等进行文献内容的分析和提取，帮助你快速获取他们需要的信息。自然语言模型的演变经历了从循环神经网络（RNN）到长短期记忆网络（LSTM），再到卷积神经网络（CNN）的过程。传统的RNN存在长期依赖问题，而LSTM通过引入门控机制来解决这一问题，使其更适用于处理长序列数据。而卷积神经网络（CNN），最初用于图像处理，后来也被引入到自然语言处理领域，通过卷积和池化操作可以有效地捕捉文本中的局部特征。因此，随着任务需求的变化，研究者选择合适的模型进行应用和优化，以适应不同的自然语言处理场景和任务要求。尽管循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）在自然语言

处理任务中取得了成功，但它们有一些共同的缺点。这些缺点包括参数量有限、处理长距离依赖能力不足、计算效率较低以及固定长度输入限制。参数量的限制可能阻碍了对复杂文本信息的建模，处理长序列时信息传递可能不够顺畅，训练时间和计算成本也较高，而固定长度输入的要求可能导致信息丢失或冗余。这些限制限制了它们在处理复杂文本任务和大语料库中的表现和应用范围。大语言模型（LLM）在传统的RNN、LSTM和CNN基础上进行了多方面的改进与升级，包括增大模型规模、引入自注意力机制、采用Transformer架构、扩大训练语料库以及利用多任务学习和迁移学习等方法。这些改变使得大语言模型能够更好地捕捉文本中的语义和语法信息，处理长文本任务，提高训练效率，拓展泛化能力，并在自然语言处理领域取得了显著的进步和成就。电力

就。电力行业是社会经济发展的基础能源，具有基础性、公共性、稳定性等特点。在电力行业的研究中，需要关注电力转型、可持续发展、智能电网、新能源集成、电力市场和能源交易、电力系统安全与稳定性等多领域课题。这些课题的研究对全球能源结构转型和节能减排战略的实施具有重要意义，使得电力供应更加智能化、高效化、稳定化，能更好地满足社会的用电需求与经济的发展要求。电力行业的文献具有技术性、实践性、政策性、跨学科性和数据性等多个特点。文献中包含了大量专业的技术术语和技术细节，并且与实际工程技术紧密相关。同时，政策法规、政策导向等方面的内容也是文献中常见的一部分。由于电力行业的复杂性和多学科交叉性，电力行业的研究需要广泛涉及多个学科知识并结合大量的数据进行分析和建模。这些文献的研究成果对于电力行业的发展和实践具有重要的指导意义，有助于推动电力行业的高效安全稳定发展。

关注一个产业或行业的生命周期评价（LCA）具有重要的作用和意义，通过全面评估其在整个生命周期中与环境和资源相关的影响，LCA能够帮助识别影响源和热点，并为制定环境政策、管理措施和产品设计提供科学依据，推动行业向着更加环保和可持续的方向发展，同时也有

www.mbeoge.cc。m.mbeoge.cc