最新的新闻资讯推荐模型，最新的新闻资讯推荐模型有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于最新的新闻资讯推荐模型的问题，于是小编就整理了3个相关介绍最新的新闻资讯推荐模型的解答，让我们一起看看吧。

中美研究团队开发的AI工具，对COVID-19重症预测有多高的精度？

尽管大多数新冠病毒感染案例停留在在轻度或中度，但有些人直至恢复都没能表现出 COVID-19 的任何症状。

而那些年事较高或患有基础性疾病的案例，更有可能需要吸氧或用上呼吸机。

为更好地筛查，研究人员将目光瞄向了人工智能（AI）工具，从而找到了三种可以准确预测严重后果的迹象，其中包括两项医院内的常规测试参数。

【研究截图】

鉴于新冠病毒仍在全球大流行，这项研究有着相当重要的参考意义。截至发稿时，仅美国就占据了全球 81.8 万病例中的 17.5 万例。

位于欧洲的意大利，属于本次全球疫情的重灾区，其上报的 COVID-19 死亡人数已超过 1.15 万（死亡率 11.39%）。

在严峻的现实面前，各地纷纷呼吁采取社交疏离和鼓励勤洗手等预防措施，但我们可能要等待几周后才能见到疫情曲线的明显放缓。

这意味着医疗资源的紧张程度有所缓解，让 COVID-19 的重症患者有更好的生存机会，毕竟当前并无可用的疫苗或特效药。

目前正在测试的一些药物和疫苗，已经表现出了潜在的希望，但仍需经历很长一段时间的验证才会向公众投放。

好消息是，一款基于人工智能（AI）的新工具，有望在开发成功后为医生揭示三个有关 COVID-19 并发症状的线索。如果能够将之扩大到更多的患者，则有望在未来几个月挽救更多的生命。

据悉，许多 COVID-19 感染者并无明显的症状，除非出现了发烧、咳嗽或呼吸急促等征兆。即便如此，仍需事先排除流感、喉咙疼痛、以及疲劳等常见问题。

此外，医生观察到一些患者声称自己出现了嗅觉和味觉的障碍。这可能是 COVID-19 较普通流感最特殊的地方，但仍有许多人只会感到轻微的不适。

新研究中，中美研究人员对来自温州两家医院的 53 名新冠病毒感染患者的数据展开了 AI 分析。

结果机器学习算法在其中发现了可能导致重症的三种征兆 —— 包括身体疼痛、丙氨酸氨基转移酶（ALT）酶水平、以及血红蛋白水平的异常。

作为一种肝酶，ALT 可用户肝功能衰竭等疾病的诊断，血红蛋白则是入门标准抽血检验工作流程的一部分。

AI 认为这三项参数能够准确预测 COVID-19 重症病例，该算法在急性呼吸道疾病综合症（ARDS）的风险提示方面有 70~80% 的准确性。

ARDS 则是 COVID-19 的一种并发症，其使肺部充液并导致了大约 50% 的患者死亡。

其它高度可疑的征兆可从肺部成像、发烧、强烈的免疫反应等特定模式中分析得出，但对轻松是否会转化成 ARDS 重症的预测不佳。

模型强调某些可能被医生所忽视的临床数据，例如 ALT 和血红蛋白的轻度升高、以及肌痛。

预测诊断的关键特征，包括了发烧、淋巴细胞减少、以及胸部影像学，但无法预测严重程度、以及年龄和性别等流行病学风险。

需要指出的是，尽管这项新研究中的所有 ARDS 患者均为男性，但大多数男性并未患上 ARDS 。

纽约大学格罗斯曼医学院医师兼教授 Megan Coffee 在接受法新社采访时称：

用机器来帮助涉及大量数据点的决策着实令人着迷，它可能与临床医生通常所见的有所不同。

研究团队仍在寻求进一步完善数据，以期在 4 月份的某个时候做好部署的准备。

有关这项研究的详情，还请移步至《计算机，材料和差异序列》（Computers, Materials & Continua）期刊查看。

原标题为《Towards an Artificial Intelligence Framework for Data-Driven Prediction of Coronavirus Clinical Severity》。

关于西瓜视频的推荐机制，有谁可以详细讲解一下吗，怎么得到推荐？

其实质量好并不一定就能上热门。

这个后台是有算法的。

第一是机审，第二是人审，然后才能上热门。只要过了人工审核就差不多能上热门。

你要去研究一下怎么过机审，然后在视频质量上去提升，保证能过人审。

最后提醒一点，找个漂亮的妹子，视频质量肯定会好的。😍😍😍

所有平台的推荐算法都大同小异，下面来具体说一说。

审核

无论你发的是什么内容，审核是第一道关卡，你的视频内容要是符合平台规定的才可以进行正常的推荐，如果你的内容违规，轻者会直接0推荐，重则直接封号。

标题

标题永远是互联网内容的重中之重，因为这直接涉及到信息的索引，别人能否通过关键词来搜索到你的内容，无论你是做视频还是写文章，标题一定要做好，要猜中关键词。

封面

一个好的封面就像是一个人的脸面，直接决定了观众会不会点进来，所以尽可能把封面做的清晰、做的有看点、让人有点进来的欲望。

反馈

观众看你的视频会产生反馈，比如有没有看完、有没有点赞、有没有评论、有没有分享，这些所有的数据都决定了观众对你视频的感受，也直接决定了你视频是都能获得更多推荐的关键。

