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共找到 139 個技能

研究自動化
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使用百度 AI 搜尋引擎 (BDSE) 進行即時網路搜尋,獲取最新資訊、文件與研究資料。

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工程開發資料分析研究
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Neuropixels 神經記錄分析工具。提供從 SpikeGLX/OpenEphys 資料載入、Kilosort4 Spike Sorting、運動校正、質量指標計算到 AI 輔助單元篩選的端到端分析流程。

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研究自動化生產力
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透過 Codex MCP 使用外部 LLM 獲取您的研究、論文草稿與實驗設置的深度批判性評論(NeurIPS/ICML 等級)。

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資料分析研究自動化
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使用 AI 自動化技術,將 CSV 或 JSON 資料轉換為適合學術出版的高品質統計圖表。

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資料分析工程開發研究
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使用 scikit-learn 進行經典機器學習。適用於分類、迴歸、分群、降維、資料預處理、模型評估,以及構建 Python 機器學習流程。

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研究市場行銷資料分析
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分析公開 LinkedIn 個人檔案與商業數據,建立精準潛在客戶名單,協助識別決策者、追蹤職涯異動並強化業務開發資料。

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資料分析工程開發研究
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使用 matplotlib 和 seaborn 建立可發表等級的圖表與視覺化,並可在任何 LLM 環境下本地運行。

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工程開發自動化資料分析
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高階測試報告與品質儀表板,提供 QE 指標、程式碼覆蓋率與部署就緒度分析,透過預測性洞察協助團隊進行數據導向的品質決策。

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市場行銷資料分析生產力
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對登陸頁面進行結構化的 8 要素轉化率優化 (CRO) 審計,識別轉化阻礙並提供增長建議。

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工程開發資料分析自動化
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Extract structured data from unstructured files (PDF, PPTX, DOCX...)

使用 LlamaExtract 實作從 PDF、DOCX 與 PPTX 等非結構化檔案中擷取結構化資料的解決方案,並透過 Pydantic 定義資料架構。

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工程開發
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Anthropic Claude 整合模式:串流、使用 pgvector 的 RAG、工具使用、模型選擇(Haiku/Sonnet/Opus)、提示詞快取及 AI 工程成本管理。

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工程開發資料分析自動化
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使用 Flow Nexus 平台在分佈式 E2B 沙盒中訓練與管理神經網路,支援 Transformer、LSTM 和 GAN 等自定義架構。

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