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并将其发送到您的数据库或电子商务平台以添加到您的网站。使用 Writesonic 从 Google Sheets 中的电子表格行生成产品描述 尝试 Google Sheets、Writesonic Bulk Google Sheets + Writesonic Bulk 更多详细信息 使用 Writesonic 生成产品描述并将其添加到 Shopify 尝试 Airtable、Writesonic Bulk、Shopify Airtable + Writesonic Bulk + Shopify 更多详细信息 创建和分享社交媒体帖子 如果您撰写新的博客文章或推出新产品,您很可能希望在社交媒体渠道上宣传它。促销是成功发布策略的关键部分,但它也可能感觉只是永无止境的任务清单上的另一件事。借助这些 Zap,您可以让 Writesonic 为您起草社交帖子或直接发布它们,从而帮助承担社交媒体推广方面的部分负担。

从新的 副本在 LinkedIn

中创建更新 尝试 Writesonic、LinkedIn Writesonic + LinkedIn 更多详细信息 将 Writesonic 中新发布的副本添加到缓冲区队列 尝试 Writesonic、Buffer Writesonic + Buffer 更多详细信息 生成登陆页面副本 需要起草登陆页面新产品或新功能?只需向 Writesonic 提供您的产品名称和详细说明,它就会立即为您的目标网页生成标题。借助这些 Zaps,您可以向 Asana 或 Trello 等项目 电话号码数据 管理工具添加简介,让 Writesonic 生成登录页面副本,然后将其发送到您想要的任何位置,以便您可以编辑它并实时推送。使用 Writesonic 编写登陆页面标题并将其添加到 Asana 任务 尝试 Asana、Writesonic Bulk Asana + Writesonic Bulk 更多详细信息 使用 Writesonic 编写登陆页面标题并将其添加到 Google 文档 尝试 Trello、Writesonic Bulk、Google Docs Trello + Writesonic批量 + Google 文档 更多详细信息 编辑您的内容 如果有一个按需编辑器来帮助您写作不是很好吗? Zapier 和 Writesonic 恰恰可以做到这一点。最好的部分是您不需要在桌面上设置单独的选项卡或窗口。

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您可以将您的文字粘贴到 Zapier Chrome 扩展程序中,该扩展程序会将其发送到 Writesonic 进行缩短或改写,然后将其发送回给您。这样,如果您 单位电话号码的完整列表 正在起草草稿并想要加强一些写作,您可以实时进行编辑。将副本发送到 Writesonic,以便使用 Zapier Chrome 扩展程序重新表述 尝试一下 Zapier Chrome 扩展程序、Writesonic Bulk Zapier Chrome 扩展程序 + Writesonic Bulk 更多详细信息 撰写广告文案 Writesonic 对于撰写广告文案非常有帮助。由于它可以产生无穷无尽的想法,因此很容易收集变体来测试并查看哪种文案效果最好。借助下面的 Zaps,您可以根据 Asana 或 Airtable 中的简介自动生成广告文案,从而使您的广告能够快速启动并投放。

地震学家推进深度学习模型来预测地震

加州大学的研究人员提出了一种能够预测地震余震的深度学习模型。这一突破可能会改变地震学家预测未来地震活动的方法。 该模型被命名为经常性地震预报(RECAST)。它的贡献在于管理大量历史和当前地震数据,这将使更准确地预测大地震可能发生的余震成为可能。 该开发在管理约 10,000 个事件及更多事件的地震目录信息方面超越了当前的流行型余震序列 (ETAS)流程。 地震 墨西哥成为第一个通过地震测量海底旋转的国家 墨西哥国立自治大学的科学家历史上首次测量了淹没在海洋中的地壳缓慢地震产生的旋转,这代表了预测毁灭性地震的重要进展。 该研究的主要作者 Kelian Dascher-Cousineau 博士解释说:“ETAS 模型方法是为 20 世纪 80 年代和 90 年代的研究而设计的,当时我们试图根据极少的观测数据建立可靠的预测。

今天的全景图这是非常不同的

凭借更灵敏的监测设备和更强的数据存储能力,地震目录现在更加庞大和详细。这些条件超越了以前的模型。根据地震学家团队的说法,这项研究的主要挑战不是设计 RECAST。最大的挑战是让 ETAS 使用庞大的数据集来比较两个流程的准确性。 为了测试新模型的有效性,研究人员使用 ETAS 模型模拟了大地震目录。然后,他们使用南加 电话数据 州的真实地震清单数据测试了 RECAST。结果是,随着信息量的增加,RECAST 在精度和速度上都超过了 ETAS 的副本预测。研究中提出的模型需要更少的时间和计算资源来处理更大的数据集。来自加利福尼亚大学的教授,也是该研究的合著者。

深度学习可能是预测地震的关键

“ETAS 模型是一个脆弱的东西,有很多非常微妙和微妙的方式可能会失败。因此,我们花了很多时间来确保与实际模型开发相比,我们没有搞砸我们的基准,库西诺说。 过去,科学界曾使用机器学习系统来尝试预测地震活动,但直到最近,该技术才为更有效地使 单位电话号码的完整列表 用它提供了合适的条件。该领域的进步使 RECAST 模型更加精确,并且可以轻松适应不同的地震目录。该过程的灵活性使该模型成为开发地面运动预测应用程序的更现实的替代方案,即使在研究很少的领域也是如此。 达舍尔-库西诺说:“我们可以在新西兰、日本、加利福尼亚州进行训练,并拥有一个模型,该模型实际上非常适合在数据可能不那么丰富的地方进行预测。” 进一步将深度学习模型应用于余震预测需要一个更好的基准测试系统来考虑所有可用信息。地球与行星科学教授艾米丽·布罗德斯基(Emily Brodsky)说:“我们一直在记录地面运动。因此,下一个层次是使用所有这些信息,而不是担心我们是否称其为地震,而是充分利用它们。