后续

如果你的视频在上一个环节观众的反馈不错，平台就会把你的视频做更多的推荐，获得更多的曝光，如果你的视频反响平平，那么你的视频就会很快就会凉掉。

关于西瓜视频的推荐机制，简单给大家说两句。

简单举个例子，西瓜视频的推荐算法就跟我们生活中的中介角色一样，将用户喜欢的内容尽可能的推荐给用户跟前。他是一个智能中介，推荐就是一个中介，喜欢不喜欢，推荐不推荐，在于用户，根据用户的需求推荐给用户感兴趣的内容，这样理解是不是更直白更容易理解？

那么怎么才能将自己的作品推荐给更多的用户，获取更多的推荐量呢，我们只需要占在一个角度就可以，那就是呈现用户喜欢的视频，站在用户的角度去创作。这个过程中有个小技巧告诉大家，那就是及时回复评论、精心经营账户，这样的创作者平台也会给给流量。

下面给大家整理了几个相关的问题。

1、 创作者后台可以看受众用户，性别、年龄分布等等，我们根据这些标签可以定制化内容，作者以读者的心态创作内容，要有一个心态，这个巨大的内容池里，有很多类似的内容，读者为什么会看你的？

2、 西瓜视频推荐流量，如果第一批好，那么第二批就好，第一批不好，第二批就没量，量是先上升后下降的过程。

3、 评判内容团队主要维度，低俗、标题党；内容只是一部分用户喜欢，不是全部的用喜欢。

4、 修改视频的标题跟封面，跟推荐逻辑无关，用户喜欢决定视频的推荐。

5、 原创会影响推荐。

如果自己辛苦创作原创内容，无推荐或者推荐量少，创作者可以进行反馈，西瓜后台的同学会进行人工审核排查解决反馈。

最后，在西瓜视频运营团队那了解到，西瓜视频对创作者要求的核心以及鼓励内容方向：原创、高质量优质、当一个用户的心态拍摄内容。

那么西瓜视频推荐环节是什么样的呢？

个性化推荐是基于用户行为的判断，算法通过提取视频内容和用户感兴趣的特征，讲内容与用户画像匹配，做到精准分发。

系统提取视频中的关键信息，把视频推荐给对视频最可能感兴趣的一批人，这一批人的反馈会决定视频是否被继续推荐，转发、点赞、正面评论等反馈，系统会判定这个视频符合这些用户的需求，然后会把视频推荐给更多的人。如果这些标签非常好，会进入下一轮的推荐，就像滚雪球一样。

点击过低、收到负面的评价，推荐会减少甚至停止。

推荐量不好该怎么自查？负面评价、投诉、不感兴趣影响推荐

1、 是否违反法律法规、色情低俗、猎奇暴力等低质内容；

2、 用户体验（画面缩放、音画不同步、画面带边框或者滤镜过分的情况）；

3、 播放时长，播放时长短的话，系统会认为用户对这条内容不感兴趣，降低推荐量（切忌标题党跟封面党）。

总之一句话：站在用户的角度，精心创作用户喜欢的优质内容，精心经营账户，增加点赞评论的互动次数。

思维模型 | 如何三个月内成为一名顶尖的营销人？

这个很难再三个月内做个营销高手，除非有天赋或爱及了这一行业。

我翻阅了许多案例和成功的营销大致分为以下几段。

第一、作为销售员肯勤奋、爱学习与实践工作，乐于喜好自己或经常推荐自己的营销知识的一技之长，或乐于帮助他人，以成就自我的业绩和梦想，以搭建合作开放平台，以成就明天的财富。

如要用心去学习有关书籍，然后去实践（比如发传单等）。

第二、作为销售员工以细心和细致入微的对待本职工作，以责任心尽职尽责完成属下工作，以事业心为中心论点，积极探索和实践营销技能的本质特点或特色，以注重销售员的稳重大方的性格，和吃苦耐劳的坚定决心，和磨砺不变的坚定意志。

第三、作为销售员以客户为中心思想，做到‘顾客就是上帝’为工作理念，以客户谋求重要价值的体现，以客户拉动产品的需求，以提升产品的品质效益，以倾力打造市场品牌的信誉度和公信力。

第四、在销售过程中，以不断提高销售员的业务素质，以不断培养和培育销售员的业务技能，以不断对销售员进行业务知识培训，让销售员工掌握业务知识的娴熟程度。

第五、在销售过程中，以销售团队的凝聚力和号召力为己任，以全心全意服务于顾客的满意度和忠诚度，以全面接受顾客的评价与否，以全面接纳顾客对于产品的诉求和意愿，做到用心服务、顾客至上的优良信誉和口碑。

第六、作为销售工作，一方面考虑产品的销售渠道，一方面考虑产品的品质和质量要求，只有做到服务于顾客的百分之百满意，让顾客体验或感受产品的价值和需求，更能够让顾客心理认知于产品的品牌和售后服务的承诺。最后一点也是最主要的一点，成功的产品才能有成功的销量。任何产品和服务都需要很硬的质量，不然你营销再好，当顾客从你手里得到了烂的质量和次的品质，下次就没有营销次人了，从而少一个客户。马云说过，给和尚买梳子的人不是一个营销能力强的人，反而是一个骗子。

谢谢头条，问如此专业的问题。以后建议少问那些给你一百万少个什么，有几个超能力只能选一个这累乱七八糟的问题。

到此，以上就是小编对于最新的新闻资讯推荐模型的问题就介绍到这了，希望介绍关于最新的新闻资讯推荐模型的3点解答对大家有用。