Artificial Intelligence Based Rural E-Commerce Boosting Using Big Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Following 40 years of reform and opening up, India's economy has achieved a new peak, with rural ecommerce emerging as a key driver of this expansion. As the state's policy continues to develop to encourage rural ecommerce, the sector has opened up a big historical opportunity, with the size of the market growing and the sector's social awareness rising rapidly. With the widespread use of big data networks, big data-driven, AI-powered e-commerce has also grown rapidly in recent years. The use of electronic commerce is more common in urban regions than in rural ones. As part of the plan for "revitalizing the countryside," widespread use of ecommerce in rural regions will be a major step toward bolstering the rural economy. The growth of this route has the potential to strongly encourage the modernization of antiquated production techniques in rural regions while also improving the accessibility and efficiency of the flow of agricultural goods inside India and so facilitating their eventual export. The third-party distribution model was used as the logistics approach, and agricultural items from Mysore City, such as paddy and vegetables, served as the primary research objects to illustrate the utility of the Novel Colony Algorithm in the context of rural e-commerce. The issue of the third-party distribution model is examined through the process of model building. In light of this, PyCharm is used to determine the shortest path and total cost using a novel colony algorithm. In this research, we evaluate the models and conduct analyses of the efficiency and cost issues that arise when changing the parameters.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle